zum Content

 

Die vollständige Detailansicht dieses Artikels ist nur für VDV-Mitglieder sichtbar.
Wenn Sie bereits Mitglied sind, können Sie sich auf VDVintern (Login) anmelden.

Jetzt Mitglied werden!

 

 

Künstliche Intelligenz lernt kontinentale Hydrologie

Vergleich der monatlichen mittleren terrestrischen Wasserspeicheranomalien (TWSAs) in ausgewählten Monaten des Jahres 2019. , , Abb.: Irrgang et al. 2020, Geophysical Research Letters, https://doi.org/10.1029/2020GL089258

 

Mit Hilfe von Satelliten können Veränderungen der auf den Kontinenten gespeicherten Wassermassen erfasst werden. Die dazu notwendigen Datensätze zum Schwerefeld der Erde stammen aus den Satellitenmissionen GRACE und GRACE-FO. Am Beispiel des südamerikanischen Kontinentes entwickelten Erdsystem-ModelliererInnen vom Deutschen GeoForschungsZentrum GFZ nun eine neue Deep-Learning-Methode, mit der sowohl groß- als auch kleinskalige Veränderungen des Wasserspeichers aus Satellitendaten quantifiziert…

 

 

Die vollständige Detailansicht dieses Artikels ist nur für VDV-Mitglieder sichtbar.
Wenn Sie bereits Mitglied sind, können Sie sich auf VDVintern (Login) anmelden.

Jetzt Mitglied werden!

 

 

Anzeigen