Ανίχνευση πετρελαίου για την περιβαλλοντική παρακολούθηση του παράκτιου περιβάλλοντος σε περιοχές εκμετάλλευσης υδρογονανθράκων στην Ελλάδα, με χρήση δορυφορικών δεδομένων και Συστημάτων Γεωγραφικών Πληροφοριών
Creators: name: Παπαδοπούλου, Σοφία Ευθυμίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2022
Subjects: Δορυφορικά δεδομένα
Sentinel-1
Συστήματα Γεωγραφικών Πληροφοριών
Ανίχνευση πετρελαίου
Περιβαλλοντική παρακολούθηση
Παράκτιες περιοχές
Satellite data
Geographic Information Systems
Oil spill detection
Environmental monitoring
Coastal areas

description: Η περιοχή της λεκάνης του Πρίνου έχει ιδιαίτερη σημασία για την Ελλάδα καθώς είναι η μοναδική στην οποία πραγματοποιείται εκμετάλλευση υδρογονανθράκων. Επιπλέον, στις παράκτιες περιοχές της παρατηρείται έντονη τουριστική και αλιευτική δραστηριότητα ενώ ένα μεγάλο ποσοστό της διέπεται από το θεσμικό πλαίσιο του δικτύου Natura 2000. Περιβαλλοντικές μελέτες έδειξαν ότι η περιοχή δέχεται πολλές πιέσεις αλλά και ότι ένα πιθανό σενάριο κινδύνου αποτελεί η εμφάνιση πετρελαιοκηλίδας ή μικρότερων διαρροών πετρελαίου. Πιθανές πηγές ρύπανσης από πετρέλαιο στη περιοχή, πέρα από τις δραστηριότητες που σχετίζονται με την εξόρυξη, τη μεταφορά και την παραγωγή του πετρελαίου (εξέδρες εξόρυξης υδρογονανθράκων, υποθαλάσσιοι αγωγοί, χερσαίες εγκαταστάσεις επεξεργασίας πετρελαίου-εργοστάσιο SIGMA) μπορεί να είναι και οι απορρίψεις από τις λειτουργικές δραστηριότητες των αλιευτικών σκαφών, των επιβατικών πλοίων αλλά και από χερσαίες πηγές, όπως του οδικού δικτύου της Εγνατίας οδού. Συνεπώς η ανάγκη ενός εργαλείου για την άμεση ανίχνευση και παρακολούθηση διαρροών πετρελαίου είναι πολύ σημαντική όχι μόνο για την οικονομία αλλά και για την προστασία του περιβάλλοντος και την δημόσια υγεία. Στη παρούσα εργασία αξιοποιήθηκαν δορυφορικά δεδομένα Sentinel-1 από την ανοικτή σε πρόσβαση πλατφόρμα του Copernicus (Copernicus Open Access Hub) και αναπτύχθηκε μια ημι-αυτόματη μέθοδος για τον εντοπισμό πετρελαίου στη θάλασσα. Η συγκεκριμένη μεθοδολογία εφαρμόστηκε για 57 δορυφορικές εικόνες κατερχόμενης τροχιάς (track 7) και για 59 δορυφορικές εικόνες ανερχόμενης τροχιάς (track 29) της χρονικής περιόδου Μάρτιος του 2020 – Μάρτιος του 2021. Η ανίχνευση εμφανίσεων πετρελαίου πραγματοποιήθηκε χρησιμοποιώντας το εργαλείο Oil spill detection του λογισμικού SNAP και τον αλγόριθμο μετατόπιση κατωφλίου (threshold shift), αφού πρώτα οι δορυφορικές εικόνες υπέστησαν μια βασική προεπεξεργασία (apply orbit, subset,resampling,). Kατά την εφαρμογή του Oil spill detection πραγματοποιήθηκαν πολλές δοκιμές μέχρι να βρεθεί ο βέλτιστος συνδυασμός των παραμέτρων (background window size, threshold shift, cluster minimum size), ο οποίος έδωσε τα επιθυμητά αποτελέσματα. Στη συνέχεια, αξιοποιήθηκε το λογισμικό ArcGIS με το οποίο πραγματοποιήθηκε επιπλέον επεξεργασία για χωρική και χρονική συσχέτιση των αποτελεσμάτων. Μέσα από την πρώτη επεξεργασία, απομονώθηκαν τα σημεία που παρουσίαζαν μεγαλύτερο ενδιαφέρον εντός των παράκτιων περιοχών. Ως αποτέλεσμα για το σύνολο των εικόνων ανερχόμενης τροχιάς (track 29) βρέθηκαν 64 σημεία ενδιαφέροντος (πιθανές εμφανίσεις πετρελαίου) και για τις εικόνες κατερχόμενης τροχιάς (track 7) βρέθηκαν 164. ‘Επειτα πραγματοποιήθηκαν διάφορες δοκιμές, οι οποίες στόχευαν σε μια χωρική και χρονική συσχέτιση μεταξύ αυτών των σημείων. Σκοπός της χρονικής ανάλυσης ήταν να εξεταστεί αν αυτές οι πιθανές εμφανίσεις εξακολουθούσαν να υπάρχουν σε μια συγκεκριμένη γεωγραφική περιοχή στη διάρκεια ενός χρονικού διαστήματος και δεν αποτελούσαν τυχαίο εύρημα που εμφανίστηκε παροδικά.