Publikation
Beumer, Lisa und Irmgard Niemeyer. 2022. Developing a Big Data Framework for Processing Sentinel-2 Data in the Context of Nuclear Safeguards. In: ESARDA Bulletin – The International Journal of Nuclear Safeguards and Non-proliferation, 64(1), 75-87. Link.
Zusammenfassung
Satellitenbilder sind eine wichtige Informationsquelle für die Umsetzung und Überprüfung von Abkommen zur nuklearen Nichtverbreitung, Rüstungskontrolle und Abrüstung. Satellitenbilder können als Referenz verwendet werden, um die Inspektionsplanung vor Ort zu unterstützen, Änderungen und Aktivitäten in kerntechnischen Anlagen zu erkennen und zu überwachen, die Vollständigkeit und Richtigkeit der von einem Vertragsteilnehmer gelieferten Informationen zu überprüfen und um angebliche rechtswidrige Aktivitäten hinsichtlich nuklearer Nichtverbreitung, Rüstungskontrolle oder Abrüstung zu untersuchen.
Anbieter von optischen Satellitenbildern planen und starten neue Konstellationen von Satelliten mit dem Ziel, täglich Bilddaten mit hoher und mittlerer räumlicher Auflösung in globaler Abdeckung anzubieten. Die Qualität und die Quantität der Bilddaten steigen dabei ebenso schnell an wie der Methoden zur Analyse der Datensätze. Die wachsenden Archive von Satellitenbildern bieten Anwendern somit neuartige Einblicke in die Erkennung von Veränderungen in Nuklearanlagen weltweit. Allerdings sind mit dieser ‚Bilderflut‘ auch Herausforderungen hinsichtlich der angemessenen und zeitnahen Nutzung dieser Bilddaten verbunden.
Vor diesem Hintergrund ist nicht zu erwarten, dass mit einer rein visuellen Interpretation einzelner Satellitenbildszenen eine effektive Nutzung der vorhandenen Satellitenbilddaten erreicht werden kann. Es bedarf vielmehr neuer robuster Verfahren, die automatisch auf Änderungen der Infrastruktur einer kerntechnischen Anlage hinweisen können und weitere Auswerteschritte einleiten. Dieses Ziel kann durch halbautomatisierte Verfahren der Zeitreihenanalyse erreicht werden, die zudem die Integration von Zusatzdaten in die Analyse ermöglichen, um die Genauigkeit der Ergebnisse zu verbessern.
Ziel des Projektes ist es, ein Verfahren zur Änderungsdetektion zu entwickeln, dass verschiedene räumliche Datensätze wie digitale Höhenmodelle aus Satellitenbildern, Vektordaten aus offenen Quellen oder aus früheren Bildanalysen sowie Zeitreihen von Satellitenbildern mit mittlerer und hoher räumlicher Auflösung einbinden kann. Es muss zudem spezifische Parameter enthalten, um aussagekräftige Informationen hinsichtlich der Typs und des Status der kerntechnischen Anlage bzw. hinsichtlich der in dem Abkommen festgelegten Vereinbarungen zu ermitteln.
Bisherige Methoden zur satellitengestützten Erkennung von Veränderungen kerntechnischer Anlagen beschränken sich im Wesentlichen auf schrittweise Vergleiche zweier, über demselben Untersuchungsgebiet aufgenommenen Satellitenbilder. Dieses Projekt zielt darauf ab, ein halbautomatisiertes Verfahren zur Analyse einer beliebigen Anzahl von Satellitenbildern unter Berücksichtigung von Zusatzinformationen zu entwickeln, die für das interessierende Gebiet relevant sind. Die Entwicklung und Demonstration eines semi-automatisierten Verfahrens zur Änderungsdetektion, das Daten aus den vorhandenen Datenbanken sammeln kann, die Bilddaten vorverarbeitet, eine Bildklassifizierung durchführt und sodann die Ergebnisse mithilfe von Deep-Learning-Methoden vergleicht, wird zu deutlich verbesserten Analysemöglichkeiten führen.
