پردازش تصویر در هواشناسی و پیش بینی آب و هوا

1402/08/16 - خواندن 8 دقیقه - نویسنده: علیرضا همتی

پردازش تصویر چگونه می‌تواند هواشناسی و پیش بینی آب و هوا را متحول کند؟ آیا مدلی برای پیش بینی دقیق آب و هوا در هوش مصنوعی وجود دارد؟ استفاده از پردازش تصویر در هواشناسی یکی از اتفاقاتی است که می‌تواند این حوزه را تا حد زیادی متحول کند. ما در این مقاله نحوه استفاده از این فناوری را در این حوزه به صورت کامل بررسی کرده‌ایم. با ما همراه باشید.

اهمیت بالای هواشناسی در بخش‌های مختلف

از گذشته‌های دور بسیاری از افراد علاقه‌مند بودند تا بتوانند شرایط آب و هوایی را پیش بینی کنند. این مورد در بخش‌های مختلفی کاربرد دارد و در بخش‌هایی می‌تواند جان انسان‌ها را نجات دهد. کشاورزی، مدیریت بحران، حمل و نقل و ... فقط بخشی از کاربردهای مهم هواشناسی است که در این حوزه تعیین کننده است. در روش‌های سنتی و روش‌های حال حاضر دقت و اطمینان لازم برای پیش‌بینی‌های انجام شده وجود نداشت و در بسیاری از موارد این پیش‌بینی‌ها دقیق انجام نمی‌گرفت. این مسئله موجب شد تا فناوری‌های جدیدی مانند پردازش تصویر و شبکه‌های عصبی به هواشناسی ورود کنند تا داده‌های دقیق‌تری در اختیار ما بگذارند.

پیش بینی آب و هوا به کمک پردازش تصویر و شبکه عصبی

یکی از روش‌هایی که در سال‌های اخیر محبوبیت پیدا کرده است، استفاده از شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) و پردازش تصویر است که می‌تواند پیش‌بینی‌های دقیق‌تری در اختیار ما قرار دهد. در این روش از پردازش تصویر برای استخراج ویژگی‌های مرتبط با وضعیت آب و هوا استفاده می‌شود و با شبکه عصبی هم تحلیل‌ها لازم صورت می‌گیرد. در ادامه بیشتر این روش را موشکافی خواهیم کرد.

مراحل اجرایی شبکه عصبی و پردازش تصویر در هواشناسی

این روش‌ در ۴ مرحله اجرایی می‌شود و می‌توان از آن به صورت عملی استفاده کرد. ما سعی می‌کنیم به زبان ساده این ۴ بخش را به طور کامل تشریح کنیم.

جمع‌آوری داده و پیش پردازش

داده‌های لازم برای هواشناسی معمولاً از چندین منبع تهیه می‌شود. ایستگاه‌های هواشناسی و تصاویر ماهواره‌ای مهمترین منابع لازم برای این داده‌های هستند. در مرحله‌ اول لازم است این داده‌ها جمع آوری شوند و با یک پردازش مختصر آماده بررسی‌های بعدی شوند. این پیش پردازش شامل حذف نویز‌های مزاحم، برش تصویر، تغییر اندازه و هنجارسازی (normalization) تصاویر است. به طور کلی در مرحله پیش پردازش تلاش می‌شود تا تمام مشکلاتی که ممکن است در پردازش اصلی مزاحم کار باشد را حذف کرد.

پردازش تصویر

در این مرحله پردازش تصویر اصلی در هواشناسی رخ می‌دهد. از تکنیک‌های متنوع پردازش تصویر برای استخراج ویژگی‌های مربوط به تصویر از جمله پوشش ابرها، دما و بارندگی را به طور کامل بررسی می‌کند. این داده‌ها برای استفاده در مدل شبکه عصبی بسیار با اهمیت است.

یکی از مهمترین تکنیک‌های قابل استفاده پردازش تصویر در هواشناسی استفاده از لبه یابی (edge detection) است. در این روش لبه‌های اجسام در تصویر شناسایی می‌شوند و می‌تواند به تشخیص الگوی آب و هوا، پوشش ابرها و جبهه‌های جوی کمک فراوانی بکند. آستانه گیری (Thresholding) هم یکی از تکنیک‌های پر استفاده در زمینه آب و هواست که برای تقسیم بندی تصویر بر اساس شدت ویژگی‌های مختلف در آن بخش‌ها است. از این روش برای شناسایی مناطق باران و برف در یک تصویر استفاده می‌شود.

ایجاد مدل شبکه عصبی

حال با توجه به داده‌ها به دست آمده و پردازش انجام شده می‌توان یک شبکه عصبی پیچشی (CNN) را برای پیش بینی آب و هوا با توجه به این داده‌ها آموزش داد. این مدل شامل مجموعه‌ی بزرگی از داده‌های آب و هوایی در زمان‌ها و مکان‌های متفاوت است که بر اساس آنها آموزش شبکه عصبی شکل گرفته است.

ارزیابی

این مدل زمانی که برای محل‌های مختلف شکل بگیرد می‌تواند دقت پیش‌بینی را تا حد زیادی بالا ببرد. باید این مورد را هم توجه داشت که هرچقدر در این مدل جلوتر برویم و آموزش‌ها افزایش پیدا کند، خطای آن هم کاهش پیدا می‌کند و در نهایت می‌تواند یک مدل با کمترین خطا در پیش‌بینی را ایجاد کند. این مدل با ارزیابی خطاهای خود در زمینه پیش بینی سعی می‌کند در پیش‌بینی‌های بعدی دقت خود را بالا ببرد و این مورد یکی از مهمترین تفاوت‌های این مدل با سیستم‌های سنتی است.

کاربردهای پردازش تصویر در هواشناسی

از این مجموعه فرآیند می‌توان استفاده‌های مختلف در حوزه‌های متنوع داشت. پیش بینی دما، پیش بینی بارش و سرعت باد چند مولفه مهم در هواشناسی است که می‌توان به کمک این مدل آنها را در اختیار داشت. این موارد در زمینه‌های مختلفی مانند کشاورزی، مدیریت بحران، حمل و نقل و ... کاربردهای متنوعی برای آن تعریف کرد. پیش بینی تندبادها، رعد و برق‌های گسترده، طوفان‌ها، باران‌های سیل‌آسا و ... می‌تواند جلوی بسیاری از خسارت‌های جانی و مالی را بگیرد و با این مدل می‌توان به آنها تا حدود زیادی رسید.

سخن پایانی

ما در هوش مصنوعی دیدبان با توجه به تخصص در زمینه پردازش تصویر و اجرای پروژه‌های متفاوت و تحقیق در این زمینه می‌تواند با مجموعه‌های مختلف در زمینه توسعه یک مدل قدرتمند همکاری کند. در صورتی که در این زمینه علاقه‌مند به اجرای پروژه‌ای هستید می‌توانید فرم مشاوره هوش مصنوعی را پرکنید تا کارشناسان ما با شما در ارتباط باشند.