Il 18 Febbraio 2020 al Politecnico di Milano (DEIB) si è tenuto un seminario della Professoressa Hagit Messer proveniente dalla Signal Processing School of Electrical Engineering dell’Università di Tel Aviv: “Comparative analysis of CML-based rainfall retrieval methods“.
Prof.ssa Messer è un’esperta in elaborazione statistica dei segnali con applicazioni in vari campi tra cui anche quello metereologico e ambientale. Ha pubblicato numerosi articoli sull’argomento diventando un’esperta in materia.
Il tema del seminario è stato l’utilizzo dei collegamenti radio a microonde come sensori opportunistici per il monitoraggio della precipitazione. Prof.ssa Messer ha illustrato e confrontato diverse tecniche per ricavare i valori di precipitazione dall’informazione dell’attenuazione del segnale.
Nell’ottica di consolidare una rete di collegamenti con esperti sull’argomento anche a livello internazionale il Team Mopram ringrazia la Prof.ssa Messer per aver tenuto questo seminario, è stato un interessante e utile opportunità di confronto e discussione.
Abstract del seminario
L’uso di collegamenti commerciali a microonde (LMC) come sensori opportunistici di pioggia è un argomento largamente studiato a partire dal 2006. In particolare, in diversi paesi del mondo è stato dimostrato che è possibile ricostruire i campi di pioggia in prossimità del suolo in 2D sulla base di misurazioni di LMC. Ciò è possibile farlo sia con i classici metodi di interpolazione spaziale, in cui un LMC è considerato come un singolo pluviometro virtuale (VRG), situato al centro del collegamento, che con metodi come la tomografia in cui si tiene conto della variazione della pioggia lungo il collegamento. In questo discorso presenterò uno studio che confronta i due approcci. Innanzitutto abbiamo confrontato sistematicamente le prestazioni empiriche dell’algoritmo basato su IDW in cui ogni LMC è rappresentato da un singolo VRG, con il caso in cui è rappresentato da diversi VRG, utilizzando sia dati simulati che reali. Quindi, vengono presentati i risultati teorici, privi di algoritmi e di analisi comparativa delle prestazioni. Sia i risultati teorici che quelli empirici mostrano che, in generale, il vantaggio prestazionale dell’algoritmo più sofisticato dipende dalla natura del campo di pioggia, dove una pioggia non uniforme viene meglio recuperata da algoritmi che sfruttano la lunghezza della LMC.
Link seminario: https://www.deib.polimi.it/eng/events/details/1990
Link profilo Prof.ssa Messer:https://english.tau.ac.il/profile/messer