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EXERCISES on SATELLITE METEOROLOGY
Ejercicios de meteorología satelital
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Pre- and Post-course /Antes y después del curso
1. How do you decide whether a satellite image is solar or infrared? Cómo sabe
Usted si una imagen de satélite dada es solar (luz reflejada) o infrarroja
(radiación emitida) ?
2. Which useful information can we get from an image taken with sensors for
6µm radiation? Qué información aporta un sensor satelital para radiación en
torno a 6 micras ?
3. What is the reason for the difference between sensors at 11 and 12 µm? A qué
se debe la diferencia entre las medidas de temperatura de brillo en los canales
11µm y 12µm?
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Module “solar”
1. What is the main physical process responsible for the signal we see at solar
channels: refraction, diffraction, scattering or absorption? Can you define that
process?
2. Which is the difference between channels at 0.6 µm and 0.8 µm for (a) cloud
and (b) ground? Mention some applications that base on those two channels?
3. How is the signal for icy cloud at channel 1.6 µm? Weak or strong?
4. Could you see any heat sources on Earth with channel 1.6 µm?
5. How strong is the signal from dry soil on channel 1.6 µm? What can channel
1.6 add to the vegetation indices?
1. Cuál es el principal proceso físico causante de la señal que vemos en los
canales solares: refracción, difracción, dispersión o absorción? Pruebe a
definir ese proceso.
2. En qué se diferencian los canales en 0.6 y en 0.8 micras para (a) nubes y (b)
suelo? Nombre un par de aplicaciones de esos canales.
3. Cómo es la señal para nubes heladas en el canal 1.6 µm? Débil o fuerte?
4. Se ve alguna fuente de calor sobre la tierra en el canal 1.6 µm?
5. Qué fuerza tiene la señal de suelo seco en el canal 1.6 µm? Cómo utilizarlo
para índices de vegetación?
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Several correct answers are possible.
1. Which Meteosat display would you choose to recognise thin cloud
over land:
A) Channel at 0.6µm, providing the best contrast between cloud and land
B) Channel at 0.8µm, providing stronger reflection on cloud
C) Channel at 1.6µm, providing phase information on the cloud
D) An RGB composite of the three channels above, as a summary of all
individual advantages
2. Can any heat sources on the Earth surface appear on the solar channel
centred at 1.6 µm?
A) No, the image is only made of sun radiation reflected on Earth during
the day, and just instrument noise at night.
B) Yes, night light generated in towns shows weakly in that channel.
C) Yes, strong fires can be detected at night.
D) Yes, pixels with areas of hot lava from eruptions give a signal at night,
and even under day light.
3. Select the true statement(s) concerning solar channels in MSG and
vegetation:
A) Channel 0.8µm shows a stronger contrast between land and sea
surfaces than 0.6µm
B) The channel difference 0.8µm – 0.6µm indicates vegetation growth
C) The channel difference 0.8µm – 0.6µm is slightly positive over the
clear ocean
D) The channel difference 0.8µm – 1.6µm correlates positively with the
amount of vegetation on the surface
4. Select the true statement(s) concerning solar channels, sun glint and
aerosols:
A) Sun glint is solar reflection on oceans following Lambert’s law
B) Sun glint gives a hint on wind speed over the oceans
C) Smoke reflects better 0.6µm than 0.8µm radiation
D) Big particles of ash or dust show a more directional behaviour than
smaller smoke particles
5. Which channels provide the best information on cloud amounts?
A) The thermal channels, which allow an estimation of the cloud top
height
B) The solar channels, which inform on the cloud thickness
C) The near infrared channels, which tell about the phase of particles
D) The ultraviolet channels, where cloud is an efficient absorber of
radiation
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Module “radiative”
1. What is the result of adding humidity to the atmosphere on the water vapour
channels’ signal? Will the signal get stronger? Will the contributing layer be
higher or lower?
2. How do you describe the signal in the water vapour channels? What does it
show?
3. What is the contribution function?
4. How is the contribution function in a window channel?
5. Which synoptic features can you recognise in a water vapour image?
1. Qué ocurre a la señal de los canales de vapor de agua al añadir humedad a la
atmósfera? Se hará la señal más fuerte? La capa de mayor contribución,
estará más alta o más baja?
