Для решения данной задачи был разработан алгоритм, который основывается на анализе спутниковых снимков и применении методов обработки изображений и машинного обучения. В начале, алгоритм автоматически находит водоемы на спутниковых снимках, используя различные признаки, такие как геометрические формы, цвет и контрастность. Затем, после определения водоемов, алгоритм проводит анализ загрязнения и повышения температуры водоемов. Для этого используются методы обработки изображений, машинного обучения и статистического анализа, которые позволяют выявить загрязнение и оценить степень их воздействия на водную среду. Результаты данной работы могут быть использованы для оценки экологической ситуации в различных регионах РФ и разработки мер по ее улучшению.

To address this task, an algorithm was developed based on satellite image analysis and the application of image processing and machine learning methods. Initially, the algorithm automatically identifies water bodies in satellite images using various features such as geometric shapes, color, and contrast. After identifying the water bodies, the algorithm analyzes pollution and temperature increases in the water bodies. This is done using image processing, machine learning, and statistical analysis methods, which help detect pollution and assess their impact on the water environment. The results of this work can be used to assess the environmental situation in different regions of Russia and develop measures for its improvement.