Авторы
Беляков Никита Викторович
Организации
МГУ им. М.В.Ломоносова
Сессия
Дистанционное зондирование Земли
Подсекция
Алгоритмы
Форма представления
Устный
Научный руководитель
Самыловский И.А.
Место работы научного руководителя
МГУ им. М.В.Ломоносова, факультет космических исследований, баллистический центр
Текст тезисов
В данной работе предлагается решение задачи детекции облачности со снимков ДЗЗ с геостационарного спутника ELECTRO L1 в 10 спектральных каналах. Основным подходом при выделении областей с облачным покровом является transfer learning для нейронной сети, являющейся модификацией модели UNET для выделения маски облачности со снимка ДЗЗ в 4 каналах. В качестве данных для обучения используется датасет со спутника ДЗЗ Landsat-8, предоставляющий снимки Земли в разрешении 30 на 30 м в 4 спектральных каналах: R,G,B и ближний инфракрасный (NIR). Модель осуществляет попиксельную классификацию облачности на обучающей выборке с Landsat-8. Проблема применения обученной модели для разметки облачности для снимков с ELECTRO L1 заключается в разном разрешении снимков, ракурсе съемки спутников, спектральных диапазонах съемочной аппаратуры, неточности в разметке облачности в обучающей выборке.
В работе осуществляется предобработка данных с ELECTRO L1 под формат, схожий с сниками с Landsat-8. Рассматриваются способы устранения проблем в разметке данных с ELECTRO L1: некорректная разметка облачности на границах патчей, ложное детектирование облачности в теневых зонах, ошибочная разметка снега как облаков, аномалии на границе контура Земли. Создается разметка облачности, тем самым достигается цель получения собственного датасета для данных с ELECTRO L1.
В работе осуществляется предобработка данных с ELECTRO L1 под формат, схожий с сниками с Landsat-8. Рассматриваются способы устранения проблем в разметке данных с ELECTRO L1: некорректная разметка облачности на границах патчей, ложное детектирование облачности в теневых зонах, ошибочная разметка снега как облаков, аномалии на границе контура Земли. Создается разметка облачности, тем самым достигается цель получения собственного датасета для данных с ELECTRO L1.