Literatura académica sobre el tema "Satellite rainfall data"
Crea una cita precisa en los estilos APA, MLA, Chicago, Harvard y otros
Consulte las listas temáticas de artículos, libros, tesis, actas de conferencias y otras fuentes académicas sobre el tema "Satellite rainfall data".
Junto a cada fuente en la lista de referencias hay un botón "Agregar a la bibliografía". Pulsa este botón, y generaremos automáticamente la referencia bibliográfica para la obra elegida en el estilo de cita que necesites: APA, MLA, Harvard, Vancouver, Chicago, etc.
También puede descargar el texto completo de la publicación académica en formato pdf y leer en línea su resumen siempre que esté disponible en los metadatos.
Artículos de revistas sobre el tema "Satellite rainfall data"
Iryani, Sakura Yulia, Febrinasti Alia, Muhammad Abiyyi Tauhid, Ahmad Muhtarom y Arie Putra Usman. "Utilization of GPM Satellite and PERSIANN Satellite Data for Estimated Monthly Rainfall in South Sumatera". UKaRsT 6, n.º 2 (29 de noviembre de 2022): 174. http://dx.doi.org/10.30737/ukarst.v6i2.3482.
Texto completoKuntoro, A. A., R. K. Hapsari, M. B. Adityawan, M. Farid, Widyaningtias y Radhika. "Estimation of Extreme Rainfall over Kalimantan Island based on GPM IMERG Daily Data". IOP Conference Series: Earth and Environmental Science 1065, n.º 1 (1 de julio de 2022): 012036. http://dx.doi.org/10.1088/1755-1315/1065/1/012036.
Texto completoZeri, Sarah Jabbar, Mohammed Magdy Hamed, Xiaojun Wang y Shamsuddin Shahid. "Utilizing Satellite Data to Establish Rainfall Intensity-Duration-Frequency Curves for Major Cities in Iraq". Water 15, n.º 5 (22 de febrero de 2023): 852. http://dx.doi.org/10.3390/w15050852.
Texto completoTama, Danny Riyadi, Lily Montarcih Limantara, Ery Suhartanto y Yatnanta Padma Devia. "THE USAGE OF GPM DATA IN THE UNGAUGED WONOGIRI CATCHMENT". Journal of Southwest Jiaotong University 57, n.º 6 (30 de diciembre de 2022): 1004–10. http://dx.doi.org/10.35741/issn.0258-2724.57.6.86.
Texto completoGonzález, MH y I. Velasco. "Rainfall area identification using satellite data". Climate Research 5 (1995): 259–67. http://dx.doi.org/10.3354/cr005259.
Texto completoShih, Sun F. "GOES Satellite Data in Rainfall Estimation". Journal of Irrigation and Drainage Engineering 115, n.º 5 (octubre de 1989): 839–52. http://dx.doi.org/10.1061/(asce)0733-9437(1989)115:5(839).
Texto completoWu, Qiaoyan y Yilei Wang. "Comparison of Oceanic Multisatellite Precipitation Data from Tropical Rainfall Measurement Mission and Global Precipitation Measurement Mission Datasets with Rain Gauge Data from Ocean Buoys". Journal of Atmospheric and Oceanic Technology 36, n.º 5 (mayo de 2019): 903–20. http://dx.doi.org/10.1175/jtech-d-18-0152.1.
Texto completoZhou, Yuanyuan, Nianxiu Qin, Qiuhong Tang, Huabin Shi y Liang Gao. "Assimilation of Multi-Source Precipitation Data over Southeast China Using a Nonparametric Framework". Remote Sensing 13, n.º 6 (11 de marzo de 2021): 1057. http://dx.doi.org/10.3390/rs13061057.
Texto completoCheng, Ke S. y Sun F. Shih. "Rainfall Area Identification Using GOES Satellite Data". Journal of Irrigation and Drainage Engineering 118, n.º 1 (enero de 1992): 179–90. http://dx.doi.org/10.1061/(asce)0733-9437(1992)118:1(179).
Texto completoTeo, Chee-Kiat y David I. F. Grimes. "Stochastic modelling of rainfall from satellite data". Journal of Hydrology 346, n.º 1-2 (noviembre de 2007): 33–50. http://dx.doi.org/10.1016/j.jhydrol.2007.08.014.
