借助卫星图像数据绘制南极大型冰山分布图准确率高达99%

传统上，科学家通常采用手动操作来分析卫星图像中的冰山数据，以定位大型冰山、监测其大小并定期量化冰山融水。 然而，卫星拍摄的图像中，冰山、海冰和云彩在颜色和轮廓上难以清晰区分，使得人工图像识别和数据处理费时费力。

英国利兹大学等机构的研究人员开发了一种基于神经网络的人工智能模型，可以利用海量卫星图像数据在0.01秒内准确绘制南极大型冰山的分布图。

论文称，在研发过程中，研究人员首先使用了欧洲“哨兵一号”地球观测卫星在不同环境下拍摄的大量南极图像作为训练材料，并与科学家手动导出的冰山轮廓图进行了对比。 当模型达到峰值性能时，训练将自动停止。

研究人员随后在面积从 54 平方公里到 1,052 平方公里的七座冰山上测试了这一人工智能模型。 测试结果表明，其准确率高达99%。 该团队还编制了一个多样化的数据集，其中包含每座冰山的 15 至 46 张图像，涵盖 2014 年至 2020 年的不同季节。

论文指出，人工智能可以更快速、更准确地自动监测冰山的大小，从而帮助研究人员轻松观察大型冰山的变化。

大型冰山是南极环境的重要组成部分，影响海洋化学、海洋生物和近海作业。 欧洲航天局在一份新闻稿中表示，卫星数据对于监测冰山的变化至关重要。 人工智能模型的引入，是一种强大而准确的手段，可以更好地监测脆弱的南极地区的变化。