استخراج گرد و غبار از تصاویر ماهواره ای MODIS با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

طی دهه های گذشته، طوفان های گرد و غبار از لحاظ مکانی و زمانی همواره در حال افزیش بوده اند. طوفان های گرد و غبار خاورمیانه سبب رسیدن آسیب های بی شماری در حوزه سلامت اجتماعی، اقتصادی، زیست محیطی و دیگر موارد به ساکنان مناطق جنوب و جنوب غرب ایران شده است. در این مقاله، به منظور بررسی طوفان های گرد و غبار، از داده های سنجنده MODIS استفاده شد. از محاسن داده های سنجنده MODIS، توان تفکیک طیفی و زمانی بالای آن است. در این پژوهش، از دو مجموعه داده MODIS استفاده شد؛ بخش اول، داده های توسعه مدل (رخداد 21-18 ژانویه 2018) و بخش دوم، داده های تست و ارزیابی مدل. داده های هواشناسی نیز، با توجه به بازه زمانی مورد مطالعه، جمع آوری شد. پس از پیش پردازش داده ها و آماده کردن مشاهدات میدانی، ویژگی (ورودی شبکه عصبی مصنوعی) از داده های سنجنده MODIS، به روش پیشنهادی، تولید می شود. ازطریق شبکه عصبی مصنوعی، مدلی مناسب توسعه یافت که، بدین ترتیب، می توان گرد و غبار استخراج و پارامتر دید افقی را، هم زمان، برآورد کرد. خروجی مدل با خروجی شاخص NDDI مقایسه بصری شد. سپس، برای بررسی کارآیی روش پیشنهادی، مدل توسعه یافته با داده های مربوط به زمان دیگر تست و خروجی مدل با خروجی شاخص NDDI مقایسه بصری شد. در نهایت، به منظور نشان دادن نقاط قوت و ضعف روش پیشنهادی، ارزیابی دقت ازطریق مقایسه نتایج روش پیشنهادی و پارامتر دید افقی در ایستگاه های سینوپتیک انجام شد. میزان خطای کلی، به ترتیب، 10%، 10%، 15% و 10% درمورد پردازش تصاویر هجدهم ژانویه، نوزدهم ژانویه، بیستم ژانویه و 21ام ژانویه 2018 و 20% و 25% درمورد پردازش تصاویر 26ام ژانویه 2019 و 28ام اکتبر 2018 به دست آمد. با اتصال به پایگاه داده سازمان هواشناسی کشوری، روش پیشنهادی دارای قابلیت به کارگیری در سیستم خودکار استخراج گرد و غبار است.