북극 연구원 및 원격 감지 전문가는 AI와 HPC를 사용하여 지구의 미개척 지역을 특성화합니다.

동료 심사 간행물

텍사스 대학교 오스틴 소재 텍사스 첨단 컴퓨팅 센터

이미지: 서브미터 해상도 상업용 위성 이미지에서 자동화된 얼음 쐐기 다각형 예측의 진행률. 지금까지 연구원들은 북극 툰드라 전역에 걸쳐 10억 개 이상의 개별 얼음 쐐기 다각형을 매핑했습니다. POLYGON OUTLINE 외에도 각각의 감지된 ICE-WEDGE 폴리곤은 ICE-WEDGE 폴리곤 유형, 크기, 길이 및 너비와 같은 분석 준비 속성 모음과 함께 제공됩니다. 더보기 크레딧: CHANDI WITHARANA, 코네티컷 대학교

영구 동토층(2년 이상 영구적으로 얼어붙은 땅)은 북반구의 약 15%인 지구의 큰 부분을 차지합니다.

영구 동토층은 메탄과 이산화탄소로 저장된 많은 양의 바이오매스를 포함하여 툰드라 토양을 탄소 흡수원으로 만드는 우리의 기후에 중요합니다. 그러나 영구동토층의 고유한 특성과 변화하는 성질은 널리 이해되지 않고 있습니다.

지구 온난화가 지구를 가열하고 토양 해빙을 일으키면서 영구 동토층 탄소 순환이 가속화되어 토양에 포함된 온실 가스를 대기로 방출하여 기후 변화를 악화시키는 피드백 루프를 생성할 것으로 예상됩니다.

원격 감지는 영구 동토층의 폭, 역학 및 변화를 처리하는 한 가지 방법입니다. “이 멀고도 접근하기 어려운 이 세상의 일부를 보는 것은 가상 여권과 같습니다.”라고 말합니다. 찬디 위다라나, 코네티컷 대학의 천연 자원 및 환경 조교수. “위성 이미징은 우리가 전에는 경험하지 못했던 상세한 방식으로 원격 풍경을 모니터링하는 데 도움이 됩니다.”

지난 20년 동안 북극의 대부분은 상업용 위성에 의해 극도로 정밀하게 매핑되었습니다. 이 지도는 탐험이 거의 이루어지지 않은 이 지역에 대한 데이터의 보고입니다. 그러나 데이터가 너무 크고 다루기 어려워 장학금을 받기가 어렵다고 Witharana는 말합니다.

와 함께 자금 조달 “새로운 북극 탐색” 프로그램의 일환으로 미국 국립과학재단(NSF)의 지원, Witharana, 켄턴 맥헨리 국립 슈퍼컴퓨팅 응용 센터 및 북극 연구원 안나 릴제달 우드웰 기후 연구 센터(Woodwell Climate Research Center)는 북극 영구 동토층에 대한 데이터를 훨씬 더 쉽게 접근할 수 있도록 만들고 있습니다.

팀은 북극에서 촬영한 1백만 개 이상의 이미지 장면 아카이브에 무료로 액세스할 수 있었습니다. 데이터가 너무 많아서 기존 분석 및 특징 추출 방법이 실패했습니다. Witharana는 “여기서 우리는 AI 기반 딥 러닝 방법을 도입하여 이 많은 양의 데이터를 처리하고 분석했습니다.

영구 동토층의 가장 독특하고 분명한 특징 중 하나는 위성 이미지에서 식별 가능한 다각형을 생성하는 얼음 쐐기입니다.

“얼음 쐐기는 툰드라의 토양이 얼고 녹으면서 형성됩니다.”라고 Liljedahl이 말했습니다. “그들 중 일부는 수만 년 전입니다.”

얼음 쐐기형 다각형의 모양과 치수는 해당 지역의 상태와 변화 속도에 대한 중요한 정보를 제공할 수 있습니다. 그러나 그들은 전통적인 분석을 단락시킵니다.