2. Describa la señal de los canales de vapor de agua? Qué indica?
3. Qué es la función de contribución?
4. Cómo es la función de contribución en un canal ventana?
5. Qué elementos sinópticos se pueden encontrar en la imagen de un canal de
absorción de vapor de agua?
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Module “scatterograms”
1. What is a scatterogram?
2. How can we use scatterograms in weather analysis using the satellite images?
3. Which kind of classifications can we perform?
4. Mention some types of discrimination and the channels used for each type.
5. What is more powerful, a scatterogram or a difference image? How are the
respective scopes?
1. Qué es un diagrama de dispersión?
2. Cómo los podemos usar en el análisis de imágenes de satélite?
3. Qué clasificaciones cabe hacer?
4. Mencione algunos ejemplos de discriminación y los canales usados en cada
caso.
5. Qué es más potente, un diagrama de dispersión o una imagen diferencia?
Cuál es el ámbito de cada cual?
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Module “infrared”
1. What is the reason for the difference on clear desert in the window channels at
8.7 and 10.8 µm?
2. What is the difference in signal for ice cloud in the window channels at 8.7
and 12.0 µm?
3. What makes the difference for humid grounds in the window channels at 8.7,
10.8 and 12.0 µm? Is it ground emissivity, air humidity or aerosol?
4. How can you visualise effectively all the information in those three channels?
Which type of display would you use: multiple panel, RGBs, channels’
difference?
5. What is a semitransparency arch in a scatterogram?
1. Qué explica la diferencia sobre desierto con cielo despejado en los canales
ventana a 8.7 y 10.8 micras?
2. Cuál es la diferencia de señal para nubes heladas en los canales a 8.7 y 12
micras?
3. Cuál es la razón para la diferencia sobre suelo húmedo en los tres canales a
8.7, 10.8 y 12 µm? Es la emisividad del suelo, la humedad del aire o los
aerosoles?
4. Cómo presentar toda la información de estos tres canales? Qué usaría: panel
múltiple, RGBs, diferencias de canales?
5. Qué es un arco de semitransparencia en un diagrama de dispersión?
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Module “watervapour”
1. Why can we not see the earth surface in the water vapour channels?
2. What is the connection between absorption coefficient and height of highest
contribution to the signal at the sensor?
3. Which synoptic features can we see in the water vapour imagery?
4. Which other atmospheric variables can be spotted in those images?
6. To how many levels of the atmosphere can we reasonably assign a humidity
value based only on water vapour imagery?
1. Por qué no vemos la superficie terrestre en los canales de “vapor de agua”
2. Qué relación hay entre “intensidad de la absorción” y “altura de la capa más
contribuyente” en la señal del sensor?
3. Qué rasgos sinópticos se pueden apreciar en imágenes de vapor de agua?
4. Qué otras variables atmosféricas aparecen en esas imágenes?
5. En cuántos niveles de altura de la troposfera podemos estimar la humedad
con ayuda de información de los canales “vapor de agua”?
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Fill with approximate values the following table of reflectivities (or albedos) in the
solar channels of Meteosat:
Con ayuda de un programa de visualización, como Nubes, rellene las celdas con
valores aproximados de reflectividad ( o albedo) para los canales solares de
Meteosat en zonas apropiadas de la imagen:
Then, some questions:
1) Evaluate the difference 0.8µm-0.6µm as a vegetation index. Suggest a better index
including 1.6 µm
2) Suggest an ice cloud index based on solar channels. Is there a way to distinguish
snow and ice cloud by means of these three channels?
3) Explain the channel reflectivities for: a) the ocean, b) the dry or desert areas
4) Explain why the RGB composite based on R=1.6, G=0.8 and B=0.6µm is called
“natural colours”. Which colour is the least natural in this RGB?
Ahora, preguntas:
1) Evalúe la diferencia 0.8µm-0.6µm como índice de vegatación. Sugiera un
índice mejor que incluya 1.6 µm
2) Sugiera un índice de engelamiento basado en canales solares. ¿Se pueden
distinguir nieve y nubes heladas con estos tres canales?
3) Explique las reflectividades espectrales para: a) el océano, b) las áreas secas
o desérticas
4) Explique por qué se llama “color natural” al compuesto RGB con base en
R=1.6µm, G=0.8 and B=0.6µm
Now we move to the infrared window (channels were water vapour absorption is
weak)
Ahora nos vamos a la ventana atmosférica infrarroja (canales con poca absorción
por vapor de agua). Rellene la tabla:
Dry/mountain Desert Ocean/see Forest/vegetation Snow Ice cloud Liquid cloud Thin cloud
8.7 µm 290
10.8 µm 220
12.0 µm 260
Preguntas:
5) ¿Por qué tienen temperatura de brillo más alta las nubes de hielo en 8.7µm
que en los demás canales?
