Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Научное волонтерство делаем науку вместе
.pdf
Бури, волны, слики
Осознание необходимости привлечения волонтеров исоздание соответствующих методик происходили одновременно. Все началось стого, что ведущий научный сотрудник нашего института кандидат физико- математических
наук Олег Григорьевич Константинов разрабатывал оптические поляризационные системы для анализа проявлений различных процессов на водной поверхности. Сначала
это были только профессиональные видеосистемы, но массовый рынок стремительно развивался: достаточно хорошие камеры появились вобычных смартфонах, итогда для
них тоже были разработаны специальные модификации.
Сегодня смартфон есть практически укаждого человека
так ивозникла идея, что будет очень полезно, если улюдей
появится инструмент для фиксации каких-либо интересных или социально значимых явлений на морской поверхности. Для волонтеров это была бы возможность сообщить
освоей находке, адля нас, ученых, появилась бы ценнейшая база данных зарегистрированных природных явлений иантропогенных воздействий на водной поверхности.
Вкратце разработанные нами методики состоят вследующем. Для регистрации сликов на водной поверхности
необходимо:
—
ГЛАВА 12 ЧАСТЬ 3
) подсоединить поляризационную насадку ксвоему
смартфону через USB-кабель (рис.);
) открыть специальное приложение (см. правый верх-
ний снимок на рис.)и под нужными углами наблюдения запустить серию записи фотографий, которые
будут выполнены при вращении поляризатора;
) классифицировать наблюдаемое явление по пред-
ложенному списку (пятно нефтепродуктов, ветровая
251
НАУЧНОЕ ВОЛОНТЕРСТВО
Рис. 4. Примеры созданных поляризационных видеосистем
для регистрации сликов на морской поверхности
252
тень, океанографический процесс, без классификации)
иесли необходимо, то оставить дополнительный комментарий;
) отправить результаты проведенного эксперимента
вединую базу данных.
Отдельного упоминания заслуживает разработанная поляризационная насадка на смартфон. Это недорогое устройство, которое унас смогли сделать студенты- инженеры. Его
основой является крутящийся поляризационный фильтр,
который вставляется вкорпус, напечатанный на D-принтере, аэлектропитание берется от самого смартфона. При
этом фотографирование продолжается вобычном режиме.
При определенном угле поворота фильтра слики на морской поверхности проявляются на фотографиях намного
лучше, чем без использования насадки. Кроме этого, получаемая информация нужна для оценки толщины обнаруженных пленочных загрязнений.
Поляризационные насадки мы раздавали людям для
бесплатного использования, анекоторые волонтеры изготавливали их самостоятельно. Но отсутствие насадки
не было препятствием для участия впроекте. Вбольшинстве случаев слик на морской поверхности вы увидите
ибез нее, просто он может быть не так четко виден ине
будет дополнительной информации для его анализа. Несмотря на это, обычные фотографии сликов тоже очень
полезны, имы просили собирать их втех случаях, когда
уволонтера специальной насадки не было.
Описанный выше алгоритм работы, как нам показалось, не слишком сложен ипозволяет волонтеру вписать
небольшой научный эксперимент всвою повседневную
жизнь. Представим, что вы прогуливаетесь вдоль моря,
увидели какое-то пятно на воде ирешили внести данные спомощью разработанной методики. Надеваете специальную поляризационную насадку на смартфон (если
она увас есть, аесли нет, то можно ибез нее), открываете
приложение, фотографируете пятно под нужными углами
(все углы запишутся автоматически сдатчиков смартфона), классифицируете тип этого пятна (если уверены
внем), оставляете какой-либо дополнительный комментарий, если считаете, что это важно. Поздравляем, вы обнаружили слик! Теперь это изображение попадет кнам
вбазу, имы сможем сравнивать его со спутниковыми
данными, отправлять контролирующим органам, проводить исследования распределения этих сликов итому
—
подобное
вот так мы представляли себе процесс работы
ГЛАВА 12 ЧАСТЬ 3
253
НАУЧНОЕ ВОЛОНТЕРСТВО
254
Рис. 5. Фото работающих волонтеров споляризационными насадками
на смартфон иполученные результаты взоне выхода Второй речки
вАмурский залив вчерте города Владивосток
нашего волонтера. Как видите, все выполняемые операции максимально автоматизированы и,по большому
счету, процедура похожа на обычное фотографирование.
