Dieses Beispiel eines Wolkenklassifizierers stammt vom
Laboratory of Computer and Information Science der TU Helsiniki.
Situation
Die Daten,die das finnische Meteorologische Institut von Wettersatelliten bekommt, werden in diesem Institut sowohl für aktuelle, als auch für langzeitliche Wettervorhersagen verwendet. Die Hauptmotivation für diesen Wolkenklassifizierer war die Notwendigkeit einer automatischen Auswertung der erhaltenen Satellitenbilder.
Das Hauptaugenmerk wurde dabei auf die Klassifizierung der Wolken der Satellitenbilder gelegt. Die Auswertung der Satellitenbilder erfolgt in zwei Phasen.
In der ersten Phase werden die Wolken von der Planetenoberfläche getrennt und in der zweiten Phase werden die einzelnen Wolkenregionen in zehn verschieden Wolkentypen klassifiziert.
Ein Beispiel anhand einer Satellitenaufnahme vom 20. Juli 1993 um 12:45 p.m. über Südfinland:
Die verwendete Methode ist lernfähig und wird mit Beispielen trainiert. Dabei wird eine Kombination von strukturellen und spektalen Messungen für einen Eigenschaftsvektor verwendet.
Die Anpassung der abgeleiteten Eigenschaftsvektoren ereignet sich in einem sich selbst organisierenden Prozess.
Als Ergebnis wird ein topologischer Eigenschaftsplan generiert. Dieser Plan wird mittels bekannten Wolkenbeispielen abgestimmt und identifiziert. Später wird dieser Plan als eine Art Codebuch für Wolkenklassifikation verwendet.
Der Wolkenklassifizierer arbeitet voll automatisch und kann auch für wechselnde Situationen mit neuen Beispielen verwendet werden. Bis jetzt wurden mit diesen Wolkenklassifizierer gut Ergebnisse erzielt.
