Constructive-Synthesizing Modeling of Lightning Flashes in the Dynamic Thunderstorm Front
Loading...
Date
2020
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Springer, Cham
Abstract
ENG: At first, deep analysis of modeling processes of the lightning flashes dynamic behavior in static background and moving thunderstorm fronts with very mobile clouds at NASA satellite videos was done. Color models’ opportunities were explored for lightning flashes extraction in significant dynamic thunderstorm fronts and cloudiness. It was shown that the greatest efficiently in recognition is provided by combining Lab and LCH model-based features. The ranges of color channels were defined for lightning aureoles. This data was used for their detection at the series frames from meteorological satellites. The lightning detection filtering is based on the processing a current frame of the video with linear and quadratic filters were developed to solve these tasks. An analysis of their effectiveness was done. Modeling of the lightning flashes was implemented using constructive-synthesizing approach. A set of constructors was developed. Implementing parametric multi-character constructors allows forming fractal sequences of characters. Constructor-converter from the character string to time series creates fractal time series, which determine the location, magnitude and decay rate of lightning discharges. Model video images of lightning in the thunderstorm front are formed in accordance with the implementation of the constructor-assembler. The methods and software for lightning extraction from NASA satellites video, and also for realization constructive-synthesizing models were developed.
UKR: Спочатку був проведений глибокий аналіз процесів моделювання процесів динамічного поведінки блискавок на статичному фоні і рухомих фронтів грози з дуже рухливими хмарами на супутникових відео NASA. Були досліджені можливості колірних моделей для виділення блискавок при значних динамічних фронтах грози і хмарності. Було показано, що найбільша ефективність розпізнавання забезпечується поєднанням функцій на основі моделей Lab і LCH. Для ореолів блискавок визначено діапазони колірних каналів. Ці дані були використані для їх виявлення на серійних кадрах з метеорологічних супутників. Фільтрація виявлення блискавки заснована на обробці поточного кадру відео з лінійним і квадратичним фільтрами, розробленими для вирішення цих завдань. Проведено аналіз їхньої ефективності. Моделювання спалахів блискавки реалізовано за допомогою конструктивно-синтезуючого підходу. Розроблено набір конструкторів. Реалізація параметричних багатосимвольних конструкторів дозволяє формувати фрактальні послідовності символів. Конструктор-перетворювач із рядка символів у часовий ряд створює фрактальні часові ряди, які визначають розташування, величину та швидкість загасання грозових розрядів. Модельні відеозображення блискавки у грозовому фронті формуються відповідно до виконання конструктора-монтажника. Розроблено методи та програмне забезпечення для вилучення блискавок із відео супутників NASA, а також для реалізації конструктивно-синтезуючих моделей.
RUS: Сначала был проведен глубокий анализ процессов моделирования процессов динамического поведения молний на статическом фоне и движущихся фронтов грозы с очень подвижными облаками на спутниковых видео NASA. Были исследованы возможности цветовых моделей для выделения молний при значительных динамических фронтах грозы и облачности. Было показано, что наибольшая эффективность распознавания обеспечивается сочетанием функций на основе моделей Lab и LCH. Определены диапазоны цветовых каналов ореолов молний. Эти данные использовались для их обнаружения на серийных кадрах с метеорологических спутников. Фильтрация по обнаружению молний основана на обработке текущего кадра видео с помощью линейных и квадратичных фильтров, которые были разработаны для решения этих задач. Был проведен анализ их эффективности. Моделирование молний выполнено с использованием конструктивно-синтезирующего подхода. Был разработан набор конструкторов. Реализация параметрических многосимвольных конструкторов позволяет формировать фрактальные последовательности символов. Конструктор-преобразователь из символьной строки во временные ряды создает фрактальные временные ряды, которые определяют местоположение, величину и скорость затухания разрядов молний. Модельные видеоизображения молнии на грозовом фронте формируются в соответствии с реализацией конструктора-сборщика. Разработаны методы и программное обеспечение для извлечения молний из видео спутников NASA, а также для реализации конструктивно-синтезирующих моделей.
