Dual-satellite cloud product generation using temporally updated canonical coordinate features

Includes bibliographical references.State-of-the-art cloud products are typically generated using scientific polar orbiting satellites such as the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). However, they do not allow for observation of the same region at a regular temporal frequency, rendering them ineffectual for nowcasting problems. Operational satellites such as Meteosat-8 SEVIRI, in contrast, are geostationary and provide continual data at a regular temporal frequency over a much larger region. MODIS-like cloud products cannot be directly generated from operational satellites as they typically have a smaller number of spectral bands and different wavelengths and spatial resolution. This paper applies the canonical coordinate decomposition method to estimate scientific cloud products using imagery from operational satellites. Using the proposed method features of the Meteosat-8 imagery data that are maximally coherent with the data from the MODIS are generated. These features are temporally updated at times and locations where MODIS data are unavailable using the alternating block power method. A subset of the canonical coordinates of Meteosat-8 SEVIRI is then used to create MODIS-like cloud products using several neural networks. The quality of the generated cloud products and their temporal consistency have been demonstrated on several data sets from July 2004. A benchmarking with an independent Meteosat-8-based algorithm is also provided, which shows the promise of our approach in generating MODIS-like cloud products.This work was supported by the Department of Defense Center for Geosciences/Atmospheric Research, Colorado State University, via Cooperative Agreement DAAD19-02-2-0005 with the Army Research Laboratory

Análisis y estudio de independencia espectral entre sensores espaciales y aerotransportados: integración con LiDAR

En esta Tesis Doctoral se han analizado un conjunto de nuevas técnicas de explotación de la información recogida por sensores espaciales y aerotransportados, estudiando las ventajas de una explotación combinada entre sensores. Este planteamiento general se concreta en los siguientes objetivos: Analizar el concepto independencia en el procesado y explotación de imágenes. Evaluar la influencia de la curva de respuesta espectral relativa de un sensor multiespectral en los procesos de clasificación mediante operadores basados en estadística de primer orden. Analizar el parámetro intensidad registrado por sensores ALS para valorar métodos y procesos que permitan una mejor explotación y aprovechamiento. Estudiar la combinación de sensores multiespectrales y ALS estudiando su influencia en los procesos de clasificación de usos de suelo. La Tesis Doctoral aparece estructurada en 6 capítulos. El Capítulo 1, presenta el estado del arte en cuanto a sensores y procesos se refiere. En los siguientes capítulos se presentan y desarrollan los trabajos que fundamentan el núcleo de la presente Tesis. En este sentido, en el Capítulo 2 se presenta las implicaciones de trabajar en un marco de independencia con las bandas de un sensor multiespectral, presentando los beneficios de trabajar con técnicas basadas en el análisis de componentes independientes frente a técnicas más convencionales en Teledetección como el análisis de componentes principales. El Capitulo 3 presenta una metodología diseñada para mitigar los efectos del comportamiento solapado de las bandas de sensores multiespectrales en los procesos de clasificación mediante operadores de clasificación apoyados en estadística de primer orden. A lo largo del Capítulo 4 se estudia como poder aprovechar la información registrada por sensores ALS mediante técnicas de clasificación, estudiando métodos para la normalización de la variable intensidad y sus beneficios con la combinación de información multiespectral registrada por sensores aéreos. En el Capítulo 5 se aplica el concepto de independencia estudiado en el Capítulo 2 en la explotación combinada de sensores multiespectrales y ALS y sus repercusiones en los procesos de clasificación de imágenes. Por último, en el Capítulo 6 se presentan unas conclusiones generales sobre la viabilidad del uso combinado de sensores para la explotación de la información desde el punto temático