南极威德尔海上的人工冰山（2020年2月1日摄）。记者刘诗平摄
传统上，可助科学家一般通过人工操作来分析卫星传回图像中的力高冰山数据，以达到对大型冰山进行定位、效监监测其规模并对冰山融水定期进行量化的测冰目的。但由于卫星拍摄的人工图像中，冰山、可助海冰和云层在颜色和轮廓上都不容易清晰分辨，力高导致人工图像识别、效监数据处理费时费力。测冰
来自英国利兹大学等机构的研究人员开发出一款基于神经网络的人工智能模型，可在0.01秒内准确地借助海量卫星图像数据绘制出南极大型冰山分布图。
据论文介绍，开发过程中，研究人员首先利用欧洲“哨兵1号”地球观测卫星拍摄的南极在不同环境下的大量图像作为训练素材，同时与科学家手动导出的冰山轮廓图进行对比，当模型达到最佳性能时，训练会自动停止。
随后研究人员将这一人工智能模型在7座冰山上进行测试，这些冰山的面积从54平方公里到1052平方公里不等，测试结果显示其准确率高达99%。研究团队还编制了一个多样化的数据集，其中每座冰山会有15张到46张图像，时间覆盖2014年至2020年的不同季节。
论文说，借助人工智能可更快速、更精确地自动监测冰山规模，从而帮助研究人员便捷地观测大型冰山的变化情况。
大型冰山是南极环境的重要组成部分，影响海洋化学、海洋生物以及海上作业等。欧洲航天局在一份新闻公报中说，卫星数据对于监测冰山变化至关重要，引入人工智能模型这一强大而准确的手段后，可更好监测脆弱的南极地区的变化。
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