Детекция облачности методами машинного обучения

Даже в современном мире городские жители зависят от погодных условий. На значительную часть населения по-разному влияют температура, дождь и, что важно, облачность. Детекция облачности - актуальная задача в современной метеорологии - может стать важным шагом на пути к более точному прогнозу погоды. Спутниковые наблюдения являются основным источником глобальных оценок облачности и осадков из-за их высокого пространственно-временного разрешения и охвата. В этом случае спутниковые кадры можно рассматривать как основную часть входных данных, которые в этом исследовании будут использоваться в различных приложениях машинного обучения для обнаружения облаков. Цель данного исследования - изучить существующие подходы к обнаружению облаков, провести их качественное сравнение и, опираясь на результаты этого исследования, предложить альтернативный алгоритм, который затем можно будет встроить в сервис Яндекс.Погода. Данные исследования могут быть весьма полезны для пользователей метеослужб, таких как Яндекс.Погода – одного из главных поставщиков прогноза погоды в России. Таким образом, мы приходим к следующим выводам: более точный прогноз ведет к увеличению количества активных пользователей в день и месяц, что, как следствие, приводит к росту прибыли на сервисе и, что не менее важно, к повышению счастья и лояльности пользователей.