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Dimensionality reduction of optical data: application to total ozone column retrieval

del Aguila, Ana und Molina García, Víctor und Efremenko, Dmitry (2019) Dimensionality reduction of optical data: application to total ozone column retrieval. In: Proceedings of the 2019 conference on Big Data from Space (BiDS'19), Seiten 261-264. European Union. Big Data from Space (BiDS’19), 19.-21. Feb. 2019, Munich, Germany. doi: 10.2760/848593. ISBN 978-92-76-00034-1. ISSN 1831-9424.

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2MB

Offizielle URL: http://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/bitstream/JRC115761/procbids19.pdf

Kurzfassung

The new generation of atmospheric composition sensors such as TROPOMI, deliver a great amount of data, which is recognized as Big Data. To process the challenging data volumes of spectral information, fast radiative transfer models (RTMs) are required. However, the bottleneck in remote sensing retrieval problems is the computation of the radiative transfer. Thus, the operational processing of remote sensing data requires high-performance RTMs for simulating spectral radiances (level-1 data). In particular, ozone total column retrieval algorithms use the level-1 data in the Huggins band (325-335 nm). Hence, accurate simulation of this absorption band may require several hundreds of monochromatic computations. However, hyper-spectral input data for RTMs has a redundant information, which can be excluded by using the dimensionality reduction techniques. In addition, there is a strong correlation between the input optical data for RTMs and output radiances. Such statistical dependency can be taken into account for accelerating level-1 data simulations using principal component analysis (PCA), thereby providing the performance enhancement for the whole processing chain. In this paper we analyze the efficiency and potential benefits of the optical data dimensionality reduction schemes for simulating the Huggins band and discuss several modifications of this approach.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/126638/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Poster)
Titel:Dimensionality reduction of optical data: application to total ozone column retrieval
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
del Aguila, AnaAna.delAguilaPerez (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Molina García, Víctorvictor.molinagarcia (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Efremenko, Dmitrydmitry.efremenko (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2019
Erschienen in:Proceedings of the 2019 conference on Big Data from Space (BiDS'19)
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.2760/848593
Seitenbereich:Seiten 261-264
Herausgeber:
HerausgeberInstitution und/oder E-Mail-Adresse der HerausgeberHerausgeber-ORCID-iDORCID Put Code
Soille, P.NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Loekken, S.NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Albani, S.NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Verlag:European Union
ISSN:1831-9424
ISBN:978-92-76-00034-1
Status:veröffentlicht
Stichwörter:PCA, data-driven algorithms, trace gas retrieval
Veranstaltungstitel:Big Data from Space (BiDS’19)
Veranstaltungsort:Munich, Germany
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsdatum:19.-21. Feb. 2019
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Optische Fernerkundung
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > Atmosphärenprozessoren
Hinterlegt von: Efremenko, Dr Dmitry
Hinterlegt am:25 Feb 2019 10:44
Letzte Änderung:31 Jul 2019 20:24

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