Классификация облаков по спутниковым снимкам на основе технологии нейронных сетей

Результаты дистанционного зондирования Земли из космоса используются для решения широкого круга задач, связанных с метеорологией, изучением климата, переносом загрязнений, сельским и лесным хозяйствами и т.д. При этом нужно не только выделять облачность на спутниковых снимках, но и заниматься ее классификацией, согласно принятым в метеорологии стандартам. Для этого используются методы, основанные на расчетах физических параметров облачности, таких как альбедо, температура верхней границы, индекс облачности NDSI и др. Различные типы облаков отличаются по своей текстуре, под которой понимается особенность структуры ее изображения на спутниковых снимках. Поэтому текстуру можно использовать как один из информативных признаков для классификации облаков. Сказанное выше в равной степени относится и к подстилающей поверхности.
При использовании текстурных признаков возникает проблема их информативности, связанная с тем, что некоторые из них незначимо отличаются у различных типов облаков и подстилающей поверхности. Для ее решения нами предложена методика, основанная на анализе степени однородности признаков и коэффициентов взаимной корреляции их различных пар на заданном фрагменте изображения.
В докладе приводятся наборы эффективных текстурных признаков для различных типов облаков и подстилающей поверхности, которые использовались для проведения сегментации изображений спектрорадиометра MODIS с помощью самоорганизующейся нейронной сети на основе алгоритма CWTA (победитель получает всё с механизмом утомления). Показано, что применение таких наборов существенно повышает качество сегментации облачности и подстилающей поверхности.
Для классификации облаков в докладе предлагается использовать алгоритм на основе многослойной нейронной сети с учителем, а также обсуждаются проблема выбора топологии нейронной сети и её влияние на качество классификации. Для обучения сети используется модифицированный алгоритм обратного распространения ошибки. Представлены результаты выделения кучевых облаков на спутниковых снимках, полученных по данным спектрорадиометра MODIS. Рассматривается проблема формирования наборов эталонных текстур для различных типов облаков.