temperatura superficial do mar (tsm) com sensores que operam na faixa do infra-vermelho oceanografia...

Temperatura Superficial do Temperatura Superficial do Mar (TSM) com sensores que Mar (TSM) com sensores que

operam na faixa do infra-operam na faixa do infra-vermelhovermelho

OCEANOGRAFIA POR OCEANOGRAFIA POR SATELITESSATELITES

IntroduçãoIntrodução• O monitoramento da TSM por sensores remotos IV é a técnica que produziu O monitoramento da TSM por sensores remotos IV é a técnica que produziu

um dos maiores impactos em ciências marinhas e em aplicações variadasum dos maiores impactos em ciências marinhas e em aplicações variadas

• Razões:Razões:

– As imagens têm correlações boas com as estruturas termais dos oceanos As imagens têm correlações boas com as estruturas termais dos oceanos – A natureza operacional dos satélites meteorológicos da NOAA (órbita polar) que A natureza operacional dos satélites meteorológicos da NOAA (órbita polar) que

produzem dados regulares e contínuos desde 1978produzem dados regulares e contínuos desde 1978– A disseminação facilitada dos dados dos sensores de IVA disseminação facilitada dos dados dos sensores de IV

• A fonte principal de TSM são os sensores remotos A fonte principal de TSM são os sensores remotos Advanced Very High Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR)Resolution Radiometer (AVHRR), a bordo da serie de satélites TIROS/NOAA. , a bordo da serie de satélites TIROS/NOAA.

• O sensor O sensor AVHRRAVHRR é é – um sensor multi-canal (4 a 6, dependendo do modelo) um sensor multi-canal (4 a 6, dependendo do modelo) – de varredura de varredura – sensível à radiação eletromagnética nas faixas sensível à radiação eletromagnética nas faixas

• do visíveldo visível• infravermelho próximoinfravermelho próximo• infravermelho médioinfravermelho médio• infravermelho termalinfravermelho termal

Uso potencial da TSM derivada dos Uso potencial da TSM derivada dos satélitessatélites

• Climatologia /Variação global de TSM /Fluxo de calorClimatologia /Variação global de TSM /Fluxo de calor– TSM é fundamental para entender interação oceano/atmosfera e os fluxos de calorTSM é fundamental para entender interação oceano/atmosfera e os fluxos de calor– Freqüência de amostragem alta e contínuaFreqüência de amostragem alta e contínua

• Anomalias do campo de TSM e associação com fenômenos de larga escalaAnomalias do campo de TSM e associação com fenômenos de larga escala– Ex: El NiñoEx: El Niño

• Predição de tempoPredição de tempo– TSM influencia a taxa de evaporação, i.e. influencia evolução local do tempoTSM influencia a taxa de evaporação, i.e. influencia evolução local do tempo

• Trocas de gases na interface ar/marTrocas de gases na interface ar/mar– A capacidade de armazenamento de gás no mar é função de sua temperaturaA capacidade de armazenamento de gás no mar é função de sua temperatura

• Convecção profunda e formação de massas de águaConvecção profunda e formação de massas de água– Associada ao esfriamento de inverno das águas superficiais Associada ao esfriamento de inverno das águas superficiais

• Oceanografia dinâmicaOceanografia dinâmica– A temperatura é um parâmetro quasi-conservativo das massas de águaA temperatura é um parâmetro quasi-conservativo das massas de água– Vórtices Vórtices – RessurgênciaRessurgência– Frentes oceânicasFrentes oceânicas

• Estudo de poluição marinhaEstudo de poluição marinha– Poluição térmica industrialPoluição térmica industrial– Detecção de derrames de petróleoDetecção de derrames de petróleo

Radiação na Faixa do Infra-vermelhoRadiação na Faixa do Infra-vermelho

Infra-vermelho: grande importância para o Sensoriamento Remoto.

Engloba radiação com comprimentos de onda de 0,75um a 0,1mm.

A radiação I.V. é facilmente absorvida pela maioria das substâncias (efeito de aquecimento).

