Оценка эффективности ансамбля нейросетей для маскирования облачности по данным спектрорадиометра AHI космического аппарата Himawari-8/9

В работе исследуется метод расчета маски облачности, основанный на использовании нескольких сверточных нейросетевых классификаторов с применением метода бутстрэпинга. Разработанный на его основе алгоритм позволяет обнаруживать облачность на спутниковых изображениях спектрорадиометра Advanced Himawari Imager, установленного на геостационарные космические аппараты Himawari-8 и 9, независимо от условий наблюдения и освещения на территории Азиатско-Тихоокеанского региона. Точность полученных результатов оценена с использованием маски облачности, предоставляемой Национальным управлением океанических и атмосферных исследований США, NOAA. Численная оценка и визуальный анализ показали достаточно высокую точность разработанного алгоритма, в том числе в сравнении с ранее представленной авторами версией классификатора. Среднее значение f1-меры в сравнении с масками NOAA составляет от 75% в сумеречное время суток до 85% в дневное время, что позволяет использовать предложенный алгоритм для расчета различной тематической продукции гидрометеорологического назначения.