文献

J-GLOBAL ID：201702280013043727   整理番号：17A1776894

衛星搭載及び地上レーダからの降雨推定のための機械学習システム【Powered by NICT】

A machine learning system for rainfall estimation from spaceborne and ground radars

著者 (3件)： Chandrasekar V. (Colorado State University, Fort Collins, Colorado, USA) ,  Tan Haiming (Colorado State University, Fort Collins, Colorado, USA) ,  Chen Haonan (Colorado State University, Fort Collins, Colorado, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： URSI GASS  ページ： 1-2  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： (TRMM)熱帯降雨観測衛星で測定した降雨降水レーダ(PR)は,熱帯地域の降水量分布を研究するために重要である。TRMM/PRの地上検証は困難である地上センサシステムは,分解能,スケール,アスペクトおよびセンシング環境の観点におけるTRMM PRとは異なる特性を有しているからである。本論文では,雨量計データを用いた,続いてTRMM PRを訓練するために訓練された地上レーダ降雨推定を用いた降雨推定のための地上レーダを訓練するための機械学習システムを提案した。このシステムは地上ゲージ測定と地上レーダ観測の間の関係を構築し,降雨推定のためのTRMM/PR観測にこの関係を伝達できる。メルボルン,フロリダから採集された雨量計,地上レーダと衛星データを立証目的のために使用されている。この新しいシステムで得られた降雨推定生成物はTRMM標準製品,新しい機械学習システムによってもたらされる改善を示すと比較した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *降雨 ,  雨量計 ,  *機械学習 ,  分解能 ,  熱帯 ,  *レーダ ,  フロリダ州 ,  降水分布
準シソーラス用語： 衛星データ ,  メルボルン ,  レーダ観測 ,  センサシステム ,  TRMM/PR ,  降雨レーダ ,  *降雨推定 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 気象学一般  (DC05010D)

タイトルに関連する用語 (5件)： 衛星搭載 ,  地上 ,  レーダ ,  降雨推定 ,  機械学習