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AEROMAP

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Global mapping of aerosol properties using neural networkinversions of ground an...

Global mapping of aerosol properties using neural networkinversions of ground and satellite based data "This project, AEROMAP, is designed to produce accurate, daily-updated, global atmospheric aerosol maps. To achieve this, AEROMAP will use the daily, full-Earth coverage of the aerosol optical depth (AOD) provided by the MODerate... ver más

28/02/2014

NATIONAL OBSERVATO...

222K€

Presupuesto del proyecto: 222K€

Líder del proyecto

ETHNIKO ASTEROSKOPEIO ATHINON No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo FP7 notifico la concesión del proyecto el día 2014-02-28 No tenemos la información de la convocatoria

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Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

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1 Participantes

NATIONAL OBSERVATORY OF ATHE...

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Líder del proyecto

ETHNIKO ASTEROSKOPEIO ATHINON No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 222K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto "This project, AEROMAP, is designed to produce accurate, daily-updated, global atmospheric aerosol maps. To achieve this, AEROMAP will use the daily, full-Earth coverage of the aerosol optical depth (AOD) provided by the MODerate resolution Imaging Spectrometer (MODIS) satellite instrument in 3 wavelength bands (438-448nm, 673-683nm, 862-877nm), to extrapolate local, ground-based retrievals of aerosol microphysical properties (AMP) from AEROsol robotic NETwork (AERONET) stations to the entire Earth-surface. Extrapolation will be achieved with multiple-input multiple-output universal function-approximating artificial neural networks that will be trained on AERONET data (the AOD at 440nm, 675nm and 870nm) as input and AERONET-AMP retrievals (the aerosol size distribution, the complex refractive index, the effective radius, and the single scattering albedo) as output, in order to learn the inversion function. A portion of the training dataset will be reserved for validation. In the second step, MODIS broad-band AOD data that is spatially co-located with AERONET single-wavelength AOD data will be used to train a second neural network to learn the mathematical relationship between the broad-band and single-wavelength measurements. Then, the worldwide, daily coverage provided by MODIS will be used extrapolate and retrieve the sought-after AMP worldwide. Modern statistical methods of cluster analysis will be used to classify aerosol type regions and global maps of AMP will be used to provide a new full-Earth (near) real-time monitor to globally characterise atmospheric aerosols. Aerosol dispersal during selected events will test the validity of the monitor and a project website/portal will provide users access to global AMP maps, raw data and early-warning alerts of extreme aerosol conditions worldwide."

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