Texto completoTesis sobre el tema "Satellite rainfall data"
D'Souza, G. "Rainfall estimation over Africa using satellite data". Thesis, University of Bristol, 1988. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.384497.
Texto completoJörpeland, Jon. "Data assimilation of GPS-RO atmospheric profile data for improved rainfall forecasts over West Africa". Thesis, Uppsala universitet, Luft-, vatten och landskapslära, 2016. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-291564.
Texto completoRegnprognoser är något som är viktigt för jordbrukare. I Västafrika saknas pålitliga väderobservationer och regnprognoser är istället baserade på satellit observationer. Denna uppsats riktar sig på att studera ett satellit dataset som har möjligheten att vara ett substitut för väderballongssonderingar och på så vis vara ett steg mot förbättrade regnprognoser. Ett dataset med atmosfäriska temperatur- och fuktighetsprofiler, erhållen från GPS-RO, jämfördes med radiosonderingar från Abidjan, Bamako och Niamey, för att studera dess potential för förbättrade regnprognoser över Västafrika. Två fallstudier med simulerade väderprognoser med och utan assimilerad GPS-RO data jämfördes också. Data assimilering används för att uppskatta de atmosfäriska egenskaperna. Temperaturprofilerna erhållna från GPS-RO data visade ingen signifikant skillnad jämfört med radiosonderingarna. Troligt sensorfel i fuktighetsgivarna från radiosonderingarna ledde till problem med analysen av daggpunktstemperaturen. Simuleringar visade att assimilation med GPS-RO kan ha stor påverkan på prognoserna och har potential att bli ett substitut för radiosonderingar i Västafrika.
Enbäck, Henrik y Charlotta Eriksson. "Hybrid Rainfall Estimates from Satellite, Lightning and Ground Station Data in West Africa". Thesis, Uppsala universitet, Institutionen för geovetenskaper, 2015. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-254757.
Texto completoMajoriteten av Ghanas befolkning arbetar inom jordbrukssektorn. Det är viktigt för jordbrukarna att veta när och var nederbörd kommer att falla för att deras skörd inte ska bli förstörd av till exempel torka eller översvämningar. Det behövs därför bättre nederbördsprognoser för ett hållbart jordbruk. Ett sätt att få mer noggranna prognoser är att förbättra initialvärden till nederbördsmodellerna. Vid de mellersta breddgraderna på norra halvklotet används nederbördsmätningar från in-situ stationer samt data från radarsystem som initialvärden, men på grund av få mätstationer och inget radarsystem i västra Afrika behövs alternativa nederbördsestimater. Nederbörden i västra Afrika domineras av konvektiva system, vars regnmängd är kopplad till dess vertikala struktur. Satellitmätningar av molntoppstemperaturen och mikrovågornas spridning och absorption, liksom antalet blixtar är också relaterat till molnets struktur och kan därför användas för att estimera nederbördsmängden. I den här rapporten analyserades nederbördsestimater från satellitdata samt användning av blixtdata för att undersöka hur bra metoderna är på att estimera den verkliga nederbördsmängden. Satellitdataseten som analyserades var NOAA RFE2.0, NOAA ARC2 och EUMETSAT MPE. Dataseten jämfördes med in-situ mätningar från GTS-stationer samt observationerfrån NGO-samarbetande jordbrukare för att verifiera vilket satellitdataset som ger det bästa nederbördsestimatet, alternativt att en kombination mellan två eller alla dataset ger det bästa estimatet. Vidare har blixtdata från Vaisala GLD360 jämförts med GTS-stationer och RFE2.0 för att se om antalet blixtar är relaterat till nederbördsmängden. Slutligen har det också undersökts om en kombination mellan satellit- och blixtdata är ett bättre än de två metoderna separat. Nederbördsestimater från RFE2.0 visade på bäst korrelation med både GTS- och NGO-stationer. En tydlig skillnad noterades dock i RFE2.0:s förmåga att estimera nederbörd vid jämförelse mellan de två stationsdataseten. En bättre korrelation mellan RFE2.0 och GTS-stationerna påvisades, troligen för att RFE2.0 använder dessa observationer i uppbyggnaden av datasetet. Även om RFE2.0 visade på bäst korrelation i jämförelse med ARC2 och MPE var samtliga satellitdataset dåliga på att