НОВОСИБИРСК, 14 апр – РИА Новости. Ученые Института оптики атмосферы (ИОА СО РАН, Томск) разработали программу для автоматической классификации различных облаков, которая позволит повысить безопасность авиаперелетов и сделает точнее прогноз погоды, сообщает в четверг издание СО РАН "Наука в Сибири".
Издание поясняет, что работы по созданию уникальных компьютерных программ, позволяющих автоматически определять разные типы облачных полей, ведутся в институте с 2009 года. Данные о глобальном поле облачности, полученные с помощью спутниковых систем, нужны для прогноза погоды, моделирования климата и обеспечения безопасного полета авиатранспорта.
"Значимое достижение ученых — разработка новых алгоритмов, позволяющих определять количество ярусов облаков и классифицировать их по текстуре в каждом из этих ярусов. В дальнейшем можно будет определять и физические параметры (температуру, радиус частиц — капель или кристаллов, водозапас)", — сообщает издание. Уже сейчас программа, созданная в ИОА СО РАН, значительно превосходит имеющиеся аналоги, выдавая прогнозы высокой точности с учетом ряда характеристик облачности, пишет "Наука в Сибири".
Ученые ведут исследования на стыке оптики атмосферы, программирования и высокоточной обработки изображений. Специальные программы могут классифицировать огромный массив данных — высокоточные изображения облаков, полученные с помощью систем дистанционного зондирования Земли из космоса. Это позволяет 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", — приводятся в статье слова научного сотрудника группы атмосферной акустики Института Алексея Скороходова. Он пояснил, что в основе действия программы лежит анализ перепадов яркости во фрагменте снимка облачности, который специально окрашивается в разные цвета. Алгоритм действия таков, что удается распознавать 25 "узоров" облачности.
