Projekty » Rozpoznawanie stopnia zachmurzenia i rodzajów chmur na podstawie zdjęć nieba » Rozpoznawanie stopnia zachmurzenia i rodzajów chmur na podstawie zdjęć nieba - abstrakt
Celem projektu było opracowanie i zaimplementowanie metod realizujących dwa zadania:
- wyznaczanie stopnia zachmurzenia,
- określanie typu chmury
Do pierwszego zadania wykorzystano zdjęcia przygotowane poprzez odjęcie kanału czerwonego od niebieskiego. Zastosowano binaryzację z progiem wyznaczonym metodą Otsu. Na koniec przeprowadzono morfologiczne operacje zamknięcia i otwarcie z kwadratową maską 20×20 pikseli w celu usunięcia małych grup pikseli z obrazu.
Ze względu na stosowaną dotychczas w praktyce metodę oceny zachmurzenia w 10-stopniowej skali, nie była wymagana duża dokładność wyników.
Metoda ta może jeszcze zostać rozbudowana poprzez analizę mniejszych fragmentów obrazów z równoczesnym rozwiązaniem problemu rozpoznania fragmentów czystego nieba i całkowicie zasłoniętych chmurami.
Do drugiego zadania, ze względu na dużą złożoność problemu, przyjęto podejście statystyczne. Zastosowano kompresję do najważniejszych statystycznych cech zdjęć metodą analizy głównych składowych (PCA). Najpierw sprowadzono zdjęcia wzorcowe dla każdej z rozpoznawanych grup chmur do postaci wektorów głównych składowych. Następnie dokonano porównania testowanego obrazu z obrazami wzorcowymi. Dla klasyfikowanego obrazu przyjęto tę grupę chmur, dla której różnica między obrazami wzorcowymi a testowym była najmniejsza.
Dla najlepszej metody klasyfikacji uzyskano na grupie obrazów testowych ponad 40% skuteczności, co spowodowane jest małą ilością zdjęć wzorcowych.
Zagadnienie to może zostać rozwinięte poprzez zwiększenie bazy zdjęć, połączenie analizy zdjęć nieba z innymi źródłami danych (zdjęcia satelitarne, radarowe).
Waldemar Bauer
Tomasz Marszał