使用人工智能自動化海冰制圖

可靠的海冰狀況和預報圖對海上安全，安全航行和規劃至關重要。北極海冰的不斷退縮和變薄要求一種更有效的方式來產生詳細而及時的冰信息，而這正是人工智能的作用。從多傳感器衛星數據中手動進行制冰已經使用了多年，但是由于北冰洋的面積很大，因此非常耗時。為了提供相關的冰數據，需要從衛星數據中自動進行冰觀測，以整合到冰預測模型中。

為此，丹麥氣象研究所(DMI)和丹麥技術大學發起了由丹麥創新基金資助的自動海冰產品(ASIP)項目。該項目旨在開發一種自動海冰服務，該服務可以提供更及時和詳細的海冰信息，以提高北極海上作業的效率和安全性。

ASIP將Copernicus Sentinel-1影像與其他衛星傳感器數據(例如來自高級微波掃描輻射計2(AMSR2)的無源微波數據)合并，以解決SAR影像中可能出現的歧義，例如在大風海況下。ASIP使用卷積神經網絡系統，該系統經過大量冰圖數據集的訓練，可以自動生成冰圖。

David Malmgren說：“ ASIP將為用戶提供最新的海冰產品地圖的絕佳機會。我們目前正在努力將其用于生產，并與制冰專家和用戶進行驗證。” -來自DTU Compute的Hansen。

ASIP將通過DMI Ice Service免費提供，為公共和商業用戶帶來最大價值。

David Malmgren-Hansen在今年的Φ周活動中介紹了他的項目，該活動的重點是地球觀測和FutureEO。該周包括各種鼓舞人心的演講，關于地球觀測如何從最新的數字技術中受益并幫助塑造未來任務的講習班。