Objetivos do sensor AVHRR• Derivar a Temperatura Superficial do Mar (produto operacional da NOAA)

• Derivar o Indice Normalizado de Vegetação (Normalized Difference Vegetation Index, produto operacional da NOAA)

• Derivar aeorossóis atmosféricos sobre os oceanos (produto operacional da NOAA)

• Monitorar erupções vulcânicas visando a prevenção em caso de eventos

• Monitorar padrões de nuvens (AVHRR suplementa dados dos satélites Geostationary Operational Environmental Satellites -GOES)

• Outras aplicações que requeiram alta resolução temporal de cobertura em escala global, com resolução espacial e espectral moderadas e com sensores termais calibrados.

Sensor AVHRRSensor AVHRR• Cobertura Espacial

– O sensor AVHRR fornece cobertura global (polo a polo) com dados coletados e armazenados a bordo em todos os canais espectrais. Cada passagem do satélite fornece uma imagem de 2400 km de largura.

– O satélite orbita a Terra 14 vezes por dia a 833 km acima de sua superfície.

• Resolução Espacial

– O campo de visada instantâneo (Instantaneous field-of-view - IFOV) resulta numa imagem

• do tipo LAC (Local Area Coverage)/HRPT com Ground Field of View (GFOV) de aproximadamente 1.1 km a nadir.

• Os dados GAC (Global Area Coverage) são derivados de uma simples média dos dados LAC/HRPT, levando a resolução para 4,4km GFOV a nadir.

AVHRR/1AVHRR/1 AVHRR/2AVHRR/2 AVHRR/3AVHRR/3SatellitesSatellites SatellitesSatellites SatellitesSatellites

NOAA-6,8,10NOAA-6,8,10 NOAA-7,9,11,12,14NOAA-7,9,11,12,14 NOAA-NOAA-15,16,17,1815,16,17,18

CanaisCanais Bandas (Bandas (μμmm)) Bandas (Bandas (μμmm)) Bandas (Bandas (μμmm))

11 0.58 - 0.680.58 - 0.68 0.58 - 0.680.58 - 0.68 0.58 - 0.68 0.58 - 0.68 22 0.725 - 1.000.725 - 1.00 0.725 - 1.000.725 - 1.00 0.725 - 1.00 0.725 - 1.00 33 3.55 - 3.933.55 - 3.93 3.55 - 3.933.55 - 3.93 1.58 - 1.641.58 - 1.64 44 10.50 - 11.5010.50 - 11.50 10.3 - 11.310.3 - 11.3 3.55 - 3.93 3.55 - 3.93 55 11.5 - 12.511.5 - 12.5 10.3 - 11.3 10.3 - 11.3 66 11.5 - 12.511.5 - 12.5

Bandas EspectraisBandas Espectrais

Função resposta espectral do canal 4 do sensor AVHRR/NOAA-12

Típica Resposta EspectralTípica Resposta Espectral

Largura de banda maior que no caso dos sensores visíveis

Os sensores usam as faixas do espectro eletromagnético que atravessam a atmosferaFaixa usada para o sensor

AVHRR

Faixa Espectral do AVHRR

Série AVHRR/NOAASérie AVHRR/NOAASatellite Number Launch Date Ascending Node Descending Node Start Date End Date

TIROS-N 10/13/78 1500 0300 10/19/78 01/30/80

NOAA-6 06/27/79 1930 0730 06/27/79 11/16/86

NOAA-7 06/23/81 1430 0230 08/24/81 06/07/86

NOAA-8 03/28/83 1930 0730 05/03/83 10/31/85

NOAA-9 12/12/84 1420 0220 02/25/85 11/07/88

NOAA-10 09/17/86 1930 0730 11/17/86 08/30/01

NOAA-11 09/24/88 1340 0140 11/08/88 09/13/94

NOAA-12 05/14/91 1930 0730 05/14/91 04/05/01Stand By

NOAA-13 08/09/93 --- --- Failed ---

NOAA-14 12/30/94 1340 0140 12/30/94 Present

NOAA-15 05/13/98 0730 1930 04/10/95 Present

NOAA-16 09/21/00 1400 0200 03/20/01 Present

NOAA-17 06/24/02 2200 1000 10/15/02 Present

NOAA-18 05/20/05 1400 0200 06/10/05 Present

Websites interessantesWebsites interessantes• http://www.noaa.gov/http://www.noaa.gov/

