Исследователи из Сколтеха (входит в группу ВЭБ.РФ) разработали технологию, которая позволяет нейросети генерировать недостающие элементы погоды на спутниковых снимках. Этот метод повышает точность анализа редких и сложных климатических явлений, создавая более полные и реалистичные данные.
Подход, получивший название CSIA (Climate Structures Inpainting Augmentations), основан на искусственном дополнении изображений облаками, снегом и тенями в тех местах, где они отсутствуют.
Новая технология не требует ручной разметки снимков, что значительно ускоряет процесс обработки данных. Разработка открывает перспективы для экологического мониторинга, сельского хозяйства и анализа изменений в природных зонах, особенно в регионах с высокой облачностью, где ранее подобные исследования были затруднены.
Ученые хотят усовершенствовать метод, адаптируя его к разным видам дистанционного зондирования и учитывая сезонные изменения, что сделает климатический анализ еще более точным и эффективным.
