研究人員利用衛星圖像與機器學習，繪製首張全球海上基礎設施與船隻足跡地圖

《自然》（Nature》本周刊出了一篇由全球漁業觀察（Global Fishing Watch）主導的一項研究報告，該研究是利用機器學習及衛星圖像繪製了全球首張海上基礎設施與船隻足跡的地圖，揭露有75%的工業漁船一直在暗中活動。

該研究的共同作者David Kroodsma解釋，人們幾乎擁有地圖上每條道路與建築物的詳細地圖，但海洋活動很大一部分是隱藏在人類視野之外的，該研究有助於消除盲點，揭露人類海上活動的強度及廣度。此一研究是由彭博慈善基金會（Bloomberg Philanthropies）、國家地理原始海洋專案（National Geographic Pristine Seas ）、海洋生物（Oceankind）及Google所贊助，透過衛星測繪來理解海上的工業活動。

目前偵測海上船隻的方法是透過漁船的船隻偵測系統（Vessel Monitoring System，VMS），或是船隻的自動辨識系統（Automatic Identification System，AIS），但前者是私有技術，後者雖然是廣播的，但並非所有船隻都使用AIS設備，且有時衛星接收不良，有時受到政府限制，有些船隻在從事非法活動時還會關閉AIS，或是竄改廣播位置，都讓海上的船隻分布更加撲朔迷離。

此一名為「衛星測繪揭露廣泛海上工業活動」（Satellite mapping reveals extensive industrial activity at sea）的研究則是透過衛星圖像、船隻GPS資料及深度學習模型，來分析自2017年至2021年間的2PB衛星圖像，以探測全球六大洲沿海水域的工業船隻活動與海上能源基礎設施，所分析的區域雖然僅占全球海洋面積的15%，卻聚集了75%的全球海洋工業活動。

研究人員訓練了3個AI模型來辨識衛星圖像的物件，也分析了來自AIS的530億個船隻GPS位置，並與衛星偵測結果比對，以了解所偵測到的船隻是否可被公開追蹤。

在此一研究期間，任何特定時間平均可檢測到6.33萬艘船隻，當中有接近一半為漁船，但有3/4的漁船並未出現在公共偵測系統中，而其它種類的船隻未出現在公共偵測系統中的比例為1/4。這代表全球的船隻活動中，有一半的船隻無法被公開追蹤。

該研究顛覆了某些認知。例如以前以為沒有太多船隻活動的海域其實聚集了大量的船隻，或者是公開資料顯示亞洲與歐洲在境內的捕魚活動相似，但地圖卻顯示所發現的10艘漁船中，有7艘在亞洲，只有1艘在歐洲。

此外，研究亦發現COVID-19也影響了全球的捕魚行動，全球捕魚活動在該期間下滑了12%，相較之下運輸及能源的船隻活動則維持穩定。

在海上能源基礎設施上，大多數的石油基礎設施分布在13個主要的產油區，全球最大的海上石油基礎設施集中在墨西哥灣，美國擁有接近2,200座，占全球海上石油基礎設施的1/4，之後是沙烏地阿拉伯的770座與印尼的670座，這5年海上石油結構的數量增加了16%。海上風電開發主要位於北歐（52%）與中國（45%），在這5年間，中國的風力渦輪機數量成長了900%，以每年950臺的數量成長，同一期間英國與德國的風力渦輪機數量則分別成長49%與28%。

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