211service.com
Algoritme corrigeert weerradarbeelden vervormd door wifi
Weerradar speelt een cruciale rol in de luchtverkeersleiding, waar verkeersleiders voortdurend de mogelijkheid van stormen, windschering, het gevaar van ijsvorming, enzovoort evalueren. Om vliegtuigen zo veilig mogelijk te routeren, moeten deze weerradarbeelden zo duidelijk en nauwkeurig mogelijk zijn.
Helaas is dat niet altijd het geval. Weerradarbeelden worden vaak vervormd door reflecties, schaduwen, grondruis, atmosferische turbulentie en vele andere bronnen van ruis. En een bijzonder probleem doet zich voor in bergachtige gebieden, waar het moeilijk is om volledige radardekking van de regio te krijgen.
Een van die plekken is het luchtruim boven Oostenrijk, een land in Midden-Europa dat wordt gedomineerd door de Alpen. Oostenrijk heeft vier vaste weerradarsystemen, elk met een werkafstand van 225 km. Dat zou in theorie een volledige dekking van dit relatief kleine land moeten opleveren. Maar in de praktijk vertonen de beelden talrijke schaduwen, valse echo's en andere ruis die de interpretatieproblemen vergroten.
Nu zeggen Harald Ganster van Joanneum Research in Graz, Oostenrijk, en een paar vrienden dat ze een oplossing hebben gevonden. Deze jongens hebben gewerkt aan een algoritme voor beeldanalyse dat automatisch verschillende soorten interferentie identificeert en pixel voor pixel verwijdert.
Tegelijkertijd zoekt het naar schaduwen in de beelden waar het terrein verhindert dat weersgerelateerde echo's de ontvanger bereiken. Het vult dan de gaten op.
Weerradarbeelden zijn vatbaarder voor vervorming dan je zou denken. Ganster en co zeggen dat van de 8.928 beelden die in mei 2011 door één radarstation zijn gemaakt, 2.713 interferentie vertoonden van vijf GHz wifi-systemen (een relatief nieuw en bekend probleem in meteorologische kringen). Dat is meer dan 30 procent van de afbeeldingen.
Verbetering van weerradarbeelden is essentieel voor een nauwkeurige voorspelling van weersverschijnselen en atmosferische omstandigheden, wat bovendien een essentiële factor is in het werkproces van luchtverkeersleiders, aldus Ganster en co.
Hun aanpak is gebaseerd op de speciale kenmerken van verschillende soorten interferentie. Wi-Fi verschijnt bijvoorbeeld in radarbeelden als een rechte lijn, zoals in de rechterbovenhoek van de rechterafbeelding hierboven.
Ganster en co hebben een algoritme ontwikkeld dat alle rechte lijnen in een afbeelding in kaart brengt in verticale lijnen, die vervolgens gemakkelijk te verwijderen zijn. Aangezien er in de natuur geen rechte structuren zijn, althans niet op weerradarbeelden, verwijdert dit Wi-Fi-interferentie met hoge nauwkeurigheid.
Tegelijkertijd keek het team naar de verdeling van regen in een jaar aan foto's (linker afbeelding hierboven). Dit onthult duidelijk radarschaduwen waar de apparaten geen gegevens ontvangen.
Om dit tegen te gaan, hebben ze een algoritme ontwikkeld dat de gaten opvult met meteorologisch redelijke waarden. Ze doen dit door te kijken naar beelden van dezelfde regio die vanuit de ruimte zijn genomen door de Meteosat Second Generation-satelliet.
Deze beelden bieden niet dezelfde resolutie of detail als de weerradar. Maar ze laten wel zien of er grote variaties in het weer zijn in de schaduwgebieden. Het algoritme vult vervolgens de gaten op door ervoor te zorgen dat het verschil tussen het radarbeeld en het satellietbeeld wordt geminimaliseerd.
Ganster en co zeggen dat hun nieuwe systeem in staat is om weerradarbeelden op een meteorologisch redelijke manier te verbeteren.
Het wordt momenteel geëvalueerd door de Oostenrijkse luchtverkeersleiding, waar verkeersleiders naar voor- en nabeelden kunnen kijken en feedback kunnen geven over hoe nuttig de gewijzigde beelden zijn.
Dit zou de controllers in staat moeten stellen hun voorspellingen in bijna realtime te verbeteren. De verbeterde prognoses zullen op hun beurt weer grote effecten hebben op de veiligheid in de luchtvaart, stellen Ganster en co.
Niet slecht!
Referentie: arxiv.org/abs/1404.6351 : Weerradar verbeteren door fusie en classificatie