| 1. Identificação | ||||
| Tipo de Referência | Artigo em Evento (Conference Proceedings) | |||
| Site | mtc-m21d.sid.inpe.br | |||
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S | |||
| Identificador | 8JMKD3MGP3W34T/47TLS4L | |||
| Repositório | sid.inpe.br/mtc-m21d/2022/11.03.12.30 (acesso restrito) | |||
| Última Atualização | 2022:11.03.12.30.14 (UTC) simone | |||
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m21d/2022/11.03.12.30.14 | |||
| Última Atualização dos Metadados | 2023:01.03.16.46.22 (UTC) administrator | |||
| Chave Secundária | INPE--PRE/ | |||
| DOI | 10.1109/IGARSS46834.2022.9883387 | |||
| ISBN | 978-166542792-0 | |||
| Chave de Citação | BrumRoGoPeSaVe:2022:MeTrTe | |||
| Título | Mean Tropospheric Temperature Estimation Using Deep Learning and Ensemble Methods  | |||
| Formato | On-line | |||
| Ano | 2022 | |||
| Data de Acesso | 18 maio 2024 | |||
| Tipo Secundário | PRE CI | |||
| Número de Arquivos | 1 | |||
| Tamanho | 372 KiB | |||
| 2. Contextualização | ||||
| Autor | 1 Brum, Diego 2 Rofatto, Vinicius Francisco 3 Gonzaga, Luiz 4 Pena, Rafaela de Oliveira 5 Sapucci, Luiz Fernando 6 Veronez, Maurício Roberto | |||
| Grupo | 1 2 3 4 5 DIMNT-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR | |||
| Afiliação | 1 UNISINOS 2 Universidade Federal de Urberlândia (UFU) 3 UNISINOS 4 Universidade Federal de Urberlândia (UFU) 5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 6 UNISINOS | |||
| Endereço de e-Mail do Autor | 1 diebrum@unisinos.br 2 3 4 5 lsapucci@gmail.com | |||
| Nome do Evento | IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS ) | |||
| Localização do Evento | Kuala Lampur | |||
| Data | 17-22 July 2022 | |||
| Editora (Publisher) | IEEE | |||
| Páginas | 6658-6661 | |||
| Título do Livro | Proceedings | |||
| Histórico (UTC) | 2022-11-03 12:34:08 :: simone -> administrator :: 2022 2023-01-03 16:46:22 :: administrator -> simone :: 2022 | |||
| 3. Conteúdo e estrutura | ||||
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz | |||
| Estágio do Conteúdo | concluido | |||
| Transferível | 1 | |||
| Tipo do Conteúdo | External Contribution | |||
| Tipo de Versão | publisher | |||
| Palavras-Chave | Global Navigation Satellite System Long-Short Term Memory Neural Network Mean Tropospheric Temperature Radiosonde Random Forest Regressor | |||
| Resumo | The Precipitable Water Vapor is an important quantity for both meteorological and GNSS satellite-based positioning applications. Its quantification is closely related to the mean temperature of the tropospheric vertical column along the height, which is often obtained by using radiosonde database-based models. However, radiosonde profiles are generally not available when acquiring satellite-based positioning data. Usually, the mean temperature model is adopted to overcome this problem. The mean temperature models have been developed on the basis of the application of the classical linear regression. In that case, radiosonde profiles-based mean temperatures are linearly related to pressure and temperature surface measurements. Here, on the other hand, we purpose to use machine learning algorithms to model the mean temperature, namely Long-Short Term Memory Neural Networks (LSTM) and Random Forest Regressor (RF). For this study, we use a dataset with 30 years of radiosonde observations over the Brazilian region. In general, the results are consistent with those provided in the literature [1]. | |||
| Área | MET | |||
| Arranjo | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Mean Tropospheric Temperature... | |||
| Conteúdo da Pasta doc | acessar | |||
| Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos | |||
| Conteúdo da Pasta agreement |
| |||
| 4. Condições de acesso e uso | ||||
| Idioma | en | |||
| Arquivo Alvo | Mean_Tropospheric_Temperature_Estimation_Using_Deep_Learning_and_Ensemble_Methods.pdf | |||
| Grupo de Usuários | simone | |||
| Grupo de Leitores | administrator simone | |||
| Visibilidade | shown | |||
| Permissão de Leitura | deny from all and allow from 150.163 | |||
| Permissão de Atualização | não transferida | |||
| 5. Fontes relacionadas | ||||
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/46KUATE | |||
| Acervo Hospedeiro | urlib.net/www/2021/06.04.03.40 | |||
| 6. Notas | ||||
| Campos Vazios | archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination e-mailaddress edition editor issn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid organization parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisheraddress resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url volume | |||
| 7. Controle da descrição | ||||
| e-Mail (login) | simone | |||
| atualizar | ||||