Improving Infrared-Based Precipitation Retrieval Algorithms Using Multi-Spectral Satellite Imagery - Nasrollahi, Nasrin
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Avis sur Improving Infrared - Based Precipitation Retrieval Algorithms Using Multi - Spectral Satellite Imagery Format Relié - Livre Physique - Chimie
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Présentation Improving Infrared - Based Precipitation Retrieval Algorithms Using Multi - Spectral Satellite Imagery Format Relié
- Livre Physique - Chimie
Résumé :
This thesis transforms satellite precipitation estimation through the integration of a multi-sensor, multi-channel approach to current precipitation estimation algorithms, and provides more accurate readings of precipitation data from space. Using satellite data to estimate precipitation from space overcomes the limitation of ground-based observations in terms of availability over remote areas and oceans as well as spatial coverage. However, the accuracy of satellite-based estimates still need to be improved. The approach introduced in this thesis takes advantage of the recent NASA satellites in observing clouds and precipitation. In addition, machine-learning techniques are also employed to make the best use of remotely-sensed big data. The results provide a significant improvement in detecting non-precipitating areas and reducing false identification of precipitation.
Sommaire:
Introduction to the Current States of Satellite Precipitation Products.- False Alarm in Satellite Precipitation Data.- Satellite Observations.- Reducing False Rain in Satellite Precipitation Products Using CloudSat Cloud Classification Maps and MODIS Multi-Spectral Images.- Integration of CloudSat Precipitation Profile in Reduction of False Rain.- Cloud Classification and its Application in Reducing False Rain.- Summary and Conclusions.
Détails de conformité du produit
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