Специалисты баллистического центра факультета космических исследований МГУ использовали мультиспектральные данные для исследования возможности сегментации облачности и снежного покрова.

Они анализировали информацию, полученную с гидрометеорологического спутника «Электро-Л №2», при поддержке искусственного интеллекта.

Подробности и результаты исследования были опубликованы на сайте университета.

В рамках исследования была успешно решена значительная проблема: выделение облаков и снега на спутниковых снимках. Основная сложность заключалась в отсутствии необходимых инфракрасных (ИК) каналов в оборудовании спутника, что мешало использовать традиционные алгоритмы для различения снега и облаков.

Для решения этой задачи была использована нейросеть, предварительно обученная на специально собранном наборе данных. Эта передовая технология позволяет проводить сегментацию изображений в реальном времени, что значительно повышает эффективность обработки спутниковых снимков.

Что удалось достичь ИИ модели

Эксперты отмечают, что из-за специфики задачи и доступных данных для её решения нет ни одного численного, порогового или статистического метода, который мог бы эффективно отличать снег от облаков в низком разрешении без использования специфических ИК-каналов. Однако ИИ-модель способна успешно справляться с этой задачей, что является её преимуществом. Модель способна выявлять нетривиальные признаки различия между снегом и облаками на кадрах со спутника, делая процесс сегментации не менее точным, чем аналогичные работы в смежных областях.