Fallstudien zu drei relevanten nuklearen Verträgen – Nuklearer Nichtverbreitungsvertrag, Kernwaffenteststopp-Vertrag, Verbot der Produktion von spaltbarem Material für Waffenzwecke – sollen demonstrieren, wie die Auswertung von Satellitendaten im Allgemeinen und insbesondere die halbautomatische Änderungserkennung genutzt werden können, die Einhaltung von Vertragsverpflichtungen zu überwachen.
Insgesamt soll es Anwendern ermöglicht werden, Satellitendaten in beliebiger Anzahl zur Überwachung von Abkommen zur nuklearen Nichtverbreitung, Rüstungskontrolle und Abrüstung zu nutzen. Darüber hinaus kann es auch auf andere, nicht-nukleare Verifikations- bzw. Monitoringregime anwendbar sein, wie beispielsweise die Biowaffenkonvention oder die Chemiewaffenkonvention (CWC).
Abstract
Satellite imagery represents a key source of information for the implementation and verification of nuclear non-proliferation, arms control and disarmament treaties. Satellite imagery can be used as a reference source to aid in in-field and inspection planning, to detect changes and monitor activities at nuclear facilities, to verify the completeness and correctness of information supplied by a treaty participant as well as to investigate alleged illegal activities related to nuclear non-proliferation, arms control or disarmament.
Optical satellite imagery providers are launching new constellations of satellites, with the aim of offering high and medium spatial resolution images covering nearly all landmasses in the world on a daily basis. The quality and quantity of data is increasing rapidly as are the methods to analyse the datasets. The resulting repositories of new satellite imagery will offer analysts distinct insights into change detection on nuclear facilities worldwide. The deluge of data, however, will create new burdens on the analyst to use the datasets appropriately and in a timely manner.
No longer can visual interpretations of single satellite image scenes be expected to address the analysis requirements for such large repositories of acquired satellite imagery datasets. New robust change detection approaches must offer analysts automated alerts that flag changes occurring within a nuclear facility’s infrastructure. If changes were detected, automated prompts and traditional manual evaluations by analysts of change would then be initiated. To accomplish this goal, semi-automated approaches for analysing large time series of satellite images acquired over the same area of interest are required that also allow for the integration of ancillary data in the analysis to enhance accuracy of the results.
Therefore, this research intends to develop a change detection procedure that will incorporate multiple spatial datasets, including digital elevation models extracted from satellite imagery, vector data from open sources or from previous image analysis, and medium and high spatial resolution satellite imagery time series data. The change detection procedure needs to contain appropriate thresholds to determine meaningful information for analysts; therefore, it must include parameters unique to the nuclear facility’s fuel cycle stage or to the agreements specified within an international treaty.
Change detection methods for supporting space-borne monitoring of nuclear facilities and activities related to international treaty verification have been mainly limited to stepwise comparisons of two satellite images acquired over the same area of interest. The research in this project aims to develop a semi-automated procedure for analysing any number of satellite images with consideration given to ancillary information relevant to the area of interest. The development and demonstration of a semi-automated change detection procedure capable of collecting data from repositories, pre-processing imagery for analysis, computing image classification algorithms and then comparing the results using deep learning methods will result in advancement in analysis capabilities.
To illustrate the utility of the approach, case studies concerning three relevant current or future treaties, including the Treaty on the Non-proliferation of Nuclear Weapons, the Comprehensive Nuclear Test-Ban Treaty, and the proposed Fissile Material Cut-off Treaty will be presented. These examples will offer real world demonstrations of how remote sensing analysis, in general and specifically how semi-automated change detection may be used to observe treaty obligations.
In summary, this research aims to enable analysts to include large amounts of moderate and high spatial resolution data into international nuclear non-proliferation, arms control and disarmament verification regimes. The developed change detection procedure may be also applicable to other weapons of mass destruction (WMD) monitoring or verification regimes, such as the Biological Weapons Convention (BWC) or the Chemical Weapons Convention (CWC).