A new algorithm to generate global rainfall rates from satellite infrared imagery

F. J. Tapiador

RESUMEN

Este artículo presenta un nuevo algoritmo para generar estimaciones de precipitación a nivel global utilizando imágenes de satélite en el IR. Para ello, en primer lugar, se modeliza la distribución de probabilidad (PDF) de las tasas de precipitación mediante el método de entropía máxima (MEM) para después de aplicar la técnica de asignación de histograma a las imágenes IR. El resultado es un algoritmo sencillo, reducible a una expresión algebraica. La aplicación inmediata del método consiste en derivar tasas de precipitación y precipitación acumulada a partir de satélites geoestacionarios, proporcionando un método directo cuyo único insumo es la información del IR, y que puede ser aplicado fácilmente a las estaciones receptoras de GOES o METEOSAT.

PALABRAS CLAVE: precipitación, IR, METEOSAT, GOES.

ABSTRACT

This paper presents a new algorithm to generate rainfall rates estimates from IR satellite imagery. The idea is to modeling the Probabilistic Distribution Function (PDF) of the rainfall rates through the Maximum Entropy Method (MEM) for applying next the Histogram Matching technique to the IR images. The resulting procedure is a straightforward algorithm that can be formulated as an algebraical expression. The main application of the method is the direct estimation of rainfall rates and accumulated rainfall from geostationary satellites. This provides a direct method using only IR information. The method can be easily applied to GOES or METEOSAT satellite reception stations.

KEY WORDS: rainfall, IR, METEOSAT, GOES.

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