elib
DLR-Header
DLR-Logo -> http://www.dlr.de
DLR Portal Home | Impressum | Datenschutz | Kontakt | English
Schriftgröße: [-] Text [+]

Extremely Fast Retrieval of Volcanic SO2 Layer Heights from UV Satellite Data Using Inverse Learning Machines

Hedelt, Pascal und Koukouli, Maria-Elissavet und Taylor, Isabelle und Balis, Dimitris und Grainger, Don und Inness, Antje und Efremenko, Dmitry S. und Loyola, Diego und Azoulay, Alon (2020) Extremely Fast Retrieval of Volcanic SO2 Layer Heights from UV Satellite Data Using Inverse Learning Machines. AGU 2020, 2020-12-01 - 2020-12-17, San Francisco, USA.

Dieses Archiv kann nicht den Volltext zur Verfügung stellen.

Kurzfassung

Precise knowledge of the location and height of the volcanic sulfur dioxide (SO2) plume is essential for accurate determination of SO2 emitted by volcanic eruptions. So far, UV based SO2 plume height retrieval algorithms are very time-consuming and therefore not suitable for near-real-time applications like aviation control, although the SO2 LH is essential for accurate determination of SO2 emitted by volcanic eruptions. We have therefore developed the Full-Physics Inverse Learning Machine (FP_ILM) algorithm using a combined principal components analysis (PCA) and neural network approach (NN) to extract the information about the volcanic SO2 LH from high-resolution UV backscatter measurement of TROPOMI aboard Sentinel-5 Precursor. The FP_ILM approach enables for the first time to extract the SO2 LH information in a matter of seconds for an entire S5P orbit and is thus applicable in NRT applications. In this presentation, we will present the FP-ILM algorithm and show results of recent volcanic eruptions. The SO2 layer height product is developed in the framework of the SO2 Layer Height (S5P+I: SO2 LH) project, which is part of ESA Sentinel-5p+ Innovation project (S5P+I). The S5P+I project aims to develop novel scientific and operational products to exploit the potential of the S5P/TROPOMI capabilities. The S5P+I: SO2 LH project is dedicated to the generation of an SO2 LH product and its extensive verification with collocated ground- and space-born measurements.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/137717/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Extremely Fast Retrieval of Volcanic SO2 Layer Heights from UV Satellite Data Using Inverse Learning Machines
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Hedelt, PascalPascal.Hedelt (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-1752-0040NICHT SPEZIFIZIERT
Koukouli, Maria-ElissavetAUTHhttps://orcid.org/0000-0002-7509-4027NICHT SPEZIFIZIERT
Taylor, IsabelleAtmospheric, Oceanic and Planetary Physics, Oxford University, U.K.NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Balis, DimitrisAristotle University of Thessalonikihttps://orcid.org/0000-0003-1161-7746NICHT SPEZIFIZIERT
Grainger, DonAtmospheric, Oceanic and Planetary Physics, Oxford University, U.K.NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Inness, AntjeEuropean Centre for Medium-range Weather Forecasts, ECMWF, Shinfield Park, Reading RG2 9AX, UKNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Efremenko, Dmitry S.dmitry.efremenko (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-7449-5072NICHT SPEZIFIZIERT
Loyola, DiegoDiego.Loyola (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-8547-9350NICHT SPEZIFIZIERT
Azoulay, Alonalon.azoulay (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Dezember 2020
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:SO2LH, Machine Learning, SO2, Volcanoes
Veranstaltungstitel:AGU 2020
Veranstaltungsort:San Francisco, USA
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:1 Dezember 2020
Veranstaltungsende:17 Dezember 2020
Veranstalter :AGU
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):Vorhaben Spektroskopische Verfahren in der Fernerkundung (alt)
Standort: Berlin-Adlershof , Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > Atmosphärenprozessoren
Hinterlegt von: Hedelt, Pascal
Hinterlegt am:19 Nov 2020 09:14
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:39

Nur für Mitarbeiter des Archivs: Kontrollseite des Eintrags

Blättern
Suchen
Hilfe & Kontakt
Informationen
electronic library verwendet EPrints 3.3.12
Gestaltung Webseite und Datenbank: Copyright © Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR). Alle Rechte vorbehalten.