L'algorithme corrige les images de radar météo déformées par le Wi-Fi

Le radar météorologique joue un rôle crucial dans le contrôle du trafic aérien où les contrôleurs évaluent constamment la possibilité de tempêtes, de cisaillement du vent, le danger de givrage, etc. Pour acheminer les avions de la manière la plus sûre possible, ces images radar météo doivent être aussi claires et précises que possible.

Malheureusement, ce n'est pas toujours le cas. Les images radar météo sont souvent déformées par les reflets, les ombres, le fouillis au sol, les turbulences atmosphériques et de nombreuses autres sources de bruit. Et un problème particulier se pose dans les zones montagneuses, où il est difficile d'obtenir une couverture radar complète de la région.

L'un de ces endroits est l'espace aérien au-dessus de l'Autriche, un pays d'Europe centrale dominé par les Alpes. L'Autriche dispose de quatre radars météorologiques fixes, chacun avec une distance de fonctionnement de 225 km. En théorie, cela devrait fournir une couverture complète de ce pays relativement petit. Mais en pratique, les images présentent de nombreuses ombres, faux échos et autres bruits qui augmentent les problèmes d'interprétation.

Maintenant, Harald Ganster de Joanneum Research à Graz, en Autriche, et quelques amis disent qu'ils ont trouvé une solution. Ces gars-là ont travaillé sur un algorithme d'analyse d'image qui identifie automatiquement divers types d'interférences et les supprime, pixel par pixel.

Dans le même temps, il recherche les ombres dans les images là où le terrain empêche les échos liés aux conditions météorologiques d'atteindre le récepteur. Il comble alors les lacunes.

Les images radar météo sont plus sujettes à la distorsion que vous ne l'imaginez. Ganster et ses collaborateurs affirment que sur 8 928 images prises par une station radar en mai 2011, 2 713 montraient des interférences provenant de systèmes Wi-Fi à cinq GHz (un problème relativement nouveau et bien connu dans les milieux météorologiques). C'est plus de 30% des images.

L'amélioration des images radar météo est essentielle pour une prévision précise des phénomènes météorologiques et des conditions atmosphériques, ce qui est en outre un facteur essentiel dans le processus de travail des contrôleurs aériens, déclarent Ganster and co.

Leur approche repose sur les caractéristiques particulières des différents types d'interférences. Par exemple, le Wi-Fi apparaît dans les images radar sous la forme d'une ligne droite, comme dans le coin supérieur droit de l'image de droite ci-dessus.

Ganster et co ont développé un algorithme qui mappe toutes les lignes droites d'une image en lignes verticales, qui sont ensuite faciles à supprimer. Comme il n'y a pas de structures naturelles qui soient droites, du moins pas sur les images radar météo, cela supprime les interférences Wi-Fi avec une grande précision.

Dans le même temps, l'équipe a examiné la répartition de la pluie sur une année d'images (image de gauche ci-dessus). Cela révèle clairement les ombres radar où les appareils ne reçoivent aucune donnée.

Pour lutter contre cela, ils ont développé un algorithme qui comble les lacunes avec des valeurs météorologiquement raisonnables. Pour ce faire, ils examinent des images de la même région prises depuis l'espace par le satellite Meteosat de deuxième génération.

Ces images ne fournissent pas la même résolution ou les mêmes détails que le radar météorologique. Mais ils montrent s'il y a de grandes variations dans le temps dans les régions ombragées. L'algorithme comble alors les lacunes en s'assurant que la différence entre l'image radar et l'image satellite est minimisée.

Ganster et ses collaborateurs affirment que leur nouveau système est capable d'améliorer les images radar météo d'une manière météorologiquement raisonnable.

Il est actuellement évalué par le contrôle aérien autrichien où les contrôleurs peuvent examiner les images avant et après et donner leur avis sur l'utilité des images modifiées.

Cela devrait permettre aux contrôleurs d'améliorer leurs prévisions en temps quasi réel. L'amélioration des prévisions aura à son tour des effets significatifs sur la sécurité de l'aviation, déclarent Ganster and co.

Pas mal!

Réf : arxiv.org/abs/1404.6351 : Amélioration du radar météorologique par fusion et classification

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