@InProceedings{SouzaShiBotCamSil:2006:RePr,
author = "Souza, Rodrigo Augusto Ferreira de and Shiguemori, Elcio H and
Bottino, Marcus Jorge and Campos Velho, Haroldo F. and Silva,
Jos{\'e} Dem{\'{\i}}sio S. da",
affiliation = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), Centro de
Previs{\~a}o de Tempo e Estudos Clim{\'a}ticos (CPTEC) and
Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), Centro de
Previs{\~a}o de Tempo e Estudos Clim{\'a}ticos and Instituto
Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), Centro de Previs{\~a}o de
Tempo e Estudos Clim{\'a}ticos (CPTEC) and Instituto Nacional de
Pesquisas Espaciais (INPE), Centro de Previs{\~a}o de Tempo e
Estudos Clim{\'a}ticos (CPTEC) and Instituto Nacional de
Pesquisas Espaciais (INPE), Centro de Previs{\~a}o de Tempo e
Estudos Clim{\'a}ticos (CPTEC)",
title = "Utiliza{\c{c}}{\~a}o da t{\'e}cnica de redes neurais
artificiais na infer{\^e}ncia de perfis verticais de temperatura
a partir de informa{\c{c}}{\~o}es do sensor AIRS/AQUA:
resultados preliminares",
booktitle = "Proceedings...",
year = "2006",
organization = "Congresso Brasileiro de Meteorologia, 14. (CBMET).",
publisher = "SBMET",
keywords = "problemas inversos, redes neurais artificiais, sondagem remota por
sat{\'e}lites.",
abstract = "Nas {\'u}ltimas d{\'e}cadas, a infer{\^e}ncia de perfis
atmosf{\'e}ricos a partir de dados de sat{\'e}lites tem se
tornado muito importante para an{\'a}lise do tempo e para o
processo de assimila{\c{c}}{\~a}o de dados em modelos de
previs{\~a}o num{\'e}rica de tempo. Neste contexto, o objetivo
deste trabalho {\'e} inferir perfis verticais de temperatura a
partir de radi{\^a}ncias do sensor AIRS/AQUA (Atmospheric
Infrared Sounder) utilizando a t{\'e}cnica das Redes Neurais
Artificiais (RNA). Uma RNA Perceptron de M{\'u}ltiplas Camadas
(PMC), treinada com algoritmo de retropropaga{\c{c}}{\~a}o do
erro, {\'e} usada para resolver o problema inverso.
Compara{\c{c}}{\~o}es entre os perfis de radiossondagens e
perfis inferidos utilizando a RNA e outras t{\'e}cnicas de
invers{\~a}o s{\~a}o apresentadas. Em geral, a RNA apresenta
resultados concordantes com os demais perfis de temperatura
analisados, principalmente, no que concerne a localizar com
precis{\~a}o a invers{\~a}o da tropopausa. No entanto, {\'e}
necess{\'a}rio testar a RNA com diferentes conjuntos de dados e
diferentes campos de visada do sensor, para investigar
completamente sua potencialidade em recuperar perfis
atmosf{\'e}ricos. In the last decades, the inference of
atmospheric profiles from satellite data has become very important
in weather analysis and in the assimilation data process in
Numerical Weather Prediction models. In this context, the
objective of this work is to retrieve vertical profiles of
temperature from AIRS/AQUA radiances ({"}Atmospheric Infrared
Sounder{"}) using Artificial Neural Network (ANN) technique. An
ANN Multi-layer Perceptron, with back propagation learning
strategy, is used to solve the inverse problem. Comparisons
between temperature profiles inferred by radiosondes, and
retrieved with ANN, and with others inversion techniques are
presented in this work. In general, the ANN presents results in
agreement with others inversion techniques, mainly concerning with
the localization of the tropopause. However, for a better
understanding of ANN technique is necessary to analyze its
performance with different data sets and different fields of
view.",
conference-location = "Florian{\'o}polis, SC",
conference-year = "Nov.27 - 01 Dec.",
copyholder = "SID/SCD",
language = "pt",
organisation = "Coordenadora Geral do Congresso - Maria Gertrudes Alvarez Justi
(presidente da SBMET)",
targetfile = "Souza.Utiliza{\c{c}}{\~a}o.pdf",
urlaccessdate = "21 maio 2024"
}