Revista de teledetección y SIG

Abstracto

Simulación y predicción de la dinámica de la temperatura de la superficie terrestre (LST) en la ciudad de Ikom en Nigeria mediante redes neuronales artificiales (ANN)

ID de Maduako, Yun Z, Patrick B

La temperatura superficial terrestre (LST) es uno de los factores asociados al aumento del calor urbano y al calentamiento microclimático dentro de una ciudad. Las investigaciones relacionadas con el desarrollo de nuevas tecnologías o la mejora de las existentes son muy importantes en los estudios del clima urbano. Este artículo expone nuestro estudio sobre la simulación y predicción de la tendencia cuantitativa futura específica de LST en la ciudad de Ikom en Nigeria utilizando la tecnología de red neuronal artificial de propagación hacia adelante y hacia atrás. Este estudio se basó en el modelo ANN de series de tiempo que toma una secuencia de valores LST pasados, comprende el patrón de cambio dentro del conjunto de datos y predice además los valores de tiempo futuros. Se han llevado a cabo estudios similares de esta manera a partir de nuestra revisión de la literatura, pero ninguno utilizó datos satelitales de series de tiempo de observación de la Tierra de un intervalo de época de resolución gruesa para la predicción de series de tiempo LST utilizando ANN. La novedad de este estudio se centra en el intento de predecir algunos valores LST futuros específicos en toda la ciudad utilizando ANN a partir de valores LST pasados ​​derivados de imágenes de teledetección de observación de la Tierra (Landsat 7 ETM). Los resultados derivados de este estudio reafirman la eficiencia de las ANN (parte de las tecnologías de aprendizaje profundo) para aprender, comprender y realizar predicciones precisas a partir de conjuntos de datos complejos y caóticos no lineales del mundo real.