title: A machine learning based 24-h-technique for an area-wide rainfall retrieval using MSG SEVIRI data over Central Europe
title: Auf einem maschinellen Lernansatz basierende 24-Stunden-Technik für ein Verfahren zur flächenhaften Erfassung des Niederschlags unter Verwendung von MSG SEVIRI Daten in Mitteleuropa
Creators: name: Kühnlein, Meike
Publisher: name: Philipps-Universität Marburg
Year: 2014
Subjects: Meteosat-8 SEVIRI
Wolkeneigenschaften
Precipitation
Niederschlag
Cloud properties
Angewandte Geographie
Clouds
Random forests
Satellitenfernerkundung
Maschinelles Lernverfahren
Wolken
Geowissenschaften
Satellite remote sensing
Maschine learning

description: Das Ziel der vorliegenden Arbeit
      war die Entwicklung einer neuen 24-Stunden-Methode zur
      prozessbasierten und quantitativen Niederschlagserfassung,
      basierend auf MSG SEVIRI Daten und dem maschinellen
      Lernverfahren Random Forest. Der Fokus lag dabei auf
      Niederschlagsprozessen im Zusammenhang mit außertropischen
      Zyklonen in den Mittelbreiten. Die dafür notwendigen
      Algorithmen und Ansätze wurden in den folgenden
      Arbeitspaketen erfolgreich umgesetzt: (WP1) Das ursprünglich
      für Terra MODIS implementierte Verfahren zur Ableitung von
      Wolkeneigenschaften SLALOM wurde an die spezifischen
      Anforderungen des SEVIRI Systems angepasst und erfolgreich
      übertragen. In einer umfangreichen Validierungsstudie wurden
      die mit Hilfe von SLALOM abgeleiteten Wolkeneigenschaften
      effektiver Wolkenradius und optische Wolkendicke mit dem NASA
      MODIS Wolkenprodukt (MODIS 06) sowie dem optische Wolkendicke
      Produkt (2B-Tau) von CloudSat verglichen. Die Eignung von
      SLALOM konnte für eine Region im Nordatlantik sowie über dem
      europäischen Kontinent gezeigt werden (Kapitel 3). Die
      abgeleiteten Wolkenparameter dienten als Basis für eine
      verbesserte Niederschlagserfassung in den Arbeitspaketen WP2
      und WP3. (WP2) Ein neues Verfahren für die Zuweisung von
      Niederschlagsraten wurde für MSG SEVIRI entwickelt. Hierbei
      diente das maschinelle Lernverfahren Random Forest als
      grundlegender Vorhersagealgorithmus. Basierend auf den
      dominierenden Niederschlagsprozessen in Verbindung mit
      außertropischen Zyklonen erfolgte die Zuweisung der
      Niederschlagsraten durch einzelne RF Modelle für bereits
      identifizierte advektiv-stratiforme und konvektive
      Regenflächen. Die Identifikation der Flächen erfolgte mit
      Hilfe von Radardaten. Als Prediktorvariablen für die RF
      Modelle wurden satellitenbasierte Informationen über die
      Wolkenhöhe, Wolkenoberflächentemperatur, Wolkenphase und
      Wolkenwasserweg herangezogen. Entsprechend der
      unterschiedlichen Beleuchtungsbedingungen (Tag, Dämmerung und
      Nacht) wurde eine passende Auswahl an SEVIRI Spektralkanälen
      gewählt. Die Entwicklung erfolgte in drei Schritten: Als
      erstes wurde eine intensive Studie zur Anpassung der
      einzelnen RF Modelle durchgeführt um die Modellparameter
      individuell anzupassen. Unter der Verwendung dieser
      Modellparamter erfolgte im nächsten Schritt das Training der
      RF Modelle. Diese RF Modelle wurden dann für die Zuweisung
      der Niederschlagsraten für unabhängige Validierungsdatensätze
      verwendet und die Ergebnisse gegen Niederschlagsraten des
      radarbasierten RADOLAN RW Produkts des Deutschen
      Wetterdienstes verglichen. Die hervorragenden
      Validierungsergebnisse zu allen Tageszeiten bestätigten die
      Eignung von Random Forest als Tool für die Ableitung der
      Niederschlagsraten von MSG SEVIRI Daten (Kapitel 4). (WP3)
      Ein neues Niederschlagsverfahren das gleichermaßen am Tage,
      zur Dämmerung und nachts anwendbar ist, wurde für MSG SEVIRI
      entwickelt. Ziel des Verfahrens ist es Niederschlagsraten für
      Niederschlagsereignisse in Verbindung mit außertropischen
      Zyklonen in den Mittelbreiten kontinuierlich zu bestimmen, so
      dass eine 24 Stunden Vorhersage erzielt wird. Basierend auf
      den dominanten Niederschlagsprozessen besteht das
      vorgestellte Verfahren aus drei Schritten, die mit Hilfe
      individueller Random Forest Modelle nacheinander ausgeführt
      werden: (i) Identifikation regnender Wolkenbereiche. (ii)
      Aufteilung dieser Wolkenbereiche in konvektiv und
      advektiv-stratiform dominierte Wolkenbereiche. (iii)
      Prozessbasierte Zuweisung der Niederschlagsraten. Wie bereits
      in WP2 wird der Zusammenhang zwischen satellitenbasierten
      Informationen überWolkenhöhe, Wolkenoberflächentemperatur,
      Wolkenphase und Wolkenwasserweg zur Ableitung der
      Niederschlagsinformationen verwendet und entsprechend der
      Beleuchtungsbedingungen eine passende Auswahl an
      Prediktorvariablen als Inputvariablen für die Random Forest
      Modelle gewählt (Kapitel 5). Das neu entwickelte
      Niederschlagsverfahren wurde mit Hilfe des radargestützten
      RADOLAN RW Produkts im Rahmen einer umfangreichen Studie über
      Deutschland validiert. Die Ergebnisse der Validierungsstudie
      zeigten eine überzeugende Performanz der neuen Technik sowohl
      hinsichtlich der identifizierten Niederschlagsfläche, der
      differenzierten Niederschlagsprozesse sowie der abgeleiteten
      Niederschlagsraten zu allen Tageszeiten. Dies ermöglicht die
      Beobachtung und Erfassung des Niederschlags 24 Stunden am
      Tag. Hervorzuheben sind an dieser Stelle die Anwendbarkeit
      während der Dämmerung sowie die guten
      Niederschlagsvorhersagen auf stündlicher Basis. Damit wurde
      ein Ansatz gefunden, der die Defizite vorheriger optischer
      Niderschlagsverfahren überwindet und erstmals die
      Niederschlagserfassung nicht nur konvektiver sondern auch
      advektiv-stratiform regnender Wolkenbereiche 24 Stunden am
      Tag ermöglicht.
