Satelitsko osmatranje i duboko učenje za predviđanje aerosola - Mirkov, Nikola S.; Radivojević, Dušan S.; Lazović, Ivan M.; Ramadani, Uzahir R.; Nikezić, Dušan P. (Vojnotehnički glasnik / Military Technical Courier, 2023)
Uvod: Izložena je unapređena metoda koja uključuje Nasine satelitske snimke sa najnovijim modelom dubokog učenja koji se odnosi na problem predviđanja prostorno-vremenskih signala. Informacija o aerosolima sa satelitskih snimaka je vrlo značajna za predviđanje disperzije čestica u atmosferi i prenosa virusa COVID-19. Ulazni podaci MODAL2_E_AER_OD predstavljaju globalni AOT za osam dana sa Terra/MODIS. Algoritam mašinskog učenja je sačinjen od kompozitnih neuronskih slojeva Con-vLSTM2D u biblioteci Keras. Dobijeni rezultati su upoređeni sa novim modelom CNN LSTM. Metode: Proračunske metode mašinskog učenja, veštačke neuronske mreže, duboko učenje. Rezultati: Rezultati prikazuju globalno predviđanje optičke debljine aerosola sa digitalnim satelitskim snimcima koji su korišćeni kao ulazni podaci. Zaključak: Pokazano je da je razvijeni model ConvLSTM pogodan za globalno predviđanje atmo-sferske debljine aerosola, kao i za prenos atmosferskih čestica i virusa COVID-19.