Ученые ведут свои исследования на стыке оптики атмосферы, программирования и высокоточной обработки изображений. Группой под руководством доктора физико-математических наук Владимира Астафурова разрабатываются специальные программы, которые классифицируют огромный массив данных - высокоточные изображения облаков, полученные с помощью систем дистанционного зондирования Земли из космоса. Это позволяет изучить различные регионы, на территории которых отсутствуют наземные метеостанции.

"Первым шагом явилось создание специальной базы данных характерных изображений облачности", - рассказывает Алексей Скороходов, научный сотрудник группы атмосферной акустики ИОА СО РАН. Следующим этапом стало «обучение» программы - классифицировать облака по текстурным признакам. Это значит, что в автоматическом режиме компьютером дается ответ на вопрос, к какому типу относится облако, например, является оно перистым или кучевым.

В основе действия программы лежит анализ перепадов яркости во фрагменте снимка облачности, который окрашивается ПО в разные цвета. Алгоритм действия таков, что удается распознавать 25 «узоров» облачности.

Значимое достижение ученых - разработка новых алгоритмов, позволяющих определять количество ярусов облаков и классифицировать их по текстуре в каждом из этих ярусов. В дальнейшем можно будет определять и физические параметры (температуру, радиус частиц - капель или кристаллов, водозапас). Уже сейчас программа, созданная в ИОА СО РАН, значительно превосходит имеющиеся аналоги, выдавая прогнозы высокой точности с учетом ряда характеристик облачности.