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Improving Infrared-Based Precipitation Retrieval Algorithms Using Multi-Spectral Satellite Imagery (Springer Theses) - Tapa dura
Sinopsis
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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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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Improving Infrared-Based Precipitation Retrieval Algorithms Using Multi-Spectral Satellite Imagery (Publisher series: Springer Theses Recognizing Outstanding PH.D Research.)
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Springer 978-3-319-12080-5, Cham
ISBN 10: 3319120808
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[978-3-319-12080-5] 2015. (Hardcover) Fine, no dust jacket. 68pp. Black & white and color illustrations, tables, formulas, references. Publisher series: Springer Theses Recognizing Outstanding PH.D Research. (Science, Earth Sciences, Science). Nº de ref. del artículo: 159889
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Improving Infrared-Based Precipitation Retrieval Algorithms Using Multi-Spectral Satellite Imagery (Springer Theses)
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Improving Infrared-Based Precipitation Retrieval Algorithms Using Multi-Spectral Satellite Imagery
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Buch. Condición: 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. Nº de ref. del artículo: 9783319120805
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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Nominated by the University of California, Irvine, USA, as an outstanding Ph.D. thesisPresents data sets that reduce false rain signals in satellite precipitation measurementsProvides advances in the accuracy of satellite-based precipitatio. Nº de ref. del artículo: 4499189
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Improving Infrared-based Precipitation Retrieval Algorithms Using Multi-spectral Satellite Imagery
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Springer, Palgrave Macmillan Nov 2014, 2014
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. 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.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 92 pp. Englisch. Nº de ref. del artículo: 9783319120805
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