Registro:
| Documento: | Tesis de Grado |
| Título: | Vision Transformers para estimación de precipitación a partir de datos satelitales |
| Autor: | Muñoz, Tobias |
| Editor: | Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales |
| Publicación en la web: | 2025-08-04 |
| Fecha de defensa: | 2024-12-20 |
| Fecha en portada: | 2024 |
| Grado Obtenido: | Grado |
| Título Obtenido: | Licenciado en Ciencias de Datos |
| Departamento Docente: | Departamento de Computación |
| Director: | Ruiz, Juan José |
| Director Asistente: | Negri, Pablo Augusto; González, Sergio Hernán |
| Jurado: | Salio, Paola Verónica |
| Idioma: | Español |
| Formato: | PDF |
| Handle: |
http://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nDAT000006_Munoz |
| PDF: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/download/seminario/seminario_nDAT000006_Munoz.pdf |
| Registro: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/collection/seminario/document/seminario_nDAT000006_Munoz |
| Ubicación: | Dep.DAT 000006 |
| 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. Muñoz, Tobias. (2024). Vision Transformers para estimación de precipitación a partir de datos satelitales. (Tesis de Grado. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de http://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nDAT000006_Munoz |
Resumen:
Los fenómenos meteorológicos de alto impacto social como las tormentas intensas, generan daños a la población humana y cuantiosas pérdidas materiales todos los años. En el Servicio Meteorológico Nacional (SMN) se desarrollan técnicas para mejorar el pronóstico a corto plazo (horas a días) de dichos fenómenos con el objetivo final de proteger a la población y sus bienes. Entre las herramientas que se utilizan habitualmente para el pronóstico de eventos extremos que puedan tener un impacto negativo en la sociedad, se cuentan el monitoreo con sensores remotos como los radares y satélites meteorológicos y las simulaciones numéricas que permiten anticipar a futuro la evolución de la atmósfera. En esta tesis se llevó a cabo el desarrollo de un modelo de estimación cuantitativa de la precipitación a partir de información satelital utilizando la arquitectura de Vision Transformer (ViT). El ViT se alimenta con la estimación de precipitación en superficie del producto RRQPE (Rainfall Rate and Quantitative Precipitation Estimation) provenientes del sensor ABI (Advanced Baseline Imager) a bordo del satélite geostacionario GOES-16 (Geostationary Operational Environmental Satellites). Se entrena con las tasas de precipitación instantáneas estimadas a partir del radar DPR (Dual-frequency Polarization Radar) a bordo del satélite de orbita baja GPM (Global Precipitation Measurement Mission). Los resultados obtenidos son alentadores y se demuestra el potencial de los Vision Transformer para ser utilizados como herramienta para la estimación de tasa de precipitación en escalas de tiempo del orden de los 10 minutos. A su vez, se compara con una arquitectura U-Net, con la cual se obtienen resultados similares en cuanto a las métricas pero demostrando mejores resultados en la visualización de la estimación de precipitación.
Citación:
---------- APA ----------
Muñoz, Tobias. (2024). Vision Transformers para estimación de precipitación a partir de datos satelitales. (Tesis de Grado. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nDAT000006_Munoz
---------- CHICAGO ----------
Muñoz, Tobias. "Vision Transformers para estimación de precipitación a partir de datos satelitales". Tesis de Grado, Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, 2024.https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nDAT000006_Munoz
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