6) ¿Por qué son las superficies secas menos radiantes que las vegetadas en
8.7µm?
7) ¿Cuál es el canal con menos absorción de vapor de agua de los tres?
8) Para nubes finas, ¿por qué muestra 8.7µm la máxima temperatura de brillo?
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Questions:
5) Why is ice cloud higher in brightness temperature at 8.7 µm?
6) Why are dry surfaces “colder” in brightness than vegetated surfaces at 8.7 µm?
7) Which is the channel with the lowest water vapour absorption, out of these three?
8) For thin cloud, why is 8.7 µm showing the “warmest” brightness temperature?
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Ejercicio de realce (nubes.exe) de una situación meteorológica interesante y
exportación a Google Earth (GE) como kml/ kmz
1. Cargue una imagen en un canal IR, por ej. el número 9 sobre la zona del
fenómeno (desarrollo convectivo, sequía, accidente de aviación, etc..)
2. Ensaye los distintos mecanismos de realce:
a) Ctrl + F5, botones de ecualizar y optimizar, selector de “height-focus”, o
“contrast level” seguido de Ctrl + e.
b) Ctrl + a, con selección de un rango de temperaturas de brillo (TB) típico de
nubes.
c) Ctrl +Alt+c, modificando las cajas a la derecha con rangos más amplios y
reduciendo brillo con los selectores horizontales a la izq.
3. Elegir un contraste centrado en la nubosidad, para la zona de interés. Invocar
Ctrl +Alt +p, con box1=9 (canal 10.8µm), pulsar “single image” y seleccionar
en la derecha optativamente las cajitas para zoomed, y para slicing (para
colorear valores en un intervalo, por ej. 200-240 K y aplicar el resultado de
(b)) o contrast (para aplicar el resultado de (c)). Pulsar Show_it_now para
diferentes combinaciones de las cuatro opciones. Experimente y quédese con
la que mejor resalte los fenómenos de su interés.
4. Si desea también proyección Mercator (desactivar “zoomed” en ese caso),
invoque Ctrl + m, marque las dos cajitas inferiores y seleccione
aproximadamente el área, cuidando que el rango en latitud y en longitud sean
parecidos para evitar deformación de la imagen.
Nota: Las cuatro cajitas en “Product definition” Ctrl +Alt +p permiten muy
variadas presentaciones del resultado. Las dos primeras son alternativas,
aunque pueden no seleccionarse. Las dos últimas practicamente alternativas.
Total de 9 resultados diferentes.
5. Ahora poner un nombre en la caja abajo, xxxgex_. Así Loop_it_now nos dará
para un grupo de tiempos una secuencia, visible a través de Nubes y con
velocidad modificable, o imagen por imagen.
6. Alternativa: Desde el menú principal de Nubes, Display, GE Animation,
indicar los ficheros nat para la animación. Cuando termina la generación se
puede cerrar la ventana Projection, prevista para correcciones geográficas si el
resultado en GE no fuera satisfactorio. El directorio “creas” contiene ahora
kml_1.kml, que se puede abrir desde GE.
Compuestos RGB: Ahora puede usar un compuesto coloreado como punto de
partida en el punto 3 arriba.
7. Invocar Ctrl +Alt +p, con botón Complex Composite. Seleccionar en la
derecha optativamente la cajita para mercator, las demás no tienen sentido
aquí. Pulsar Show_it_now o Loop_it_now.
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8. Importante: desactive la casilla “mercator” en el menú “Product definition”
para el paso siguiente.
9. Desde el menú principal de Nubes, Display, GE Animation, indicar los
ficheros nat para la animación. Cuando termina la generación se puede cerrar
la ventana Projection, prevista para correcciones geográficas si el resultado en
GE no fuera satisfactorio. El directorio “creas” contiene ahora kml_5.kml, que
se puede abrir desde GE. Los ficheros ge_... se pueden agrupar con el fichero
kml en un kmz autocontenido.
