Συμβολή στην ανάπτυξη τεχνικής για την εκτίμηση της βροχόπτωσης από πολυφασματικά δορυφορικά δεδομένα:
Creators: name: Γιαννακός, Απόστολος Στ.
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2013
Subjects: Εκτίμηση βροχής
Φασματικοί παράμετροι
Παράμετροι υφής
Δορυφόρος Meteosat
Rainfall estimation
Spectral parameters
Textural parameters
Meteosat satellite

description: Η παρούσα διδακτορική διατριβή έχει ως αντικείμενο την ανάπτυξη μιας πολυφασματικής δορυφορικής τεχνικής εκτίμησης της βροχής αξιοποιώντας την υψηλή φασματική και χρονική διακριτική ικανότητα του γεωστάσιμου μετεωρολογικού δορυφόρου Meteosat Second Generation (MSG). Αρχικά αναπτύχθηκε μια μεθοδολογία αναγνώρισης και διάκρισης των βροχοφόρων από τα μη βροχοφόρα νεφικά συστήματα, η οποία βασίστηκε στην υψηλή φασματική ανάλυση του δορυφόρου MSG. Προτάθηκαν δύο διαφορετικές μέθοδοι διάκρισης βροχοφόρων και μη βροχοφόρων νεφών που χρησιμοποιούν φασματικές παραμέτρους και παραμέτρους υφής των νεφών που υπολογίστηκαν από τα κανάλια του δορυφόρου MSG. Το πρώτο μοντέλο είναι ένας εμπειρικός αλγόριθμος που βασίζεται στην εκτίμηση της πιθανότητας βροχόπτωσης (Probability of Rainfall, PΟR) ανα εικονοστοιχείο για τα δορυφορικά δεδομένα στο θερμικό υπέρυθρο και το δεύτερο είναι ο αλγόριθμος των Νευρωνικών Δικτύων (Neural Network Μultilayer Perceptron, MLP) που βασίζονται στη συσχέτιση των φασματικών παραμέτρων και των παραμέτρων υφής με πραγματικές καταγραφές βροχής από μετεωρολογικούς σταθμούς για 40 επεισόδια βροχής που καλύπτουν τη χρονική περίοδο από το Μάρτιο 2008 μέχρι το Φεβρουάριο 2009. Στo στάδιο της εκπαίδευσης το μοντέλο POR1 εμφανίζει τα καλύτερα αποτελέσματα από τα τέσσερα μοντέλα και ο αλγόριθμος MLP2 παρουσιάζει τη χειρότερη απόδοση. Ο αλγόριθμος MLP1 παρουσιάζει τη βέλτιστη απόδοση στον εντοπισμό των βροχοφόρων νεφών και η τεχνική POR2 εμφανίζει τη χειρότερη απόδοση στη φάση της αξιολόγησης. Στη συνέχεια αναπτύχθηκαν δύο μεθοδολογίες διάκρισης των στρατόμορφων από τα σωρειτόμορφα βροχοφόρα νέφη οι οποίες βασίζονται στην υψηλή φασματική διακριτική ικανότητα του δορυφόρου MSG. Το πρώτο μοντέλο είναι ένας εμπειρικός αλγόριθμος που υπολογίζει την πιθανότητα σωρειτόμορφης βροχόπτωσης (Probability of Convective Rainfall, PCR) για τα δορυφορικά δεδομένα στο υπέρυθρο και το δεύτερο είναι ο αλγόριθμος των Νευρωνικών Δικτύων (MLP) που βασίζεται στη συσχέτιση των φασματικών παραμέτρων και των παραμέτρων υφής, με μετρήσεις στρατόμορφης/σωρειτόμορφης βροχής από σταθμούς βροχόπτωσης. Στη φάση της εκπαίδευσης, η τεχνική PCR2 παρουσιάζει τα βέλτιστα αποτελέσματα και η τεχνική MLP1 καταγράφει τη χειρότερη απόδοση. Στο στάδιο της αξιολόγησης ο αλγόριθμος MLP2 εμφανίζει την καλύτερη απόδοση στον εντοπισμό σωρειτόμορφων βροχοφόρων νεφών και ο αλγόριθμος PCR1 τη χειρότερη απόδοση. Επίσης παρατηρείται ότι η αξιοποίηση των παραμέτρων υφής βελτιώνει την απόδοση των αλγόριθμων διαχωρισμού νεφών. Στα πλαίσια του κύριου ερευνητικού στόχου της διδακτορικής διατριβής, αναπτύχθηκαν δύο τεχνικές εκτίμησης βροχής με βάση εφαρμογής αρχικά το μοντέλο εντοπισμού βροχοφόρων νεφών και στη συνέχεια το μοντέλο διαχωρισμού στρατόμορφων/σωρειτόμορφων νεφών, αξιοποιώντας την υψηλή φασματική ανάλυση του δορυφόρου MSG. Για την εκτίμηση της έντασης βροχής εφαρμόστηκαν δύο μεθοδολογίες: ο αλγόριθμος ανάθεσης βροχόπτωσης (Rainfall Rate assignment, RR) και ο αλγόριθμος των νευρωνικών δικτύων MLP. Από τη σύγκριση μεταξύ των δύο μεθοδολογιών εκτίμησης βροχής διαπιστώθηκε ότι οι αλγόριθμοι εκτίμησης βροχής που αναπτύχθηκαν με βάση εφαρμογής το μοντέλο διαχωρισμού στρατόμορφων και σωρειτόμορφων νεφών εμφανίζουν βελτιωμένα αποτελέσματα σε σχέση με τους αλγόριθμους με βάση εφαρμογής το μοντέλο εντοπισμού βροχοφόρων νεφών. Η τεχνική εκτίμησης της έντασης βροχής MLP2 που αναπτύχθηκε με βάση το μοντέλο ταξινόμησης στρατόμορφων/σωρειτόμορφων νεφών εμφανίζει την καλύτερη απόδοση για κάθε χρονική κλίμακα μεσοποίησης. Συμπερασματικά αναπτύχθηκε μια αυτοματοποιημένη πολυφασματική τεχνική εκτίμησης βροχόπτωσης για διαφορετικές χρονικές κλίμακες μεσοποίησης που βασίζεται αποκλειστικά στα δορυφορικά δεδομένα MSG και παρέχει τη δυνατότητα επιχειρησιακής λειτουργίας.
