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SkyTruth的Cerulean軟體革命：衛星監察和機器學習相結合，助力即時檢測全球油污事件。
SkyTruth的Cerulean軟體革命：衛星監察和機器學習相結合，助力即時檢測全球油污事件。
February 1, 2024
重點摘要：
- 非營利組織SkyTruth成立20多年，使用衛星影像充當監察員和倡導者，最近開發了Cerulean軟體平台，用於即時檢測油污外洩，改進全球水域污染估計，並識別污染源。
- Cerulean使用合成孔徑雷達數據來檢測表面紋理差異，例如油和水之間的區別，並搭建機器學習模型來識別油漏或蹤跡。它可協助監察油污事件，但需要人類監督。
- SkyTruth的Cerulean工具已經在多個專案中發揮作用，包括監測深水鑽井設施、追蹤印尼海域的漏油事件、觀測沿海油污，並量化全球海域漏油規模。
新聞內文：
SkyTruth是一家非營利組織，成立已有20多年的歷史，一直在油污外洩和保育工作等情況下充當監察員和倡導者。衛星影像一直在這類情況下非常有幫助，但直到最近，數據的頻率和品質才足夠好，可以近乎即時應用。儘管我們離即時檢測油污外洩的時刻還有一段距離，但地球的許多地區每天甚至每小時都會以非常高的清晰度進行多次成像。這些數據可以幫助確定來自海上鑽井作業的油漏的時間和範圍，以免擴散得太遠。
「Cerulean」是他們建立的軟體平台，用於接收和分析軌道影像和其他數據，以識別並抓捕污染者，並提供改進的全球水域污染估計。
從官方來源獲取這種數據是困難的，因為它們反過來依賴於船舶活動等間接指標的報告。首先確定洩漏、排放或其他非法活動的存在本身就很難，更難的是清楚地陳述其規模，更難的是確定責任歸屬。
但是有了衛星的監視和Cerulean的分析，有時可以在單張影像中確定問題和其來源。
該平台不看視覺光譜，而是觀察合成孔徑雷達數據，該數據能夠檢測表面紋理的差異，例如油和水之間的區別。 Cerulean的開發人員建立了一個機器學習模型，用於識別任何可疑的油漏或蹤跡，然後允許使用者倒帶並查找在該時間附近被探測到的船舶。
這個工具非常容易使用；我在大約30秒內就找到了一個油污和幾乎可以確定是留下它的船只。你可以在這裡自己試試看 - 只是要注意它目前處於「測試版」階段，像許多其他工具一樣。
當然，自然油漏、湍流、陰影和其他無害的活動可能看起來有點像油污。而且並非所有船舶（也許甚至不是大多數船舶）都會透過它們的訊號發射器持續被追蹤，就像Global Fishing Watch發現的那樣。（也許不出奇，這兩個組織互相合作）
這意味著Cerulean本身並不是一個解決方案，而是與其他工具一起使用的工具，需要人類監督。但他們指出，即使非專業人士也可以使用它，而且這些數據不需要任何學術或倡導的外部支持就具有說服力。
例如，在一項於2022年進行的研究中，SkyTruth指出歐洲當局確認了32起人為起源的油污報告。但根據衛星數據，他們認為這個數字可能高出100倍，大約是3,000起。同樣地，曾經估計約有一半的油污是自然的。但合成孔徑雷達（SAR）的研究表明，這個比例更接近6%。當估計數字差異達到數個量級時，這確實讓人深思熟慮！
本週，SkyTruth將發布五個案例研究，即有關與全球各地的倡議團體合作的最新專案的簡短報告。以下是他們的工作重點：
1.國際環境保護協會（Interamerican Association for Environmental Defense）使用Cerulean監測深水鑽井設施是否存在漏油和泄漏情況。他們希望為漁民建立每日警報，這些漁民不僅因油污受到直接健康風險，還會捕獲更少且不健康的魚。該協會的律師Santiago Piñeros Durán表示：「我們正在填補一個訊息差，以追求訴訟，以幫助社區尋求對這些泄漏造成的損害進行賠償」。
2.印度尼西亞海洋正義倡議（Indonesia Ocean Justice Initiative）希望量化並提高印尼海域中非常頻繁的漏油事件的責任問題。根據Cerulean的數據，該國極活躍的海運部門每年平均生產的油污與接下來五個國家的總和相當，平均每年超過100起。有了這些事實，IOJI和其他致力於改變該國監管結構的機構將在法庭上有依據。
3.印尼一家小型度假村的經營者Andrew Dixon使用Cerulean監測了賓丹沿海，幸運的是，該地已經有十年沒有發生重大的漏油事件。但下一次發生或甚至是持續的小漏油事件，他都能夠看到並報告。他說：「能夠將漏油與船舶的交通相匹配是令人驚訝的。過去，這一切都是一個費力的過程，但現在全部都是自動化的。只是讓船長知道他們被監視了，這是很有影響力的」。
4.英國氣候倡議組織「Uplift」使用Cerulean數據來研究影響該國海域的漏油事件的頻率和規模。洩漏或漏油明顯會對野生動物造成傷害，但傷害的程度取決於漏油事件的規模。Uplift的Daniel Jones表示：「透過將數百英里海岸的油污進行地圖化，SkyTruth幫助我們量化和可視化了所造成的損害，加強了結束北海新石油和天然氣生產的案例」。
5.上面提到的2022年報告關於沉水污水排放（32起對3,000起漏油事件的估計）揭示了這個問題的實際規模，這是創建新的做法和法規的必要步驟。
Cerulean仍然在不斷改進中。雖然您今天就可以使用它，但它正在不斷地進行改進。技術主官Jason Schatz在回答我的問題時指出，模型本身正在得到改進，但希望避免偽陽性結果的用戶應限制到高信心的識別。它完全基於軌道觀測和船舶信號數據，沒有人會坐小艇出海親自確認是否真的是油污。
他指出：「我們已經手動檢查了數百個地點的衛星圖像」。「我們永遠無法對油污的組成感到完全自信，只是使用衛星數據在規模上是我們所能做的最好的事情」。
確實，這種規模的可見性僅透過衛星和將大量無法進行分析的數據轉換為可用分析的機器學習模型才能實現。 SkyTruth的2024年計劃是改進Cerulean，提高Schutz提到的改進模型，為用戶設置新油污警報的界面，與合作夥伴進行更多培訓和反饋會話，當然還有與關注的組織和個人合作。你可以在這裡跟蹤SkyTruth的最新動態。
新聞原址： https://techcrunch.com/2024/01/31/cerulean-empowers-ocean-pollution-watchdogs-with-orbital-observation/