10. Contemple la animación y descanse.
Ejercicio de reproyección (Nubes.exe) y creación de productos a partir de un fichero
NAT (NAT es toda la información de un ciclo de 15 minutos del sensor en Meteosat)
PRIMERA PARTE:
1) Con ayuda del menú de definición de productos (Ctrl+Alt+P), obtenga una
imagen en el canal 10.8µm próxima a su área geográfica de interés (su país,
su región, una zona volcánica, etc.)
2) Defina algunos puntos geográficos en esa área por medio de coordenadas en
town.txt , y muestre esos puntos en la imagen
3) Aplique un realce de color para el rango de temperaturas de 20 a 30 Celsius
4) Proyecte la imagen en Mercator saltando del menú Mercator (Ctrl+M) al
botón “Show it now” del menú de definición de productos (Ctrl+Alt+P)
5) Aplique ahora un zoom en ese menú de definición. ¿Observa la posición de las
ciudades?
6) Elimine la marca en la casilla mercator y use el botón Show_it_now.
¿Aparecen las ciudades?
7) Dé un nombre y guarde como producto la imagen creada (Add_entry).
Examine el fichero product.txt para ver cómo queda codificado el nuevo
producto.
SEGUNDA PARTE:
8) Ponga en Box1 el valor 12 (visible alta resolución) y repita los pasos
anteriores 1-7 para una región de interés (la misma si lo desea). ¿Funciona
el realce ahora?
9) Seleccione ahora “high resolution (R:box1,G:box2,B:box3)” con valores
3,4,9 en las boxes, y repita los pasos.
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Ejercicio de RGB (Nubes.exe) y manejo de herramientas de análisis
1) Usando Ctrl+C (composite), reproducir el compuesto de color “natural”
2) Alterar su aspecto por medio de las barras de contraste y de foco en alturas
(Ctrl+F5). El contraste con foco en altura, se centra en valores bajos o altos
de reflectividad?
3) Usando Ctrl+X, mejorar el producto “natural” para que destaque las
diferencias en el suelo. Use la casilla arriba izquierda. Para ello,
primeramente debe:
3a. Escoger el área de aplicación del realce
3b. Explorar (cursor o Ctrl+Q) el rango de valores en los tres canales dentro del
área.
3c. Llevar esos valores al menú de composición invocado por Ctrl+X
4) ¿Qué ha sido esencial para la mejora, los cambios en la gamma o en el
rango?
5) Crear un compuesto entre los productos de generación automática. Verificar
que es lo deseado y añadirlo a la lista con un nombre.
6) Usar Ctrl+H para combinar la alta resolución horizontal (HRV) con la
información espectral, sobre todo en el infrarrojo. Utilice por ejemplo para el
canal azul el valor 9 (canal en 10.8 µm)
7) ¿Qué indica la tonalidad azul ahora? ¿Y la amarilla?
8) Haga Ctrl+H y ponga 2,3,9 en las cajas de la ventana que aparece. ¿Es mejor
esta imagen? ¿Es más detallada en la horizontal? ¿Es más informativa por el
color?
9) Cree un compuesto de ese tipo entre los de generación automática y dele
nombre.
10) Pruebe Ctrl+Q sobre un área de nubes en la imagen de alta resolución
coloreada. Haga dos clicks sucesivos para enmarcar un área del diagrama y
vea los píxeles con esos rangos de valores en la imagen satélite. ¿Son valores
esperables?
11) Obtenga un diagrama con 2-1 en vertical y 2 en horizontal. ¿Para qué puede
usarse? ¿Cómo hacer un mapa de las áreas de vegetación en brote?
12) Marque en la ventana principal la casilla “scatterogram” abajo derecha y
muestre un producto coloreado, por ejemplo el 3-2-1 natural. Haga click en
distintas zonas. El panel abajo izquierda indica las componentes de color y su
valor.
13) Cambie en Ctrl+X los límites de acuerdo a los valores en la zona, y vea las
barras para componentes de color. ¿Cómo evitar colores saturados en la
imagen? ¿Expandiendo o contrayendo los rangos de valores?
14) Use esta técnica para obtener una clasificación rápida de tipos de suelo.
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Ejercicio de LOCALIDADES: Sobre el siguiente registro de temperaturas de brillo y albedos para dos localidades,
procedente de los radiómetros de Meteosat, se desea
Objetivo:
Extraer información meteorológica de estos datos satelitarios.
