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

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.