Automatisk varsling av oljesøl

Nå er det mulig med automatisk overvåking av oljesøl i havet. Mange skip tømmer olje til havs. Mørketallene er store. Kystverket mener nyvinningen vil gjøre det enklere å spore opp synderne.

VANSKELIGST Å FINNE: De mørke feltene på satellittbildene kan være oljesøl, men kan også skyldes helt andre forhold. Det er svært vanskelig for operatørene å oppdage smale oljestriper manuelt. Den nye algoritmen vil hjelpe dem å lete på rett sted. Foto: KSAT/ESA

Hvert år tømmer skip i norske farvann bevisst store mengder olje i havet. Bare i fjor ble det registrert 115 ulovlige oljeutslipp fra skip, melder Ane Eide Kjærås i Kystverkets beredskapsavdeling. Det er mer enn to oljeutslipp om uken. Samtidig påpeker hun at det fins betydelige mørketall.

Skipsfartsrådgiver Anne-Beth Skrede i Verdens Naturfond sier at det globale utslippet i fjor var på 1,3 millioner tonn olje i havet. 160 000 tonn stammet fra skipsfarten. Det er over fire ganger mer enn fra den katastrofale Exxon-ulykken i Alaska i 1989.

– Det bevisste oljesølet skyldes profittmaksimering fordi skipene ikke tar seg råd til å levere restavfall fra tankene på land. Dessuten sparer skipene havneavgifter ved kortere havneopphold, sier Anne-Beth Skrede.

For å få tak i miljøsynderne, brukes det i dag en sinnrik kombinasjon av satellittbilder og flyovervåking. Problemet er at operatørene på Kongsberg Satellite Services (KSAT) i Tromsø må analysere satellittbildene manuelt under sterkt tidspress. Arbeidet er møysommelig og kan ta opptil en halv time. Med en gang de oppdager oljesøl varsler de Kystvakten, som sender opp et overvåkingsfly og tar fotobevis av synderne.

Speeder opp

For å øke tempoet har eksperter i bildebehandling, førsteamanuensis Anne Solberg og stipendiat Camilla Brekke ved Institutt ved informatikk på Universitetet i Oslo, utviklet en ny algoritme som kan analysere satellittbilder automatisk på mindre enn to minutter.

Hele poenget med en kjapp algoritme, er at flere syndere kan tas mens skipet fortsatt slipper ut olje. Ane Eide Kjærås i Kystverket bekrefter at det nye programmet vil gjøre det enklere å spore opp hvilke skip som står bak utslippene.

Den nye programvaren prøver å gjenskape hvordan operatørene gjenkjenner oljesøl.

– Problemet er at mens mennesker er gode til å gjenkjenne mønstre, er det vanskelig å få datamaskinen til å gjenkjenne det samme. Selv ekspertene kan være uenige i tolkningen av satellittbilder, sier Camilla Brekke.

KJAPT: Den automatiske algoritmen til Camilla Brekke (t.v) og Anne Solberg ved Institutt for informatikk kan oppdage oljesøl på satellittbilder på mindre enn to minutter. Det er en halv time raskere enn i dag. Foto: Ståle Skogstad

Mørke flekker

Satellittbildene er gråtonebilder som kan tas i all slags vær selv om det er overskyet. Forklaringen på hvorfor det er mulig å ”se” oljeflak på satellittbilder, er at satellitten sender ut radarenergi som reflekteres fra havoverflaten. Ettersom oljesøl demper bølger, vil oljesølet reflektere mindre energi enn havvann. Da vil oljesølet sees som mørke flekker på satellittbildet. Men dessverre er det slik at det også fins en rekke andre mørke flekker på bildet, som ikke har noe som helst med oljesøl å gjøre. I praksis er det svært vanskelig å skille oljesøl fra andre fenomener på havoverflaten.

– Mørke striper kan forveksles med kjølstripen på båten. Under visse vind- og bølgeforhold kan alger på overflaten skape den samme signaturen som olje. Lite vind, vindskygge fra land, fiskeolje, kraftig regnvær og is gir også mørke flekker, så det må et svært trenet øye til for å se forskjellen, påpeker Anne Solberg.

Håp er det likevel! Skulle man se et lyst objekt ved det mørke området, kan man anta at det lyse objektet er et skip som har sluppet ut olje, påpeker Anne Solberg.

Smalt oljesøl vanskeligst

Algoritmen deres henter erfaringer fra en kunnskapsmodell ved hjelp av statistiske metoder. For å komme i mål, har de to forskerne analysert flere hundre bilder og formulert og trent algoritmen til å se det samme som vi mennesker. På denne måten har de bygd opp en stor kunnskapsdatabase.

Ved hjelp av mønstergjenkjenning kan algoritmen si hvilke mørke områder som med stor sannsynlighet er olje. Blant annet leter den etter bestemte geometriske former.

Oljesølet får en bred form hvis det er oljesøl fra en stilleliggende båt. Derimot vil den geometriske formen fortone seg som en lang og svært smal stripe hvis det slippes ut noen få tonn olje fra skip i fart. Etter noen timer blir disse formene litt diffuse.

– Det er svært vanskelig for operatørene å se de smale oljeflakene. Algoritmen vår gir operatørene et hint om hvor de bør saumfare ekstra nøye. Bildene er så store at operatørene må zoome der algoritmen gir et varselsignal. Treffsikkerheten er viktig, for det koster å sende ut fly, påpeker Camilla Brekke.

Et satellittbilde er på 450 Mbit og dekker et havområde på 400 ganger 400 kilometer. Én piksel tilsvarer 50 til 75 meter på bakken. Det betyr at et smalt oljeflak bare er noen piksler bredt.

Gunstig for Norge

Teknisk sett er det mulig å laste ned et bilde fra satellitt hvert åttende minutt. Rundetiden til en satellitt er hundre minutter. Det tilsvarer vel 14 omløp i døgnet. Fordi satellittene går i polare baner, som betyr at de for hvert omløp passerer både over Nordpolen og Sørpolen, passerer de langt oftere Norge enn mer sydlige breddegrader. Mens det samme området i Middelhavet bare kan dekkes annenhver dag, kan man flere ganger daglig overvåke de samme havområdene i Norge. Best klaff er det i Barentshavet.

Anne Solberg mener algoritmen deres vil være nyttig, spesielt i nordområdene når russerne skal transportere stadig mer olje langs norskekysten.

Algoritmen blir nå og frem til påsken 2007 testet ut i operasjonell drift.

– Etter prøveperioden skal KSAT bestemme seg for om de skal inkludere programmet i tjenesten sin, forteller Line Steinback i KSAT.

Emneord: Matematikk og naturvitenskap, Informasjons- og kommunikasjonsvitenskap, Algoritmer og beregnbarhetsteori, Matematisk modellering, Simulering, visualisering, signalbehandling, bildeanalyse, Teknologi, Miljøteknologi, Kunnskapsbaserte systemer Av Yngve Vogt
Publisert 1. feb. 2012 11:55
Legg til kommentar

Logg inn for å kommentere

Ikke UiO- eller Feide-bruker?
Opprett en WebID-bruker for å kommentere