CINECA IRIS Institutional Research Information System
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EnglishThis 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.
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| Titolo: | Precipitation Nowcasting from Geostationary Satellite: Neural Approaches Trained By Polar Orbiting and Ground-Based Data |
| Autori: | |
| Data di pubblicazione: | 2010 |
| Rivista: | |
| Handle: | http://hdl.handle.net/11573/43379 |
| Appartiene alla tipologia: | 01a Articolo in rivista |
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http://hdl.handle.net/11573/43379
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