В данной статье представлен алгоритм обнаружения нефтяных загрязнений водных поверхностей на основе глубокого обучения, используя мультиспектральные изображения 5-ти канальной камеры, полученные с беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). Алгоритм, основанный на архитектуре Unet с энкодером efficientnet-b0, демонстрирует высокую точность сегментации и является частью системы экологического мониторинга. С использованием данных о естественных и контролируемых разливах нефти, а также органических сливах, метод прошел полевые испытания на различных водоемах, что подтверждает его эффективность и надежность в оперативном выявлении загрязнений. Полученные результаты демонстрируют, что тпредложенный алгоритм способен автоматически обнаруживать даже незначительные загрязнения водных поверхностей, что позволяет оперативно реагировать на экологические
катастрофы и минимизировать их последствия. Разработанный метод обладает высокой скоростью обработки данных и может быть успешно применен в различных климатических условиях.
