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- Original title:
- Retrieval of Aerosol Properties from TROPOMI Measurements
- Translated title:
- Retrieval von Aerosoleigenschaften aus TROPOMI-Messungen
- Author:
- Rao, Lanlan
- Year:
- 2022
- Document type:
- Dissertation
- Faculty/School:
- TUM School of Engineering and Design
- Advisor:
- Doicu, Adrian (Priv.-Doz. Dr. habil.)
- Referee:
- Doicu, Adrian (Priv.-Doz. Dr. habil.); Bamler, Richard Hans Georg (Prof. Dr.); Cohen, Jason Blake (Prof. Dr.)
- Language:
- en
- Subject group:
- GEO Geowissenschaften
- TUM classification:
- GEO 750
- Abstract:
- Accurate assessments of aerosol properties are important for understanding the role of aerosols in climate change. Satellite sensors enable to monitor aerosol properties on a global scale. This dissertation designs Bayesian- and neural network-based retrieval algorithms for retrieving aerosol optical depth and layer height from TROPOMI/S5P measurements in oxygen A-band. The retrieval performances of the retrieval algorithms are analyzed on synthetic and real data.
- Translated abstract:
- Genaue Bewertungen der Aerosoleigenschaften sind wichtig, um die Rolle von Aerosolen beim Klimawandel zu verstehen. Satellitensensoren ermöglichen die Überwachung von Aerosoleigenschaften auf globaler Ebene. Diese Dissertation entwirft Bayes'sche und neuronale Netze Retrievalalgorithmen, zum Retrieval von Aerosol optische Tiefe und Schichthöhe aus TROPOMI/S5P-Messungen im Sauerstoff-A-Band. Die Leistungen der Retrievalalgorithmen werden anhand von synthetischen und realen Daten analysiert.
- WWW:
- https://mediatum.ub.tum.de/?id=1651753
- Date of submission:
- 17.03.2022
- Oral examination:
- 22.11.2022
- File size:
- 24715630 bytes
- Pages:
- 161
- Urn (citeable URL):
- https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20221122-1651753-1-3
- Last change:
- 20.01.2023
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