description: The aim of the present study was to
      develop a 24-h-technique for the process-related and
      quantitative estimation of precipitation in connection with
      extra-tropical cyclones in the mid-latitudes based on MSG
      SEVIRI data using the machine learning algorithm random
      forest. The algorithms and approaches needed were
      successfully developed and implemented within three working
      packages: (WP1) The cloud property retrieval SLALOM, first
      developed for Terra MODIS, was successfully transferred and
      adapted to the specific requirements of the SEVIRI system and
      an extensive validation study was carried out. The cloud
      optical properties retrieved by SLALOM, namely cloud
      effective radius and cloud optical thickness that were needed
      for satellitebased rainfall estimation in WP2 and WP3, were
      compared against the well known and validated NASA MODIS
      cloud property product (MODIS 06) as well as the cloud
      optical depth product (2B-TAU) of CloudSat. The suitability
      of SLALOM has been shown over the North Atlantic and over the
      European continent (chapter 3). (WP2) A new 24-h-technique
      for rainfall rate assignment was developed for MSG SEVIRI
      using the machine learning algorithm random forest as
      fundamental prediction algorithm. Based on the precipitation
      processes in connection with extra-tropical cyclones,
      rainfall rates were assigned to advectivestratiform and
      convective precipitating areas by means of individual RF
      models. As predictor variables for the RF models
      satellite-based information on cloud top height, cloud top
      temperature, cloud phase and cloud water path were chosen.
      The different illumination conditions (daytime, twilight and
      night-time) were taken into account with a proper SEVIRI
      spectral channel selection as surrogates for theses cloud
      physical parameters. The development was realised in three
      steps: First, an extensive tuning study was carried out to
      customise each of the RF models. Secondly, the RF models were
      trained using the optimum model parameter values found in the
      tuning study. Finally, the final RF models were used to
      predict rainfall rates using an independent validation data
      set and the results were validated against co-located
      rainfall rates observed by the RADOLAN RW product of the DWD.
      The outstanding validation results during all times of the
      day confirmed the ability of RF as tool for the rainfall rate
      assignment technique from MSG SEVIRI data (chapter 4). (WP3)
      A new coherent daytime, twilight and night-time rainfall
      retrieval was developed for MSG SEVIRI. The technique aims to
      retrieve rainfall rates for precipitation events in
      connection with extra-tropical cyclones in the midlatitudes
      in a continuous manner resulting in a 24 hour prediction.
      Based on the dominant precipitation processes, the proposed
      rainfall retrieval consists of three steps which are applied
      consecutively by means of individual RF models to get the
      final product: (i) Identification of precipitating cloud
      areas. (ii) Separation of precipitating areas into
      predominately convective and advective-stratiform cloud
      regions. (iii) Individual process-oriented assignment of
      rainfall rates to these cloud areas. Again, the relationship
      between cloud top temperature, cloud top height, cloud water
      path and cloud phase was used to retrieve information about
      precipitation and according to the illumination conditions, a
      suitable selection of the predictor variables were taken into
      account as input to the RF models (chapter 5). The newly
      developed rainfall retrieval technique was tested in an
      extensive validation study over Germany using the radar-based
      RADOLAN RW product as reference data. The validation results
      show reliable performance of the new technique concerning
      rain area detection, rain process separation as well as
      rainfall rate assignment during all times of the day which
      enables the estimation of precipitation for 24 hours of a
      day. Hereby, the twilight applicability of the technique as
      well as good rainfall rate prediction performances even on an
      hourly basis are particularly remarkable and set this study
      apart from other rainfall retrievals. For the first time, a
      24-h precipitation monitoring becomes possible for
      precipitating clouds of not only convective but also of
      advective-stratiform character, opening many areas of
      application.