Improving Infrared-Based Precipitation Retrieval Algorithms Using Multi-Spectral Satellite Imagery
Lingua: inglese
Editore: Springer, Berlin, Springer, 2016
- Brossura
- Nuovo
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Codice articolo 9783319363325
- Titolo
- Improving Infrared-Based Precipitation Retrieval Algorithms Using Multi-Spectral Satellite Imagery
- Autore
- Nasrin Nasrollahi
- Editore
- Springer, Berlin, Springer
- Anno di pubblicazione
- 2016
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3319363328
- ISBN 13
- 9783319363325
- Peso dell'articolo
- 154 grammi
- Dimensioni
- 235x155x5 mm
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.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
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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