Τέλος, μαζί με την χρήση άλλων γεωγραφικών δεδομένων (παράκτιες υδάτινες επιφάνειες, ρήγματα, περιοχές Natura 2000), δημιουργήθηκαν ως κύρια τελικά προϊόντα θεματικοί χάρτες όπου απεικονίζονταν οι πιθανές εμφανίσεις πετρελαίου, με όλες τις βασικές πληροφορίες όπως και τις περιοχές που έχουν ιδιαίτερη άξια για την περιοχή μελέτης.
description: Τhe Prinos - Kavala basin is the only area in Greece where offshore oil production activity takes place. Moreover, around the coastal areas there is an intense touristic and fishing activity, while, at the same time, it consists of a set of protected areas. According to many studies, the area is under pressure, with the appearance of oil spills being a possible risk scenario. Possible sources of pollution associated with these spills are natural oil spills, the oil production (offshore oil rigs), marine and land transport of oil from tankers, trucks and pipelines as well as illegal ship operations and the road network of Egnatia motorway. Therefore, the need for immediate detection and monitoring of oil spills is very important not only for the economy but also for the protection of the environment and the public health. Thus in the present work, Sentinel-1 satellite data was utilized from the Copernicus open access platform (Copernicus Open Access Hub) and a semi-automatic method was developed for the detection of oil in the sea. The specific method was applied to 57 descending orbit satellite images (track 7) and to 59 ascending orbit satellite images (track 29). Τhe time period was March 2020 – March 2021. First the satellite images underwent a basic pre-processing (apply orbit, subset, resampling,). Subsequently, the detection of oil spills was performed using the Oil spill detection tool of SNAP and the threshold shift algorithm. Many tests were carried out until the optimal combination of parameters (background window size, threshold shift, cluster minimum size) was found, which gave the optimum results. In addition, ArcGIS was utilized for the spatial and temporal analysis of the results. Through the first processing approach, the points of greatest interest within the coastal areas were isolated. As a result, 64 points of interest (possible oil occurrences) were found for the set of images of the ascending trajectory (track 29) and 164 were found for the images of the descending trajectory (track 7). Various tests were then carried out, which aimed at a spatial and temporal correlation between these points. The purpose of the temporal-time series analysis was to examine whether these potential occurrences persisted in a specific geographic area over a period of time and were not a random finding that occurred transiently. Maps with the distribution of possible oil spills were then created as final products related to other geographical data (coastal water surfaces, faults, Natura 2000 sites).