Aktualności
Zdjęcie ilustracyjne, fot. Dreamstime
Monitorowanie ruchów lodowców w oparciu o satelitarne zobrazowania radarowe SAR wymaga często używania odrębnych, uzupełniających się metod analizy danych. Badaczka z AGH ma pomysł, jak z pomocą sztucznej inteligencji połączyć ich zalety w jednym pakiecie. Jej prace mogą pomóc w predykcji zagrożeń związanych ze skutkami zmian klimatu.
Hasło pantha rhei, przypisywane antycznemu greckiemu filozofowi Heraklitowi, opisujące nieustanną zmienność otaczającego nas świata, doskonale pasuje do lodowców. Trwają w nieustającej wędrówce pod wpływem własnego ciężaru (najszybsze przemieszczają się nawet kilkanaście metrów na dobę!). Rozpękają się w trakcie tej wędrówki, otwierając niebezpieczne szczeliny. A jakby jeszcze tego było mało, są deformowane przez jeziora i rzeki sub- i supraglacjalne. Wreszcie cielą się, wydając z siebie góry lodowe. To naturalne procesy, jednak ich natężenie może mieć związek z ich topnieniem na skutek wzrostu temperatury wód i powietrza spowodowanego działalnością człowieka. Niestety ten ostatni w obszarach arktycznych jest szczególnie odczuwalny.
Zwiastuny kataklizmu
Ubytek masy pokrywy lodowej lodowców uchodzących do morza przekłada się na wzrost poziomu oceanów, co zagraża ludzkiej egzystencji na wielu obszarach przybrzeżnych. Również topnienie lodowców górskich może prowadzić do katastrofalnych zjawisk, bądź to incydentalnych – jak obrywanie się ich fragmentów powodujących lawiny, bądź długotrwałych i zagrażających podstawom egzystencji całych społeczności, jak zaburzenia lokalnej gospodarki wodnej.
Musimy więc monitorować ruchy i deformacje struktury lodowców, jeśli chcemy być przygotowani na zagrożenia związane z ocieplaniem się klimatu. Nie jest to jednak zadanie łatwe, bo lodowce zajmują aż 10 proc. powierzchni naszej planety, a ich usytuowanie na obszarach polarnych i górskich czyni je trudno dostępnymi dla człowieka. W sukurs naukowcom i odpowiednim służbom przychodzą jednak metody teledetekcyjne, które pozwalają uzyskać wiedzę o terenie bez prowadzenia badań bezpośrednio na miejscu. Jedną z nich jest satelitarne obrazowanie radarowe SAR (ang. Synthetic Aperture Radar). Sygnał pozyskany przez satelitę w trakcie przelotu nad danym obszarem ma dwie składowe. Pierwsza to jego amplituda (moc), związana z typem powierzchni, od której odbija się fala radarowa. Druga to odległość, jaką pokonuje fala w obie strony, wyrażona przez wartości fazy.
Trudny poligon dla SAR
W zależności od dostawcy danych zobrazowywania radarowe wykonywane są co kilka lub kilkanaście dni. W przypadku prowadzonej przez Unię Europejską misji Sentinel-1, z której dane są ogólnodostępne, pozyskuje się je z 12-dniową częstotliwością. W celu uzyskania wiedzy o przemieszczeniach powierzchni terenu do analizy danych najczęściej wykorzystuje się różne metody interferometryczne, gdzie obraz powstaje w oparciu o różnicę faz pomiędzy dwiema rejestracjami. Interferogramy można wizualizować, a monitorowanie przemieszczeń terenu możliwe jest dzięki nim z dokładnością do pojedynczych milimetrów. Z racji tej precyzyjności interferometrię wykorzystuje się m.in. do monitorowania skutków trzęsień ziemi, erupcji wulkanów czy osuwisk.
Z badaniem ruchów lodowców przy użyciu metod interferometrycznych są jednak kłopoty.
– W przypadku lodowców, gdzie mamy pokrywę śnieżną i lód, odbicie sygnału jest słabe. Lodowce poruszają się też na tyle szybko, że sygnał ulega dekorelacji. Dlatego nie jesteśmy w stanie wykryć przemieszczeń powierzchni terenu klasycznymi metodami opartymi na różnicy fazy, jak interferometria różnicowa (DInSAR) czy interferometria rozpraszaczy stabilnych (PInSAR). Istnieją jednak alternatywy opierające się nie na fazie, ale na intensywności sygnału i głównie te metody są tutaj wykorzystywane. Ich dokładność jest z kolei uzależniona od wielkości pojedynczego piksela, a także od rodzaju używanego sensora radarowego. Parametry tych ostatnich stale się zmieniają, co trzeba na bieżąco uwzględniać w odniesieniu do danych, z którymi pracujemy – tłumaczy mgr inż. Magdalena Łucka z Wydziału Geodezji Górniczej i Inżynierii Środowiska, która zajmuje się wykorzystaniem satelitarnych zobrazowań radarowych do monitorowania lodowców.
Badania metodą Offset-Tracking
Badaczka, analizując ich przemieszczenia, posługuje się przede wszystkim metodą Offset-Tracking (OT). Polega ona na odnalezieniu na parze zobrazowań radarowych obszarów pikseli o podobnym odbiciu fali radarowej, dzięki czemu możliwe jest wyznaczenie odległości między nimi.