estimera den verkliga nederbördsmängden. De underestimerar starkt stora mängder nederbörd samtidigt som de överestimerar små mängder. Anledningen är troligen det relativt enkla antagandet att molntoppstemperaturen är direkt kopplad till molnets regnmängd samt den dåliga tidsupplösningen på de polära satelliterna som är utrustade med mikrovågssensorer. För att satellitdataseten ska kunna användas som ett alternativt nederbördsestimat i Västafrika behövs bättre mätinstrument och algoritmer. Vid analysen mellan GLD360 och GTS-stationer kunde, på grund av för få stationsdata, endast övergripande resultat erhållas. Ett områdesberoende gick dock att urskilja som vid en ytterligare analys mellan GLD360 och RFE2.0 visade på ett större säsongsberoende, särskilt under uppbyggnaden av monsunperioden i april och maj. Eftersom RFE2.0 visade sig ha dåliga nederbördsestimat kunde ingen noggrann koppling hittas, utan resultatet visade på trender samt möjligheter att kunna använda blixtdata som ett alternativt nederbördsestimat. Till exempel visade det sig att GLD360 kunde användas som ett verktyg för att sålla bort falsk nederbörd från satellitestimat samt identifiera trajektorien för ett konvektivt system. För en djupare analys i att relatera blixtar och nederbörd i Västafrika krävs bättre tekniker för att estimera nederbörd eller fler in-situ observationer.
Faridhosseini, Alireza. "Evaluation of Summer Rainfall Estimation by Satellite Data using the ANN Model for the GCM Subgrid Distribution". Thesis, The University of Arizona, 1998. http://etd.library.arizona.edu/etd/GetFileServlet?file=file:///data1/pdf/etd/azu_etd_hy0021_m_sip1_w.pdf&type=application/pdf.
Texto completoChadwick, Robin. "Multi-spectral satellite rainfall estimation over Africa using meteosat second generation data". Thesis, University of Reading, 2010. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.542062.
Texto completoBonifacio, Rogerio. "Vegetation amnd rainfall studies in Sahelian and Saharan Africa using satellite data". Thesis, University of Reading, 1994. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.259812.
Texto completoPscheidt, Ieda [Verfasser]. "Generating high resolution precipitation conditional on rainfall observations and satellite data / Ieda Pscheidt". Bonn : Universitäts- und Landesbibliothek Bonn, 2017. http://d-nb.info/1149154195/34.
Texto completoSiyyid, Alward N. "The use of Meteosat satellite data for spatial rainfall estimations and hydrological simulations". Thesis, Aston University, 1993. http://publications.aston.ac.uk/14308/.
Texto completoAssiri, Mazen Ebraheem. "Investigation of Arabian rainfall climate and its teleconnections using satellite, gauge and NWP model data". Thesis, University of Reading, 2011. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.558779.
Texto completoBottomley, Laura Jones. "The application of IBM PC's and distrometers in a satellite propagation experiment". Thesis, Virginia Polytechnic Institute and State University, 1985. http://hdl.handle.net/10919/90919.
Texto completoM.S.
Libros sobre el tema "Satellite rainfall data"
Siyyid, Alward Nawazish. The use of Meteosat satellite data for spatial rainfall estimations and hydrological simulations. Birmingham: Aston University. Department of Civil Engineering, 1993.
Buscar texto completoSmith, P. L. Further studies to extend and test the area-time-integral technique applied to satellite data, period, 1 July - 31 December, 1993: Semiannual status report on grant no. NAG 5-386. [Washington, DC: National Aeronautics and Space Administration, 1993.
Buscar texto completoUnited States. National Aeronautics and Space Administration., ed. Collection and analysis of radar rainfall and satellite data for the Darwin TRMM experiment: For the period of 1 December 1990 to 31 May 1991 : a final report ... Madison, Wis: Space Science and Engineering Center at the University of Wisconsin-Madison, 1991.
Buscar texto completoManning, Robert Michael. Space communication link propagation data for selected cities within the multiple beam and steerable antenna coverage areas of the Advanced Communications Technology Satellite. [Washington, DC]: National Aeronautics and Space Administration, 1988.
