Precipitación integrada satelital: combinación de productos, temperatura de brillo infrarroja y actividad eléctrica mediante redes neuronales convolucionales

Resumen

El monitoreo de la precipitación es sumamente crucial para la actividad agropecuaria, ya que es un componente fundamental del balance hidrológico que tiene un gran impacto en los rindes. Las observaciones in-situ a través de pluviómetros son escasas, por lo cual se complementa con estimaciones de precipitación provenientes de sensores remotos (i.e. satélites y radares meteorológicos) que incrementan la cobertura espacial y temporal. En este trabajo se propone utilizar un modelo de redes neuronales convolucionales con una arquitectura de tipo UNet a partir de datos provistos por el satélite GOES-16. En particular, se evaluará el uso combinado de temperatura de brillo en infrarrojo (que brinda información de la temperatura del tope de las nubes) y la actividad eléctrica (que brinda información sobre la intensidad de la convección). El entrenamiento del modelo se realiza utilizando datos de precipitación estimada por el radar meteorológico a bordo del satélite GPM.