潇洒的雪(片)

生长在英格兰西北部,这是罕见的,我们的冬天产生足够的雪适应短暂的打雪仗,堆雪人。然而,每当我有幸见证第一片开始下降,我的内心充满了激动、期待和希望的沉重的积雪。

犹他大学的一组研究人员在美国已经分享的美丽与公众飘落的雪花,邀请他们来仔细看看个人片以科学的名义。

下雪的照片

凯尔惠誉开始雪花ID项目与同事同时攻读博士学位的一部分erosol-cloud-climate系统集团在犹他州(由顾问蒂姆·加勒特教授大气科学学系)。

我使用的数据集是几十万,我认为甚至超过一百万个摄像系统的图片,我的导师了,”惠誉解释道。

雪花的图像问题,每个由一个多角度雪花相机安装由美国能源部在阿拉斯加北坡。设计这专业相机自动拍照的雪从三个不同的角度在高分辨率和快速曝光,从而产生大量的图像数据进行分析的科学家。

图像不仅是美丽的。分析特征,如大小、形状和密度的雪花提供信息,使准确预测恶劣天气和全球气候变化”。我们有一个不错的身体告诉我们几十年来的研究有一个很明显的温度之间的关系云计算和云中的过度饱和,”惠誉说。

例如,雪花,尤其复杂,或者是惠誉描述他们的理想的雪花…你倾向于看到的艺术画廊和摄影收藏”通常生长在过饱和环境。同样的,温度也影响雪花的形状。

”在一个温度范围内,你往往会得到更多的长,圆柱型形状,然后在另一个温度范围内你会得到广泛,平板型形状,但所有基于六边形,是整洁的,”惠誉说。

耕作通过数据

'我们有这些图片,所有的数据都来自于这些图片,我们想从这些图像中提取一些微观物理学的信息,”惠誉说。”我开始评估不同的机器学习模型,看看哪一个会与这些雪花图片效果最好。

团队意识到潜在的参与公民科学家们可以学习更多关于雪花在构建一个健壮的数据集,可以用来教计算机自动分析图像。该项目是托管在公民科学平台动物,接近60000由志愿者进行了分类。

”也成为一个科学的推广项目,因为我们开始通过美国宇航局教育宣传办公室工作…和一些学校在纽约地区,”惠誉说。老师做一个教训雪花基础和雪花长之类的东西,然后学生将所学和在动物实际上实践分类雪花…应用他们所学到的。”

新数据下降

惠誉已经完成了他的博士学位,现在是大气科学助理教授在空军理工学院的代顿,俄亥俄州,但整体团队共享雪花ID是希望继续保持这个项目一旦克服一些技术挑战。

我们计划有这些后续发射,我们从其他地方带来更多的数据,”惠誉说。“我们遇到的挑战是,我们建立了预处理某种方式为初始数据集,但(数据)真的变化不同的位置,你知道,它是如何格式化和一切。所以,我认为蒂姆(Garrett)有一个学生,他的工作(预处理)更一般的,这样我们可以接收相机数据从所有这些不同的位置,把它在动物”。

工作的机会与公民科学家丰富了惠誉和团队。“很有趣在将军参与学生和公民对这项工作感兴趣,”他的股票。”,我认为人们——科学家和公民科学家——就像看这些图片。这是有趣的看到所有这些不同的雪花图片,尤其是在如此高的分辨率。