211service.com
El algoritmo corrige las imágenes del radar meteorológico distorsionadas por Wi-Fi
El radar meteorológico juega un papel crucial en el control del tráfico aéreo, donde los controladores evalúan constantemente la posibilidad de tormentas, cizalladura del viento, peligro de formación de hielo, etc. Para enrutar las aeronaves de la manera más segura posible, estas imágenes de radar meteorológico deben ser lo más claras y precisas posible.
Desafortunadamente, ese no es siempre el caso. Las imágenes de radar meteorológico a menudo se distorsionan por reflejos, sombras, desorden del suelo, turbulencia atmosférica y muchas otras fuentes de ruido. Y un problema particular son las áreas montañosas, donde es difícil obtener una cobertura de radar completa de la región.
Uno de estos lugares es el espacio aéreo sobre Austria, un país de Europa central dominado por los Alpes. Austria tiene cuatro sistemas de radar meteorológico fijo, cada uno con una distancia operativa de 225 km. En teoría, eso debería proporcionar una cobertura completa de este país relativamente pequeño. Pero en la práctica, las imágenes presentan numerosas sombras, ecos falsos y otros ruidos que aumentan los problemas de interpretación.
Ahora, Harald Ganster de Joanneum Research en Graz, Austria, y algunos amigos dicen que han encontrado una solución. Estos chicos han estado trabajando en un algoritmo de análisis de imágenes que identifica automáticamente varios tipos de interferencia y las elimina, píxel a píxel.
Al mismo tiempo, busca sombras en las imágenes donde el terreno evita que los ecos relacionados con el clima lleguen al receptor. Luego llena los huecos.
Las imágenes de radar meteorológico son más propensas a distorsionarse de lo que imagina. Ganster y compañía dicen que de 8,928 imágenes tomadas por una estación de radar en mayo de 2011, 2,713 mostraron interferencia de sistemas Wi-Fi de cinco GHz (un problema relativamente nuevo y conocido en los círculos meteorológicos). Eso es más del 30 por ciento de las imágenes.
La mejora de las imágenes del radar meteorológico es esencial para una predicción precisa de los fenómenos meteorológicos y las condiciones atmosféricas, que además es un factor esencial en el proceso de trabajo de los controladores de tráfico aéreo, dicen Ganster y compañía.
Su enfoque se basa en las características especiales de diferentes tipos de interferencia. Por ejemplo, Wi-Fi aparece en las imágenes de radar como una línea recta, como en la esquina superior derecha de la imagen de arriba a la derecha.
Ganster y compañía han desarrollado un algoritmo que mapea todas las líneas rectas de una imagen en verticales, que luego son fáciles de eliminar. Dado que no hay estructuras rectas de origen natural, al menos no en las imágenes del radar meteorológico, esto elimina la interferencia de Wi-Fi con alta precisión.
Al mismo tiempo, el equipo observó la distribución de la lluvia en imágenes de un año (imagen de la izquierda arriba). Esto revela claramente sombras de radar donde los dispositivos no reciben datos.
Para combatir esto, han desarrollado un algoritmo que llena los vacíos con valores meteorológicamente razonables. Lo hacen mirando imágenes de la misma región tomadas desde el espacio por el satélite Meteosat Second Generation.
Estas imágenes no proporcionan la misma resolución o detalle que el radar meteorológico. Pero sí muestran si hay grandes variaciones en el clima en las regiones sombreadas. Luego, el algoritmo llena los vacíos asegurando que la diferencia entre la imagen del radar y la imagen del satélite se minimice.
Ganster y compañía dicen que su nuevo sistema es capaz de mejorar las imágenes del radar meteorológico de una manera meteorológicamente razonable.
Actualmente está siendo evaluado por el control de tráfico aéreo de Austria, donde los controladores pueden ver imágenes de antes y después y dar su opinión sobre la utilidad de las imágenes modificadas.
Esto debería permitir a los controladores mejorar sus pronósticos casi en tiempo real. Los pronósticos mejorados, a su vez, tendrán efectos significativos sobre la seguridad en la aviación, dicen Ganster y compañía.
¡Nada mal!
Ref: arxiv.org/abs/1404.6351 : Mejora del radar meteorológico mediante fusión y clasificación