Abstract
Разработана комплексная методика космического мониторинга нефтяных загрязнений в казахстанском секторе Каспийского моря, объединяющая автоматизированную обработку радиолокационных снимков Sentinel-1, методы глубокого обучения и гидродинамическое моделирование. Основная цель – достоверное выявление нефтяных сликов, их дифференциация от природных явлений типа look-alike и прогнозирование распространения по акватории моря. С помощью данной методики обработано 2326 сцен за период с августа 2023 г. по август 2025 г. Семантическая сегментация выполнена с использованием трансформерной архитектуры Mask2Former, обученной на специализированном датасете радиолокационных изображений Каспийского моря. Для прогнозирования динамики загрязнений применена модель Oil Spill MIKE 21 с учётом метеорологических данных GFS и батиметрии, созданной на основе данных GEBCO. Выявлено 52 нефтяных слика общей площадью около 269 км² преимущественно в районах интенсивного судоходства и портовой инфраструктуры. Детальный анализ крупного слика от 16.08.2025 с привлечением разновременных спутниковых данных Sentinel-1A и Sentinel-2, а также гидродинамического моделирования, показал, что его характеристики соответствуют сбросу нефтесодержащих (льяльных) вод, а не аварийному разливу сырой нефти. Разработанная методика обеспечивает переход от обнаружения загрязнений к научно обоснованному прогнозу их поведения. Перспективы развития связаны с интеграцией данных автоматической идентификационной системы для идентификации судов-нарушителей и создания системы оперативного экологического контроля.