Com o aprofundamento do aproveitamento dos recursos marinhos, o ambiente ecológico nas águas costeiras da China enfrenta desafios cada vez mais severos. A tecnologia de sensoriamento remoto, devido às características de observação contínua e ampla cobertura, tornou-se uma importante ferramenta para identificar e analisar riscos ecológicos marinhos. Este artigo toma a área costeira sul de Yantai como área de estudo, focando em duas fontes típicas de risco ecológico: derramamento de óleo e proliferação de algas (Ulva). Utilizando imagens ópticas e SAR multisensoriais de sensoriamento remoto, foi construído um modelo de aprendizado profundo para reconhecer derramamentos de óleo e proliferação de algas, monitorando esses fenômenos em longo prazo na área. Com base nisso, foram analisadas as características espaço-temporais dessas duas fontes de risco entre 2018 e 2021. Os resultados mostram que a precisão do reconhecimento das duas fontes de risco ultrapassou 90% em vários índices de avaliação; a análise espaço-temporal dos riscos indica que os eventos de derramamento de óleo estão principalmente concentrados na área sudeste, a cerca de 30 milhas náuticas da costa, com maior frequência em 2018, 2019 e 2021, sendo que a principal fonte é o descarte de navios; a proliferação de algas ocorre principalmente no verão, com grandes surtos em 2019 e 2021, sendo mais intensos na área sudoeste. Uma análise espacial adicional de sobreposição revelou o padrão de distribuição espacial dos riscos ecológicos na área de estudo: em geral, apresenta um padrão de distribuição com “risco predominante de proliferação de algas em áreas costeiras próximas, aumento do risco de derramamento de óleo em áreas costeiras médias e sobreposição de riscos duplos em áreas oceânicas”.

ambiente ecológico marinho;derramamento de óleo;proliferação de algas;sensoriamento remoto;aprendizado profundo