Determinación de Tasa de Precipitación a partir de datos ATMS mediante un algoritmo basado en Redes Neuronales Artificiales
En este trabajo, se presenta un algoritmo para estimación de tasa de precipitación a partir de datos provenientes del sensor ATMS a bordo de la plataforma espacial Suomi-NPP. El algoritmo aprovecha la capacidad de penetración en las nubes asociada a las microodas pasivas, así como también la sensibi...
Main Author: | |
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Format: | masterThesis |
Language: | spa |
Published: |
2019
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Online Access: | http://hdl.handle.net/11086/11523 |
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author | Muñoz Rios, Erith Alexander |
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collection | Repositorio Digital Universitario |
description | En este trabajo, se presenta un algoritmo para estimación de tasa de precipitación a partir de datos provenientes del sensor ATMS a bordo de la plataforma espacial Suomi-NPP. El algoritmo aprovecha la capacidad de penetración en las nubes asociada a las microodas pasivas, así como también la sensibilidad ante precipitaciones, cristales de hielo y nubes de agua precipitable, mediante el entrenamiento de redes neuronales. Con este fin se entrenan 4 redes neuronales, 2 para tierra y 2 para océano, de las cuales 1 corresponde a periodo de verano y la otra a invierno respectivamente, haciendo uso de datos simulados para los 22 canales que conforman el sensor ATMS. El algoritmo demuestra alto potencial para reproducir patrones de precipitación, así como una capacidad satisfactoria para la estimación de la magnitud de tasa de precipitación. |
format | masterThesis |
id | rdu-unc.11523 |
institution | Universidad Nacional de Cordoba |
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publishDate | 2019 |
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spelling | rdu-unc.115232020-06-01T21:00:42Z Determinación de Tasa de Precipitación a partir de datos ATMS mediante un algoritmo basado en Redes Neuronales Artificiales Muñoz Rios, Erith Alexander Di Paola, Francesco Lanfri, Mario Alberto Microondas Pasivas Estimación de Precipitación Teledetección de la Atmótfera Redes Neuronales Suomi-NPP Sensor ATMS En este trabajo, se presenta un algoritmo para estimación de tasa de precipitación a partir de datos provenientes del sensor ATMS a bordo de la plataforma espacial Suomi-NPP. El algoritmo aprovecha la capacidad de penetración en las nubes asociada a las microodas pasivas, así como también la sensibilidad ante precipitaciones, cristales de hielo y nubes de agua precipitable, mediante el entrenamiento de redes neuronales. Con este fin se entrenan 4 redes neuronales, 2 para tierra y 2 para océano, de las cuales 1 corresponde a periodo de verano y la otra a invierno respectivamente, haciendo uso de datos simulados para los 22 canales que conforman el sensor ATMS. El algoritmo demuestra alto potencial para reproducir patrones de precipitación, así como una capacidad satisfactoria para la estimación de la magnitud de tasa de precipitación. 2019-05-23T17:29:24Z 2019-05-23T17:29:24Z 2014-03-21 masterThesis http://hdl.handle.net/11086/11523 spa Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ |
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