UKR: Спочатку був проведений глибокий аналіз процесів моделювання процесів динамічного поведінки блискавок на статичному фоні і рухомих фронтів грози з дуже рухливими хмарами на супутникових відео NASA. Були досліджені можливості колірних моделей для виділення блискавок при значних динамічних фронтах грози і хмарності. Було показано, що найбільша ефективність розпізнавання забезпечується поєднанням функцій на основі моделей Lab і LCH. Для ореолів блискавок визначено діапазони колірних каналів. Ці дані були використані для їх виявлення на серійних кадрах з метеорологічних супутників. Фільтрація виявлення блискавки заснована на обробці поточного кадру відео з лінійним і квадратичним фільтрами, розробленими для вирішення цих завдань. Проведено аналіз їхньої ефективності. Моделювання спалахів блискавки реалізовано за допомогою конструктивно-синтезуючого підходу. Розроблено набір конструкторів. Реалізація параметричних багатосимвольних конструкторів дозволяє формувати фрактальні послідовності символів. Конструктор-перетворювач із рядка символів у часовий ряд створює фрактальні часові ряди, які визначають розташування, величину та швидкість загасання грозових розрядів. Модельні відеозображення блискавки у грозовому фронті формуються відповідно до виконання конструктора-монтажника. Розроблено методи та програмне забезпечення для вилучення блискавок із відео супутників NASA, а також для реалізації конструктивно-синтезуючих моделей.
RUS: Сначала был проведен глубокий анализ процессов моделирования процессов динамического поведения молний на статическом фоне и движущихся фронтов грозы с очень подвижными облаками на спутниковых видео NASA. Были исследованы возможности цветовых моделей для выделения молний при значительных динамических фронтах грозы и облачности. Было показано, что наибольшая эффективность распознавания обеспечивается сочетанием функций на основе моделей Lab и LCH. Определены диапазоны цветовых каналов ореолов молний. Эти данные использовались для их обнаружения на серийных кадрах с метеорологических спутников. Фильтрация по обнаружению молний основана на обработке текущего кадра видео с помощью линейных и квадратичных фильтров, которые были разработаны для решения этих задач. Был проведен анализ их эффективности. Моделирование молний выполнено с использованием конструктивно-синтезирующего подхода. Был разработан набор конструкторов. Реализация параметрических многосимвольных конструкторов позволяет формировать фрактальные последовательности символов. Конструктор-преобразователь из символьной строки во временные ряды создает фрактальные временные ряды, которые определяют местоположение, величину и скорость затухания разрядов молний. Модельные видеоизображения молнии на грозовом фронте формируются в соответствии с реализацией конструктора-сборщика. Разработаны методы и программное обеспечение для извлечения молний из видео спутников NASA, а также для реализации конструктивно-синтезирующих моделей.
Description
V. Shynkarenko: ORCID 0000-0001-8738-7225
Keywords
constrictive-synthesizing modeling, fractal, lightning flash, thunderstorm front, time series, color model, конструктивно-синтезуюче моделювання, фрактал, блискавка, грозовий фронт, часовий ряд, колірна модель, розпізнавання зображень, констриктивно-синтезирующее моделирование, молния, грозовой фронт, временной ряд, цветовая модель, распознавание изображений, КІТ
Citation
Shynkarenko V., Nikitina I., Chyhir R. Constructive-Synthesizing Modeling of Lightning Flashes in the Dynamic Thunderstorm Front. Advances in Intelligent Systems and Computing V. Selected Papers from the International Conference on Computer Science and Information Technologies (CSIT 2020), Zbarazh, Ukraine, 23–26 September 2020. Zbarazh, 2020. Vol. 1293. Р. 1128–1145. DOI: 10.1007/978-3-030-63270-0_76. Full text is absence.