Registro:
| Documento: | Tesis de Grado |
| Título: | Estimación de precipitación en base a datos satelitales en infrarrojo utilizando redes neuronales |
| Autor: | González, Sergio Hernán |
| Editor: | Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales |
| Fecha de defensa: | 2022-03-30 |
| Fecha en portada: | 2022 |
| Grado Obtenido: | Grado |
| Título Obtenido: | Licenciado en Ciencias de la Atmósfera |
| Departamento Docente: | Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos |
| Director: | Ruiz, Juan José |
| Director Asistente: | Negri, Pablo Augusto |
| Jurado: | Salio, Paola Verónica; Galligani, Victoria Sol; Hobouchian, María Paula |
| Idioma: | Español |
| Formato: | PDF |
| Handle: |
http://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nATM000018_Gonzalez |
| PDF: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/download/seminario/seminario_nATM000018_Gonzalez.pdf |
| Registro: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/collection/seminario/document/seminario_nATM000018_Gonzalez |
| Ubicación: | Dep.ATM 000018 |
| Derechos de Acceso: | Esta obra puede ser leída, grabada y utilizada con fines de estudio, investigación y docencia. Es necesario el reconocimiento de autoría mediante la cita correspondiente. González, Sergio Hernán. (2022). Estimación de precipitación en base a datos satelitales en infrarrojo utilizando redes neuronales. (Tesis de Grado. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de http://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nATM000018_Gonzalez |
Resumen:
Observar la distribución espacial y temporal de la precipitación es un desafío científico y tecnológico a nivel internacional. En particular, nuestra región no posee la densidad de mediciones convencionales suficientes como para caracterizar adecuadamente la distribución de la precipitación. Este déficit es particularmente notorio en escalas de tiempo inferiores a la diaria. Esto limita el desarrollo de los sistemas de pronóstico a corto plazo y la calidad de los pronósticos hidrológicos entre otras cosas. El uso de sensores remotos (satélite y radar) ha mostrado excelentes resultados para la estimación de las tasas de precipitación. En esta tesis se ha desarrollado un modelo de estimación cuantitativa de precipitación a partir de información satelital utilizando redes neuronales. La red neuronal es alimentada con información de temperatura de brillo en el rango del infrarrojo provista por el satélite geoestacionario GOES-16 y entrenada contra las tasas de precipitación instantáneas estimadas a partir del radar a bordo del satélite de órbita baja GPM. En esta tésis se realizó una evaluación preliminar del modelo que muestra resultados alentadores y su potencial para ser utilizado como herramienta para la estimación de la tasa de precipitación en escalas de tiempo del orden de los 10 minutos. Se realizaron además estudios de sensibilidad que permitieron mostrar de qué manera se puede mejorar la precisión del modelo obtenidos a través de una adecuada selección de la arquitectura de la red y de cómo se puede modificar el entrenamiento a fin de mejorar la performance del modelo para eventos extremos de precipitación.
Citación:
---------- APA ----------
González, Sergio Hernán. (2022). Estimación de precipitación en base a datos satelitales en infrarrojo utilizando redes neuronales. (Tesis de Grado. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nATM000018_Gonzalez
---------- CHICAGO ----------
González, Sergio Hernán. "Estimación de precipitación en base a datos satelitales en infrarrojo utilizando redes neuronales". Tesis de Grado, Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, 2022.https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nATM000018_Gonzalez
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