• http://podaac.jpl.nasa.gov/http://podaac.jpl.nasa.gov/

• http://noaasis.noaa.gov/NOAASIS/http://noaasis.noaa.gov/NOAASIS/ml/avhrr.htmlml/avhrr.html

1) Automated Picture Trasmission (APT)

2) High Resolution Picture Transmission (HRPT)

•Os HRPT são dados de máxima resolução espacial com aproximadamente 1,1 km a nadir. Dados HRPT transmitidos às estações ao redor do mundo (aprox. 200 estações)

•Os dados HRPT fornecem as seguintes imagens:– Local Area Coverage (LAC) - 1.1 km– Global Area Coverage (GAC) - 4 km.

Formato dos Dados do AVHRR

• O espectro de emissão O espectro de emissão - do sol é máxima na - do sol é máxima na

faixa do visívelfaixa do visível– da Terra é máxima da Terra é máxima

a ~10a ~10μμmm

• Para as medidas da Para as medidas da TSM com radiometria TSM com radiometria térmica usa-se a térmica usa-se a radiação emitida na radiação emitida na faixa 10-12faixa 10-12μμm como m como indicador da indicador da temperatura temperatura superficialsuperficial

Emissão termalEmissão termal

Física da Radiação Infra-VermelhaFísica da Radiação Infra-Vermelha

• As características de emissão termal de um corpo a temperatura T As características de emissão termal de um corpo a temperatura T (deg K) segue a equação de radiação do Planck:(deg K) segue a equação de radiação do Planck:

6

2

51 10*

1exp

TC

CM

• Onde:Onde:– MMλλ é a emitância espectral (Wm é a emitância espectral (Wm-2-2μμmm-1-1))– λλ é o comprimento de onda em metros é o comprimento de onda em metros– CC11 e C e C22 são duas constantes: são duas constantes:

CC11= 3,74*10= 3,74*10-16-16 Wm Wm22 e C e C22= 1,44*10= 1,44*10-2-2 m degK m degK

• A equação em cima supõe um emissor perfeito, i.e. um corpo negroA equação em cima supõe um emissor perfeito, i.e. um corpo negro• As propriedades emitentes de um corpo real é descrito pela As propriedades emitentes de um corpo real é descrito pela

emissividade espectralemissividade espectral εε((λλ), que depende), que depende– pouco da temperaturapouco da temperatura– significativamente de significativamente de λλ

TatemperaturdenegrocorpoMTatemperaturderealcorpoM

4TM • A integração de MA integração de Mλλ sobre todos os comprimentos de onda dá a sobre todos os comprimentos de onda dá a

emitância total de um corpo negro:emitância total de um corpo negro:• Onde Onde σσ = 5,669*10 = 5,669*10-8-8 W m W m-2 -2 KK-4-4 (constante do Stefan) (constante do Stefan)• O O λλ de emissão máximo é determinado para a lei do Wiem: de emissão máximo é determinado para a lei do Wiem:

onde Conde C33=2897 =2897 μμm.Km.K-1-13max CT

mKTSe 10300 max

Física da radiação Infra-VermelhaFísica da radiação Infra-Vermelha• A equação da emittância MA equação da emittância Mλλ e o gráfico da emissão espectral de e o gráfico da emissão espectral de

um corpo negro mostram que mesmo usando o um corpo negro mostram que mesmo usando o λλ de emissão de emissão máximo da superfície do mar, a radiação solar direita é ainda máximo da superfície do mar, a radiação solar direita é ainda muito maior. Assim:muito maior. Assim:– Durante a noite não é um problemaDurante a noite não é um problema– Durante o dia, temos que nos preocupar com a reflexão da radiação Durante o dia, temos que nos preocupar com a reflexão da radiação

solarsolar

• As experiências mostram que uma superfície absorve uma proporção da As experiências mostram que uma superfície absorve uma proporção da radiação IV incidente igual a sua emissividade radiação IV incidente igual a sua emissividade εε. .

