Oya: Deep Learning for Accurate Global Precipitation Estimation
Emmanuel Asiedu Brempong, Mohammed Alewi Hassen, MohamedElfatih MohamedKhair, Vusumuzi Dube, Santiago Hincapie Potes, Olivia Graham, Amanie Brik, Amy McGovern, George Huffman, Jason Hickey
准确的降水估计对于水文应用至关重要,特别是在地面观测网络稀少、预测技能有限的全球南方。 现有的基于卫星的沉淀产品通常仅依靠长波红外通道,或者通过可能引入重大错误的数据进行校准,特别是在每日次日尺度上。 这项研究介绍了Oya,这是一种新颖的实时降水检索算法,利用地球静止(GEO)卫星的全光谱可见光和红外(VIS-IR)观测。 Oya采用两阶段深度学习方法,结合了两种U-Net模型:一种用于降水检测,另一种用于定量降水估计(QPE),以解决降雨和无雨事件之间的固有数据不平衡。 这些模型使用高分辨率GPM联合雷达-辐射算法(CORRA)v07数据作为地面真理进行训练,并在IMERG-Final检索上进行预训练,以增强稳健性并减轻由于CORRA的时间采样有限而导致的过拟合。 通过利用多颗GEO卫星,Oya实现了准全球覆盖,并与现有的竞争性区域和全球降水基线相比表现出卓越的性能,为改善降水监测和预测提供了有希望的途径。
Accurate precipitation estimation is critical for hydrological applications, especially in the Global South where ground-based observation networks are sparse and forecasting skill is limited. Existing satellite-based precipitation products often rely on the longwave infrared channel alone or are calibrated with data that can introduce significant errors, particularly at sub-daily timescales. This study introduces Oya, a novel real-time precipitation retrieval algorithm utilizing the full spectr...