На шляху до глобального моніторингу вулканів за допомогою мультисенсорних дозорних місій та штучного інтелекту: система моніторингу MOUNTS

Утиліта різних типів датчиків, як космічних, так і наземних, що використовується MOUNTS для моніторингу різних вулканічних процесів. Виникнення цих явищ може сильно різнитися в залежності від вулкана [11, 26], і тому зазначені терміни подаються в орієнтовному порядку. Процеси, позначені зірочкою, ілюструються в цій роботі. Приблизна частота повторного відвідування кожного використовуваного супутникового продукту позначається кольоровим маркером (детальніше див. Таблицю 1). Окрім Sentinel-3, всі дані доступні на веб-сайті MOUNTS. USGS: Геологічна служба США; SAR: радар із синтетичною діафрагмою; SWIR: короткохвильовий інфрачервоний (SWIR).

Робочий процес системи моніторингу MOUNTS, управління автоматизованим запитом даних, завантаженням, обробкою та розповсюдженням супутникових (Sentinel-1 (S1), -2 (S2) і -5P (SP5)) та наземних (глобальні каталоги USGS і GEOFON) на ряді вулканів по всьому світу.

Знімок стандартної веб-сторінки, однакової для кожного відстежуваного вулкана, та опис змісту меню.

Робочий процес для виявлення деформації грунту за допомогою попередньо навченої згорткової мережі: (a) навчання згорткової нейронної мережі (CNN) із використанням синтетичних даних (див. Додатковий матеріал S2), (b) використання попередньо навченого CNN для виявлення для виявлення фазових градієнтів та декорреляційну маску в реальних інтерферограмах (Пітон де ла Фурнез у цьому прикладі), (c) розгортання фаз для відновлення переміщень землі та виведення оцінки деформації, визначеної як стандартне відхилення карти переміщення, (d) розповсюдження даних у вигляді зображень та часові ряди на загальнодоступному веб-сайті (www.mounts-project.com) та сповіщення електронною поштою зацікавленим користувачам про перевищення порогового значення.

Приклад виявлення поверхневих деформацій, пов’язаних із проникненням магми в Пітон-де-ла-Фурнез (острів Реюньйон). (a) Загорнуті інтерферограми та (b) карти деформації в радіолокаційній прямій видимості (LOS), отримані в результаті розгортання інтерферограми (див. малюнок 4). (c) Показник деформації DEF, обчислений за картою деформації. (d) Кількість гарячих пікселів, виявлених на зображенні SW2 SWIR (помаранчева крива, обчислена за допомогою MOUNTS), та вулканічна випромінювальна потужність (VRP), відновлена з даних MODIS (чорні маркери, обчислені MIROVA). Епізоди виверження нумеруються від 1 до 5 і виділяються сірими зонами на основі часу виверження, передбаченого OVPF (Observatoire Volcanologique du Piton de la Fournaise): 0,7, 34,6, 0,8, 47 та 19,9 днів відповідно, публічно доступні за адресою http://www.ipgp.fr/fr/ovpf/activite-recente-piton-de-fournaise. Ерупційний епізод 5 детально показаний на малюнку 9, на якому також відображаються дані SO2.

Приклад виявлення розташування потоку лави в Ерта-Елі (Ефіопія) з використанням як інтерферометричної когерентності S1, так і аналізу SWIR SWIR. (a) Область декореляції, пов'язана з вулканічною активністю, обчислюється як кількість пікселів, де когерентність b) Кількість гарячих пікселів (× 10 6), виявлених на зображенні S2 SWIR (маска 50 × 50 км). (c) Показник деформації DEF, обчислений за картою деформації (розгорнута інтерферограма). Карти узгодженості (верхній рядок зображень) та SWIR-зображення (нижній рядок зображень) відображаються у вибрані дати, при цьому просторові масштаби змінюються залежно від фази виверження: (i) доерупційна фаза з інтенсивною активністю на озерах лави вершини, 2 × 2 маска км; (ii) початок виверження, що проявляється деформацією поверхні та отвором нового вивержуваного отвору,

Маска 12 × 12 км; (iii) ранні стадії ефузійної активності (виділено сірою рамкою), що показує розташування потоків лави як на північному, так і на південному флангах вулкана,

Маска 12 × 12 км; (iv) просунуті стадії ефузійної активності, коли фронт потоку лави досягає максимальної відстані від вентиляційного отвору, маска 11,5 × 19,5 км. Червоне поле, відображене на зображеннях когерентності, стосується маски 2 × 2 км, зосередженої на активних озерах лави.