• Para a superfície do mar, Para a superfície do mar, εε ~0,98 e muda muito pouco na faixa 3-14 ~0,98 e muda muito pouco na faixa 3-14 μμm m comcom– Comprimento de ondaComprimento de onda– TemperaturaTemperatura– Rugosidade superficialRugosidade superficial

• O O εε pode ser afetado pela pode ser afetado pela – Camada superficial de petróleo ou filmes orgânicoCamada superficial de petróleo ou filmes orgânico– Para ângulos de visada pequenosPara ângulos de visada pequenos

• Na faixa 10-12 Na faixa 10-12 μμm: emissão termal > reflexão solarm: emissão termal > reflexão solar• Na faixa 3-4 Na faixa 3-4 μμm: emissão termal < reflexão solar => somente útil durante a noite m: emissão termal < reflexão solar => somente útil durante a noite

para medir TSMpara medir TSM

Física da radiação Infra-VermelhaFísica da radiação Infra-Vermelha• O sensor mede a radiância (ou brilho) BO sensor mede a radiância (ou brilho) Bλλ

• Para emissão de radiação Infra Vermelha (IV), a superfície Para emissão de radiação Infra Vermelha (IV), a superfície pode ser considerada como pode ser considerada como LambertianaLambertiana. Assim:. Assim:

• Tendo MTendo Mλλ é possível calcular T fazendo a inversão da é possível calcular T fazendo a inversão da Equação de Plank:Equação de Plank:

• A equação da emitância é verdade para um corpo negro. O T A equação da emitância é verdade para um corpo negro. O T calculado assim é a calculado assim é a temperatura aparentetemperatura aparente ou a ou a temperatura de brilhotemperatura de brilho do corpodo corpo

• Se Se εε((λλ) é conhecido, é possível calcular a temperatura real do corpo.) é conhecido, é possível calcular a temperatura real do corpo.

MB

6

2

51 10*

1exp

TC

CM

Absorção AtmosféricaAbsorção Atmosférica• Na faixa da radiação infravermelha (3-14Na faixa da radiação infravermelha (3-14μμm), a atmosfera m), a atmosfera

interage com a radiação da seguinte forma:interage com a radiação da seguinte forma:– Absorvendo radiaçãoAbsorvendo radiação– Re-emissão de radiação a diferentes Re-emissão de radiação a diferentes λλ– Comportamento diferente da radiação visível, onde o Comportamento diferente da radiação visível, onde o

fenômeno principal é o espalhamento molecular e pelos fenômeno principal é o espalhamento molecular e pelos aerossóis aerossóis

• As principais moléculas responsáveis pela absorção de IV As principais moléculas responsáveis pela absorção de IV na atmosfera sãona atmosfera são– Vapor de águaVapor de água (bastante variável)(bastante variável)– Dióxido de carbonoDióxido de carbono (~ constante e uniformemente distribuído(~ constante e uniformemente distribuído))– OxigênioOxigênio (~ constante e uniformemente distribuído(~ constante e uniformemente distribuído))– OzônioOzônio ((20-30km de altitude; tem variação diurna- maior durante o 20-30km de altitude; tem variação diurna- maior durante o

dia por causa da interação O2 / UVdia por causa da interação O2 / UV))– Óxido de nitrogênioÓxido de nitrogênio ((produto gerado pela agricultura e industriaproduto gerado pela agricultura e industria))– MetanoMetano ((produto gerado pela industria –produção de petróleo- e produto gerado pela industria –produção de petróleo- e

agricultura agricultura ))

