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ESAIM: Proc.
Volume 49, February 2015
CMACS 2014 - Colloque de Modélisation, Analyse et Contrôle des Systèmes
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Page(s) | 65 - 77 | |
DOI | https://doi.org/10.1051/proc/201549006 | |
Published online | 13 March 2015 |
A comparison of Multiple Non-linear regression and neural network techniques for sea surface salinity estimation in the tropical Atlantic ocean based on satellite data
1 IMAGESESPACE-DEV, Université de
Perpignan Via Domitia, 52 Avenue
Paul Alduy, 66860
Perpignan Cedex 9,
France.
2 ESPACE-DEV, UG UA UR UM IRD, Maison
de la télédétection, 500 Rue
Jean-Franois Breton, 34093
Montpellier Cedex 5,
France.
3 IRD LOCEAN, Université Pierre et
Marie Curie, UMR 7159, Paris, France.
4 Lab. Oceanografia Física Estuarina e
Costeira , Universidade Federal de Pernambuco, Av. Arquitetura,
Brasil.
Using measurements of Sea Surface Salinity and Sea Surface Temperature in the Western Tropical Atlantic Ocean, from 2003 to 2007 and 2009, we compare two approaches for estimating Sea Surface Salinity : Multiple Non-linear Regression and Multi Layer Perceptron. In the first experiment, we use 18,300 in situ data points to establish the two models, and 503 points for testing their extrapolation. In the second experiment, we use 15,668 in situ measurements for establishing the models, and 3,232 data points to test their interpolation. The results show that the Multiple Non-linear Regression is an admissible solution whether it be interpolation or extrapolation. Yet, the Multi Layer Perceptron can be used only for interpolation.
Résumé
En utilisant des mesures de Salinité et de Température à la surface de la mer, dans l’ouest de l’océan Atlantique tropical, de 2003 à 2007 puis 2009, on compare deux approches pour la prédiction de la Salinité dans l’eau de mer de surface : la Régression Non-linéaire Multiple et le Perceptron Multi Couches. Dans la première expérience, 18 300 mesures in situ sont utilisées dans la construction des deux modèles et 503 points pour tester leur extrapolation. Dans la deuxième expérience, 15 668 mesures in situ sont utilisées pour établir les deux modèles et 3 232 points pour tester leur interpolation. Les résultats montrent que la Régression Non-linéaire Multiple peut être appliquée à la fois pour l’extrapolation et l’interpolation. Cependant, le Perceptron Multi Couches ne peut être utilisé que pour l’interpolation.
© EDP Sciences, SMAI 2015
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