Pesquisadores do Stevens Institute of Technology desenvolveram uma nova plataforma de aprendizado de máquina, conhecido como OC-SMART, que pode processar a cor do oceano em imagens de satélite 10 vezes mais rápido do que a plataforma líder mundial. O trabalho, que será adotado pela NASA, é uma das primeiras plataformas baseadas em aprendizado de máquina em análise de cor do oceano que pode processar regiões costeiras e de oceano aberto globalmente para revelar dados sobre a saúde do mar e o impacto das mudanças climáticas.

O trabalho, liderado por Knut Stamnes, um professor de física na Stevens, e liderado por Yongzhen Fan Ph.D. '16, um professor visitante de física no laboratório de Stamnes, resolve um problema de 30 anos na recuperação de dados de regiões costeiras e áreas de oceano aberto. Por décadas, A plataforma SeaDAS da NASA se destacou na análise da cor do oceano em mar aberto com ar puro, mas frequentemente recuperava resultados imprecisos de áreas costeiras e águas interiores, como os Grandes Lagos, onde a interação complexa entre a atmosfera, mar, luz, reflexos, e as partículas de ar dificultavam a análise.

“É vital estudar as zonas costeiras e as águas interiores, "disse Stamnes, um especialista em transferência radiativa, cujo trabalho aparece na edição de dezembro de 2020 da Sensoriamento Remoto do Meio Ambiente . "Mesmo que essas áreas representem uma pequena fração do mundo em termos de massa, é onde vivemos e onde acontece toda a atividade biológica. "

A plataforma OC-SMART, ou Ferramenta de Recuperação Marítima e Aerossol Simultânea Ocean Color, acrescenta recursos do SeaDAS ao obter dados de imagens de satélite e processá-los por meio de algoritmos especiais, que são construídos sobre técnicas poderosas de aprendizado de máquina e extensas simulações de transferência radiativa. Neste projeto, transferência radiativa é definida como o fluxo complexo de energia eletromagnética entre o oceano e a atmosfera. Este processo afeta como a cor do oceano é percebida e analisada pelo SeaDAS, a plataforma líder mundial para processamento de cores do oceano a partir de imagens de satélite por décadas.

O software OC-SMART agora será incorporado à plataforma SeaDAS da NASA. Os produtos finais do software incluem dados úteis sobre as concentrações de clorofila e a presença de fitoplâncton e poluição, todos indicadores úteis do estado do oceano. Notavelmente, Stamnes disse, OC-SMART será adaptado para a próxima missão NASA PACE programada para lançamento em 2023. Plâncton, Aerossol, Nuvem, ecossistema oceânico, ou PACE, é uma missão de satélite de observação da Terra da NASA que continuará e avançará as observações da cor do oceano global, biogeoquímica, e ecologia, bem como o ciclo do carbono, aerossóis e nuvens.

"OC-SMART é um general, Todos os propósitos, plataforma fácil de usar, "disse Wei Li, um físico da Stevens que trabalhou no projeto e foi contatado por vários pesquisadores em outros países desde que o software se tornou publicamente disponível.

A Agência Espacial Europeia tem uma plataforma semelhante a OC-SMART, mas concentra-se principalmente nas áreas costeiras europeias e não em todo o mundo. Era necessária uma ferramenta que pudesse processar regiões costeiras e de oceano aberto globalmente, disse Nan Chen, um físico da Stevens que também estava envolvido no projeto.

"Por anos, os cientistas estavam tendo dificuldade em processar a cor do oceano em regiões costeiras e locais que sofrem forte poluição ou outras partículas de ar, como tempestades de areia, " Fã, o autor principal, adicionado. "É por isso que desenvolvemos OC-SMART para resolver esses problemas."

O OC-SMART chega em um momento em que há um interesse crescente em analisar a cor do oceano em áreas costeiras, disse Stamnes. OC-SMART também é uma das primeiras ferramentas de análise de cores do oceano a usar aprendizado de máquina, que apenas começou a fazer incursões na oceanografia.

"Existem satélites agora em órbita que estão nos dando mais informações sobre o que está acontecendo ao redor da costa e em lugares como os grandes lagos, "disse Stamnes." Então, isso abre novas áreas de pesquisa. E com o aprendizado de máquina, é um jogo totalmente novo. "