Buscar texto completoUnited States. National Aeronautics and Space Administration., ed. Application of lightning data to satellite-based rainfall estimation: A final report to the National Aeronautics and Space Administration, grant NAGW-1767 : for the period of 1 January 1989 through 31 December 1991. Madison, Wis: Space Sciences and Engineering Center at the University of Wisconsin-Madison, 1991.
Buscar texto completoB, Hinton Barry, United States. National Aeronautics and Space Administration. y University of Wisconsin--Madison. Space Science and Engineering Center., eds. Use of microwave satellite data to study variations in rainfall over the Indian Ocean: Final report, 1 August 1986 through 28 February 1990. Madison, Wis: Space Science and Engineering Center, University of Wisconsin-Madison, 1990.
Buscar texto completoRain volume estimation over areas using satellite and radar data: Semiannual report on grant no. NAG 5-396, period covered: 1 January 1985 - 30 June 1985. [Washington, D.C.?: National Aeronautics and Space Administration?, 1985.
Buscar texto completoToulmin, Camilla. Land, Investment, and Migration. Oxford University Press, 2020. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780198852766.001.0001.
Texto completoCapítulos de libros sobre el tema "Satellite rainfall data"
Hossain, Faisal, Ling Tang, Emmanouil N. Anagnostou y Efthymios I. Nikolopoulos. "A Practical Guide to a Space-Time Stochastic Error Model for Simulation of High Resolution Satellite Rainfall Data". En Satellite Rainfall Applications for Surface Hydrology, 145–67. Dordrecht: Springer Netherlands, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-90-481-2915-7_9.
Texto completoKuligowski, Robert J. "Satellite Rainfall Information for Flood Preparedness and Response". En Use of Satellite and In-Situ Data to Improve Sustainability, 31–39. Dordrecht: Springer Netherlands, 2010. http://dx.doi.org/10.1007/978-90-481-9618-0_4.
Texto completoHoang, Thanh-Van, Tien-Yin Chou, Yao-Min Fang, Chun-Tse Wang, Ming Chang Tsai, Quoc Dinh Nguyen, Quoc Huy Nguyen, Quang Thanh Bui y Quoc Tuan Nguyen. "Application of Global Satellite Positioning and Automatic Monitoring in Slopeland Disaster Prevention". En Progress in Landslide Research and Technology, Volume 1 Issue 2, 2022, 147–58. Cham: Springer International Publishing, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-18471-0_12.
Texto completoTesfaye, Argaw y Arragaw Alemayehu. "Climate Change and Variability on Food Security of Rural Household: Central Highlands, Ethiopia". En African Handbook of Climate Change Adaptation, 379–95. Cham: Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-45106-6_188.
Texto completoSatyawardhana, Haries, Erma Yulihastin, Gammamerdianti, Candra Nur Ihsan y Eka P. Wulandari. "Evaluation of CCAM Seasonal Prediction by GSMaP Satellite Rainfall Data in Indonesia". En Springer Proceedings in Physics, 183–92. Singapore: Springer Nature Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-0308-3_14.
Texto completoOlaniyan, Olumide A., Vincent O. Ajayi, Kamoru A. Lawal y Ugbah Paul Akeh. "Impact of Moisture Flux and Vertical Wind Shear on Forecasting Extreme Rainfall Events in Nigeria". En African Handbook of Climate Change Adaptation, 1127–58. Cham: Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-45106-6_98.
Texto completoOlaniyan, Olumide A., Vincent O. Ajayi, Kamoru A. Lawal y Ugbah Paul Akeh. "Impact of Moisture Flux and Vertical Wind Shear on Forecasting Extreme Rainfall Events in Nigeria". En African Handbook of Climate Change Adaptation, 1–32. Cham: Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-42091-8_98-1.
Texto completoMeneghello, Géri Eduardo, Letícia Burkert Méllo, Ritâ De Cassia Fraga Damé, Francisco Amaral Villela, Maria Clotilde Carré Chagas Neta, Suelen Cristiane Riemer da Silveira, Claúdia Fernanda Almeida Teixeira-Granda y Roberta Machado Karsburg. "Comparison Between Estimated Rainfall Estimated by the Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) Satellite and Data Observed in the Lagoa Mirim/RS Basin, Brazil". En INCREaSE 2019, 97–110. Cham: Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-30938-1_8.
