Automatische Erkennung von dunklen Schiff-zu-Schiff-Transfers mit Deep Learning und Satellitenbildern

Core Concepts

Diese Studie entwickelt eine Methode zur automatischen Erkennung von dunklen Schiff-zu-Schiff-Transfers unter Verwendung von Satellitenbildern und Schiffspositionsdaten. Durch die Kombination von Daten aus dem Automatischen Identifizierungssystem (AIS) und PlanetScope-Satellitenbildern kann die Methode über 400 dunkle Transshipment-Ereignisse im Kertsch-Seegebiet zwischen 2022 und September 2023 identifizieren, was die Verbreitung solcher betrügerischen Aktivitäten auf See unterstreicht.

Abstract

Die Studie präsentiert einen dreistufigen Ansatz zur Erkennung dunkler Schiff-zu-Schiff-Transfers:

Zunächst werden Schiff-zu-Schiff-Transfers in AIS-Daten identifiziert, indem Schiffe erkannt werden, die sich über einen längeren Zeitraum in unmittelbarer Nähe zueinander befinden.

Anschließend wird ein YOLOv8m-Objekterkennungsmodell trainiert, um diese Schiff-zu-Schiff-Transfers in Satellitenbildern zu lokalisieren. Das Modell erreicht eine Genauigkeit von 97% und eine mAP50 von 99%.

Schließlich werden die in den Satellitenbildern erkannten Schiff-zu-Schiff-Transfers mit den AIS-Daten abgeglichen. Transfers, bei denen weniger als zwei AIS-Signale vorhanden sind, werden als "dunkle" Transfers eingestuft.

Die Anwendung dieser Methode auf das Kertsch-Seegebiet zwischen 2021 und September 2023 führte zur Identifizierung von über 400 dunklen Schiff-zu-Schiff-Transfers. Diese Transfers könnten den Austausch von Millionen Dollar an Fracht beinhalten und werden häufig zur Umgehung von Sanktionen genutzt.
Weitere Forschungsansätze umfassen die Ausweitung der geografischen Abdeckung des Trainingsmodells sowie die Schätzung der Ladekapazität der beteiligten Schiffe.

Stats

Die Studie verwendet AIS-Daten von über 1 Million eindeutigen Schiffspositionen zwischen Januar 2021 und September 2023 sowie PlanetScope-Satellitenbilder mit einer räumlichen Auflösung von 3 Metern pro Pixel, die zwischen Januar 2017 und September 2023 aufgenommen wurden.

Quotes

"Seit der russischen Invasion in der Ukraine haben die G7-Länder einen Preisdeckel von 60 US-Dollar pro Barrel für russisches Rohöl eingeführt, was bedeutet, dass die Vladimir Monomakh etwa 49 Millionen US-Dollar an Öl transportieren würde, wenn sie voll beladen wäre. Am Tag des in Abbildung 6 sichtbaren Transfers lag der Weltmarktpreis für Brent-Rohöl jedoch bei 78 US-Dollar pro Barrel. Somit würde die Umgehung des Preisdeckels den Verkaufspreis der Schiffsladung um etwa 14 Millionen US-Dollar erhöhen."

Key Insights Distilled From

Automatic Detection of Dark Ship-to-Ship Transfers using Deep Learning and Satellite Imagery

by Ollie Ballin... at arxiv.org 04-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.07607.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte diese Methode zur Erkennung dunkler Schiff-zu-Schiff-Transfers auf andere geografische Regionen ausgeweitet werden, um ein umfassenderes Bild der globalen Problematik zu erhalten?

Um diese Methode auf andere geografische Regionen auszuweiten und ein umfassenderes Bild der globalen Problematik zu erhalten, könnten folgende Schritte unternommen werden:

Datenerfassung und -verarbeitung: Es wäre entscheidend, AIS-Daten und hochauflösende Satellitenbilder aus verschiedenen Regionen zu sammeln und zu verarbeiten. Dies würde eine umfassende Trainingsdatenbank für das neuronale Netzwerk ermöglichen.

Anpassung des Modells: Das trainierte neuronale Netzwerk könnte an die spezifischen Merkmale und Charakteristika der Schiffe in verschiedenen geografischen Regionen angepasst werden. Dies könnte durch Feinabstimmung des Modells oder durch die Integration von zusätzlichen Merkmalen erfolgen.

