title: Satellite-based remote sensing of rainfall in areas with sparse gauge networks and complex topography
title: Satellitenbasierte Fernerkundung von Niederschlägen in Gebieten mit wenigen Messnetzen und komplexer Topografie
titleType: AlternativeTitle
Creators: name: Turini, Nazli
Publisher: name: Philipps-Universität Marburg
Year: 2022
Subjects: Geography &amp; travel
Geografie, Reisen

description: Rainfall is an essential parameter in the analysis and research of water resource management. However, the complexity of rainfall combined with the uneven distribution of ground-based gauges and radar in developing countries’ mountainous and semi-arid areas limits its investigation. In this context, satellite-based rainfall products provide area-wide precipitation observations with a high spatio-temporal resolution, engaging them in hydrological management in ungauged basins. Therefore, in this study, I investigated method to establish a satellite-based rainfall algorithm for ungauged basins. The algorithm combines the new Integrated Multi-SatEllite Retrieval for the Global Precipitation Measurement (GPM) (IMERG) rainfall products and second-generation geostationary orbit (GEO) systems developing rainfall retrieval techniques with the high spatio-temporal resolution using machine learning algorithms. For the first step, microwave satellite and Meteosat Second Generation Spinning Enhanced Visible and Infrared Imager (MSG SEVIRI) data for Iran were collected to develop a regionally based new rainfall retrieval technique. The method used geostationary multispectral infrared (IR) data to train Random forest (RF) models. I employed the microwave (MW) rainfall information from the IMERG as a reference for RF training. The rainfall area was delineated in the first step, followed by rainfall rate assignment. The validation results showed the new technique’s reliable performance in both rain area delineation and rain estimate, particularly when compared to IR-only IMERG. Multispectral IR data improves rainfall retrieval compared with one single band. In the next step, I investigated the applicability of the developed algorithm in Ecuador with different orography and rainfall regimes compared to Iran. For this aim, I used the Geostationary Operational Environmental Satellite-16 (GOES-16) as the GEO satellite, which covers Ecuador at a suitable angle. The feature selection and algorithm tuning were performed to regionalize the models for Ecuador. The validation results show the reliable performance of the method in both rain area delineation and rain estimation in Ecuador. The results proved the suitability of the developed algorithm with different GEO systems and in different regions. Some inaccuracies at the Andes’ high elevation were evident after the spatial analysis of the validation indices. Evaluating the validation results against a high spatio-temporal radar network showed that the developed algorithm has difficulty capturing drizzles and extreme events dominant in the Andes’ high elevations and needs improvement. In summary, this research presents a new satellite-based technique for rainfall retrieval in a high spatio-temporal resolution for ungauged regions, which can be applied in parts of the world with different rainfall regimes. This findings could be used by planners and water managers regardless of the availability of rain gauges at ground. Furthermore, the research showed, for the very first time, the advantage of using the new generation of GEO satellite combined with microwave satellites integrated in GPM IMERG for estimating rainfall.
description: Der Niederschlag ist ein wesentlicher Parameter bei der Analyse und Erforschung der Bewirtschaftung von Wasserressourcen. Die Komplexität des Niederschlags in Verbindung mit der ungleichmäßigen Verteilung von bodengestützten Messgeräten und Radar in den gebirgigen und halbtrockenen Gebieten von Entwicklungsländern schränkt jedoch seine Untersuchung ein. In diesem Zusammenhang liefern satellitengestützte Produkte flächendeckende Niederschlagsbeobachtungen mit einer hohen räumlich-zeitlichen Auflösung, die für das hydrologische Management in nicht beprobten Einzugsgebieten eingesetzt werden können. Daher konzentriert sich die vorliegende Untersuchung auf die Erstellung eines satellitengestützten Niederschlagsalgorithmus für nicht beprobte Einzugsgebiete. Die neuen IMERG (Integrated Multi-SatEllite Retrieval for Global Precipitation Measurement (GPM)) Satellitenprodukte werden mit geostationären Orbit-Systemen (GEO) der zweiten Generation mittels Algorithmen des maschinellen Lernens zur Niederschlagsermittlung mit hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung kombiniert. In einem ersten Schritt wurden Mikrowellensatelliten- und Meteosat-Daten der zweiten Generation des Spinning Enhanced Visible and Infrared Imager (MSG SEVIRI) für den Iran gesammelt, um eine neue, regional basierte Methode zur Niederschlagsermittlung zu entwickeln. Die Methode verwendete geostationäre multispektrale Infrarotdaten (IR), um Random-Forest-Modelle (RF) zu trainieren. Als Referenz für das RF-Training wurden Mikrowellen-Niederschlagsdaten (MW) des IMERG verwendet. Im ersten Schritt wurde das Niederschlagsgebiet abgegrenzt, gefolgt von der Zuordnung der Niederschlagsmenge. Die Validierungsergebnisse zeigen, dass die neue Technik sowohl bei der Abgrenzung des Niederschlagsgebiets als auch bei der Niederschlagsschätzung zuverlässig funktioniert, insbesondere im Vergleich zum IR-only IMERG. Multispektrale IR-Daten verbessern die Niederschlagsermittlung im Vergleich zu einem einzelnen Band. Im nächsten Schritt wurde die Anwendbarkeit des entwickelten Algorithmus in Ecuador untersucht, das sich in Bezug auf die Orographie und das Niederschlagssystem vom Iran unterscheidet. Zu diesem Zweck wurde der Geostationary Operational Environmental Satellite-16 (GOES-16) als GEO-Satellit verwendet, der Ecuador in einem geeigneten Winkel abdeckt. Die Auswahl der Features und das Tuning des Algorithmus wurden durchgeführt, um die Modelle für Ecuador zu regionalisieren. Die Validierungsergebnisse zeigen die zuverlässige Leistung der Methode sowohl bei der Abgrenzung von Regengebieten als auch bei der Schätzung der Niederschlagsmenge in Ecuador. Die Ergebnisse belegen die Eignung des entwickelten Algorithmus für verschiedene GEO-Systeme und verschiedene Regionen. Nach der räumlichen Analyse der Validierungsindizes wurden einige Ungenauigkeiten in denhohen Lagen der Anden deutlich. Die Auswertung der Validierungsergebnisse anhand eines räumlich-zeitlichen Radarnetzes zeigt, dass der entwickelte Algorithmus Schwierigkeiten bei der Erfassung von Nieselregen und extremen Wetterereignissen hat, die in den hohen Lagen der Anden vorherrschen, und dahingehend verbessert werden muss. Diese Forschungsarbeit stellt ein neues satellitengestütztes Verfahren zur Niederschlagsermittlung mit hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung vor, das auf Regionen ohne Bodenstationsmessungen und unterschiedliche Niederschlagsregime angewendet werden kann. Dieser Algorithmuskann von Planungs- und Wasserwirtschaftsämtern oder anderen einschlägigen Einrichtungen unabhängig von der Verfügbarkeit von Regenmessern am Boden genutzt werden. Darüber hinaus zeigte die Untersuchung zum ersten Mal den Vorteil der Nutzung der neuen Generation von GEO-Satelliten in Kombination mit den in IMERG integrierten Mikrowellensatelliten für die Bewertung der Niederschlagsmenge.