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A novel machine learning retrieval for the detection of ice crystal icing conditions based on geostationary satellite imagery

Arico, Matteo und Piontek, Dennis und Bugliaro Goggia, Luca und Mayer, Johanna und Müller, Richard und Kalinka, Frank und Butter, Max (2025) A novel machine learning retrieval for the detection of ice crystal icing conditions based on geostationary satellite imagery. Atmospheric Measurement Techniques, 18 (23), Seiten 7129-7152. Copernicus Publications. doi: 10.5194/egusphere-2025-2985. ISSN 1867-1381.

[img] PDF - Verlagsversion (veröffentlichte Fassung)
17MB

Offizielle URL: https://egusphere.copernicus.org/preprints/2025/egusphere-2025-2985/

Kurzfassung

High ice water content (HIWC) conditions are a concern for aviation as the ingestion of ice particles in the jet engines can induce ice crystal icing (ICI), which results in performance loss and damage. To constantly monitor these conditions, retrievals for the detection of ICI were recently developed based on geostationary satellite imagery, but their calibration is limited to targeted flight campaigns or scattered samplings from ICI events databases. In this work, we close this gap, using exclusively remote sensing data to develop and assess a new retrieval for potential ICI conditions. Cloud IWC measurements are provided from the synergy of radar and lidar (DARDAR) on board the polar-orbiting satellites CloudSat and CALIPSO. HIWC conditions (IWC ≥ 0.5 g m−3) at typical cruise altitudes are used as the proxy for areas with potential ICI formation. The HIWC conditions predictors are taken from a combination of observations and retrievals of the geostationary satellite Meteosat Second Generation (MSG). A random forest is trained and tested based on the collocated dataset of active and passive measurements during the summer months of 2013 and 2015, covering the European domain. The input predictors are the brightness temperature difference between the MSG channels at 6.2 and 10.8 µm wavelengths, the visible channel at 0.6 µm wavelength, the cloud optical thickness at 0.6 µm wavelength, and four convection metrics related to the distance to the closest convective cell, area extent of the convective cells, and convection density in the pixel surroundings. Over Europe, 83 % of HIWC conditions measured in the DARDAR dataset are correctly detected. The associated false alarm rate is 51 %. The retrieval is further tested with the ICI events database reported by Lufthansa. Four out of seven events are correctly detected. In conclusion, the retrieval achieves performances comparable to previously developed retrievals. An operational application would enable aircraft rerouting around areas with high ICI probability.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/219449/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:A novel machine learning retrieval for the detection of ice crystal icing conditions based on geostationary satellite imagery
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Arico, MatteoDLR, IPAhttps://orcid.org/0009-0002-1540-1731198502904
Piontek, DennisDLR, IPANICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Bugliaro Goggia, LucaDLR, IPAhttps://orcid.org/0000-0003-4793-0101NICHT SPEZIFIZIERT
Mayer, JohannaDLR, IPANICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Müller, RichardDWD, Offenbach, GermanyNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Kalinka, FrankDWD, Offenbach, GermanyNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Butter, MaxDeutsche Lufthansa, Frankfurt, GermanyNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:1 Dezember 2025
Erschienen in:Atmospheric Measurement Techniques
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Ja
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:18
DOI:10.5194/egusphere-2025-2985
Seitenbereich:Seiten 7129-7152
Herausgeber:
HerausgeberInstitution und/oder E-Mail-Adresse der HerausgeberHerausgeber-ORCID-iDORCID Put Code
Kuhlmann, GerritEMPA, Dübendorf, SchweizNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Washenfelder, RebeccaNOAA, Boulder, CO, USANICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Verlag:Copernicus Publications
ISSN:1867-1381
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Icing crystal icing, geostationary satellite, machine learning, ice water content, retrieval, random forest
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HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Atmosphären- und Klimaforschung
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Physik der Atmosphäre > Wolkenphysik
Hinterlegt von: Arico, Matteo
Hinterlegt am:02 Dez 2025 07:38
Letzte Änderung:04 Dez 2025 14:46

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