Вслучае использования поляризационной насадки она
дает еще больше информации, полезной для ученых.
Вслучае же санализом спутниковых изображений
все началось стого, что нам не хватало эталонных массивов данных для разработки алгоритмов автоматического
детектирования. Чтобы качественно обучить алгоритмы,
необходимо было проанализировать больше изображений. Работы одного-двух ученых не хватало для создания таких полноценных массивов, апривлекать большее количество профессиональных исследователей было
бы нерационально. Выполняемая работа скорее трудоемкая, чем требующая глубоких научных знаний. Чтобы
снужной степенью достоверности выделять необходимые природные явления на снимках, достаточно изучить
небольшую инструкцию, ипосле этого практически любой человек может стать таким узким экспертом. При
этом массовость привлечения волонтеров позволяет избежать ложных определений, ведь одно ито же изображение проанализируют несколько человек. Это даст возможность выбрать наиболее достоверные изображения
ипровести внутреннюю классификацию «качества» экспертирования.
Анализ спутниковых изображений был организован
спомощью проекта «Люди науки» на разработанной ими
платформе Experion. Врежиме онлайн волонтеры проходили небольшое обучение ипосле этого отмечали признаки пылевых бурь или внутренних волн на фотографиях со спутников, загруженных всистему.
Зачем вообще искать эти явления на снимках? Разберемся по порядку, сначала про пылевые бури.
—
Пылевые бури
это частицы почвы или пыли споверхности Земли, поднимающиеся вверхние слои тропосферы идаже выше. Ветер переносит их на сотни итысячи километров, например, пыль из пустыни Гоби может
оказаться уберегов Сан- Франциско. Они сильно влияют
на окружающие экосистемы, климат врегионе ижизнь
человека, поэтому отслеживать их развитие идвиже-
—
важная научная иприкладная задача. Если коротко,
ние
ГЛАВА 12 ЧАСТЬ 3
255
НАУЧНОЕ ВОЛОНТЕРСТВО
Рис. 6. Анализ спутникового изображения на платформе Experion
упылевой бури есть несколько характеристик, которые
позволяют отличить ее на спутниковом снимке от других объектов:
• размазанное (размытое) облако желтого/песочного
цвета;
• обычно без четких границ;
• может быть как над сушей, так инад водой;
• может быть частично скрыта обычными водными
облаками белого цвета итогда проявляться ввиде
больших желтых пятен воблаках.
256
Теперь разберемся со вторым природным явлением.
Внутренние волны вморях иокеанах еще недостаточно
изучены. Известно, что они способствуют процессам
перемешивания вморской толще иувеличению биопродуктивности, искажают акустические сигналы ииногда
даже могут быть опасны для подводных аппаратов. На
снимках, которые мы подготовили, волонтерам нужно
было искать внутренние волны среди всевозможных
Рис. 7. Классифицированный спутниковый снимок спроявлениями
пылевых бурь врайоне Желтого иВосточно- Китайского морей
струй от течений, вихрей, взаимодействия водных масс
вполях концентрации хлорофилла. Это настоящая детективная задача, потому что иногда за внутренние волны
можно принять артефакты изображений, которые выглядят очень похоже. На снимках они видны как тонкие линии сцелым рядом отличительных особенностей:
• имеют неровную дугообразную форму;
• могут распространяться как одиночной волной
ввиде дуги, так ипакетом волн (дуг);
• каждая дуга имеет четкую границу (начало иконец);
• расстояние между дугами увеличивается;
• дуги, как правило, неидеальны (несимметричны
или немного изогнуты);
• визуально похожи на складки, смятую бумагу или
морщины, ане на идеальные круги от циркуля или
прямые линии.
