Карта Пошкоджень в Регіоні Конфлікту в Ірані: Ваш Око на Поле Бою

Доступ до відкритих візуальних матеріалів щодо поточного конфлікту в Ірані, який поширився на значні території Близького Сходу, залишається нерегулярним. Відео та фотографії зсередини Ірану з’являються в соціальних мережах по краплях, оскільки обмеження доступу до іранського інтернету ускладнюють потік цифрової комунікації.

У попередніх конфліктах супутникові знімки надавали життєво важливий огляд потенційних пошкоджень як військової, так і цивільної інфраструктури, особливо за умов цифрових “сліпих зон” або перешкод для репортажів з місця подій. Однак зображення від комерційних постачальників стають все більш обмеженими, залишаючи навіть тих, хто має доступ до найдорожчих знімків, у невіданні.

Невдовзі після початку війни в Газі у 2023 році Bellingcat представила безкоштовний інструмент, розроблений Оллі Баллінгером, викладачем Університетського коледжу Лондона та дописувачем Bellingcat. Цей інструмент дозволяв оцінювати кількість пошкоджених будівель на певній території, допомагаючи моніторити та картографувати масштаби руйнувань по всій Газі під час військової операції Ізраїлю.

Наразі Bellingcat запускає оновлену версію цього інструменту з відкритим кодом — “Iran Conflict Damage Proxy Map” (Карта Пошкоджень в Регіоні Конфлікту в Ірані), яка зосереджена на руйнуваннях в Ірані та ширшому регіоні Перської затоки.

Доступ до карти тут: Посилання на карту

Як це працює

Інструмент аналізує статистичні дані на основі зображень із синтезованим апертурним радаром (SAR), отриманих із супутника Sentinel-1, який є частиною місії Copernicus, розробленої та керованої Європейським космічним агентством. SAR надсилає імпульси мікрохвиль до поверхні Землі та використовує їхнє відлуння для отримання текстурної інформації про виявлені об’єкти.

Дані SAR для географічної зони, охопленої інструментом, обробляються за допомогою алгоритму виявлення пошкоджень Pixel-Wise T-Test (PWTT), також розробленого Оллі Баллінгером. Алгоритм використовує референсний період – рік зображень SAR до початку конфлікту – для визначення “нормального” діапазону, в межах якого знаходиться 99% спостережень. Потім він проводить той самий процес для зображень у період після початку конфлікту та порівнює результати з референсним періодом. Основна ідея полягає в тому, що якщо будівля була пошкоджена з початку конфлікту, то “відлуння” (званий коефіцієнтом зворотного розсіювання) з цього пікселя постійно виходитиме за межі нормального діапазону для цієї конкретної території. Розслідувачі можуть далі досліджувати потенційні пошкодження навколо виділеної ділянки.

На діаграмі нижче показано, як цей процес був застосований до Гази та кількох міст Сирії, Іраку та України. Стовпці представляють щотижневу загальну кількість зіткнень у кожному місці, отриману з набору даних ACLED (Armed Conflict Location Event). Референсні періоди до конфлікту затінені синім кольором, охоплюючи рік до початку кожного конфлікту. Періоди спостереження протягом місяця після початку відповідних конфліктів затінені помаранчевим. Синя та помаранчева області – це те, що порівнює інструмент.

На діаграмі нижче показано ділянку з кількома складами на південному заході Тегерана. Деякі будівлі мають явні пошкодження на оптичних зображеннях Sentinel-2 (які потрібно отримувати поза межами інструменту через Copernicus Browser). Натискання на карту в межах інструменту генерує графік, що відображає історичне зворотне розсіювання цього пікселя. Червоні пунктирні лінії позначають діапазон, в межах якого знаходиться 99% значень зворотного розсіювання до конфлікту. У цьому прикладі ми бачимо, що з 14 березня показники зворотного розсіювання над цим складом починають стабільно виходити за межі свого історичного нормального діапазону. Це може свідчити про виявлення пошкоджень у цьому районі.

Два важливі аспекти цього робочого процесу: по-перше, він використовує безкоштовні та повністю відкриті супутникові дані, на відміну від комерційних супутникових служб; по-друге, він долає деякі ключові обмеження штучного інтелекту в цій галузі, найсерйозніше з яких — перенавчання (overfitting). Це явище, коли модель, навчена на одній території, застосовується на новій, невідомій території і не може узагальнити. Оскільки ми завжди порівнюємо кожен піксель з його власним історичним базовим рівнем, ми не стикаємося з цією проблемою.

Точність

Алгоритм PWTT був опублікований у науковому журналі після дворічного рецензування. Його точність була оцінена за допомогою оригінального набору даних, що містив понад два мільйони контурів будівель, позначених Організацією Об’єднаних Націй, охоплюючи 30 міст у Газі, Україні, Судані, Сирії та Іраку. Незважаючи на свою простоту та легкість, алгоритм показав статистику точності на рівні окремих будівель (AUC=0.87 у повному зразку), що конкурує з найсучаснішими методами, які використовують глибоке навчання та зображення високої роздільної здатності. Діаграма нижче порівнює прогнози PWTT на рівні будівель з анотаціями пошкоджень ООН у Гостомелі, Україна. Справжні позитиви (PWTT та ООН погоджуються щодо пошкоджень) показані червоним, справжні негативи — зеленим, хибні позитиви — помаранчевим, а хибні негативи — фіолетовим. Графік демонструє точність інструменту, водночас підкреслюючи необхідність подальших перевірок виділених ним ділянок для повних висновків.

