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

SCHEFFLER, GUILLERMO; JUAN RUIZ; MAXIMILIANO SACCO; YANINA GARCÍA SKABAR

Rosario, Santa Fe

Congreso; XIII Congreso Argentino de Meteorologia; 2018

Centro Argentino de Meteorólogos

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