Digital Arctic Shipping - New data products and visualisation services

Arktis opplever nå de raskeste klimaendringene på kloden, noe som viser seg i form av tynnere og mindre utbredt sjø-isdekke, sterkt økende smelting av breer, tining av permafrost, og økende sannsynlighet for ekstremvær og andre hendelser. I forskingsmiljøene debatteres det hvilken rolle disse klimaendringene i Arktis spiller i frekvens og styrke på ekstremvær, men det forventes at klimaendringer vil øke sjansene for farlige situasjoner knyttet til mer ustabil sjø-is og uforutsigbar forekomst av isfjell. Slike raske endringer er vanskelig å varsle, og utgjør en betydelig risiko for skipsfart i regionen. For å kunne videreutvikle sikker og bærekraftig skipsfart i Arktis er det viktig med aksess til nye og skreddersydde data produkter laget gjennom innovative kombinasjoner av in situ (direkte) målinger, fjernmålingsdata og modellvarsling. Prosjektet Digital Arctic Shipping har som overordnet mål å utvikle en serie av dataprodukter i samarbeid med firma innen marin trafikk i Arktis, samt å demonstrere bruken av disse produktene ombord på skip som ferdes i islagte områder. Dette inkluderer bruk av droner med sensorer utviklet spesielt for Arktiske operasjoner, kombinert med nær sanntids data fra satellitter, for å kartlegge istyper, rygger, råker og drift, som er alle er sentrale parametere for navigering i sjøis. Produkter vil bli presentert for forskere og personell ombord fartøy som opererer i islagte farvann, sammen med data fra andre kilder slik som automatiske værstasjoner (AWS) og systemer for automatisk identifikasjon av fartøy (AIS). Prosjektet har deltatt på to forskningstokt nord for Svalbard i 2020 og 2021. I løpet av disse to toktene har prosjektdeltakere samlet inn data med droner, radar og fysiske målinger på isen. Droner ble brukt til å samle inn høyoppløselige bilder over ulike typer is i samme område som ismålingene ble samlet inn og også i området rundt fartøyet. En rekke is-stasjoner ble tatt for ulike isforhold med blant annet iskjerner og målinger av temperatur, saltholdighet og konduktivitet i isen. I tillegg ble en Ku-band radar brukt til å samle inn radarbilder av isforholdene rundt fartøyet under toktet i 2020. En serie fotografier ble tatt under begge toktene for å dokumentere isforholdene rundt is-stasjonene og langs skipsruten. Data fra is-stasjonene kan brukes til blant annet validering av dronedataene og til å bygge en 3D-modell av isen ved hjelp av drone-fotogrammetri. I 2022 deltok prosjektet på et forskningstokt i Grønlandshavet. Fokuset på dette toktet var bruk av ulike typer droner for å samle inn data fra ulike billedsensorer rundt forskningsfartøyet, testing av maskinlæringsalgoritmer og overføring av dronedata i sanntid fra drone til fartøy. Algoritmene for klassifisering av ulike typer sjø-is i dronebilder har blitt utviklget ved hjelp av maskinlæring (ML). Disse algoritmene skal til syvende og sist kjøre i datamaskinen ombord i dronen, noe som ble testet under det siste toktet i 2022. Prosjektet har videre utviklet visualiseringstjenester for de typer data som er samlet inn eller generert, og disse tjenestene kan sammenstille data fra prosjektet med data fra andre kilder. Data, algoritmer og tjenester fra prosjektet har blitt demonstrert for ulike aktører som opererer i islagte farvann i Arkis. Resultatene som er oppnådd vil kunne danne grunnlag for fremtidige produkter og tjenester for å støtte tryggere navigasjon under vanskelige isforhold. Videreutvikling vil skje gjennom nye forsknings- og innovasjonsprosjekter.

The main outcome of the project is improved competence and capability to observe sea ice conditions around vessels operating in ice infested areas under Arctic conditions in support of safe navigation. This includes knowledge and technology to apply machine-learning techniques to high-resolution and multi-sensor payloads to classify imagery onboard the drone, and to transfer drone data back to the vessel in near real-time using radio communication. Other major results include integration, visualisation and analysis of satellite, drone, AIS and other data to support scientific studies and planning of field operations. Furthermore, the project has contributed to improving sea ice forecasts using advanced data assimilation and ML techniques, as well as extending GIS systems that can be used by scientists, vessel operators and other stakeholders both during, planning and execution of field operations and in the subsequent post-cruise data analysis. Results have been presented in scientific presentations and papers and will be utilised in ongoing and future projects for scientific studies and services development in support of safe navigation in the Arctic and to support safe scientific operations on the sea ice.

The Digital Arctic Shipping project will develop new sea ice data products and visualisation services for Arctic shipping. Automated and intelligent sensors will be used to collect data in difficult and dangerous navigation areas. The consortium has the following observation technologies available for the project: drones carrying multispectral or radar sensors, single or dual-band ship radars, in situ measurements of snow and ice, and a broad range of satellite sensors (e.g. synthetic aperture radar, passive microwave and optical) from Chinese, European and US space programmes. The heterogeneity and vast amount of data generated by these sensors requires scalable ICT frameworks to efficiently manage and extract key sea ice parameters that can be translated into useful information for Arctic shipping. The chosen technologies and tools will be co-developed together with ship operators with extensive knowledge of navigation in Arctic regions. Specifically, we will apply novel machine learning techniques such as deep learning for automatic detection of riskful conditions. The derived data products will be organised in a data management system and distributed to targeted user groups using standard protocols and communication networks. We will demonstrate the developed data collection, management, analysis and distribution services through case studies targeted at the Arctic shipping industry. Each case study will be co-developed by scientists, local authorities and shipping companies and result in new data products and visualisation services for supporting safer Arctic shipping. Demonstrations of products and services will focus on cargo traffic in the Northern Sea Route and other ship traffic areas in the Arctic. The project partners have collaborated on Arctic and Climate science for the past 15 years and will strengthen and extend this collaboration to provide digital services for customised data delivery for Arctic shipping.