• Os espectros de absorção da atmosfera são variáveisOs espectros de absorção da atmosfera são variáveis. Os . Os modelos de correção atmosférica dependemmodelos de correção atmosférica dependem– Do lugar (latitude e longitude, região costeira ou oceânica)Do lugar (latitude e longitude, região costeira ou oceânica)– Da estação Da estação

• comunidade de fitoplâncton produzem aerossóiscomunidade de fitoplâncton produzem aerossóis• variação de regime de vento i.e. de massa de arvariação de regime de vento i.e. de massa de ar

– Da distribuição vertical dos constituintes na atmosferaDa distribuição vertical dos constituintes na atmosfera• O vapor de água é o constituinte mais variávelO vapor de água é o constituinte mais variável

– É presente abaixo de 10 km de altitudeÉ presente abaixo de 10 km de altitude– Varia bastante na escala de 1000 kmVaria bastante na escala de 1000 km– É geralmente maior em ar quente (variação latitudinal e sazonal)É geralmente maior em ar quente (variação latitudinal e sazonal)

Absorção AtmosféricaAbsorção Atmosférica

• A atmosfera sendo mais fria que os oceanos ou os continentes, parte da A atmosfera sendo mais fria que os oceanos ou os continentes, parte da radiação absorvida pelos seus constituintes é re-emitida com uma radiação absorvida pelos seus constituintes é re-emitida com uma temperatura menor i.e. num temperatura menor i.e. num λλ maior maior

• Assim, os efeitos da atmosfera são no sentido de Assim, os efeitos da atmosfera são no sentido de – Diminuir a radiação total recebida pelo sensor Diminuir a radiação total recebida pelo sensor – Diminuir a temperatura de brilhoDiminuir a temperatura de brilho

• Mesmo não existindo absorção, a transmitância não é 100% devido ao Mesmo não existindo absorção, a transmitância não é 100% devido ao espalhamento.espalhamento.

• Existem 3 janelas que são parcialmente transparentes: Existem 3 janelas que são parcialmente transparentes: 3-5 3-5 μμmm, , 7-8 7-8 μμm e m e 9,5-13 9,5-13 μμmm

• Algoritmos podem ser desenvolvidos para calcular a TSM em Algoritmos podem ser desenvolvidos para calcular a TSM em função da temperatura de brilho de cada banda.função da temperatura de brilho de cada banda.

Absorção AtmosféricaAbsorção Atmosférica

Radiação Emitida pela TerraRadiação Emitida pela Terra(4000 – 18000 nm ou 4 – 18 (4000 – 18000 nm ou 4 – 18 µµm)m)

CO2

H20

O3

CO2

Bandas espectrais do MODIS Bandas espectrais do MODIS na faixa do Infra-Vermelhona faixa do Infra-Vermelho

MODIS

TSM e as bandas do MODISTSM e as bandas do MODIS

Correções AtmosféricasCorreções Atmosféricas

• Métodos empíricos podem ser desenvolvidos usando os dados Métodos empíricos podem ser desenvolvidos usando os dados multi-espectrais dos radiômetros IVmulti-espectrais dos radiômetros IV– Como a atmosfera afeta diferentes bandas do AVHRR, a diferença Como a atmosfera afeta diferentes bandas do AVHRR, a diferença

de temperatura de brilho entre dois canais pode ser usada para de temperatura de brilho entre dois canais pode ser usada para correções atmosféricas empíricascorreções atmosféricas empíricas

• Se o sensor vê a superfície do mar com ângulos de visão Se o sensor vê a superfície do mar com ângulos de visão diferentes, também é possível estimar o efeito atmosférico (caso diferentes, também é possível estimar o efeito atmosférico (caso ATSR, da ESA)ATSR, da ESA)

• A melhor maneira de produzir um algoritmo de correção A melhor maneira de produzir um algoritmo de correção atmosférica é de deduzi-lo com medidasatmosférica é de deduzi-lo com medidas in-situ in-situ (como o OC4 do (como o OC4 do SeaWiFS)SeaWiFS)

– Os dados usados para o algoritmo de correções atmosférica Os dados usados para o algoritmo de correções atmosférica precisam representar uma grande diversidade espacial e temporal. precisam representar uma grande diversidade espacial e temporal. Assim, necessitamos de dados em escala global e sob diferentes Assim, necessitamos de dados em escala global e sob diferentes regimes de tempo.regimes de tempo.

