Abstrakt. Detektion och hämtning av vulkaniska askmoln är en viktig fråga för flygsäkerheten på grund av de skadliga effekterna på luftfartyg. En lärdom från det senaste utbrottet av Eyjafjallajokull är behovet av att få korrekta och tillförlitliga hämtningar i realtid. I detta arbete har vi utvecklat en snabb och exakt Neural Network (NN) metod för att upptäcka och hämta vulkaniska askmoln egenskaper från Måttlig upplösning Imaging Spektroradiometer (MODIS) data i den termiska InfraRed (TIR) spektrum. Vissa mätningar som samlats in under 2001, 2002 och 2006 Mt. Etna vulkanutbrott har betraktats som testfall. Den askdetektering och hämtning som erhålls från algoritmen Brightness Temperature Difference (BTD) används som utbildning för NN-proceduren som består av två separata steg: askdetektering och askmassa hämtning. Askdetekteringen reduceras till ett klassificeringsproblem genom att man identifierar två klasser: "ashy" och "non-ashy" bildpunkter i MODIS-bilderna. Sedan beräknas askmassan med hjälp av NN, som kopierar BTD-baserade prestanda. Ett segmenteringsförfarande har också testats för att avlägsna den upptäckt av falska ask pixlar som orsakas av förekomsten av höga meteorologiska moln. Segmenteringsförfarandet visar en klar fördel när det gäller klassificeringsnoggrannhet: den största nackdelen är förlusten av information om askmoln distal del. De erhållna resultaten är mycket uppmuntrande; detektionsnoggrannheten för aska är faktiskt större än 90 %, medan en genomsnittlig RMSE-korrespondens på: M. Picchiani (picchian@disp.uniroma2.it) på 0,365 t km −2 har erhållits för insamling av aska. Dessutom gör NN:s snabba resultat förfarandet extremt attraktivt i alla de fall då systemets snabba svarstid är ett obligatoriskt krav.
Dessutom, Picchiani et al. använde ett enda lager neurala nätverk för att klassificera askmoln av MODIS bilder i den termiska Infraröd (TIR) spektral REF.
Volcanic ash detection and retrievals using MODIS data by means of neural networks
{'venue': None, 'journal': 'Atmospheric Measurement Techniques', 'mag_field_of_study': ['Chemistry']}