Applicazione di reti neurali a dati SSM/I multi-temporali per la stima di parametri del manto nevoso

In this paper; different configurations of art$cial neural networh are proposed and analysed for the extraction of snow parameters from radiometric remotely-sensed data. Brightness temperatures collected at 19 and 3 7 GHz by the SSM/I are used to retrieve snow depth, fiactional volume, temperature and mean particle size. Artificial neural networks are trained either with experimental data and with brighntess temperatures simulated by means of a mode1 based on the Dense Medium Theory (DMRT). The area selected for our study is located in North Europe by using data collected between the years 1996 and 1999.

In questo articolo vengono proposte e studiate differenti configuraziani di reti neurali per la estrazione di parametri del manto nevoso da dati radiometric telerilevati. Le temperature di brillanza misurate dal sensore SSM, a 19 e 37 GHz sono utilizzate per estrarre lo spessore del manto nevoso, la frazione di volume, la temperatura e la dimensione dei grani della neve. Le reti sono allenate sia con dati sperimentali che con dati simulati attraverso un modello basato sulle Teoria del Trasporto Radiativo dei Mezzi Densi (DMRT). La zona scelta per lo studio e' nel Nord dell'Europa e i dati esaminati riguardano un periodo che va dal 1997 al 1999.