Técnicas multi-espectrais e multi-Técnicas multi-espectrais e multi-visadavisada

Multi Channel Sea Surface TemperatureMulti Channel Sea Surface Temperature (MCSST) (MCSST)

Formulação geral: Formulação geral: SST = A + B * (TSST = A + B * (T11 – T – T22) + T) + T11

NOAA-16 /AVHRR NOAA-16 /AVHRR ((fonte: www.nesdis.noaa.gov)

– Algoritmo diurno: usa os canais 11 e 12 Algoritmo diurno: usa os canais 11 e 12 μμm (3,7 m (3,7 μμm é contaminado para a luz solar)m é contaminado para a luz solar)• Split (canais 11 e 12)

SST = 1.0346 * TSST = 1.0346 * T1111 + 2.5779 * (T + 2.5779 * (T1111-T-T1212) - 283.21) - 283.21

– Algoritmo noturno:Algoritmo noturno:• Dual (canais 3,7 e 11)

SSTSST11 = 1.5018 * T = 1.5018 * T3.73.7 - 0.4930 * T - 0.4930 * T1111 - 273.34; - 273.34;• Split (canais 11 e 12)

SSTSST22 = 3.6139 * T = 3.6139 * T1111 - 2.5789 * T - 2.5789 * T1212 - 283.18; - 283.18;• Triple (canais 3.7, 11 e 12)

SSTSST33 = 1.0170 * T = 1.0170 * T1111 + 0.9694 * (T + 0.9694 * (T3.73.7 - T - T1212) - 276.58 ) - 276.58

SSTSST1 1 SSTSST2 2 SSTSST33 são usados para inter-compararão e validação das TSM são usados para inter-compararão e validação das TSM

Algoritmos da TSM

Non Linear Sea Surface TemperatureNon Linear Sea Surface Temperature (NLSST) (NLSST)Algoritmo diurnoAlgoritmo diurno

• Split (canais 11 e 12)SST = A1*T11 + A2*Tsfc*(T11 – T12) + A3*(T11 – T12)*(sec (θ) - 1) + A4

Algoritmo noturno Algoritmo noturno

• Dual (canais 3,7 e 11)SST1 = A1*T11 + A2*Tsfc*(T3,7 – T11) + A3*(sec (θ) - 1) + A4

• Split (canais 11 e 12)SST2 = A1*T11 + A2*Tsfc*(T11 - T12) + A3*(T11 - T12)*(sec (θ) - 1) + A4

• Triple (canais 3.7, 11 e 12)SST3 = A1*T11 + A2*Tsfc*(T3,7 - T12)+ A3*(sec (θ) - 1) + A4

OndeOnde• AAii são constantes dependentes do sensor são constantes dependentes do sensor• TTsfcsfc é uma estimação a priori da temperatura superficial derivada da equações é uma estimação a priori da temperatura superficial derivada da equações

operacionais de TSM do NESDIS (operacionais de TSM do NESDIS (National Environment Satellite, Data, and Information National Environment Satellite, Data, and Information ServiceService) )

• θ o ângulo zenital do satélite o ângulo zenital do satélite

Algoritmos da TSM

A NESDIS (National Environmental Satellite, Data, and Information Service) da NOAA operacionalmente disponibiliza dois tipos de produtos da TSM ao público em geral:

TSM GlobalTSM CoastWatch,

onde os algorítmos operacionais multicanais do AVHRR têm sido utilizados desde novembro de 1981.