Texto completoLasmono, Farid, Risyanto, Fadli Nauval, Elfira Saufina, Trismidianto y Teguh Harjana. "Satellite Rainfall Estimation from Himawari-8 Multi Channels Observation Based on AWS Data Trained Machine Learning Methods". En Springer Proceedings in Physics, 495–506. Singapore: Springer Nature Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-0308-3_39.
Texto completoJumianti, Nining, Marzuki Marzuki, Wendi Harjupa, Risyanto y Muhammad Fadhlan Putranto. "Prediction of Extreme Rainfall of September 9, 2020 in Padang City Based on Clouds Brightness Temperature Difference from Himawari-8 Satellite Data". En Springer Proceedings in Physics, 771–87. Singapore: Springer Nature Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-0308-3_61.
Texto completoActas de conferencias sobre el tema "Satellite rainfall data"
Nirala, M. L. y A. P. Cracknell. "Rainfall estimation using TRMM satellite data". En IGARSS '98. Sensing and Managing the Environment. 1998 IEEE International Geoscience and Remote Sensing. Symposium Proceedings. (Cat. No.98CH36174). IEEE, 1998. http://dx.doi.org/10.1109/igarss.1998.702824.
Texto completoAbiola, Semire Folasade, Rosmiwati Mohd-Mokhtar, Widad Ismail, Norizah Mohamad y J. S. Mandeep. "Satellite and ground data rainfall characterization in Malaysia". En 2011 International Conference on Space Science and Communication (IconSpace). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/iconspace.2011.6015856.
Texto completoPerera, Helani, Miyuru Gunathilake y Upaka Rathnayake. "Satellite Rainfall Products for analysis of Rainfall trends for Mahaweli River Basin". En The SLIIT International Conference on Engineering and Technology 2022. Faculty of Engineering, SLIIT, 2022. http://dx.doi.org/10.54389/zzug8067.
Texto completoXianghu Li y Qi Zhang. "Validation of satellite based rainfall data in Poyang Lake catchment". En 2011 International Conference on Remote Sensing, Environment and Transportation Engineering (RSETE). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/rsete.2011.5965145.
Texto completoGogoua, Gogoua Habib, Franziska Tügel y Reinhard Hinkelmann. "Scenarios definition for extreme rainfall events based on a combination of field and satellite rainfall data". En Proceedings of the 39th IAHR World Congress From Snow to Sea. Spain: International Association for Hydro-Environment Engineering and Research (IAHR), 2022. http://dx.doi.org/10.3850/iahr-39wc2521711920221681.
Texto completoBudhakooncharoen, Saisunee. "Rainfall Estimate for Flood Management Using Meteorological Data from Satellite Imagery". En Ninth Biennial Conference on Engineering, Construction, and Operations in Challenging Environments. Reston, VA: American Society of Civil Engineers, 2004. http://dx.doi.org/10.1061/40722(153)31.
Texto completoYasmeen, Zarina, Muhammad Jehanzeb Masud Cheema, Saddam Hussain, Zainab Haroon, Sadaf Amin y Muhammad Sohail Waqas. "Downscaling of Satellite Rainfall Data Using Remotely Sensed NDVI and Topographic Datasets". En The 1st International Precision Agriculture Pakistan Conference 2022 (PAPC 2022)—Change the Culture of Agriculture. Basel Switzerland: MDPI, 2023. http://dx.doi.org/10.3390/environsciproc2022023040.
Texto completoPutra, Maulana, Mohammad Syamsu Rosid y Djati Handoko. "Rainfall Estimation Using Machine Learning Approaches with Raingauge, Radar, and Satellite Data". En 2022 International Conference on Electrical Engineering and Informatics (ICELTICs). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/iceltics56128.2022.9932109.
Texto completoNunez, A., V. Pastoriza, F. Machado, P. Marino, F. P. Fontan, M. Carpacho y U. C. Fiebig. "On the spatial structure of rainfall rate: Merging radar and rain gauge data". En 2008 IEEE International Workshop on Satellite and Space Communications (IWSSC). IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/iwssc.2008.4656739.
Texto completoShukla, Anoop Kumar, C. S. P. Ojha y R. D. Garg. "Comparative study of trmm satellite predicted rainfall data with rain gauge data over himalayan basin". En IGARSS 2018 - 2018 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/igarss.2018.8651413.
Texto completo