Сибирские ученые создали компьютерную программу для классификации облаков, необходимую для прогноза погоды, что в итоге сделает более эффективными работы по моделированию климата и поможет сделать полеты более безопасными, сообщает издание «Наука в Сибири».
Одно из преимущественных достижений — разработка новых алгоритмов, позволяющих определять количество ярусов облаков и классифицировать их по текстуре в каждом из этих ярусов. В дальнейшем, говорят специалисты, можно будет определять и физические параметры (температуру, радиус частиц – капель или кристаллов, водозапас).
Но уже сейчас программа, созданная в ИОА СО РАН, значительно превосходит имеющиеся аналоги, выдавая прогнозы высокой точности с учетом ряда характеристик облачности. В основе действия программы, как говорится в публикации, лежит анализ перепадов яркости во фрагменте снимка облачности, который окрашивается программой в разные цвета. Алгоритм действия таков, что удается распознавать 25 «узоров» облачности.
Как пояснил Sibnet сам разработчик программы Алексей Скороходов, аналоги имеются, но ни одна не позволяет выделить столько типов облачности. Ее использование, пояснил он, намного удобнее в климатологии и метеорологии, чем тот же сбор данных с метеостанций. Разработанная программа дает более точные данные, что в перспективе, когда изобретение будет применяться практически, позволит получать более точный прогноз погоды. А это актуально не только для повседневной жизни людей, но и для таких отраслей, как сельское хозяйство, авиация, туризм и многие другие.
Работы по созданию компьютерных программ, позволяющих автоматически определять разные типы облачных полей, ученые Института оптики атмосферы имени Зуева СО РАН ведут с 2009 года. Данные о глобальном поле облачности, полученные с помощью спутниковых систем, имеют целый спектр применений.
Свои исследования ученые ведут на стыке оптики атмосферы, программирования и высокоточной обработки изображений. Группа под руководством доктора физико-математических наук Владимира Астафурова разрабатывает специальные программы, которые классифицируют огромный массив данных – высокоточные изображения облаков, полученные с помощью систем дистанционного зондирования Земли из космоса. Это позволяет специалистам изучить различные регионы, на территории которых отсутствуют наземные метеостанции.
«Первым шагом явилось создание специальной базы данных характерных изображений облачности. Следующим этапом стало «обучение» программы – классифицировать облака по текстурным признакам. Это значит, что в автоматическом режиме компьютером дается ответ на вопрос, к какому типу относится облако, например, является оно перистым или кучевым», — рассказывает научный сотрудник группы атмосферной акустики ИОА СО РАН Алексей Скороходов.
Одно из преимущественных достижений — разработка новых алгоритмов, позволяющих определять количество ярусов облаков и классифицировать их по текстуре в каждом из этих ярусов. В дальнейшем, говорят специалисты, можно будет определять и физические параметры (температуру, радиус частиц – капель или кристаллов, водозапас).
Но уже сейчас программа, созданная в ИОА СО РАН, значительно превосходит имеющиеся аналоги, выдавая прогнозы высокой точности с учетом ряда характеристик облачности. В основе действия программы, как говорится в публикации, лежит анализ перепадов яркости во фрагменте снимка облачности, который окрашивается программой в разные цвета. Алгоритм действия таков, что удается распознавать 25 «узоров» облачности.
Как пояснил Sibnet сам разработчик программы Алексей Скороходов, аналоги имеются, но ни одна не позволяет выделить столько типов облачности. Ее использование, пояснил он, намного удобнее в климатологии и метеорологии, чем тот же сбор данных с метеостанций. Разработанная программа дает более точные данные, что в перспективе, когда изобретение будет применяться практически, позволит получать более точный прогноз погоды. А это актуально не только для повседневной жизни людей, но и для таких отраслей, как сельское хозяйство, авиация, туризм и многие другие.
Работы по созданию компьютерных программ, позволяющих автоматически определять разные типы облачных полей, ученые Института оптики атмосферы имени Зуева СО РАН ведут с 2009 года. Данные о глобальном поле облачности, полученные с помощью спутниковых систем, имеют целый спектр применений.
Свои исследования ученые ведут на стыке оптики атмосферы, программирования и высокоточной обработки изображений. Группа под руководством доктора физико-математических наук Владимира Астафурова разрабатывает специальные программы, которые классифицируют огромный массив данных – высокоточные изображения облаков, полученные с помощью систем дистанционного зондирования Земли из космоса. Это позволяет специалистам изучить различные регионы, на территории которых отсутствуют наземные метеостанции.
«Первым шагом явилось создание специальной базы данных характерных изображений облачности. Следующим этапом стало «обучение» программы – классифицировать облака по текстурным признакам. Это значит, что в автоматическом режиме компьютером дается ответ на вопрос, к какому типу относится облако, например, является оно перистым или кучевым», — рассказывает научный сотрудник группы атмосферной акустики ИОА СО РАН Алексей Скороходов.
