Wireless sensor network and satellite data fusion using a deep learning approach for spatio-temporal land surface temperature estimation and forecasting
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Date
2018
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Abstract
La estimación y el monitoreo de la temperatura superficial del terreno (LST, por sussiglas en inglés) sobre un área es relevante en el estudio de una diversidad de procesos ambientales debido a que es una de las propiedades físicas fundamentales que gobiernan la interacción energética entre la superficie de la Tierra y la atmósfera tanto a escalas locales como globales. Actualmente las mediciones de LST sobre grandes áreas son obtenidas por satélites. Sin embargo, la LST medida de forma remota no posee la resolución temporal requerida para un adecuado seguimiento y análisis de cambios rápidos, cuyo monitoreo es especialmente necesario en la gestión de desastres y en sistemas de alerta temprana de procesos hidrometeorológicos. Por lo tanto, se propone una estrategia de fusión de datos para combinar mediciones de temperatura del aire provenientes de redes inalámbricas de sensores (WSN, por sus siglas en inglés) y mediciones satelitales de LST para realizar estimaciones en tiempo real y predicciones de imágenes de LST con una alta resolución temporal y espacial. El enfoque propuesto incluso puede ser utilizado para reconstruir datos faltantes o para suavizar imágenes de LST que puedan ser de baja resolución debido a efectos de reproyecciones y remuestreo de datos. El método propuesto para la estimación espacio-temporal puede proveer estimaciones de LST cada 15 minutos con un RMSE promedio de 2.21 °C. La estrategia propuesta para la fusión de datos entre WSN y satélites puede ser extendida a otras aplicaciones y no está limitada a la temperatura del aire y mediciones de LST. Considerando que el enfoque puede proporcionar estimaciones de LST entre pasos de satélites e incluso cuando existe cobertura de nubes, el enfoque puede probar ser una herramienta valiosa para futuras investigaciones de monitoreo ambiental e hidrometeorológico.
Description
Tesis (Master of Science in Engineering)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2018