Improving Infrared-Based Precipitation Retrieval Algorithms Using Multi-Spectral Satellite Imagery

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...
Ausführliche Beschreibung

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Autor*in:	Nasrollahi, Nasrin [verfasserIn]

Format:	E-Book
Sprache:	Englisch

Erschienen:	Cham: Springer ; 2015

Schlagwörter:	Geography Physical geography Earth Sciences Atmospheric sciences. Geophysics. Meteorology. Environmental sciences.

Umfang:	Online-Ressource (XXI, 68 p. 41 illus., 38 illus. in color, online resource)

Weitere Ausgabe:	Erscheint auch als Druck-Ausgabe Nasrollahi, Nasrin: Improving infrared-based precipitation retrieval algorithms using multi-spectral satellite imagery - Cham : Springer, 2015

Reihe:	Springer Theses, Recognizing Outstanding Ph.D. Research SpringerLink ; Bücher Springer eBook Collection ; Earth and Environmental Science

Links:	Link aufrufen Volltext Cover
ISBN:	978-3-319-12081-2

DOI / URN:	10.1007/978-3-319-12081-2

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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 Geography Physical geography Earth Sciences Atmospheric sciences. Geophysics. Meteorology. Environmental sciences. 9783319120805 Erscheint auch als Druck-Ausgabe Nasrollahi, Nasrin Improving infrared-based precipitation retrieval algorithms using multi-spectral satellite imagery Cham : Springer, 2015 XXI, 68 S. (DE-627)1613107099 (DE-576)425376044 9783319120805 https://doi.org/10.1007/978-3-319-12081-2 X:SPRINGER Verlag lizenzpflichtig Volltext https://swbplus.bsz-bw.de/bsz420333703cov.jpg V:DE-576 X:springer image/jpeg 20150223173149 Cover (DE-627)807024023 ZDB-2-EES 2015 ZDB-2-SEB ZDB-2-SXEE 2015 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_62 ISIL_DE-28 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_285 ISIL_DE-517 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_381 ISIL_DE-Ki130 GBV_ILN_2011 ISIL_DE-16 GBV_ILN_2014 ISIL_DE-90 GBV_ILN_2015 ISIL_DE-93 GBV_ILN_2017 ISIL_DE-576 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2148 ISIL_DE-950 BO 045F 551.5 60 01 0705 1512879770 SpringerLink Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. 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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 Geography Physical geography Earth Sciences Atmospheric sciences. Geophysics. Meteorology. Environmental sciences. 9783319120805 Erscheint auch als Druck-Ausgabe Nasrollahi, Nasrin Improving infrared-based precipitation retrieval algorithms using multi-spectral satellite imagery Cham : Springer, 2015 XXI, 68 S. (DE-627)1613107099 (DE-576)425376044 9783319120805 https://doi.org/10.1007/978-3-319-12081-2 X:SPRINGER Verlag lizenzpflichtig Volltext https://swbplus.bsz-bw.de/bsz420333703cov.jpg V:DE-576 X:springer image/jpeg 20150223173149 Cover (DE-627)807024023 ZDB-2-EES 2015 ZDB-2-SEB ZDB-2-SXEE 2015 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_62 ISIL_DE-28 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_285 ISIL_DE-517 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_381 ISIL_DE-Ki130 GBV_ILN_2011 ISIL_DE-16 GBV_ILN_2014 ISIL_DE-90 GBV_ILN_2015 ISIL_DE-93 GBV_ILN_2017 ISIL_DE-576 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2148 ISIL_DE-950 BO 045F 551.5 60 01 0705 1512879770 SpringerLink Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. 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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</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Geography</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Physical geography</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Earth Sciences</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Atmospheric sciences.</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Geophysics.</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Meteorology.</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Environmental sciences.</subfield></datafield><datafield tag="776" ind1="1" ind2=" "><subfield code="z">9783319120805</subfield></datafield><datafield tag="776" ind1="0" ind2="8"><subfield code="i">Erscheint auch 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Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots.</subfield><subfield code="k">Nur für Angehörige der HSU: Volltextzugang von außerhalb des Campus mit Anmeldung über Shibboleth mit Ihrer Bibliothekskennung</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">02-12-14</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">62</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0028</subfield><subfield code="b">1520790031</subfield><subfield code="h">OLR-EES</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. 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abstract	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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abstract_unstemmed	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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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</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Geography</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Physical geography</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Earth Sciences</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Atmospheric sciences.</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Geophysics.</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Meteorology.</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Environmental sciences.</subfield></datafield><datafield tag="776" ind1="1" ind2=" "><subfield code="z">9783319120805</subfield></datafield><datafield tag="776" ind1="0" ind2="8"><subfield code="i">Erscheint auch 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