Functional regression on remote sensing data in oceanography
Visualitza/Obre
Cita com:
hdl:2117/120600
Tipus de documentArticle
Data publicació2018-06-01
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
The aim of this study is to propose the use of a functional data analysis approach as an alternative to the classical statistical methods most commonly used in oceanography and water quality management. In particular we consider the prediction of total suspended solids (TSS) based on remote sensing (RS) data. For this purpose several functional linear regression models and classical non-functional regression models are applied to 10 years of RS data obtained from medium resolution imaging spectrometer sensor to predict the TSS concentration in the coastal zone of the Guadalquivir estuary. The results of functional and classical approaches are compared in terms of their mean square prediction error values and the superiority of the functional models is established. A simulation study has been designed in order to support these findings and to determine the best prediction model for the TSS parameter in more general contexts.
Descripció
The final publication is available at link.springer.com
CitacióAcar, N., Delicado, P., Basarir, G., Caballero, I. Functional regression on remote sensing data in oceanography. "Environmental and ecological statistics", 1 Juny 2018, vol. 25, núm. 2, p. 277-304.
ISSN1352-8505
Versió de l'editorhttps://link.springer.com/article/10.1007%2Fs10651-018-0405-7
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
AcarDenizli et al_EES-rev.pdf | Final authors version | 1,483Mb | Visualitza/Obre |