SÍNTESIS DE IMÁGENES DE RADAR METEOROLÓGICO A PARTIR DE IMÁGENES DE SATÉLITE USANDO REDES NEURONALES GENERATIVAS

SACCO MAXIMILIANO; GUILLERMO SCHEFFLER; JUAN RUIZ; YANINA GARCIA SKABAR

Congreso; XIII Congreso Argentino de Meteorologia; 2018

Los radares meteorológicos proporcionan información detallada acerca de la estructura de las nubes y permiten estimarvariables tales como la intensidad instantánea de precipitación. No obstante la red actual de radares no cubre latotalidad del territorio nacional. Por otro lado, los satélites proporcionan información más limitada acerca de lascaracterísticas de las nubes (ej. la radiación solar reflejada o la emitida por el tope de las nubes pero con una coberturacasi mundial y una resolución espacial y temporal que se acerca cada vez más a la de los radares convencionales. Eneste trabajo presentamos una aplicación novedosa de aprendizaje automático para estimar el campo de reflectividad apartir de observaciones satelitales en el infrarrojo. En este trabajo estimamos la información proporcionada por una redde radar a partir de la radiación medida desde un satélite meteorológico lo cual permitiría mejorar la inferencia acercade ciertas propiedades de las nubes en áreas donde la información de radar no está disponible. Para esto, se utilizaronredes neuronales generativas entrenadas con pares de imágenes radar / satelital. Los resultados son superiores a losobtenidos con los métodos estadísticos tradicionales.