Método:
1) Asociar las líneas de color con las longitudes de onda de los canales Meteosat
en que ocurren esos registros.
2) Utilizar la interpretación meteorológica de los canales (tabla debajo) para
imaginar la situación meteorológica.
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Tabla resumen (en inglés) de los canales SEVIRI a bordo de Meteosat:
3) ¿Sobre cuáles de las siguientes variables podemos extraer información
cuantitativa, y con qué precisión? Estimar su valor para las dos localidades.
Variable Es posible
medirla?
Valor en
Madrid
Valor en
Londres
fecha aproximada
hora del día o de la noche
temperatura en el suelo
temperatura a 2 metros
humedad del aire
presión atmosférica
tipo de suelo
nubosidad
altura de las nubes
espesor de nube
fase de las nubes
tamaño de gotitas/cristales
inestabilidad atmosférica
precipitación y tipo
viento en superficie
¿alguna más medible?:
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Ejercicio de introducción a los canales de Meteosat
Meteosat es un satellite geoestacionario que recoge radiación en la zona solar e
infrarroja del espectro electro-magnético. Aquí se muestran las imágenes
correspondientes a dos canales tradicionales, a la misma hora en un día de verano del
hemisferio sur.
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Ejercicio:
Razonar cuál de las imágenes de arriba corresponde a radiación solar, cuál a
radiación infrarroja.
Procedimiento sugerido:
1) Buscar en las imágenes distintas escenas: zonas de mar, suelo, nubes altas y
bajas.
2) Ordenar intuitivamente las escenas en orden de reflectancia al sol. Cuál de
ellas refleja mejor, cuál peor.
3) Ordenar intuitivamente las escenas en orden de temperatura. Cuál es más
cálida, cuál más fría.
4) Ordenar las escenas en la primera imagen en orden de tonos de gris: del negro
al blanco.
5) Ordenar las escenas en la segunda imagen en orden de tonos de gris: del negro
al blanco.
6) Decidir cuál de las dos ordenaciones en 2 (reflectancia) y 3 (temperatura) se
corresponde mejor con el orden de grises en la primera imagen.
7) Ídem en la segunda imagen.
Cómo se interpreta lo negro en la primera imagen? Y en la segunda imagen?
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Ejercicio de introducción a las combinaciones de canales de Meteosat
Meteosat es un satellite geoestacionario que recoge radiación en la zona solar e
infrarroja del espectro electro-magnético. Aquí se muestran dos combinaciones de
canales. Una de ellas consiste de canales infrarrojos, la otra de canales visibles. Son
de 8 mayo 2010, 12 UTC, Mediterráneo Sur.
Pregunta: Basándose en consideraciones de distribución espacial y textura, cuál de las
imágenes es un compuesto infrarrojo y cuál uno solar?
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Sugerencias:
1) las imágenes infrarrojas aportan información de temperatura, mientras que las
imágenes solares dan información de reflectancia. Grandes diferencias de
temperatura deben corresponder a colores casi opuestos en el espectro
cromático.
2) Las nubes más finas pueden no aparecer en los canales solares, pero sí en los
infrarrojos.
3) Mar y tierra difieren sobre todo en reflectividad, no tanto en temperatura en
esta época del año.
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Ejercicio de introducción al seguimiento de nieblas, a partir de los canales 3.9 y
10.8 µm de Meteosat Aquí se muestra la evolución de la diferencia entre los canales 3.9 y 10.8 µm
entre las 8 UTC y las 13 UTC del día 8 de febrero 2011.
1) En cuáles de esos píxeles sospechamos la presencia de nieblas y entre qué
horas?
2) A qué se debe la oscilación rápida de esa diferencia en el píxel próximo a
Toulouse? (Nubes altas, nubes bajas)
3) Es la reflectividad del píxel de desierto alta o baja?
Ésta es la gráfica de la diferencia entre los canales 10.8 y 12.0 µm. para los
mismos puntos:
1) Qué evolución experimentan aquí los píxeles cuando se disipa su niebla?
Crece esa diferencia o decrece?
2) A qué se debe la diferencia y cuál es su valor entre 10.8µm-12.0µm en (a)
desierto, (b) niebla, (c) mar, (d) suelo vegetal?
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Solutions to page5 : 1a 2cd 3abd 4bcd 5b
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Práctica 1, infrarrojo, IR de los mares
Actividades (en orden creciente de dificultad, hasta donde lleguéis):
1. Cargar una imagen centrada en el Mediterráneo con el canal 9, que representa la
temperatura de la superficie. En el mar, la del agua.