Liljedahl은 “몇 년 전에 Facebook에 접속했는데 사진에 얼굴 인식 소프트웨어를 사용하기 시작했다는 사실을 알게 되었습니다.”라고 회상했습니다. “이것이 북극의 얼음 쐐기형 다각형에 적용될 수 있는지 궁금합니다.”

그녀는 워싱턴 DC에서 열린 패널 리뷰에서 만났던 Witharana와 McHenry에게 연락하여 그녀의 프로젝트 아이디어에 참여하도록 초대했습니다. 그들은 각각 도메인 전문 지식, 코드 개발 및 빅 데이터 관리에 대한 무료 기술을 제공했습니다.

2018년부터 Witharana는 신경망을 사용하여 친구의 얼굴이 아니라 수천 개의 북극 위성 이미지에서 다각형을 감지하기 시작했습니다. 그렇게 하기 위해 Witharana와 그의 팀은 먼저 50,000개의 개별 다각형에 주석을 달아 윤곽선을 손으로 그리고 중심이 낮거나 중심이 높은 것으로 분류해야 했습니다.

낮은 중심의 얼음 쐐기형 폴리곤은 융기된 외부 부분의 중앙에 웅덩이를 형성합니다. Liljedahl은 높은 중심의 얼음 조각이 머핀처럼 보이며 얼음 조각이 녹고 있다는 증거라고 말했습니다. 두 유형은 구조적 수문학적 특성이 다르므로 기후 변화에서의 역할 측면에서 이해하고 북극 지역 사회의 미래 기반 시설을 계획하는 것이 중요합니다.

Liljedahl은 “영구 동토층은 기후 모델에서 이러한 공간적 규모로 특징지어지지 않습니다. “이 연구는 기준선을 도출하고 시간이 지남에 따라 변화가 어떻게 발생하는지 확인하는 데 도움이 될 것입니다.”

주석이 달린 이미지로 모델을 훈련하고 인공위성 이미지를 신경망에 입력하고 주석이 없는 데이터에서 테스트했습니다. 초기 문제가 있었습니다. 예를 들어, 캐나다용으로 훈련된 이미지는 얼음 쐐기가 더 오래되고 모양이 다른 러시아에서는 덜 효과적이었습니다. 그러나 3년 후 팀은 80%에서 90% 사이의 정확도를 보고 있습니다.

그들은 이 연구의 결과를 다음과 같이 설명했습니다. ISPRS 사진 측량 및 원격 감지 저널 (2020), 저널 오브 이미징 (2020) 및 원격 감지(2021).

딥 러닝 방법이 효과가 있음을 확인한 후 롱혼 슈퍼컴퓨터AI 추론 작업을 빠르게 수행할 수 있는 GPU 기반 IBM 시스템인 TACC(Texas Advanced Computing Center)와 교량-2 NSF 자금 지원을 통해 할당된 Pittsburgh Supercomputing Center의 시스템 극한의 과학 및 엔지니어링 발견 환경(XSEDE)데이터를 분석합니다.

2021년 말까지 팀은 위성 데이터에서 12억 개의 얼음 쐐기 다각형을 식별하고 매핑했습니다. 그들은 전체 데이터 세트의 절반 정도라고 추정합니다.

각각의 개별 이미지 분석에는 전처리(이미지의 선명도를 높이고 호수와 같은 육지가 아닌 특징을 제거하기 위해), 처리(폴리곤이 감지되고 특성화되는 곳) 및 후처리(데이터를 관리 가능한 규모로 축소하고 업로드하는 것)가 포함됩니다. 영구 동토층 데이터 아카이브). 얼음 쐐기 다각형을 식별하고 분류하는 것 외에도 이 방법은 쐐기의 크기, 골의 크기 및 기타 기능에 대한 정보를 파생합니다.

