图文：海事领域感知检测和建模
据澳洲GEOINT网站2020年5月27日报道，5月24日星期日凌晨，在新南威尔士海岸外的一场风暴中，一艘名为APL英格兰号（APL ENGLAND）的集装箱船失去了大量集装箱。当时，这艘船正在从中国宁波到澳大利亚墨尔本的途中。在遭遇风暴时，该船失去了发动机动力，导致APL ENGLAND在恶劣天气条件下严重颠簸，在此期间，大约有40个集装箱从船上坠落。
卫星自动识别系统(AIS)最初设计的目的是通过定位附近的船只，防止海上船只相撞。目前，卫星AIS系统主要用于传输和接收重要的实时信息，增强对当前海洋领域的了解。它不仅被船只本身使用，而且海军部队、港口当局和其他海事当局发现这些信息对他们的日常活动是必要的。在这种情况下，exactEarth AIS系统的准确性使我们能够在船只失去动力和精确定位船只的位置，并改变航向以避免天气状况恶化。
APL英格兰号
利用自动检测算法将Sentinel-1 SAR图像与卫星AIS融合
Sentinel-1 SAR图像-2020年5月24日
各种不同类型的卫星，包括商业和公共接入，可用于探测船舶、海冰，以及海上事件监测，如石油泄漏或海上事件，如APL英格兰。这通常涉及使用雷达卫星，合成孔径雷达传感器(SAR)在微波能量谱中工作。SAR与传统光学传感器相比有几个优势，即它们能够在夜间提供覆盖，并能在海上常见的恶劣天气条件下工作。将Sentinel-1 SAR图像与卫星AIS和自动检测算法(包括人工智能神经网络)融合，我们能够在很短的时间内为APL英格兰船扫描大片海域。该技术为海事感知和事故管理提供了重要的能力。
GI创建了一个预测模型，在这种情况下，该模型被用来估计掉落容器的一般路径。该模型包含了大量的输入信息，如时间、天气和移动方向，从而为掉落的容器生成两条可能的路径。这两条路径是基于集装箱的移动速度是恒定的还是可变的，第三个概率较低的区域也会产生。
GI预测漂移模型的输出
人工智能可实现自动海洋领域监测，包括小型船舶检测
结合卫星AIS、SAR图像分析和预测模型，可以形成一个强大的工具，用于安全、搜索和救援、海事领域感知、环境保护和船队监控。了解我们在海事和应急管理方面的能力。
漂移模型和目击集装箱和碎片的确认
APL英格兰号事件附近的漂移模型和典型船舶交通流量(2020年5月29日)