2. Pasar el ratón por distintas zonas y costas, y evaluar la temperatura en la superficie.
3. Usar el editor de color, Ctrl+a, para un intervalo de unos grados que cubran el rango visto
con el ratón. Botón Colour-slice para colorear.
4. Interpretar la imagen resultante:
a. Qué costas tienen el agua más cálida
b. Por qué algunas son tan frías (ascendencia de agua profunda por efecto de las corrientes, o
sea que los tonos azules son ascendencias)
c. Identificar la dirección de las corrientes (paralelas a los contornos entre colores)
Ejemplo sobre el mar Rojo :
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Práctica 2 infrarrojo, IR de la tierra
(parecidos pasos, pero sobre terreno sin nubes)
1. Cargar una imagen centrada en Espana con el canal 9, que representa la temperatura del
suelo.
2. Pasar el ratón por distintas zonas y montañas, y evaluar la temperatura en la superficie.
3. Usar el editor de color, Ctrl+a, para un intervalo de unos grados que cubran el rango visto
con el ratón. Botón Colour-slice para colorear.
4. Interpretar la imagen resultante:
a. Qué zonas tienen el suelo más cálido
b. Por qué algunas son tan frías (montanhas)
c. Identificar la dirección de los ríos principales (mejor en una imagen nocturna).
5. Comparar una imagen nocturna, la más fría hacia las 4 UTC, con la diurna de las 16 UTC.
Medir diferencias, etc..
Práctica 3 Canales solares
1. Cargar una imagen centrada en una zona conocida sobre el canal 2, que representa el
albedo o reflectancia del suelo.
2. Pasar el ratón por distintas zonas y montañas, y evaluar la reflectancia.
3. Usar el editor de color, Ctrl+a, para un intervalo de unos grados que cubran el rango visto
con el ratón. Botón Colour-slice para colorear.
4. Interpretar la imagen resultante:
a. Qué zonas son más brillantes, o reflectantes. A qué suelo corresponden? (seco o cereal)
b. Por qué algunas son oscuras? (bosques menos reflectantes, o granito)
c. Obtener la composición de canales solares 3-2-1 (Ctrl+c, quizá seguido de Ctrl+e para
contrastarla mejor)
5. Observar si las zonas predichas de bosque y secano corresponden a los colores de este
compuesto. Por qué? (reproduce la sensibilidad del ojo humano, si bien a distintas longitudes
de onda)
6. Usando Ctrl+q sobre un punto, veréis un diagrama con los valores de los canales (en
reflectancia %) sobre los píxeles dentro del cuadrito rojo de la imagen. Cada punto del
diagrama es un pixel. Aquí buscar píxeles con mucha diferencia entre, por ejemplo el canal 2
y el 1, y deberían ser de zonas donde la vegetación está creciendo rápido (absorción por la
clorofila).
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Atajos para las principales funciones del programa Nubes.exe
Se invocan manteniendo la tecla CTRL (o bien CTRL y ALT) presionada mientras se
oprime la letra correspondiente a la función
CTRL + Efecto d Muestra datos del canal indicado en F de la figura para el
área descrita por sus coordenadas centrales y entorno (scope) c Muestra RGB de los canales indicados en P de la figura e Renueva el contraste sobre los datos del panel de contraste h Mezcla resolución espacial del canal 12, HRV, con
información espectral de los canales especificados en la
ventana siguiente m Proyecta sobre el plano Mercator, bien para generar
productos visualizables con Google Earth (GE), o para
generar productos de forma automática p Idem para proyección estereográfica polar. No afecta a los
productos Google q inspector en torno a la posición del cursor, lee datos
numéricos de los canales en P de la figura y los muestra
como gráfico sobre escalas verticales y horizontales l Obtiene la diferencia de los dos canales en las cajitas en P
de la figura. a Resalta en color un rango de valores del parámetro recién
calculado en la imagen x Compone diferencias o canales simples, con límites fijados
por el usuario w zoom factor 2 centrado en el cursor, si no es muy periférica
su posición u zoom factor ½ sobre imágenes magnificadas k lleva coordenadas del cursor a D de la figura, centro de
imagen para siguientes visualizaciones CTRL+ALT+ p Menú de definición de productos para generación
automática (sobre recepción cada 15 minutos) o
semiautomática (generación al momento del producto sobre
una serie de datos brutos almacenados d Visualización del canal de GOES correspondiente al
segmento LRIT elegido, en cualquier área indicada en D de
la figura, con una magnificación controlada por el selector en
N de la figura s Superpone un fichero GRIB1 o GRIB2, o bien el producto
de temperaturas de la superficie oceánica procedente del
OSI SAF
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The gray panels in the middle and close to the bottom part are shown with the key combinations Ctrl+F5
and Ctrl+F6. The bottom panel appears spontaneously after trying a composite image (Ctrl+C).
