Detección y clasificación de precipitaciones en Sudamérica mediante imágenes satelitales y técnicas de aprendizaje automático

16 Dic. 2022 - Aula Magna | FAMAF Estudiantes

Trabajo Especial de la Licenciatura en Física. Estudiante: Federico Andelsman. Directores: Dres. Sergio Masuelli y Francisco Tamarit

Resumen: El estudio del evento de precipitación es una de las áreas de mayor interés en las ciencias atmosféricas por su impacto en la vida cotidiana y en su proyección hacia el cambio climático. En este trabajo se aborda el problema de la detección y clasificación de precipitaciones por intensidades a partir de información satelital y métodos provenientes del aprendizaje automático. Se ha elegido como área de estudio a una porción de Sudamérica durante el mes de enero de 2021. El estudio se centra a su vez en el análisis del producto de Estimaciones Cuantitativas de Precipitaciones (QPE del inglés), del satélite GOES-16. Se entrenó una red neuronal convolucional llamada Cloud-Net, con el fin de detectar píxeles de lluvia o clasificarlos por umbrales de intensidades, teniendo como entrada las imágenes multiespectrales de GOES-16 y como datos de etiqueta al producto QPE. A su vez, se probaron distintas funciones de pérdida para la clasificación binaria y multicategoría. En paralelo, se compararon algunos de los resultados con los del algoritmo XGBoost.