Neural Networks Technique for Filling Gaps in Satellite Measurements, Application to Ocean Color Observations
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- Año de publicación 2015
- Idioma Inglés
- Publicado por Revista VirtualPRO,
- Descripción
- Se presenta una técnica de redes neuronales (NN) para rellenar las lagunas de los datos satelitales, vinculando los campos de interés derivados de los satélites con otros satélites y observaciones físicas in situ. En este estudio se utilizan datos del "color del océano" (OC) obtenidos por satélite, ya que la variabilidad del OC está impulsada principalmente por procesos biológicos relacionados y correlacionados en relaciones complejas y no lineales con los procesos físicos de la parte superior del océano. En concreto, se utilizan los campos de clorofila-a del color del océano del conjunto de radiómetros infrarrojos de imágenes visibles (VIIRS) de la NOAA, así como las observaciones de la superficie del océano y de la parte superior del océano de la NOAA y de la NASA, que son firmas de la dinámica de la parte superior del océano. Se entrena una función de transferencia NN, utilizando datos globales de dos años (2012 y 2013), y se prueba con datos independientes de 2014. Para reducir el impacto del ruido en los datos y calcular un jacobiano de NN estable para los estudios de sensibilidad, se construye un conjunto de NN con diferentes pesos y se compara con una única NN. Se evalúa el impacto del periodo de entrenamiento de la NN en su capacidad de generalización. La técnica de NN proporciona un método preciso y computacionalmente barato para rellenar las lagunas en los campos de observación del color del océano por satélite y en las series temporales.
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Citación recomendada (normas APA)
- Hindawi Publishing Corporation, "Neural Networks Technique for Filling Gaps in Satellite Measurements, Application to Ocean Color Observations", -:Revista VirtualPRO,, 2015. Consultado en línea en la Biblioteca Digital de Bogotá (https://www.bibliotecadigitaldebogota.gov.co/resources/3436191/), el día 2024-05-18.