Приклад виявлення пірокластичного потоку після виверження Фуего (Гватемала) у червні 2018 року. (a) Коефіцієнт коефіцієнта інтенсивності SAR (поляризація VV), обчислений між SAR 1 зображення, отриманим до виверження (2 червня 2018 00:13), і коефіцієнтом SAR 2, отриманим після (8 червня 2018 00:14). Синій та червоний кольори вказують відповідно на зменшення та збільшення інтенсивності зворотного розсіювання. (b) SWIR-зображення S2, отримане 4 червня 2018 року, 16:18 UTC. (c) Інтерферометрична когерентність між зображеннями SAR 1 і SAR 2.

Два приклади морфологічних змін, виявлених за інтенсивністю SAR (зображення у верхніх рядках, чорні маркери на шкалі часу) та найближче отримання SIR SWIR (зображення в нижніх рядках, оранжеві маркери на шкалі часу). Часова еволюція найвизначніших морфологічних змін, помітних на знімках SAR, зображена праворуч. (а) Кальдерний колапс Кілауеа (Гаваї) протягом перших місяців виверження флангу у 2018 році. (b) Зростання острова Анак Кракатау (Індонезія) протягом місяців, що передували цунамігенному зсуву 2018 року, та кальдери у формі підкови після зсуву. На цьому малюнку спекл видаляється із зображень SAR за допомогою нелокального фільтру засобів [78] (NDSAR, https://github.com/odhondt/ndsar), а тонове відображення зображень SWIR фіксується таким чином, щоб кольори та контрасти були на кожному зображенні однаково. Дивіться Додатковий матеріал S3 та S4 щодо відеоанімації, що триває кілька місяців.

Два приклади морфологічних змін, виявлених за інтенсивністю SAR (зображення у верхніх рядках, чорні маркери на шкалі часу) та найближче отримання SIR SWIR (зображення в нижніх рядках, оранжеві маркери на шкалі часу). Часова еволюція найвизначніших морфологічних змін, видимих на знімках SAR, зображена праворуч. (а) Кальдерний колапс Кілауеа (Гаваї) протягом перших місяців виверження флангу у 2018 році. (b) Зростання острова Анак Кракатау (Індонезія) протягом місяців, що передували цунамігенному зсуву 2018 року, та кальдери у формі підкови після зсуву. На цьому малюнку спекл видаляється із зображень SAR за допомогою нелокального фільтру засобів [78] (NDSAR, https://github.com/odhondt/ndsar), а тонове відображення зображень SWIR фіксується таким чином, щоб кольори та контрасти були на кожному зображенні однаково. Дивіться Додатковий матеріал S3 та S4 щодо відеоанімації, що триває кілька місяців.

Приклад виявлення викидів SO2 під час вивержувальної кризи лютого 2019 року на Пітон-де-ла-Фурнез (острів Реюньйон). (a) Зображення SO2 з Сентинелу-5P у вибрані дати (прикордонний шар планети PBL, маска 500 × 500 км). Виявлені пікселі, забруднені вулканічним SO2, накладаються напівпрозорою сірою маскою. (b) Маса SO2, отримана за допомогою MOUNTS (фіолетові маркери) та NASA (чорні маркери, дані доступні за посиланням https://so2.gsfc.nasa.gov/pix/daily/0319/reunion_0319tr.html, обчислена на 1000 × 1000 км маска). (c) Кількість гарячих пікселів (× 10 6), виявлених на зображенні SW2 SWIR (помаранчева крива, обчислена за допомогою MOUNTS), та випромінюваної потужності вулканічного випромінювання (VRP), відновлених за даними MODIS (чорні маркери, обчислені за допомогою MIROVA).

Анотація

1. Вступ

2. Передумови: Існуючі системи моніторингу на космічній основі

2.1. Системи на основі спектрорадіометрії (ІЧ, УФ)

50 вулканів по всьому світу. HOTVOLC надає інтерактивний інтерфейс Web-GIS, на якому візуалізуються геокодовані растрові зображення та часові ряди вищезазначених параметрів (http://hotvolc.opgc.fr).

