Improving Infrared-Based Precipitation Retrieval Algorithms Using Multi-Spectral Satellite Imagery - Couverture rigide
Synopsis
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.
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -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. 92 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783319120805
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