Precipitation Nowcasting from Geostationary Satellite: Neural Approaches Trained By Polar Orbiting and Ground-Based Data

Giancarlo, Rivolta; Michele De Rosa,; Marzano, Frank Silvio

doi:10.5721/itjrs20104218

This work explores possible improvements of the Neural Combined Algorithm for Storm Tracking (NeuCAST) proposed in Marzano et al. [2007]. In its single channel version, developed for the Visible-Infrared Imager (VIRI) onboard Meteosat-7, this technique has been successfully applied to the rainfall field nowcast from thermal infrared (TIR) and microwave (MW) passive-sensor imagery aboard, respectively, Geostationary-Earth-Orbit and Low-Earth-Orbit satellites. The multi-channel NeuCAST methodology is here introduced. It extends the single-channel NeuCAST technique to infrared (IR) multi-channel data available from Meteosat Second Generation (MSG) and MW data from ground based meteorological Radar.

Precipitation Nowcasting from Geostationary Satellite: Neural Approaches Trained By Polar Orbiting and Ground-Based Data / Giancarlo, Rivolta; Michele De, Rosa; Marzano, FRANK SILVIO. - In: RIVISTA ITALIANA DI TELERILEVAMENTO. - ISSN 1129-8596. - STAMPA. - 48(2010), pp. 91-115.

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Titolo:	Precipitation Nowcasting from Geostationary Satellite: Neural Approaches Trained By Polar Orbiting and Ground-Based Data
Autori:	Giancarlo Rivolta Michele De Rosa MARZANO, FRANK SILVIO mostra contributor esterni nascondi contributor esterni
Data di pubblicazione:	2010
Rivista:	RIVISTA ITALIANA DI TELERILEVAMENTO
Citazione:	Precipitation Nowcasting from Geostationary Satellite: Neural Approaches Trained By Polar Orbiting and Ground-Based Data / Giancarlo, Rivolta; Michele De, Rosa; Marzano, FRANK SILVIO. - In: RIVISTA ITALIANA DI TELERILEVAMENTO. - ISSN 1129-8596. - STAMPA. - 48(2010), pp. 91-115.
Handle:	http://hdl.handle.net/11573/43379
Appartiene alla tipologia:	01a Articolo in rivista

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