Aplicación de las redes neuronales de KOHONEN para el análisis y procesamiento de imágenes satelitales meteorológicas IR-GVAR
Los usuarios del a metodología utilizan diferentes fuentes de información como las estaciones meteorológicas automáticas de superficie, radianes meteorológico, sistema de detención de visibilidad e imágenes de satelitales . Estas imágenes el formato EWR (redes variables), clasificando la información...
- Autores:
-
Ramirez Arias, José Luis
Rubiano Fonseca, Astrid
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2009
- Institución:
- Universidad Cooperativa de Colombia
- Repositorio:
- Repositorio UCC
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- Acceso en línea:
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Los usuarios del a metodología utilizan diferentes fuentes de información como las estaciones meteorológicas automáticas de superficie, radianes meteorológico, sistema de detención de visibilidad e imágenes de satelitales . Estas imágenes el formato EWR (redes variables), clasificando la información en tres canales : infrarrojo y vapor de agua ; están visualizan la visualizan la información meteorológica mundial correspondiente a zonas o regiones llamadas aéreas de interés como Sudamérica , el caribe o el territorio de un país. Sin embargo , cuando el usuario final necesita información exacta de un sitio preciso , el sistema se hace deficiente . por esta razón se diseño una aplicación que permite analizar y procesar las imágenes infrarrojas para ofrecer la información de la temperatura en una coordenada exacta; es de aclarar que esta diseñada para la zona ASÍ COL correspondiente a Colombia. |
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Ramirez Arias, José LuisRubiano Fonseca, Astrid2024-06-04T21:18:26Z2024-06-04T21:18:26Z2009Ramirez Arias, J. L. y Rubiano Fonseca, A. (2009).Aplicación de las redes neuronales de KOHONEN para el análisis y procesamiento de imágenes satelitales meteorológicas IR-GVAR.Ingeniería Solidaria, (8 y 5), p. 14-1819003102https://hdl.handle.net/20.500.12494/55790Los usuarios del a metodología utilizan diferentes fuentes de información como las estaciones meteorológicas automáticas de superficie, radianes meteorológico, sistema de detención de visibilidad e imágenes de satelitales . Estas imágenes el formato EWR (redes variables), clasificando la información en tres canales : infrarrojo y vapor de agua ; están visualizan la visualizan la información meteorológica mundial correspondiente a zonas o regiones llamadas aéreas de interés como Sudamérica , el caribe o el territorio de un país. Sin embargo , cuando el usuario final necesita información exacta de un sitio preciso , el sistema se hace deficiente . por esta razón se diseño una aplicación que permite analizar y procesar las imágenes infrarrojas para ofrecer la información de la temperatura en una coordenada exacta; es de aclarar que esta diseñada para la zona ASÍ COL correspondiente a Colombia.Users of the methodology use different sources of information such as automatic surface weather stations, meteorological radians, visibility detention system and satellite images. These images are in the EWR (variable networks) format, classifying the information into three channels: infrared and water vapor; They display the global meteorological information corresponding to areas or regions called areas of interest such as South America, the Caribbean or the territory of a country. However, when the end user needs exact information from a precise location, the system becomes deficient. For this reason, an application was designed that allows analyzing and processing infrared images to offer temperature information in an exact coordinate; It is worth clarifying that it is designed for the ASÍ COL zone corresponding to Colombia.p. 14-18application/pdfspaUniversidad Cooperativa de ColombiaBogotáAplicación de las redes neuronales de KOHONEN para el análisis y procesamiento de imágenes satelitales meteorológicas IR-GVARArtículohttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85info:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionVol. 5 No 8Ingeniería SolidariaChira, J. Ventajas y aplicaciones del satélite meteorológi co GOES 10 Dirección General de Meteorologia. Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología http://www.senamhi.gob.pe/pdf/estudios/ del Perú. GOES-10.pdf.Tarruella, R. y Jorge, J. J. Estimación de la precipitación acumulada en áreas extensas a partir de imágenes IR de satélite, Departamento de Fisica Aplicada, eup. Man- resa, upchttp://www.aeclim.org/resumenes3.html. http://www.oso.noaa.gov/goes/goes-calibration/gvar- conversion.htm.http://www.bom.gov.au/sat/about_satpix.shtml.info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Aire secoRed neuronal de KohonenHidrometeoroRadiaciónDry airKohonen neural networkHydrometeorRadiationPublicationLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-84334https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/754af8cd-c1e5-42c1-9ac4-dc8ff5e2d070/download3bce4f7ab09dfc588f126e1e36e98a45MD52ORIGINAL2009_RamírezyRubiano_Aplicación_redes_neuronales.pdf2009_RamírezyRubiano_Aplicación_redes_neuronales.pdfapplication/pdf518783https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/761b52ad-6e23-4a7a-b14a-15d92f2c933f/download981fdd2903fa36460863fc1c4c3cbce0MD53TEXT2009_RamírezyRubiano_Aplicación_redes_neuronales.pdf.txt2009_RamírezyRubiano_Aplicación_redes_neuronales.pdf.txtExtracted 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