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dc.contributor.author
Lanzaco, Bethania Luz
dc.contributor.author
Olcese, Luis Eduardo
dc.contributor.author
Palancar, Gustavo Gerardo
dc.contributor.author
Toselli, Beatriz Margarita
dc.date.available
2018-11-06T18:03:04Z
dc.date.issued
2017-06
dc.identifier.citation
Lanzaco, Bethania Luz; Olcese, Luis Eduardo; Palancar, Gustavo Gerardo; Toselli, Beatriz Margarita; An improved aerosol optical depth map based on machine-learning and modis data: Development and application in South America; Taiwan Assoc Aerosol Res-taar; Aerosol And Air Quality Research; 17; 6; 6-2017; 1523-1536
dc.identifier.issn
1680-8584
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/63780
dc.description.abstract
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.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Taiwan Assoc Aerosol Res-taar
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
Aeronet
dc.subject
Aod Satellite Retrieval
dc.subject
Machine Learning
dc.subject
Modis Aod Bias Correction
dc.subject.classification
Meteorología y Ciencias Atmosféricas
dc.subject.classification
Ciencias de la Tierra y relacionadas con el Medio Ambiente
dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
dc.title
An improved aerosol optical depth map based on machine-learning and modis data: Development and application in South America
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2018-10-22T18:20:08Z
dc.journal.volume
17
dc.journal.number
6
dc.journal.pagination
1523-1536
dc.journal.pais
China
dc.journal.ciudad
Taoyuan
dc.description.fil
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
dc.description.fil
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
dc.description.fil
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
dc.description.fil
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
dc.journal.title
Aerosol And Air Quality Research
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/https://dx.doi.org/10.4209/aaqr.2016.11.0484
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://www.aaqr.org/doi/10.4209/aaqr.2016.11.0484
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