Abstract
Методы оптического потока находят все более широкое применение в метеорологии. В статье рассматриваются популярные методы, нашедшие свою реализацию в пакете OpenCV применительно к задаче обработки спутниковых изображений. Сделаны выводы о рамках применимости и даны рекомендации по настройке параметров.
Optical flow techniques are increasingly being used in meteorology. The article discusses popular techniques that have found their implementation in the OpenCV package in relation to the task of satellite image processing. Conclusions are drawn about the scope of applicability and recommendations are given for setting the parameters.
Publisher
Siberian Regional Research Hydrometeorological Institute
Reference16 articles.
1. Barleben A., Haussler S., Müller R., Jerg M. A Novel Approach for Satellite-Based Turbulence Nowcasting for Aviation // Remote Sens. 2020. Vol. 12. P. 2255. DOI: 10.3390/rs12142255.
2. Sánchez J., Meinhardt-Llopis E., Facciolo G. TV-L1 optical flow estimation // Image Processing On Line. 2013. Vol. 3. P. 137–150. DOI: 10.5201/ipol.2013.26.
3. Müller R., Barleben A., Haussler S., Jerg M. A Novel Approach for the Global Detection and Nowcasting of Deep Convection and Thunderstorms // Remote Sens. 2022. Vol. 14. P. 3372. DOI: 10.3390/rs14143372.
4. Разработка технологии сверхкраткосрочного (до 12 ч) прогноза погоды опасных для авиации явлений в целях создания на территории Российской Федерации Регионального консультативного центра по опасным для авиации явлениям погоды: Отчет о НИР (промежут.)/ФГБУ «СибНИГМИ»; шифр темы 1.4; рук. А.Б. Колкер. Новосибирск, 2020. 159 с. Рег. № НИОКТР АААА-А20-120012890067-4. Рег. № ИКРБС АААА-Б21-221010290002-5.
5. Аппаратура МСУ-ГС, назначение, основные характеристики и режимы работы [Электронный ресурс]. URL: http://planeta.infospace.ru/electro/html/msu-gs.html (дата обращения 25.09.2023).