A: type of product on display, and channels used to generate it.
B: date and nominal time of the image, obtained from the native file header.
C: histogram over single channel images, or scatterogram over composites on the cursor click position
D: geographic location of the image centre, in degrees.
7 of 16 E: geographic location of the cursor, and corresponding column and line in the global native file.
F: channel chosen for the single channel display.
G: inversion checkbox. It is recommended to invert channels 4 through 11 to get white cloud
H: if the height-focus checkbox is ticked, the scale marks the height of maximum enhancement. The
automatic stretch box J should be de-activated for the height focus to work.
I: strength of the stretching. For each colour component the values can be stretched to gain a better
contrast
J: when ticked, the images are displayed with an enhancement with strength given by slider I.
K: equalizes the colour in the image.
L: applies the enhancement indicated by slider I. It only has an effect when J is not ticked.
M: when ticked, images are presented with a coast-lines or political boundaries. Before the first display
after ticking it on, the program will ask you for the coastline file.
N: scope of the image from 1 (far right, small scale, as in the image, with maximum resolution) to 5 (far
left, biggest scale, least detail, globe picture).
O: area for numerical readings from the image file. It shows count values from 0 to 255 when a single
channel is shown, and the corresponding brightness temperatures (infrared) or reflectivities (percentages
of solar constant).
P: three boxes for colour composites. The options “Temperature scatter” and “Temperature difference”
use these boxes for a choice of channels to operate with (see those options below).
Q: transforms an RGB colour composite into an IHS composite, where the first box is the channel number
for the intensity, the second for hue, and the third for saturation.
R: if ticked, a regular check of the last slot received in the computer will ensure that products are
generated as requested in the file product.txt. This file can be modified with the ‘CTRL+Alt+P Product
Setup’ option of the File menu. The option to generate products automatically works only in active mode.
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Taller Meteocal: creación de material interactivo en formato html Objetivo: generar páginas en format html con interacción (preguntas de respuesta múltiple, puntos críticos, arrastra y suelta, matriz, etc.) basadas en páginas similares con diferente contenido pero mismo tipo de interacción. Procedimiento :
1. Seleccionar de materiales de formación o imágenes satelitarias aquellos gráficos o partes que van a ser la base de la interacción en HTML. Anotar su tamaño y nombre arbitrario dado cuando los guardamos como fichero jpg o gif en el directorio \TallerMeteocal\www\resource\msg\seleccion\
2. Arrancar \TallerMeteocal\tools\Creator\Creator.exe y abrir una interacción del tipo deseado, por ejemplo \TallerMeteocal\source\english\msg\seleccion\selectos\bef.xml para preparar un ejercicio arrastra-y-suelta, o ..basicmcq.xml para preguntas con respuesta múltiple, o ..diffwhy.xml para matriz (procesado manual, directamente con editor de xml-texto. No incluido entre opciones de Creator.exe), o ..cirrus_dust.xml para puntos críticos.
3. Guardar esa interacción como nuevo fichero y llamarlo, por ej. miejerciciodepreguntas.xml
4. Con ayuda de los botones en el menú de Creator.exe, y siempre el botón lápiz, generar el nuevo ejercicio. Al acabar, y también antes, para ir comprobando el progreso, usar el botón de doble tuerca para generar miejerciciodepreguntas.htm, y visualizarlo con el browser de internet.
5. Añadir su ubicación y breve descripción a la lista \TallerMeteocal\listadeurl.txt, para visualizarlo desde la aplicación meteocalapp.exe.
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Exercise on BT for fires
The applet interface describes with sliders the characteristics of the atmosphere, and provides
the BT at 3.9µm (or 10.8µm with the button) for different types of soil, times of the day (sun
elevation), intense and extensive fires and cloud above.
