Jornal de Sensoriamento Remoto e GIS

Abstrato

Simulação e previsão da dinâmica da temperatura da superfície terrestre (LST) na cidade de Ikom, na Nigéria, utilizando rede neural artificial (ANN)

Maduako ID, Yun Z, Patrick B

A Temperatura da Superfície Terrestre (TST) é um dos fatores associados ao aumento do calor urbano e ao aquecimento microclimático dentro de uma cidade. As pesquisas relacionadas com o desenvolvimento de novas tecnologias ou com o aperfeiçoamento das existentes são muito importantes nos estudos de clima urbano. Este artigo expõe o nosso estudo sobre a simulação e previsão da tendência quantitativa específica do LST no tempo futuro na cidade de Ikom, na Nigéria, utilizando a tecnologia de Rede Neural Artificial de Propagação Feed Forward Back. Este estudo baseou-se no modelo de séries temporais de RNA que pega numa sequência de valores de LST anteriores, compreende o padrão de mudança dentro do conjunto de dados e prevê ainda valores de tempo futuros. Estudos semelhantes foram realizados desta forma a partir da nossa revisão de literatura, mas nenhum utilizou dados de satélite de séries temporais de observação da Terra de um intervalo de época de resolução grosseira para a previsão de séries temporais LST utilizando RNA. A novidade deste estudo centra-se na tentativa de prever alguns valores específicos de LST no tempo futuro em toda a cidade utilizando ANN a partir de valores de LST anteriores derivados de imagens de deteção remota de observação da Terra (Landsat 7 ETM). Os resultados derivados deste estudo reafirmam a eficiência da RNA (parte das tecnologias de aprendizagem profunda) na aprendizagem, compreensão e realização de previsões precisas a partir de conjuntos de dados complexos não lineares e caóticos do mundo real.