개별 분석은 1시간 이내에 수행할 수 있습니다. 그러나 그 수가 엄청나게 많기 때문에 병렬로 계산할 수 있는 대형 슈퍼컴퓨터 외에는 어디에서나 실행할 수 없습니다.

최근에 Witharana와 공동 작업자는 슈퍼컴퓨터에서 효율적으로 실행하기 위한 최적의 구성을 찾기 위해 워크플로를 벤치마킹했습니다. 2022년 PE&RS(Photogrammetric Engineering and Remote Sensing)에 기고한 글에서 그들은 2개의 서로 다른 고성능 컴퓨팅 시스템에서 4개의 워크플로 설계를 평가하고 고속 분석을 위한 최적의 설정을 찾았습니다. PE&RS의 별도의 2022년 연구에서는 상업용 위성 이미지에서 ice-wedge 폴리곤을 인식하기 위해 딥 러닝 컨볼루션 신경망 알고리즘에 적용할 때 다양한 이미지 증강 방법(색조 또는 채도 변경 등)의 효율성을 조사했습니다. (두 프로젝트 모두 American Geophysical Union에서 발표되었습니다. 가을 회의 2021년 12월.)

Liljedahl은 “매년 북극에서 거의 실시간에 가까운 맥박계를 해빙 형태로 입수합니다.”라고 말했습니다. “우리는 영구 동토층에서도 동일한 작업을 수행하고 싶습니다. 급격한 변화가 많습니다. 우리는 영구 동토층에서 무슨 일이 일어나고 있는지 진정으로 이해하고 소통할 수 있어야 합니다.”

새로운 얼음 쐐기 데이터를 신속하게 분석할 수 있습니다. 영구 동토층 발견 게이트웨이Liljedahl은 “더 많은 사람들이 북극에 대한 정보에 더 쉽게 접근할 수 있도록 할 것”이라고 말했습니다. “뭔가를 배우기 위해 10년을 기다려야 하는 대신, 그들은 그것에 대해 즉시 배우고 자신의 경험을 통해 직접 탐색할 수 있습니다.”

연구 프로젝트의 또 다른 중요한 단계는 연구자들이 다른 연도와 시간을 나타내는 위성 이미지를 분석할 때 올 것입니다. 얼음 쐐기형 다각형의 상태를 비교하면 풍경이 얼마나 빨리 변화하는지, 이러한 변화가 정착지 또는 기반 시설과 경로를 가로지르는 위치와 같은 추세와 궤적을 표시할 수 있습니다.

NSF 프로그램 이사인 Kendra McLauchlan은 “이것은 딥 러닝 기술에 대한 새로운 이해와 함께 컴퓨팅 인프라에 대한 이전 투자가 북극의 중요한 문제를 돕기 위한 리소스를 구축하는 방법의 완벽한 예입니다.”라고 말했습니다.

“플라톤은 ‘인간은 지구 위, 즉 대기권의 정상과 그 너머로 올라가야 합니다. 그래야만 그가 살고 있는 세계를 완전히 이해할 수 있기 때문입니다’라고 말했습니다.” Witharana가 말했습니다. “지구 관측 기술을 통해 우리는 기후 변화가 어떻게 일어나고 있고 심지어 땅이 어떻게 변하고 있는지 볼 수 있습니다. 취약한 지역에 대한 부정적인 영향을 방지하기 위해 관찰, 모니터링, 예측 및 결정을 내리는 주요 도구입니다.”

신문

사진 측량 공학 및 원격 감지

DOI

10.5194/isprs-archives-XLIV-M-3-2021-175-2021

연구 방법

전산 시뮬레이션/모델링

연구 주제

해당 없음

기사 제목

고해상도 위성 이미지에서 범북극 영구동토층 특징 감지를 위한 최적의 GeoAI 워크플로

기사 발행일

2022년 1월 4일

EurekAlert에서!

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