2.2. Системи на основі SAR

Шириною 250 км). Гібридний підключається процесорний конвеєр (HyP3) дозволяє проводити аналіз вищого рівня на вимогу, наприклад алгоритми виявлення змін. Отримані продукти, хоча і не доступні у відкритому доступі, виявилися корисними для оперативного моніторингу вулканів [50,51].

2.3. Комерційні платформи

3. Матеріали та методи

3.1. Обґрунтування системи MOUNTS

3.2. Робочий процес системи MOUNTS

3.3. Техніка обробки

3.3.1. Страж-1

Обробка SAR

Обробка DInSAR

3.3.2. Страж-2

3.3.3. Страж-5П

3.4. Машинне навчання на підтримку виявлення деформацій

4. Результати

4.1. Виявлення деформації поверхні (DInSAR, AI)

4.2. Виявлення висипаючих відкладень (SWIR, DInSAR, SAR)

4.2.1. Використання когерентності DInSAR та SWIR

4.2.2. Використання інтенсивності ПАР

4.3. Виявлення морфологічних змін (SAR)

Зона деформації довжиною 38 км та безліч вивержувальних тріщин із потоками лави, що швидко досягають моря (див. Додатковий матеріал S5 для аналізу S1 та S2 по всій рифтовій зоні). За цей час саміт зазнав суттєвих змін: вилучення озера лави (тобто точка зникнення на знімках SWIR, рис. 8а), супроводжуване осіданням вершини (тобто дефляцією, виявленою в інтерферограмі), що поступово еволюціонувала в

Обвал кальдери шириною 3 км (див. Цифрову модель висоти LIDAR у [80]), оскільки осушували неглибоке магмове водосховище. Прогресія колапсу кальдери чітко зображена на знімках інтенсивності ПАР, які виявляють прогресивне утворення переломів та глибокі морфологічні зміни на вершині, що супроводжують виверження флангу (рис. 8а та відео в додатковому матеріалі S3). Також відловлюються поклади золи після початку виверження, що визначається зменшенням інтенсивності зворотного розсіювання SAR на південно-східному фланзі вулкана, що також видно на зображеннях SWIR. Це зменшення можна пояснити тим фактом, що свіжий попіл менш відбиває, ніж гола гірська порода, завдяки своїй пухкій структурі та високій пористості, а відкладення попелу згладжують поверхню, що призводить до отримання більш дзеркального відбивача, який повертає менше енергії у бік схилу подалі від датчика [23].

Кратер, заповнений водою шириною 400 м (Рисунок 8b, зображення від 12 січня та 15 лютого 2019 року).

4.4. Виявлення потоку газу SO2 (УФ)

4.5. Поєднання наземних і космічних датчиків

4.5 та 5.5 (рис. 10г). До цього часу вулкан був відомий своєю стійкою діяльністю, що характеризується двома активними вулканічними озерами (рис. 10 (b.1)), що відповідають за високі потоки тепла та газу (рис. 10b, c відповідно) [84,85]. Аналіз зображень інтенсивності ПАР безпосередньо перед цим роєм та після нього виявляє глибокі морфологічні зміни (рис. 10 (d.1, d.2)), зокрема колапс та збільшення кратера вершини. Аналізи DInSAR вказують на дуже сильну деформацію ґрунту протягом цього періоду (рис. 10а, червона крива, рис. 10 (а.1)), пов’язану із вторгненням дамби та просадкою кальдери [86]. Одночасно зростає декорреляція на карті когерентності (Рисунок 10а, синя крива), як за рахунок деформації грунту, так і, можливо, також пірокластичних відкладень. Після стабілізації карта узгодженості виявляє наявність нового вивержувального отвору (малюнок 10 (а.2)), з якого, швидше за все, виділялася лава, як пропонується зображенням SWIR, отриманим 15 грудня 2018 року (рисунок 10 (b.2 )). Цікаво, що після цієї події вулкан повністю змінив динаміку: озера вершини лави, швидше за все, були осушені, як передбачається відсутністю теплових аномалій та припиненням викидів газу SO2.

5. Обговорення

5.1. Переваги MOUNTS

1–2 км просторової протяжності та/або моніторинг ефузійної активності на великих> 50 км). В даний час система контролює 17 вулканів у різних вулканологічних та кліматичних умовах по всій земній кулі, багато з яких нещодавно пережили велику кризу виверження.