Новый алгоритм обработки спутниковых снимков с использованием нейронной сети U-Net, разработанный в центре полярных наблюдений и мониторинга Лидского университета, позволил существенно повысить точность распознавания очертаний айсбергов. Статья с результатами исследования опубликована в журнале The Cryosphere.
Современные автоматические системы с трудом отличают на спутниковых снимках крупные айсберги от скоплений льдин и других особенностей поверхности моря и береговой линии. Исследователи сравнили разработанный ими алгоритм на основе сети U-Net с двумя другими широко применяемыми алгоритмами на основе метода k-средних и метода Оцу, используя для сравнения серии спутниковых снимков семи айсбергов площадью от 54 до 1052 км2, полученные в течение 2014-2020 годов спутником Sentinel-1 Европейского космического агентства. В среднем алгоритм на основе U-Net давал оценку площади айсберга лишь на 5% меньше фактической, полученной вручную. Два других алгоритма в среднем давали значения на 150–170% больше фактических, вероятно, потому, что в расчеты попадал морской лед и даже близлежащая береговая линия.