Application of neural networks for water area analysis

Современные задачи, связанные с эксплуатацией морских судов, транспортировкой нефтепродуктов различными способами в морских акваториях связаны с необходимостью контроля мониторинга возможности загрязнения нефтепродуктами вод мирового океана. В статье предлагается подход к решению задач оценки состояния акваторий на основе методов искусственного интеллекта. В исследовании рассматривается модель анализа состояния водной поверхности, основанная на расчете коэффициентов, определяемых отношением значений спектральных каналов. Применение метода обладает рядом недостатков, состоящих в необходимости постоянной экспертной оценки, а результаты имеют значительные погрешности в виду слабой устойчивости к шумам. В качестве альтернативы предлагаются решения вышеуказанной проблемы посредством применения моделей искусственного интеллекта: полносвязные многослойные нейронные сети и ансамблевые методы. Для анализа используется спектральные снимки с видимыми загрязнениями. Сравнение полученных результатов производится общеприменимыми метриками. Modern tasks associated with the operation of sea vessels, transportation of oil products in various ways in sea areas are associated with the need to monitor the monitoring of the possibility of oil pollution in the waters of the oceans. The article proposes an approach to solving the problems of assessing the state of water areas based on artificial intelligence methods. The study considers a model for analyzing the state of the water surface, based on the calculation of the coefficients determined by the ratio of the values of the spectral channels. The application of the method has a number of drawbacks, consisting in the need for constant expert assessment, and the results have significant errors due to the weak resistance to noise. As an alternative, solutions to the above problem are proposed through the use of artificial intelligence models: fully connected multilayer perceptrons and ensemble methods. For the analysis, spectral images of fresh and sea water with visible pollution are used. Comparison of the results obtained is made using generally applicable metrics.