Tracciamento convettivo delle cellule attraverso la visione computerizzata basata sull'apprendimento profondo

Il presente studio ha sviluppato un algoritmo autonomo per l'identificazione delle cellule convettive e il TRAcking (CITRA) utilizzando immagini a riflettivit DWR. L'algoritmo CITRA implementato in Python utilizzando la tecnica di Deep learning delle Reti Neurali. Il riconoscimento ottico dei caratteri utilizzato nel presente studio attraverso "Tesseract" che un modulo di Rete Neurale non supervisionato basato su LSTM che analizza la matrice dimensionale dei pixel in ingresso/immagine e produce stringhe di alto livello. L'algoritmo attraversa i valori dei pixel dell'immagine a riflettivit DWR e riconosce le intensit dei pixel (>=30 dB) e segrega le celle convettive insieme ad altre propriet delle celle stimate come il centroide della tempesta, l'area coperta, la distanza e la direzione dal centro del radar. Le prestazioni dell'algoritmo CITRA stato testato su diverse tempeste convettive e ha potuto identificarle e tracciarle con successo insieme ad altre propriet fisiche delle cellule convettive. Inoltre, abbiamo dimostrato la potenziale applicazione dell'algoritmo CITRA sull'evoluzione delle cellule convettive rilevate all'interno del raggio d'azione del radar. Attualmente, l'algoritmo CITRA prende solo immagini di riflettivit come singolo parametro di input.