Técnicas de clasificación supervisada para la discriminación entre ecos meteorológicos y no meteorológicos usando Información de un radar de banda C
Los datos provenientes de los radares meteorológicos son de suma importancia para el diagnóstico y monitoreo de los sistemas que producen precipitación y sus posibles fenómenos severos asociados. Los ecos causados por objetivos no meteorológicos introducen errores en la información por lo que...
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Formato: | Preprint |
Lenguaje: | Español |
Publicado: |
Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación. Departamento de Investigación y Desarrollo.
2018
|
Materias: | |
Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/20.500.12160/779 |
Aporte de: |
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I63-R169-20.500.12160-779 |
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El Abrigo - Repositorio Institucional del Servicio Meteorológico Nacional (SMN) |
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CLASIFICACIÓN SUPERVISADA REMUESTREO ECO NO METEOROLÓGICO RADAR METEOROLÓGICO Ruiz Suárez, Sofía Vidal, Luciano Salio, Paola García Skabar, Yanina Sued, Mariela Rodríguez, Daniela Nesbitt, Steve Técnicas de clasificación supervisada para la discriminación entre ecos meteorológicos y no meteorológicos usando Información de un radar de banda C |
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CLASIFICACIÓN SUPERVISADA REMUESTREO ECO NO METEOROLÓGICO RADAR METEOROLÓGICO |
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Los datos provenientes de los radares
meteorológicos son de suma importancia
para el diagnóstico y monitoreo de los
sistemas que producen precipitación y sus
posibles fenómenos severos asociados. Los
ecos causados por objetivos no
meteorológicos introducen errores en la
información por lo que es necesario
detectar la presencia de los mismos previo
a la utilización de los datos. Este trabajo
presenta cuatro técnicas de clasificación
supervisada basadas en diferentes
modelos estadísticos que buscan dar una
respuesta a este problema.
Asimismo como parte importante de este
trabajo, se aplicaron técnicas de
remuestreo estadísticas sobre los datos de
entrenamiento, las que permitieron hacer
un análisis más completo sobre los
resultados. En la actualidad, las técnicas
de remuestreo son herramientas
fundamentales en la estadística moderna.
Las mismas, a partir de simulaciones sobre
los datos, permiten obtener información
adicional sobre los modelos planteados.
Para este trabajo se realizó un estudio de
caso con datos provenientes del radar
meteorológico doppler banda C de doble
polarización ubicado en la Estación
Experimental Agropecuaria INTA Anguil (La
Pampa). Partiendo de la clasificación
manual de un experto, se aplicaron
cuatro métodos de clasificación
supervisada de diferentes grados de
flexibilidad en su estructura: Modelo lineal,
Modelo Cuadrático, Modelo Logístico y
Modelo de Bayes Naive. Luego se
compararon los resultados y se evaluó el
desempeño de cada uno de ellos. Si bien
se encontraron dificultades a la hora de
clasificar las zonas de frontera entre
clases, los resultados obtenidos fueron
adecuados, mostrando el mejor
desempeño el modelo menos flexible, el
modelo lineal. Se considera necesario
seguir avanzando en esta línea de
investigación a fin de incorporar una
mayor cantidad de casos y tener una
mayor significancia de los resultados. |
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