Детектирование облачного покрова с использованием нейронной сети по данным прибора МСУ-ГС космического аппарата "Арктика-М" № 1
В.Д. БЛОЩИНСКИЙ1,2, Л.С. КРАМАРЕВА1,2, Ю.А. ШАМИЛОВА2
1Вычислительный центр ДВО РАН, Хабаровск, Россия
v.bloshchinsky@dvrcpod.ru
2Дальневосточный центр ФГБУ «НИЦ космической гидрометеорологии «Планета», Хабаровск, Россия
kramareva@dvrcpod.ru
Ключевые слова: МСУ-ГС, «Арктика-М», маска облачности, детектирование облачности, нейросетевой классификатор, U-Net
Страницы: 99-104
Аннотация
Обнаружение облачности на спутниковых изображениях - одна из важнейших задач спутниковой метеорологии. От точности детектирования облачного покрова во многом зависит качество других гидрометеорологических продуктов. Представлен алгоритм детектирования облачности, основанный на сверточной нейронной сети с модифицированной архитектурой U-Net. В качестве входных данных используются многоспектральные спутниковые изображения, получаемые с прибора МСУ-ГС, установленного на космическом аппарате «Арктика-М» № 1. Точность работы алгоритма оценена с помощью метрик машинного обучения и сравнения полученных результатов с эталонными масками, составленными путем визуального дешифрирования спутникового изображения опытным специалистом-дешифровщиком. Проведено сравнение с аналогичными продуктами по данным приборов SEVIRI и VIIRS. Для областей, освещенных солнцем, маска облачности, полученная предлагаемым алгоритмом, имеет точность 92% по сравнению с эталонной, а для не освещенных - 89%.
DOI: 10.15372/AOO20240202 |
