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https://dspace.univ-ghardaia.edu.dz/xmlui/handle/123456789/752
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | TALEB, Nadir | - |
dc.contributor.author | GABANI, Mustapha | - |
dc.date.accessioned | 2022-02-23T10:52:57Z | - |
dc.date.available | 2022-02-23T10:52:57Z | - |
dc.date.issued | 2019 | - |
dc.identifier.uri | https://dspace.univ-ghardaia.edu.dz/xmlui/handle/123456789/752 | - |
dc.description.abstract | La disponibilité des données de précipitation à haute résolution spatiale est d'une importance fondamentale dans de nombreuses applications hydrologique. Il existe deux sources principales d'estimation des précipitations : les stations de précipitations et l’estimation satellitaire hydrologique (télédétection) en particulier dans les bassins non mesurés. Dans cette étude nous avons comparé la performance de produit satellitaire, TRMM 3B42V7, avec les mesures des stations au sol. Nous avons essayé d'améliorer l’estimation de la technologie de télédétection dans une large mesure pour ajuster la qualité des observations de précipitations. On a utilisé les précipitations journalières (1999-2004) mesurées dans les stations au sol et par satellites dans une zone étudiée situé au nord-est de l'Algérie (Annaba et El-Tarf et Guelma et Skikda et Souk-Ahras). L'évaluation du produit satellitaire (3B42V7) a donnée un résultat insuffisant avec les données de stations dans les trois régions avec les critères de performance de (R 2 =0.32 et BIAS = 72.36 et RMSE = 5.54) En utilisant un modèle d'intelligence artificiel qui sont le Perceptron Multi Couche (PMC) et la méthode de régression pour l'ajustement des produits satellitaires, on s'est aperçu que le PMC avait donnée un meilleur résultat (R²= 0.67) grâce à la combinaison d’entrée (P. satellite + température max et min) , et pour la méthode de régression on trouvé la valeur (R 2 = 0.329 ). Cette approche présentée peut être utilisée pour ajuster les estimations des systèmes de mesure satellitaire dans n'importe quelle région .Ayant obtenu le modèle, on peut exploiter ces données ajustées efficacement dans le cas de défaillances des stations au sol. Aussi, ces données peuvent faire objet d’une régionalisation par proximité. | EN_en |
dc.publisher | جامعة غرداية | EN_en |
dc.subject | Produit satellitaire, précipitation, PMC, régression , nord-est de l'Algérie , TRMM, 3B42V7. | EN_en |
dc.title | Evaluation et calage des produits de précipitations satellitaires Application au Nord Est Algérien | EN_en |
dc.type | Thesis | EN_en |
Appears in Collections: | Mémoires de Master |
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