Ученые МИИГАиК разработали ПО для автоматизированной классификации облаков на основе изображений с Земли
Как передаёт РИА Новости, ученые МИИГАиК разработали программное обеспечение для автоматизированной классификации облаков на основе изображений с Земли. Для этого была выведена собственная методика съемки неба, собрано и размечено более 87 тысяч фотографий. На сегодняшний день это самый масштабный классификатор, учитывающий все нюансы явления облачности. Об этом сообщили в пресс-службе вуза.
Облачность – одна из важнейших характеристик погодных условий, ощутимо влияющая на жизнедеятельность человека. “Поведением” облаков в равной степени обуславливаются и ежедневный выбор одежды, соответствующей погоде, и количество солнечных дней в году, что является важным фактором для сельского хозяйства. А прогнозирование ураганов, ледяных дождей или аномальной жары напрямую касается безопасности.
По словам ученых, точное распознавание формы облаков поможет повысить достоверность прогноза погоды и эффективность прогнозирования климатической модели (цифровой симуляции, которая используется для анализа изменения климата). Также результаты исследования помогут отследить глобальные изменения климата.
Научный коллектив поставил задачу системной работы по уменьшению процента ошибок в прогнозах. Для этого процедуру классификации нужно было автоматизировать.
“Технология автоматического распознавания облаков имеет два аспекта: изображение облака со спутника и с Земли. У наземных снимков выше разрешение, и они дают подробную информацию о локальных облаках. Поэтому идентификация на основе наземных изображений становится более востребована”, – отметила заместитель заведующего Лабораторией мониторинговых систем Московского государственного университета геодезии и картографии (МИИГАиК) Юлия Белышева.
Ученым удалось проанализировать все доступные публичные массивы данных по облакам, выявить в них неточности и причины их возникновения.
“В одних наборах данных облака были рассортированы только по ярусам, в других – присутствовали не все формы облачности. Но наибольшие сложности вызывает то, что каждое изображение представляет собой фотографию одного конкретного облака. На небе обычно скапливаются облака разных форм, и часто – на нескольких ярусах”, – пояснила Белышева.
По ее словам, так и возникла необходимость в качественной и информативной базе данных. При разработке использовался только труд метеорологов.
В результате, подробность базы данных обусловлена не только количеством фотографий, но и учетом их специфики. Ученые МИИГАиК обращают внимание не только на формы облаков, но и на сопутствующие данные: атмосферные явления, внешние предметы, как правило, попадающие в объектив, суточность и сезонность. Также на снимки могут попасть дома или крыши домов, деревья и т. д. Для работы с изображением, небо должно занимать не менее 40 процентов фотографии.
Кроме того, количество снимков постоянно увеличивается, и к декабрю этого года их количество может превысить 100 тысяч.
В настоящий момент исследователи продолжают работу над приложением-классификатором, цель которого – облегчить процесс гидрометео- и климатического мониторинга посредством безошибочного узнавания облаков и их специфики.