Computer vision approach to air pollution prediction using multimodal data

Abstract

Climate change is one of the hardest problems humanity will have to face in the next century. Data analysis and computer vision are two powerful tools that can help us perform tasks that would usually take more time on and resources to finish. One of these tasks is the prediction of air quality, a task that by the moment needs the help of specialized equipment. Pollutants can interact with natural cloud formation process in higher layers of the atmosphere. The goal of this project is to create a method able to capture changes in clouds due to different pollutant concentrations in order to use image data, alongside meteorological data of the area to predict the concentration of certain pollutants in the atmosphere. The propose method achieves satisfcatory results on the created database IAMDFAPP.El canvi climàtic és un dels problemes més durs que al que la humanitat haura de fer front el proper segle. L’anàlisi de dades i la visió per ordinador són dues eines poderoses que ens poden ajudar a realitzar tasques que solen requerir més temps i recursos per acabar. Una d’aquestes tasques és la predicció de la qualitat de l’aire, tasca que de moment necessita l’ajut d’equips especialitzats. Els contaminants poden interactuar amb el procés natural de formació del núvols en les capes superiors de l’atmosfera. L’objectiu d’aquest projecte és crear un mètode capaç de capturar els canvis en els núvols a causa de diferents concentracions de contaminants per tal d’utilitzar imatges, juntament amb les dades meteorològiques de la zona per predir la concentració de certs contaminants a l’atmosfera. El mètode proposat aconsegueix resultats satisfactoris a la base de dades creada IAMDFAPP.