Каталог Данных Каталог Организаций Каталог Оборудования Каталог Программного Обеспечения Написать письмо Наши координаты Главная страница
RSS Реклама Карта сайта Архив новостей Форумы Опросы 
Здравствуйте! Ваш уровень доступа: Гостевой
Навигатор: Новости/
 
Rus/Eng
Поиск по сайту    
 ГИС-Ассоциация
 Аналитика и обзоры
 Нормы и право
 Конкурсы
 Дискуссии
 Наши авторы
 Публикации
 Календарь
 Биржа труда
 Словарь терминов
Проект поддерживают  


Авторизация    
Логин
Пароль

Забыли пароль?
Проблемы с авторизацией?
Зарегистрироваться




width=1 Rambler_Top100

наша статистика
статистика по mail.ru
статистика по rambler.ru

Реклама на сайте
Новостные ленты

Ученые МГУ разработали устойчивый алгоритм отделения снега от облаков с помощью ИИ и ДДЗ

Как пишет icmos.ru, в баллистическом центре факультета космических исследований МГУ имени М.В. Ломоносова проведено исследование по сегментации облачности и снежного покрова по мультиспектральным данным гидрометеорологического спутника «Электро-Л» № 2» с использованием искусственных нейронных сетей. Об этом сообщили в пресс-службе вуза.

Результаты исследований были представлены на более чем 10 конференциях за 2023-2024 годы и опубликованы в научных журналах «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» и Advances in Space Research.

В работе была решена задача выделения облаков и снега на снимках (сегментация) со спутника, в съемочной аппаратуре которого отсутствуют нужные ИК-каналы, в которых можно было бы отличить снег от облаков классическими алгоритмами. Для сегментации снимков была использована предварительно обученная (на собственноручно собранном наборе данных) нейронная сеть, которая позволяет обрабатывать снимки в режиме реального времени.

В силу специфики поставленной задачи и данных для ее решения ни один численный, пороговый или же статистический метод не способен эффективно отличать снег от облаков в низком разрешении и без специфичных ИК-каналов. В то время как ИИ-модель способна вычленить нетривиальные признаки отличия снега от облаков на спутниковых снимках и сделать процесс сегментации не уступающим по точности другим работам на смежную тематику.

«Значимость исследования, в первую очередь, состоит в том, что для съемочной аппаратуры (МСУ-ГС), установленной на российских спутниках серии "Электро-Л", не было устойчивых алгоритмов отделения снега от облаков, как и не было разметки снежных и облачных участков на снимках. В результате исследования был создан новый уникальный набор размеченных данных по мультиспектральным изображениям с российского спутника "Электро-Л №2" с разметкой масок облаков и снега. Также на этих данных обучена и выложена в открытый доступ модель сегментации, с помощью которой можно обрабатывать новые снимки со спутника, обнаруживать облака и снег, заниматься климатическими исследованиями в режиме реального времени», — отметил автор исследования, студент факультета космических исследований МГУ, выпускник курса «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях», поддержанного Фондом «Интеллект» Никита Беляков.

Исследовательская работа выполнялась под научным руководством доцента факультета космических исследований МГУ, заведующего баллистическим центром ФКИ МГУ Ивана Самыловского.


См. также:
Каталог Организаций:
   - МГУ им. М.В. Ломоносова
Каталог Оборудования:
   - Электро-Л (метеоспутник)

Разделы, к которым прикреплен документ:
Новости
Оборудование
Данные
Организации
Тематич. разделы / ДДЗ
Страны и регионы / Россия
 
Комментарии (0) Для того, чтобы оставить комментарий Вам необходимо авторизоваться или зарегистрироваться




ОБСУДИТЬ В ФОРУМЕ
Оставлено сообщений: 0


Источник: https://icmos.ru/news/ucenye-mgu-razrabotali-ustoicivyi-algoritm-otdeleniya-snega-ot-oblakov-s-pomoshhyu-ii?utm_source=yxnews&utm_medium=mobile&utm_referrer=https%3A%2F%2Fdzen.ru%2Fnews%2Fsearch%3Ftext%3D
Цитирумость документа: 1
09:43:37 08.07 2024   

Версия для печати  
    Анонсы партнеров

    Наши предложения
  Новости Gisa.ru в Телеграм
  Реклама на сайте
  Зарегистрироваться и получать новости по e-mail
  Конференции ГИС-Ассоциации
  Журнал "Управление развитием территории"
  Контакты

Портал Gisa.ru использует файлы cookie для повышения удобства пользователей и обеспечения работоспособности сайта и сервисов. Оставаясь на сайте Gisa.ru вы подтверждаете свое согласие на использование файлов cookie. Если вы не хотите использовать файлы cookie, то можете изменить настройки браузера. Пользовательское соглашение. Политика конфиденциальности.
© ГИС-Ассоциация. 2002-2022 гг.
Time: 0.030752897262573 sec, Question: 69