Validierung und Optimierung: Es wäre wichtig, das Modell in verschiedenen geografischen Gebieten zu validieren und kontinuierlich zu optimieren, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Erkennung dunkler Schiff-zu-Schiff-Transfers zu verbessern.

Zusammenarbeit und Datenaustausch: Internationale Zusammenarbeit und der Austausch von Daten zwischen Regierungen, Organisationen und Forschungseinrichtungen könnten dazu beitragen, ein globales Netzwerk zur Überwachung und Bekämpfung von illegalen Aktivitäten auf See aufzubauen.

Durch die Erweiterung dieser Methode auf verschiedene geografische Regionen könnte ein umfassendes Verständnis der globalen Problematik dunkler Schiff-zu-Schiff-Transfers erreicht werden.

Welche möglichen Gegenmaßnahmen könnten Regierungen und internationale Organisationen ergreifen, um die Umgehung von Sanktionen durch dunkle Schiff-zu-Schiff-Transfers wirksam zu unterbinden?

Um die Umgehung von Sanktionen durch dunkle Schiff-zu-Schiff-Transfers wirksam zu unterbinden, könnten Regierungen und internationale Organisationen folgende Gegenmaßnahmen ergreifen:

Stärkung der Überwachung: Durch den Einsatz von Technologien wie Deep Learning und Satellitenbildern könnte die Überwachung von Schiffsbewegungen verbessert werden, um verdächtige Aktivitäten frühzeitig zu erkennen.

Internationale Kooperation: Regierungen könnten enger zusammenarbeiten, um den Informationsaustausch zu erleichtern und gemeinsame Maßnahmen zur Bekämpfung von illegalen Aktivitäten auf See zu ergreifen.

Verschärfung der Sanktionen: Durch die Einführung strengerer Strafen und Sanktionen für Unternehmen und Einzelpersonen, die in dunkle Schiff-zu-Schiff-Transfers verwickelt sind, könnte die Attraktivität solcher illegalen Praktiken verringert werden.

Transparenz und Offenlegung: Die Förderung von Transparenz in der Schifffahrtsbranche und die Offenlegung von Informationen über Schiffsbewegungen könnten dazu beitragen, illegale Aktivitäten zu erschweren und zu verhindern.

Durch eine Kombination dieser Gegenmaßnahmen könnten Regierungen und internationale Organisationen effektiv gegen die Umgehung von Sanktionen durch dunkle Schiff-zu-Schiff-Transfers vorgehen.

Inwiefern könnten Technologien zur Schätzung der Ladekapazität von Schiffen die Erkennung und Überwachung illegaler Aktivitäten auf See weiter verbessern?

Technologien zur Schätzung der Ladekapazität von Schiffen könnten die Erkennung und Überwachung illegaler Aktivitäten auf See auf verschiedene Weisen verbessern:

Identifizierung verdächtiger Aktivitäten: Durch die Schätzung der Ladekapazität von Schiffen könnten Anomalien und verdächtige Verhaltensweisen, wie übermäßige Beladung oder unerklärliche Gewichtsveränderungen, erkannt werden, die auf illegale Aktivitäten hinweisen.

Risikobewertung: Die Schätzung der Ladekapazität könnte zur Bewertung des Risikos von Schiffen für illegale Aktivitäten wie Schmuggel oder Sanktionsumgehungen verwendet werden. Schiffe mit ungewöhnlich hoher oder niedriger Ladekapazität könnten genauer überwacht werden.

Echtzeitüberwachung: Technologien zur Schätzung der Ladekapazität könnten in Echtzeit eingesetzt werden, um verdächtige Aktivitäten sofort zu erkennen und entsprechende Maßnahmen zu ergreifen, um illegale Praktiken zu unterbinden.

Beweissicherung: Die genaue Schätzung der Ladekapazität von Schiffen könnte als Beweismittel dienen, um illegale Aktivitäten zu dokumentieren und rechtliche Schritte gegen die Verantwortlichen einzuleiten.

Durch die Integration von Technologien zur Schätzung der Ladekapazität von Schiffen in bestehende Überwachungssysteme könnte die Erkennung und Überwachung illegaler Aktivitäten auf See weiter verbessert und effektiver gestaltet werden.