Green indicates the amount of cloud, fire and soil emissivity (bottom green square). Blue is
the fraction of radiation from different sources exiting the Earth, the rest being absorbed by
the Earth-atmosphere. Global value is given in upper line. The reddish square close to the
Fire Temperature slider gives an idea on the extent and intensity of the fire and its size depend
on the first two sliders. Its colour is given by the brightness temperature difference (fire
impact) with and without the fire. Red indicates that the difference is above 5 K, so the
satellite can detect the fire.
The bottom table specifies the actual amounts of energy exchanged by the elements in the
scene, relative to 100000 photons emitted in total by all surfaces, upwards and downwards.
Back to work:
1. First, set all sliders to 0, but “Soil emissivity” to 1 (absolutely non-reflective ground.
Usually, it should be between 0.50 for desert or savannah and 0.85 for thick forest).
Notice 100% of the emitted radiation reaches the satellite. This proportion will
decrease when new sources are added.
2. Set the Cloud thickness to some intermediate value, and observe the changes. What
do you expect for a brightness temperature, as a function of the Cloud top
temperature? Are you correct? If not, why?
3. Back to Cloud thickness zero, try with Sun elevation, the sun rising over the horizon
and sending radiation at 3.9µm into the atmosphere and back to the satellite. Any
changes when you move the slider? How does BT vary when we change Soil
emissivity on the ground?
4. Back to zeroes. Soil emissivity to 1.0 for more clear results. Now raise the fire
slowly (it is very sensitive slider) either in temperature or in fraction. Smoke refers to
a cooler layer of smoke, CO2 and other gases above the hot flames, which are opaque
to 3.9µm, and have a strong contribution at the satellite even for small fractions of
fire in the pixel.
5. As the soil burns, its emissivity goes down. How does it affect the brightness
temperature?
6. Write a finding of yours when experimenting with the applet. Anything which
surprised you.
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Nº CANAL BANDA
RADIOMÉTRICA (μm)
PRINCIPALES APLICACIONES
01 02
VIS 0,6 VIS 0,8
0,56 - 0,71 0,74 - 0,88
Detección y seguimiento de la nubosidad. Control de la vegetación. Observación de aerosoles
03 VIS 1,6 1,50 - 1,78 Discriminación nubes de nieve; distinción nubes de hielo-nubes de agua líquida. Información sobre aerosoles.
04 IR 3,9 3,48 - 4,36 Detección nieblas y nubes bajas. Medida de las temperaturas nocturnas de suelos y mares.
05 06
WV 6,2 WV 7,3
5,35 - 7,15 6,85 - 7,85
Observación del vapor de agua y de vientos en la troposfera media y superior. Determinación de la altura de nubes semitransparentes.
07 IR 8,7 8,30 - 9,10 Detección de cirros semitransparentes. Discriminación entre hielo y agua líquida como componentes nubosos
08 IR 9,7 9,38 - 9,94 Radiancias de O3. Seguimiento de las estructuras del ozono. Vientos en la baja estratosfera. Sensibilidad a tipos de suelo
09 10
IR 10,8 IR 12,0
9,80 - 11,80 11,00 - 13,00
Medida de temperatura de la superficie y de los topes nubosos. Detección de cirros. Estimación del agua precipitable sobre mar.
11 IR 13,4 12,40 - 14,40 Radiancias de CO2. Altura de los cirros semitransparentes. Temperatura de la baja troposfera.
12 HRVIS 0,45-1.05 Información en alta resolución (1 km).
Comparación de canales SEVIRI-IMAGER GOES
SEVIRI (MSG) IMAGER GOES I-M
CANAL BANDA (μm) CANAL BANDA (mm)
VIS 0,6 0,56-0,71 1 VISIBLE (1 KM) 0,55-0,75
VIS 0,8 0,74-0,88
HRVIS (1 KM) 0,6-0,9
NIR 1,6 1,50-1,78
IR 3,9 3,40-4,20 2 ONDA CORTA 3,80-4,00
WV 6,2 5,35-7,15
WV 7,3 6,85-7,85 3 VAPOR DE AGUA 6,50-7,00
IR 8,7 8,30-9,10
IR 9,7 9,38-9,94
IR 10,8 9,80-11,80 4 IR1 10,20-11,20
IR 12,0 11,00-13,00 5 IR2 11,50-12,50
IR 13,4 12,40-14,40