Применение технологий искусственного интеллекта как элемента совершенствования методики экологического мониторинга акватории Черного моря

Александр Егоркин; Н.А. Андреева

doi:10.31951/2658-3518-2026-A-4-258

Авторы

Егоркин А.А. ^1,2
Андреева Н.А. ¹

¹ ФГБНУ Институт природно-технических систем, ул. Гоголя д. 14, г. Севастополь, 299011, Россия
² ФГКВОУ ВПО «Черноморское высшее военно-морское орденов Нахимова и Красной Звездыучилище имени П.С.Нахимова», ул. Дыбенко, д. 1а, г. Севастополь, 299028, Россия

DOI:

https://doi.org/10.31951/2658-3518-2026-A-4-258

Ключевые слова:

биоиндикация, сапробность, микроводоросли, экологический мониторинг, нейронные сети, компьютерное зрение

Аннотация

Данная статья посвящена результатам экспериментального исследования, целью которого было оценить возможность применения технологий искусственного интеллекта для совершенствования методики экологического мониторинга акватории Черного моря, осуществляемого использованием модели компьютерного зрения (YOLO). Основой экологического мониторинга водных объектов является определение загрязненности, количественной характеристикой которой в данном исследовании был выбран индекс сапробности. Сапробность характеризуется степенью загрязнённости водоёма органическими веществами и продуктами их распада. Она определяется по видовому составу организмов (сапробионтов), обитающих в воде и их количеству (частоты встречаемости). В качестве сапробионтов были выбраны микроводоросли перифитона, служащие индикаторами на присутствие органических веществ. Состав и количество микроводорослей, участвующих в процессе микрообрастания, определялись применением метода «стекол обрастания» путем установления стекол в исследуемой прибрежной акватории. Идентификация и подсчет частоты встречаемости микроводорослей, присутствующих в определенный момент времени в акватории, осуществлялся при микроскопировании образцов микрообрастаний. Определенный состав микроводорослей позволил вычислить индекс сапробности исследуемого водного объекта и сделать вывод о его загрязненности. Данный способ требует участия высококвалифицированных специалистов и затраты времени для обработки результатов микроскопирования. В связи с этим, для ускорения процесса в качестве элемента совершенствования методики экологического мониторинга акватории Черного моря, были использованы технологии искусственного интеллекта. Применение модели компьютерного зрения (YOLO) позволило сократить время исследования, оценить качество водного объекта, что подтвердило эффективность применения предлагаемой технологии с целью совершенствования экологического мониторинга водных объектов.