ГЛАВА 12 ЧАСТЬ 3
257
НАУЧНОЕ ВОЛОНТЕРСТВО
Волонтеры смотрели на спутниковые снимки ивслучае, если обнаруживали требуемые признаки, обводили
нужный полигон. Причем это не просто аналогичный фотографии спутниковый снимок, когда мы видим Землю
так, как ее видят космонавты. Это специальная рассчитанная величина
входит всостав клеток фитопланктона вморской толще.
Данная величина выбрана потому, что на картах ее распределения внутренние волны очень хорошо проявляются вкачестве заметных контрастных линий. Это связано стем, что втаком типе данных максимально убран
вклад атмосферы ииспользуются отношения яркостей
разного цвета, что позволяет усилить проявления различных океанографических процессов
тренних волн, но и, кпримеру, морских вихрей или течений.
Первыми нашими волонтерами стали студенты вузов
Владивостока. Это активные молодые люди, которым интересно новое, некоторые из них пишут курсовые идипломные работы, вкоторых можно реализовать различные методики для гражданской науки или использовать
полученные внашем проекте данные.
Кроме этого, некоммерческая организация «Зеленый
крест» врамках проекта «Академия экологии» привлекает школьников ипросто неравнодушных граждан любого возраста для мониторинга экологического состояния водных акваторий Приморского края, втом числе
используя нашу методику. Люди проходят обучающие
курсы иучаствуют впрактических семинарах. Таким
образом решаются не только наши исследовательские
задачи, но изадачи общественного мониторинга ипопуляризации науки. Наконец, впроекты на платформе
Experion приходят волонтеры из числа пользователей
—
концентрация хлорофилла,который
—
не только вну-
258
ГЛАВА 12 ЧАСТЬ 3
Рис. 8. Здесь представлены части спутниковых изображений оценки
концентрации хлорофилла. Они классифицированы, то есть наличие
внутренних волн на них определено. Слева вы можете видеть два
крупных снимка, на которых пунктирной линией выделены скопления
внутренних волн, они обычно выглядят как дуги. Изображения справа—
это приближенные участки, на которых мы обвели внутренние волны.
Пунктирная линия на правом нижнем изображении показывает
расстояние между наборами разных волн. Такие изображения мы
использовали впамятке проекта, чтобы объяснить волонтерам, что нужно
искать икак такие изображения размечать
259
НАУЧНОЕ ВОЛОНТЕРСТВО
платформы «Люди науки», которые уже участвовали
впроектах гражданской науки других типов, но анализировать данные начали снами.
Сфотографировать, проанализировать —
иобучить алгоритм
Благодаря работе волонтеров была собрана база данных
по явлениям, данные дистанционного зондирования которых сложно поддавались автоматическому анализу. По
ней ученые смогут как определять отдельные характеристики явлений, так ииспользовать полученный массив
для разработки новых алгоритмов идентификации сликов, внутренних волн ипылевых бурь на основе традиционных подходов или спомощью машинного обучения.
Многочисленные эксперименты по анализу морских
сликов позволили собрать массив измерений одновременно спутниковыми радиометрами иназемными оптическими камерами споляризационными насадками
(тоесть смартфонами волонтеров). Так, увеличилось количество выявленных случаев сестественными иантропогенными причинами возникновения сликов.
Во время тестового запуска веб-сервисов на платформе Experion за период около дней волонтеры проанализировали более спутниковых изображений
по нескольку раз. На примерно % изображений были
—
выделены пылевые бури, на %
Полученная база данных уже используется учеными для
изучения этих явлений итестирования алгоритмов автоматического детектирования.
Научное волонтерство позволило собрать ипроанализировать большой объем данных, который мы сами
никогда бы не получили. Кроме того, благодаря всей этой
внутренние волны.
260
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]