– Jest to metoda zaprojektowana specjalnie do badania lodowców, która skupia się na dużych ruchach poziomych. W przypadku ogólnodostępnych danych z misji Sentinel-1 rozmiar pojedynczego piksela terenowego wynosi 10x10 metrów (istnieje możliwość zejścia do dokładności subpikselowej 1/10, 1/30 piksela), a niekiedy więcej. Lodowce poruszają się szybko, więc taka dokładność wystarcza. Gdybyśmy chcieli jednak wykorzystać ją na obszarach osuwiskowych czy też górniczych, byłaby ona niesatysfakcjonująca – opisuje Magdalena Łucka.
Lodowiec Jakobshavn (Grenlandia): po lewej stronie intensywności odbicia fali radarowej, a po prawej przemieszczenia wyznaczone dla tego samego rejonu w okresie 12-24 maja 2023 r.
Dlatego nawet w przypadku lodowców nie udaje się całkowicie uciec od metod klasycznej interferometrii radarowej. Przydatna jest tutaj metoda DInSAR, która pozwala z kolei wykrywać przemieszczenia na kierunku padania wiązki radarowej (ang. LOS, Line Of Sight). Dzięki temu umożliwia wykrywanie ruchów terenu na osiach innych niż pozioma, a co więcej, jest bardziej czuła na przemieszczenia w mniejszej skali.
Można więc powiedzieć, że obie metody w pewnym sensie się uzupełniają – konkluduje badaczka.
Co dostrzeże sztuczna inteligencja?
Obliczenia wartości przemieszczeń obiema metodami trzeba wykonywać oddzielnie. Choć zajmujące się tym osoby korzystają ze specjalistycznego oprogramowania, i tak jest to proces czasochłonny. Dlatego Magdalena Łucka pracuje na opracowaniem nowej, wykorzystującej sztuczną inteligencję metody łączącej zalety metod OT i DInSAR, która nie tylko wyręczy ludzi w tej żmudnej pracy, ale też być może wykryje w danych zjawiska pomijane w analizie wykonywanej przez człowieka.
Wstępem do realizacji tego zadania będzie wyznaczenie pola przemieszczeń lodowców przy użyciu metod Offset-Tracking i DInSAR, które posłużą jako dane referencyjne dla algorytmów uczenia maszynowego. W następnym kroku dane, poddane jedynie wstępnemu przetwarzaniu, zostaną wykorzystane jako dane wejściowe dla sztucznej inteligencji, która na ich podstawie nauczy się samodzielnie wyznaczać pola przemieszczeń. Poprawność uzyskanych w ten sposób wyników zostanie zweryfikowana w oparciu o dane zgromadzone w niezależnych bazach.
Badaczka z AGH zwraca uwagę na nowatorstwo swojego podejścia do problemu: – Dotychczasowe badania skupiały się przede wszystkim na zastosowaniu istniejących rozwiązań bazujących na danych radarowych czy optycznych do masowego przetwarzania danych, np. tworzenia map całej Grenlandii. Ja natomiast próbuję wykorzystać metody uczenia maszynowego nie tyle w celu detekcji lodowców czy jezior, ile wyznaczenia samej wartości przemieszczeń. Mam nadzieję, że posunie to badania lodowców do przodu bądź przynajmniej pokaże alternatywę dla obecnie stosowanych metod, a może przy okazji pozwolić odkryć coś nowego ciekawego.
Zobaczyć lodowiec z bliska
Jako terytoriumswoich badań Magdalena Łucka wybrała m.in. grenlandzkie lodowce, które są areną różnorodnych procesów geologicznych i hydrologicznych, co pozwoli sprawdzić, jak opracowywana przez nią nowa metoda wyznaczania przemieszczeń poradzi sobie w rożnych typach terenu. Są wśród nich: Jakobshavn – najszybciej poruszający się lodowiec na Grenlandii, a także obszar leżący na południe od niego aż do lodowca Russell – znany z częstego powstawania niecek obniżeniowych oraz Petterman – zmagający się z problemem destabilizowania jego struktury przez rzeki sub- i supraglacjalne. Oprócz tego badaczka przyjrzy się również lodowcom na Svalbardzie: Nathorstbreen, Kronebreen and Hansbreen.
– W przypadku Svalbardu dysponujemy dużą ilością danych zgromadzonych przez polskie jednostki, dzięki czemu łatwiej przeprowadzić walidację algorytmów – tłumaczy Magdalena Łucka.
Mgr. inż. Magdalena Łucka, fot. Marianna Cielecka
Badaczka ma nadzieję, że uda się jej nawiązać współpracę z zagranicznymi i polskimi glacjologami, którzy dzięki swojej wiedzy zgromadzonej w terenie pomogą w zwiększeniu czułości opracowanej przez nią metody w wykrywaniu zjawisk zachodzących w Arktyce. Ma przy tym nadzieję, że lodowce obserwowane dotąd jedynie jako zobrazowania radarowe będzie mogła ujrzeć na własne oczy.
Projekt „Nowe spojrzenie na badanie kinematyki lodowców w kontekście globalnych zmian klimatycznych” został dofinansowany przez Narodowe Centrum Nauki w ramach programu PRELUDIUM 21.
Jak nie dać się KLESZCZOM? | Bunkier Nauki odc. 49 
Jak podbijamy nanoświat – AGH NAUKA spotkania (nr 25) 
Jak samodzielnie wynieść 1000 worków śmieci z lasów? | Bunkier Nauki odc. 48 
Obalamy MITY na temat sieci 5G – czy jest się czego bać? | Bunkier Nauki odc. 47 
Świat w dobie AI – AGH NAUKA spotkania (nr 24) 
Zbiórka gadżetów na kiermasz charytatywny 
Profesor Jerzy Lis ponownie Rektorem AGH 
Wejdź do świata odległej przyszłości. Larp „Pierwiastek Rosena”