Важливо зазначити, що навіть якщо інструмент показує високу ймовірність пошкодження або знищення будівлі чи групи будівель, це не є остаточним доказом. Найкраще перевіряти інформацію за допомогою будь-яких інших доступних зображень — як з відкритих джерел (фото та відео з геолокацією, наприклад, від Geoconfirmed), так і Sentinel-2, а також інших комерційних супутникових знімків, якщо вони актуальні для даної місцевості. На момент публікації супутникові знімки Sentinel-2 все ще надають покриття території, на якій зосереджено увагу інструменту. Інші комерційні постачальники супутникових знімків обмежили своє покриття.

Інструмент чудово виділяє та звужує зони, що потребують подальшого підтвердження або перевірки.

Тестування інструменту

Використовуючи “Iran Conflict Damage Proxy Map”, ми можемо виявити деякі з найбільших зон потенційних пошкоджень або руйнувань, що сталися з початку конфлікту в Ірані. Починаючи з загального вигляду Тегерана, з’являється кілька ділянок з великими скупченнями зон високої ймовірності пошкоджень. Порівнюючи ці локації з даними відкритих карт, такими як OpenStreetMap або Wikimapia, ми можемо почати знаходити місця, які могли стати ймовірними цілями — наприклад, військові об’єкти.

Одним із прикладів потенційно пошкодженої ділянки, видимої на карті, є казарми Валіаср у центрі Тегерана, які були атаковані в перший тиждень конфлікту. Перейшовши до Copernicus Browser та переглянувши район за допомогою оптичних зображень Sentinel-2, ми бачимо явні ознаки пошкоджень на казармах.

Казарми IRGC Валіаср у Тегерані:

Великий комплекс Корпусу вартових Ісламської революції (IRGC) поблизу Ісфахана є ще одним прикладом військової інфраструктури, яка добре видима як на “Iran Conflict Damage Proxy Map”, так і на зображеннях Sentinel-2.

Гарнізон Ашура IRGC в Ісфахані:

Авіабази також часто ставали цілями ударів США та Ізраїлю в Ірані. Авіабаза Фасх неподалік Тегерана, біля міста Караджа, демонструє ознаки потенційних пошкоджень при використанні інструменту. Перевірка зображень Sentinel-2 показує пошкодження кількох великих будівель на північній стороні бази.

Авіабаза Фасх у Караджі:

США заявили, що знищення “оборонно-промислової бази” Ірану також є однією з цілей, що робить великі території, такі як комплекс виробництва ракет Ходжир на схід від Тегерана, хорошим місцем для пошуку за допомогою цього інструменту. Інструмент вказує на великі скупчення пошкоджень як на східній, так і на західній сторонах комплексу — поблизу районів, де, за повідомленнями, виробляється тверде ракетне паливо та інші компоненти палива.

Комплекс виробництва ракет Ходжир під Тегераном:

Використання в регіоні Перської затоки

Хоча інструмент “Iran Conflict Damage Proxy Map” корисний для отримання загального уявлення про пошкоджені території в Ірані, його також можна використовувати для виявлення пошкоджень за межами Ірану, особливо на об’єктах у регіоні, які Іран атакував за допомогою безпілотників та ракет.

Наведеному нижче прикладі авіабази Аль-Удейд у Катарі, де розташований Об’єднаний центр повітряних операцій Центрального командування США, є помітне свідчення пошкоджень складської будівлі за координатами 25.115647, 51.333125. Перевірка цієї ж локації на зображеннях Sentinel-2 показує, що на цьому складі дійсно є пошкодження — велика чорна ділянка на білому даху. Згідно з Міністерством оборони Катару, щонайменше одна іранська балістична ракета вразила базу на початку березня.

Авіабаза Аль-Удейд у Катарі:

Цивільні об’єкти, атаковані іранськими безпілотниками або ракетами, також видно на карті — хоча пошкодження мають бути досить значними, щоб їх можна було виявити. Наприклад, пошкодження на бокових сторонах висотних будівель від атаки іранського безпілотника нелегко відображаються в інструменті. Серед об’єктів, які виявляються, є нафтопереробні заводи, наприклад, паливний резервуар у порту Фуджейра в Об’єднаних Арабських Еміратах.

Паливні резервуари в порту Фуджейра, ОАЕ:

Доступ до інструменту

Важливо пам’ятати, що дані для “Iran Conflict Damage Proxy Map” оновлюються приблизно один-два рази на тиждень, оскільки супутник Sentinel-1 збирає нові дані. Тому він не призначений для відображення пошкоджень будівель у режимі реального часу.

Проте він може бути корисним для дослідників, щоб швидко отримати загальне уявлення про пошкодження в Ірані та регіоні Перської затоки, де могли статися підозрювані удари, особливо коли інша інформація з відкритих джерел недоступна.

Ви можете отримати доступ до “Iran Conflict Damage Proxy Map” за цим посиланням: Посилання на карту.

Схожі інструменти, що використовують ту ж методологію для оцінки пошкоджень в Україні після повномасштабного вторгнення Росії та в Туреччині після землетрусу 2023 року, можна знайти тут. Карту пошкоджень Гази можна знайти тут.

Порада від Шефа:

Щоб отримати ще точніші результати, завжди намагайтеся зіставити дані SAR з оптичними зображеннями. Хоча SAR бачить зміни, які не завжди видно неозброєним оком (наприклад, ураження даху), оптичні знімки дають візуальне підтвердження руйнувань. Поєднання обох методів — це справжня суперсила для аналітика!

Дізнатися більше на: www.bellingcat.com