نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه‎ ‎مهندسی‎ ‎نقشه‎ ‎برداری،‎ ‎دانشکده‎ ‎مهندسی،‎ ‎دانشگاه‎ ‎زنجان،‎ ‎زنجان،‎ ‎ایران

2 پژوهشگاه فضایی ایران، تهران، ایران

چکیده

پیشینه و اهداف: بخار آب موجود در جو یکی از مهم‌ترین پارامترهای هواشناسی است که تأثیر چشمگیری بر مطالعات اقلیمی، پیش‌بینی‌های جوی و مدل‌سازی‌های مرتبط با تغییرات آب‌وهوایی دارد. بخار آب قابل بارش (PWV) به‌عنوان شاخصی اساسی در بررسی وضعیت جوی، با استفاده از داده‌های ماهواره‌ای اندازه‌گیری می‌شود. داده‌های سنجنده طیفی تصویربرداری با توان تفکیک متوسط مودیس (MODIS)، شامل محصولات مادون قرمز نزدیک (NIR) و مادون قرمز (IR)، از جمله منابع اصلی اندازه‌گیری PWV هستند. محصول IR به دلیل ارائه داده در هر دو شرایط روز و شب، در بسیاری از مطالعات کاربرد دارد. بااین‌حال، دقت این داده‌ها به‌ویژه در شرایط جوی مختلف روز و شب همچنان چالشی مهم باقی مانده است. هدف این پژوهش، بهبود دقت داده‌های IR PWV مودیس با استفاده از رویکرد یادگیری ماشین و بررسی تأثیر کالیبراسیون بر داده‌های روز و شب است.
روش‌ها‌: در این مطالعه، از داده‌های 10 ایستگاه رادیوسوند در ایران طی دوره زمانی 2019-2020 به‌عنوان داده‌های مرجع استفاده شد. برای تحلیل، سه مجموعه داده شامل داده‌های اصلی مودیس، داده‌های برازش‌شده (fitting) و داده‌های اصلاح‌شده (modified) ایجاد شد. سپس مدل پرسپترون چندلایه (MLP) برای کالیبراسیون داده‌ها و مقایسه عملکرد آن در شرایط روز و شب به کار گرفته شد. این مدل با استفاده از روش‌های استاندارد یادگیری ماشین طراحی و توسعه یافت. ارزیابی دقت مدل با محاسبه معیارهای ریشه میانگین مربعات خطا (RMSE) و ضریب همبستگی (R) انجام شد.
یافته‌ها: نتایج نشان داد که مدل MLP توانست دقت داده‌های PWV مودیس را به طور قابل‌توجهی بهبود بخشد. در شرایط روز،RMSE  از 72/3 میلی‌متر در داده‌های اصلی به 63/2 میلی‌متر کاهش یافت و ضریب همبستگی از 81/0 به 86/0 افزایش پیدا کرد. در شرایط شب،RMSE  از 9/4 میلی‌متر به 16/3 میلی‌متر کاهش یافت و ضریب همبستگی از 76/0 به 78/0 بهبود یافت. در تحلیل کلی،RMSE  داده‌های اصلی برابر با 48/4 میلی‌متر بود که در مدل برازش شده به 92/2 میلی‌متر و در مدل اصلاح‌شده به 03/3 میلی‌متر کاهش یافت. ضریب همبستگی نیز از 77/0 به ترتیب به 87/0 و 85/0 افزایش یافت.
نتیجه‌گیری: این پژوهش نشان داد که مدلMLP  توانایی بالایی در بهبود دقت داده‌های PWV مودیس دارد و می‌تواند خطاهای موجود در داده‌های این سنجنده را در شرایط مختلف جوی کاهش دهد. نوآوری اصلی این پژوهش، استفاده از مدل MLP برای کالیبراسیون داده‌های ماهواره‌ای در شرایط روز و شب است. این روش با بهبود دقت داده‌های ماهواره‌ای، قابلیت اطمینان آن‌ها را برای استفاده در پیش‌بینی‌های جوی و مطالعات اقلیمی افزایش می‌دهد. محدودیت‌های این مطالعه شامل وابستگی به داده‌های رادیوسوند به‌عنوان مرجع و عدم بررسی تأثیر عوامل جوی خاص بر مدل‌سازی است. این روش می‌تواند در مطالعات آینده برای بهبود دقت داده‌های سنجنده‌های دیگر نیز مورد استفاده قرار گیرد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات

عنوان مقاله [English]

Calibration of MODIS Water vapor data using multi-Layer perceptron neural ‎network and radiosonde observations ‎

نویسندگان [English]

  • K. Ghobadi 1
  • E. Javadnia 1
  • H. Jalili 2
  • A. Zandkarimi 2

1 Department of Geomatics Engineering, Faculty of Engineering, University of Zanjan, Zanjan, Iran

2 Iranian Space Research Center, Tehran, Iran

چکیده [English]

Background and Objectives: Water vapor in the atmosphere is one of the most critical meteorological parameters, significantly influencing climate studies, weather forecasting, and climate change modeling. Precipitable Water Vapor (PWV) serves as a key indicator in atmospheric studies and is measured using satellite data, including Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) sensor products. MODIS provides two PWV products: Near-Infrared (NIR), which is available only during the day, and Infrared (IR), which provides data for both day and night. Due to its broader temporal coverage, the IR product is widely utilized in various applications. However, the accuracy of this product, especially under varying atmospheric conditions during day and night, remains a major challenge. This study aims to enhance the accuracy of MODIS IR PWV data using machine learning and to assess the calibration's impact on day and night conditions.
Methods: This study utilized data from 10 radiosonde stations in Iran during the 2019-2020 period as reference ground-truth data. Three datasets were prepared: raw MODIS data, fitted data, and modified data. A Multi-Layer Perceptron (MLP) model was employed for calibration and to evaluate its performance for day and night data separately. Standard machine learning methods were applied to design and implement the model. The model's accuracy was evaluated using the Root Mean Square Error (RMSE) and correlation coefficient (R) metrics.
Findings: The results demonstrated that the MLP model significantly improved the accuracy of MODIS PWV data. During the day, RMSE decreased from 3.72 mm in the raw data to 2.63 mm in the calibrated model, while the correlation coefficient increased from 0.81 to 0.86. At night, RMSE reduced from 4.9 mm to 3.16 mm, and the correlation coefficient improved from 0.76 to 0.78. Overall, RMSE in raw MODIS data was 4.48 mm, which was reduced to 2.92 mm in the fitted model and 3.03 mm in the modified model. The correlation coefficient also improved from 0.77 to 0.87 and 0.85, respectively.
Conclusion: This study confirmed that the MLP model effectively enhances the accuracy of MODIS PWV data and reduces existing errors under different atmospheric conditions. The primary innovation of this research is the application of the MLP model to calibrate satellite-derived PWV data for day and night conditions. By improving the precision of satellite data, this method enhances its reliability for practical applications, particularly in weather forecasting and climate studies. Limitations include dependency on radiosonde data as the reference and the absence of analysis on specific atmospheric factors influencing modeling. This approach can also be 

کلیدواژه‌ها [English]

  • Water Vapor
  • MODIS
  • Neural Network
  • Calibration
  • Radiosonde

COPYRIGHTS 
© 2025 The Author(s). This is an open-access article distributed under the terms and conditions of the Creative Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0) (https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/)  

DOI: 10.1109/TGRS.2003.810704
DOI: 10.3390/rs13122287
https://dor.isc.ac/dor/20.1001.1.2322102.1400.11.1.9.7
DOI: 10.1080/01431161.2014.999880
DOI: 10.1016/j.asr.2022.04.016
DOI: 10.1016/j.jag.2022.103050
DOI: 10.1016/j.asr.2022.06.046
DOI: 10.3390/rs13112215
DOI: 10.1109/TGRS.2024.3350476
http://dorl.net/dor/20.1001.1.22287736.1394.15.36.2.8
DOI: 10.1175/1520-0450(2003)042<1072:OROATM>2.0.CO;2
DOI: 10.1175/1520-0426(2001)018<0830:COMOAW>2.0.CO;2
DOI: 10.1175/1520-0493(1980)108<1046:TCOEPT>2.0.CO;2
DOI: 10.1016/j.atmosres.2017.07.021
DOI: 10.1016/j.ecolind.2020.106801
DOI: 10.1016/j.gsf.2015.07.003
[37] Nair, V. and G.E. Hinton. Rectified linear units improve restricted boltzmann machines. in Proceedings of the 27th international conference on machine learning (ICML-10). 2010. June 21-24, Haifa, Israel
https://doi.org/10.4324/9780203763247
https://doi.org/10.48550/arXiv.1412.6980
https://doi.org/10.1007/978-0-387-84858-7