An improved aerosol optical depth map based on machine-learning and modis data: Development and application in South America

Autores
Lanzaco, Bethania Luz; Olcese, Luis Eduardo; Palancar, Gustavo Gerardo; Toselli, Beatriz Margarita
Año de publicación
2017
Idioma
inglés
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
In zones where aerosol properties have been poorly characterized, satellite-based (MODIS) and ground-based (AERONET) aerosol optical depth (AOD) values typically differ. In this work, we use machine-learning based methods (artificial neural networks and support vector machines) to obtain corrected AOD values taken from MODIS in regions that are positioned far from AERONET stations. The method has been validated using several approaches. The area suitable for improvement covers 62% of the South American continent, and the degree of improvement compared to MODIS values, expressed in terms of the fraction of data within the MODIS error, was found to be 38% and 86% for the Terra and Aqua satellites, respectively. The results show absolute monthly average differences between the MODIS and the proposed method of up to ± 0.6 AOD units. The MODIS AOD distribution for the analyzed period shows a mode of –0.04, while that for the method presented here is 0.08.
Fil: Lanzaco, Bethania Luz. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Investigaciones en Físico-química de Córdoba. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Químicas. Instituto de Investigaciones en Físico-química de Córdoba; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Químicas. Departamento de Fisicoquímica; Argentina
Fil: Olcese, Luis Eduardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Investigaciones en Físico-química de Córdoba. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Químicas. Instituto de Investigaciones en Físico-química de Córdoba; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Químicas. Departamento de Fisicoquímica; Argentina
Fil: Palancar, Gustavo Gerardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Investigaciones en Físico-química de Córdoba. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Químicas. Instituto de Investigaciones en Físico-química de Córdoba; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Químicas. Departamento de Fisicoquímica; Argentina
Fil: Toselli, Beatriz Margarita. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Investigaciones en Físico-química de Córdoba. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Químicas. Instituto de Investigaciones en Físico-química de Córdoba; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Químicas. Departamento de Fisicoquímica; Argentina
Materia
AERONET
AOD SATELLITE RETRIEVAL
MACHINE LEARNING
MODIS AOD BIAS CORRECTION
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
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Acceder
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