Verdensomspennende skydata kompilert fra satellittbilder

Abstract

Målet med dette prosjektet er å lage visualiseringer av verdensomspennende skydekke ved å bruke satellittbilder. Visualiseringer som lages blir lagret i forskjellige formater, inkludert bilder med rå skydata, bilder med bakgrunn av jorden og videoer som viser skyenes bevegelse. Oppdraget er gitt av Time and Date AS, som er selskapet bak verdens topprangerte nettside for tid og tidssoner: timeanddate.com.

Visualiseringene av det verdensomspennende skydekket lages ved å utføre flere påfølgende prosesser. Først blir satellittbildene lastet ned fra flere kilder. Bildene blir deretter omsamplet til å ha lignende egenskaper. Med de omsamplede bildene lages et kombinert bilde som dekker hele kloden. Ved å bruke intensiteten til forskjellige lysfrekvenser blir skyer oppdaget og trukket ut, og deretter brukt til å lage de endelige visualiseringene.

På grunn av kompleksiteten bak skydeteksjon brukes en forenklet løsning. Dette fører til redusert nøyaktighet, ettersom bare noen typer skyer blir oppdaget. Med videre utvikling vil skydeteksjonen kunne forbedres og dermed øke mengden skyer som oppdages.

The goal of this project is to create visualizations of world-wide cloud coverage, using satellite imagery. Visualizations created are being stored in various formats, including images with raw cloud data, images with background of the earth, and videos showing the motion of the clouds. The assignment is given by Time and Date AS, which is the company behind the world’s top ranked website for time and time zones: timeanddate.com.

The visualizations of the world-wide cloud coverage are being created by executing multiple consecutive steps. First satellite imagery is downloaded from multiple sources. The imagery is then being resampled into having similar attributes. With the resampled imagery, a combined image is being made, which covers the whole globe. Using the intensity of different frequencies of light, clouds are being detected and extracted, and then used to create the final visualizations.

Due to the complexity of cloud detection, a simplified solution is being used. This leads to reduced accuracy, as only some kinds of clouds are detected. With further development, the cloud detection could be improved and thereby increase the amount of clouds being detected.