Artificial neural network based microwave precipitation estimation using scattering index and polarization corrected temperature

C. Mahesh; Satya Prakash; V. Sathiyamoorthy; R.M. Gairola

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Artificial neural network based microwave precipitation estimation using scattering index and polarization corrected temperature

机译：基于人工神经网络的散射指数和极化校正温度的微波降水估计。

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An Artificial Neural Network (ANN) based technique is proposed for estimating precipitation over Indian land and oceanic regions [30° S - 40° N and 30° E - 120° E] using Scattering Index (SI) and Polarization Corrected Temperature (PCT) derived from Special Sensor Microwave Imager (SSM/I) measurements. This rainfall retrieval algorithm is designed to estimate rainfall using a combination of SSM/I and Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) Precipitation Radar (PR) measurements. For training the ANN, SI and PCT (which signify rain signatures in a better way) calculated from SSM/I brightness temperature are considered as inputs and Precipitation Radar (PR) rain rate as output. SI is computed using 19.35 GHz, 22.235 GHz and 85.5 GHz Vertical channels and PCT is computed using 85.5 GHz Vertical and Horizontal channels. Once the training is completed, the independent data sets (which were not included in the training) were used to test the performance of the network. Instantaneous precipitation estimates with independent test data sets are validated with PR surface rain rate measurements. The results are compared with precipitation estimated using power law based (ⅰ) global algorithm and (ⅱ) regional algorithm. Overall results show that ANN based present algorithm shows better agreement with PR rain rate. This study is aimed at developing a more accurate operational rainfall retrieval algorithm for Indo-French Megha-Tropiques Microwave Analysis and Detection of Rain and Atmospheric Structures (MADRAS) radiometer.

机译：提出了一种基于人工神经网络（ANN）的技术，该技术使用散射指数（SI）和极化校正温度（PCT）估算印度陆地和海洋区域[30°S-40°N和30°E-120°E]的降水。源自特殊传感器微波成像仪（SSM / I）的测量结果。该降雨检索算法旨在结合使用SSM / I和热带雨量测量任务（TRMM）降水雷达（PR）测量来估计降雨量。为了训练，从SSM / I亮度温度计算出的ANN，SI和PCT（以更好的方式表示降雨信号）被视为输入，而降水雷达（PR）降雨率被视为输出。 SI使用19.35 GHz，22.235 GHz和85.5 GHz垂直信道进行计算，而PCT使用85.5 GHz垂直和水平信道进行计算。培训完成后，将使用独立的数据集（培训中未包括）测试网络的性能。具有独立测试数据集的瞬时降水估计值可通过PR地面降雨率测量进行验证。将结果与使用基于幂定律的（ⅰ）全局算法和（ⅱ）区域算法估算的降水量进行比较。总体结果表明，基于ANN的现有算法与PR降雨率具有更好的一致性。这项研究的目的是为印度-法国的梅格-特罗波克斯微波分析和雨天和大气结构（MADRAS）辐射计的开发开发一种更准确的操作降雨检索算法。

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来源
《Atmospheric research》 |2011年第3期|p.358-364|共7页
作者
C. Mahesh; Satya Prakash; V. Sathiyamoorthy; R.M. Gairola;
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作者单位

Atmospheric and Oceanic Sciences Group, Space Applications Centre, ISRO, Ahmedabad 380 015, India;

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原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
rainfall; microwave; artificial neural network; scattering index; polarization corrected temperature;

机译：雨量;微波;人工神经网络;散射指数极化校正温度;

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