Определение высоты облачности по данным стереоскопических наблюдений КА GK-2A и Himawari-9 с применением нейросетевого оптического потока FlowSeek

Высота верхней границы облачности (ВВГО) является одним из важных параметров, характеризующих состояние облачных систем и используемых при анализе атмосферных процессов. Традиционно для определения ВВГО применяются методы, основанные на данных инфракрасных спутниковых измерений. Дополнительным источником информации о высоте облаков является стереоскопическая съёмка с двух геостационарных космических аппаратов (КА), наблюдающих одну область под различными углами. Преимуществами стерео метода, является плотное покрытие изображения, скорость расчёта и малое количество нужных параметров для расчёта.
В работе предложен алгоритм восстановления ВВГО по совместным данным приборов Advanced Himawari Imager (AHI) и Advanced Meteorological Imager (AMI), установленных на геостационарных КА Himawari-9 и GK-2A соответственно. Спутники располагаются в точках стояния 140,7° и 128,2° в.д., что обеспечивает разницу долгот около 12,5° и позволяет проводить стереоскопические наблюдения над значительной частью Восточной Азии и северо-западной части Тихого океана. В качестве входных данных использовались яркостные температуры каналов 8,5, 11,0 и 12,0 мкм. Для обучения алгоритма в качестве целевых значений применялись результаты расчёта ВВГО программным комплексом ВПО-СД (Филей и др., 2024).
Предварительная обработка включала фильтрацию исходных наблюдений, перепроецирование измерений GK-2A на регулярную сетку Himawari-9, исключение областей на краю съемочного диска и применение метода повышения контрастности. После этого формировались основная стереопара Himawari-9 – GK-2A и обратная – GK-2A – Himawari-9. Для расчёта плотного поля смещений облачных структур использовалась нейросетевая модель FlowSeek. Модель извлекает признаки двух изображений, строит многомерные тензоры корреляции и с помощью итеративного блока уточняет поле оптического потока.
Полученное поле оптического потока применялось не в качестве прямой оценки высоты, а как один из ключевых признаков для дальнейшего расчёта ВВГО. Для каждого пикселя формировался набор из 27 признаков, включающий значения прямого и обратного оптического потока, геометрию наблюдения, радиометрические данные, а также пространственные признаки. Финальная оценка ВВГО выполнялась моделью градиентного бустинга LightGBM.
Тестирование алгоритма на данных ВПО-СД показало устойчивые результаты для различных сезонов. В тёплый период средняя абсолютная ошибка MAE составила 0,74 км, среднеквадратическая ошибка RMSE – 0,94 км. В холодный период эти значения составили 0,78 и 1,07 км соответственно. Наибольшие погрешности наблюдались в областях с многослойной облачностью и сложной пространственной структурой переходов между типами облаков. В таких условиях отдельные облачные слои могут характеризоваться различными смещениями, вследствие чего рассчитанный оптический поток способен отображать движение нескольких слоёв одновременно.
Дополнительная валидация выполнена по данным атмосферного лидара ATLID, установленного на КА EarthCARE. После применения флагов качества и отбора оптически плотной облачности были получены значения MAE 1,29 км и RMSE 1,42 км.
Использование нейросетевой модели FlowSeek обеспечивает плотное поле смещений между изображениями и повышает устойчивость сопоставления облачных структур со слабой текстурой и размытыми границами. Дальнейшее развитие алгоритма предполагает его применение для других комбинаций геостационарных КА, в том числе Электро-Л №3 – GK-2A, GK-2A – Электро-Л №4 и Himawari-9 – Арктика-М, что позволит расширить территорию применения стереоскопического метода определения ВВГО.