Hive
Ahora que el CloudWatcher es capaz de medir más datos meteorológicos que nunca:
- temperatura ambiente,
- infrarrojos reflejado,
- humedad,
- presión atmosférica,
- lluvia,
- viento…
estamos reactivando un antiguo proyecto para aplicar el aprendizaje automático a la detección de nubes y lluvia.
La idea es recopilar una gran cantidad de datos, datos del CloudWatcher e imágenes de cámara all-sky, procesarlos previamente y aplicar un algoritmo de autoaprendizaje.
En esta etapa, queremos empezar recopilando datos durante un año.
Si tiene un CloudWatcher y una cámara all-sky, y ganas de participar, por favor, contacte con nosotros.
Qué le pedimos:
– permitir recopilar cada hora datos de las lecturas del CloudWatcher y una imagen de todo el cielo.
– compartir su ubicación (coordenadas GPS, incluida la altitud) con nosotros; no divulgaremos este dato.
Nuestros compromisos:
– hacer público cualquier hallazgo
– mejoraremos su detección de nubes, ya sea con factores K mejorados y límites para el algoritmo actual o con un sistema nuevo y más preciso, dependiendo del resultado de la investigación.
También invitaremos a los participantes a ayudar a caracterizar los datos, es decir, a identificar el cielo en las imágenes en función de las formaciones de nubes.
¡Gracias!
Jaime
