Retrieval of Total Perceptible Water (TPW) From NOAA -16 Satellite Data over Land
سال انتشار: 1390
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,578
فایل این مقاله در 9 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
SASTECH05_094
تاریخ نمایه سازی: 22 مرداد 1391
چکیده مقاله:
Radiance measurements from satellites offer the opportunity to retrieve atmospheric variables at much higher spatial resolution than is presently afforded by in situ measurements (e.g., radiosondes). However, the accuracy of these retrievals is crucial to their usefulness, and the ill-posed nature of the problem precludes a straight forward solution. In this paper, an inversion neural network method has been investigated to retrieve Total Perceptible water (TPW), over Iran, from Advanced Microwave Sounding Unit-B (AMSU-B) measurements on NOAA-16 satellite. Because this satellite passes over Iran at approximately the radiosonde launch times, 0000 GMT, collocated radiosonde data were available for training and comparison with the satellite brightness temperature. The collocated radiosonde observations, at 00.00 GMT, and AMSU-B data during 2003 – 2007 are employed to build the neural network training and testing data sets. Overall 1250 days of collocated AMSU-B and radiosonde data were matched in this period. The Root Mean Square Error (RMSE) of TPW retrieved with neural network algorithm is about 3.45 mm and mean bias of 0.86 for entire sounding over Iran land. The RMS errors of the TPW retrieved with the trained neural network are compared with the errors from the multi-linear regression method. It is show that the neural network - based algorithm can provide much better results in the experimental region in all weather conditions
کلیدواژه ها:
نویسندگان
A Gheiby
University of Hormozgan
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :