Выпускник 4-го потока курса "Нейронные сети и их применение в научных исследованиях", студент факультета космических исследований МГУ Никита Беляков создал новый уникальный набор размеченных данных по мультиспектральным изображениям с российского спутника "Электро-Л №2" с разметкой масок облаков и снега. 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 динамике времени.
На данный момент это первый и единственно реализованный способ в России, распознавать облака и снег со снимков отечественного спутника "Электро-Л №2" с помощью ИИ.
В данном исследовании была решена задача выделения облаков и снега на снимках (сегментация) со спутника, в съёмочной 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 её решения, ни один численный, пороговый или же статистический метод не способен эффективно различать 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 съёмочной 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 (доступна по ссылке https://github.com/Nikita-Belyakov/CLOUD_SNOW_SEGMENTATION), с помощью которой можно обрабатывать новые снимки со спутника, обнаруживать облака и снег, заниматься климатическими исследованиями в режиме реального времени» - отметил Никита Беляков, автор исследования, студент факультета космических исследований МГУ, выпускник курса «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях», поддержанного Фондом «Интеллект».
Исследовательская работа выполнялась под научным руководством канд. физ.-мат. наук, доцента факультета космических исследований МГУ, заведующего баллистическим центром ФКИ МГУ Самыловского Ивана Александровича.
Результаты исследований были представлены на более чем 10 конференциях за 2023-2024 гг. и опубликованы в научных журналах:
На данный момент это первый и единственно реализованный способ в России, распознавать облака и снег со снимков отечественного спутника "Электро-Л №2" с помощью ИИ.
В данном исследовании была решена задача выделения облаков и снега на снимках (сегментация) со спутника, в съёмочной 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 её решения, ни один численный, пороговый или же статистический метод не способен эффективно различать 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 съёмочной 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 (доступна по ссылке https://github.com/Nikita-Belyakov/CLOUD_SNOW_SEGMENTATION), с помощью которой можно обрабатывать новые снимки со спутника, обнаруживать облака и снег, заниматься климатическими исследованиями в режиме реального времени» - отметил Никита Беляков, автор исследования, студент факультета космических исследований МГУ, выпускник курса «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях», поддержанного Фондом «Интеллект».
Исследовательская работа выполнялась под научным руководством канд. физ.-мат. наук, доцента факультета космических исследований МГУ, заведующего баллистическим центром ФКИ МГУ Самыловского Ивана Александровича.
Результаты исследований были представлены на более чем 10 конференциях за 2023-2024 гг. и опубликованы в научных журналах:
- «Нейросетевая сегментация облачности и снежного покрова по мультиспектральным данным гидрометеорологического спутника «Электро-Л» № 2» в журнале «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» DOI: 10.21046/2070-7401-2024-21-2-36-50)
- «Cloud and snow neural network segmentation using the Electro-L No. 2 satellite low-resolution data» в журнале Advances in Space Research https://doi.org/10.1016/j.asr.2024.03.019