海上石油运输始于19世纪中期。1861年，“瓦茨·伊丽莎白”号帆船横渡大西洋，首次开创用船舶运输桶装石油的技术，沿用至今。在油船运输能力和石油运量急剧增加的同时，石油的平均运输距离也在大幅度增长。
中东石油输出明显增长
中东作为全球主要石油输出地区，主要是通过霍尔木兹海峡将原油运往世界各地。每天通过该海峡的原油大约有1700万桶，约占全球海运原油的30%。为直观了解中东原油输出情况，对三条主要原油线路进行绘制，以便了解原油线路的地理空间分布（图1）。
图1 中东石油输出主要路线
2020年3月初，opec（石油输出国组织）与俄罗斯就石油减产协议谈判破裂之后，沙特大幅增产以应对俄罗斯通过增产迫使石油价格下跌的意图，作为世界主要石油输出国之一，此举的直接后果是沙特石油输出量较往年同比明显增长。
在远距离运输途中，石油泄漏事故时有发生
图2 波斯湾卡夫奇地区溢油范围图
2020年7月25日，一艘隶属于一家日本公司的货船在毛里求斯东南部海域搁浅，全体船员随即安全撤离。不幸的是，这艘装载4290吨低硫燃油、228吨柴油和99吨润滑油的货船船体于8月6日出现破裂，造成大量燃油泄漏，恐会威胁当地的海洋生物。8月11日，泄漏的燃油已随海流散开（图3），后续通过多源卫星对该区域进行持续跟踪监测（图4、图5），并且当地已经回收剩余的燃料，并进行清污处理。
图3 卫星影像监测的疑似油膜示意
图4 高分三号sar影像监测油膜扩散
图5 哨兵1号sar影像溢油跟踪
船舶的快速识别与动态监测
2020年初，沙特阿拉伯国家航运公司 (又名巴赫里) 从国外航运公司预订了多艘超大型油轮（very large crude carrier，以下简称vlcc，图6），用于从沙特的主要石油港口装载原油，运往美国墨西哥湾。结合ais数据，得知巴赫里vlcc此次航线为图1中线路2所示。
图6 天眼视角下的vlcc和航空视角下的vlcc
为进一步说明巴赫里vlcc近几月航行情况，我们获取了多期达曼港和得克萨斯港的卫星影像。基于中科星图海量ai训练样本库、目标识别知识库和目标提取算法对中高分辨率的卫星影像进行了智能识别提取，船舶形态清晰可见，不仅可准确识别停靠油轮，对正在航向的油轮也可精确识别。
达曼港与得克萨斯港船舶识别
geovis idata助力船舶动态监测
geovis idata空天大数据产品，是综合利用卫星遥感、航空遥感等多源数据，为用户提供基础空间数据、人工智能训练样本、行业专题等产品。在上述船舶监测与分析中，geovis idata利用高频率、多尺度、多谱段、全覆盖的对地观测资源，依托人工智能训练样本体系，基于船舶样本对油轮、客轮、货轮等船舶进行分类识别与信息分析，进而实现船舶的动态监测。
船舶样本
油轮场景样本
geovis idata人工智能训练样本产品，是通过智能化自动提取与人工辅助标注相结合的方式，形成目标和地物海量人工智能训练样本，可为各类识别应用及算法开发者提供分门别类、数量庞大的机器学习样本库，实现用户算法进阶的需求，助力智能提取产品的快速落地。人工智能训练样本，面向国防、自然资源及环保等行业，应用于开展遥感领域人工智能训练的用户。
标准体系完备（拥有分类分级、场景标注、成果形态、样本管理、质量控制、安全保密等一系列的标准规范）
数据来源广泛（依托特种遥感数据、高分卫星数据、商业遥感数据等多种数据源，构建空天数据获取体系，覆盖0.1米~16米分辨率的多尺度，覆盖可见光、sar、高光谱等多载荷，形成训练样本的数据来源渠道）
样本类型多样（涉及飞机、舰船、车辆、机场、油库等目标识别场景，涉及水系、公路、铁路、建筑物、植被等地物判别场景）
标注质量上乘（遵照遥感测绘标准规范，一流的质量控制体系，完善的审核机制，高精度、高质量匠心打造）
技术自主创新（综合多种样本使用场景、多种样本使用需求，高效利用海量遥感数据，通过目标自适应匹配、半监督智能标绘等技术，不断深入攻关同物异谱、同谱异物等难点）
结语
石油在世界经济中占据重要地位，通常石油运输路线长，加之自身易燃、易爆、易膨胀、易挥发及有毒等性质，使得石油海上运输安全格外引人关注。geovis idata凭借海量对地观测资源，构建人工智能训练样本体系，助力ai产品落地，实现船舶的快速识别提取，在船舶违法排污监测、漏油轨迹跟踪、漏油范围智能提取分析、污染所致经济损失评估、保险理赔取证、油污清理前后效果监测、海运管理及应急预警等众多领域提供技术支撑及数据保障，为相关部门提供关键和可操作性的信息，协助快速响应工作。