description: The present study aims at examining the potential of developing rainfall estimation schemes using the enhanced spectral resolution of the Meteosat Second Generation (MSG). Initially, the possibility of developing precipitating cloud detection schemes was investigated, using the enhanced thermal infrared spectral resolution of the Meteosat Second Generation (MSG). Two different classification methodologies were proposed that use the spectral parameters along with textural parameters to delineate rain from no rain clouds. The first is an algorithm based on the probability of rain (Probability of Rainfall, PΟR) and the second is an Artificial Neural Network (Neural Network Μultilayer Perceptron, MLP) model that were spatially and temporally matched, for 40 rainy cases covering the period from March 2008 to February 2009. During the training phase, POR1 model showed the best performance among all the rain area delineation models while MLP2 model exhibited the lowest performance. During evaluation, the MLP1 model provides the best results and POR2 algorithm produces the worst results. From the validation results, it was found that the introduction of textural parameters does not improve the discrimination between rain and no rain clouds. The next step of the rainfall estimation methodology was the development of two convective and stratiform rain delineation schemes based on the high spectral resolution of the MSG, that use spectral cloud parameters along with textural cloud parameters. The first model is an empirical algorithm based on the estimation of the probability of convective rainfall (Probability of Convective Rainfall, PCR) and the second is an Artificial Neural Network model (MLP). The PCR2 algorithm that is based on both spectral and textural measures, during the training phase provided the best results among all the rain classification models. When evaluating against the independent dataset, the MLP2 model showed the best performance among all the discrimination schemes. The incorporation of textural parameters has improved the convective/stratiform rain discrimination. All algorithms overestimate the convective rain occurrences observed by the rain gauge network. The main objective of the present study was the development of two multispectral rainfall estimation techniques based initially on the developed rain and non rain discrimination models and then on the convective/stratiform classification models. The first rainfall estimation method is an algorithm based on rainfall rate assignment (Rainfall Rate assignment, RR) and the second is an Artificial Neural Network MLP algorithm. The intercomparison between the two rainfall estimation techniques showed that rainfall retrieval algorithms based on the convective and stratiform rain delineation model improve rainfall estimation technique compared to algorithms that rely on the rain cloud delineation model. The rainfall estimation algorithm MLP2, which was developed according to the convective/stratiform classification model, provided the best results for each time interval. Rainfall estimation algorithms that were developed based on the rain delineation models exhibited the lowest performance at the first time interval of 15min and then was significantly improved for the next temporal averaging intervals (1h, 3h, 6h). As a final output, a multispectral rainfall estimation algorithm was developed at various temporal scales.