Imagens de TSM produzidas pela Imagens de TSM produzidas pela NESDIS/NOAANESDIS/NOAA

AVHRR Oceans pathfinder SST data setAVHRR Oceans pathfinder SST data setÉ um projeto dedicado no desenvolvimento de um banco de dados para climatologia usando a máximo de informação de calibração e validação, i.e. um algoritmo mais complexo

SST = a + b*T11 + c*(T11-T12)*TSurf + d*(sec(θ)-1)*(T11-T12) + etime

AVHRR Oceans pathfinder SST AVHRR Oceans pathfinder SST

Projeto dedicado ao desenvolvimento de banco de dados de TSM para climatologia usando a máximo de informação de calibração e validação. Algoritmo TSM é do tipo

SST = a + b T4+ c (T4 - T5) SSTguess + d (T4 - T5) (sec(rho) - 1)

onde SST é a TSM estimada pelo satélite, T4 e T5 são as temperaturas de brilho nos canais 4 e 5 do AVHRR, SSTguess é o primeiro valor da TSM e rho é o ângulo zenital. Os coeficientes a, b, c, e d são estimados de análises de regressão entre medidas in situ e medidas por satélites (ou "matchups").

http://podaac.jpl.nasa.gov/products/product216.htmlhttp://podaac.jpl.nasa.gov/products/product216.html

http://www.rsmas.miami.edu/groups/rrsl/pathfinder/

Remoção de Nuvens das Imagens da TSMRemoção de Nuvens das Imagens da TSM• As nuvens são geralmente mas frias que os oceanos. Podemos então estabelecer As nuvens são geralmente mas frias que os oceanos. Podemos então estabelecer

uma temperatura de corte de forma que acima deste corte o pixel é considerado uma temperatura de corte de forma que acima deste corte o pixel é considerado oceano, enquanto que abaixo é nuvem.oceano, enquanto que abaixo é nuvem.

• Porém, em muitas situações não há clareza. O pixel pode ser Porém, em muitas situações não há clareza. O pixel pode ser

• Água de temperatura baixa Água de temperatura baixa

• Nuvem de dimensões pequenas para ser identificadaNuvem de dimensões pequenas para ser identificada

– Para as imagens diurnas, é possível tirar a dúvida observando os canais visíveisPara as imagens diurnas, é possível tirar a dúvida observando os canais visíveis

– Para as imagens noturnas (onde a TSM é mais precisa), é necessário uma comparação Para as imagens noturnas (onde a TSM é mais precisa), é necessário uma comparação pixel por pixel dos três algoritmos (pixel por pixel dos três algoritmos (dual, splitdual, split e e tripletriple). A presença de nuvens de causa a ). A presença de nuvens de causa a divergência desses três valores. Ë possível assim detectar se o pixel é nuvem ou oceano.divergência desses três valores. Ë possível assim detectar se o pixel é nuvem ou oceano.

– Na prática, é quase impossível retirar totalmente a contaminação de pequenas nuvens Na prática, é quase impossível retirar totalmente a contaminação de pequenas nuvens

• Outro método comum é o de eliminar pixels com fortes gradientes horizontais. É Outro método comum é o de eliminar pixels com fortes gradientes horizontais. É suposto, neste caso, que as variações horizontais da TSM são pequenas suposto, neste caso, que as variações horizontais da TSM são pequenas comparadas às da atmosfera comparadas às da atmosfera

– Não funciona em regiões de frentes oceânicas!!Não funciona em regiões de frentes oceânicas!!

• Há vários artigos específicos sobre a eliminação de nuvens em imagens da TSM Há vários artigos específicos sobre a eliminação de nuvens em imagens da TSM

Mapas da TSM, a partir do satélite GOES-West, são geradas diariamente pela NOAA NCEP. Os produtos são utilizados no programa PACS (Pan-American Climate Studies) no sentido de detalhar as informações sobre o ciclo diurno da TSM visando melhorias nas analises da TSM geradas por satélites.

A cada 3 horas, mapas de são produzidos usando os algorítmos multi-canais da split-window derivado pela Naval Research Laboratory. A fase de validação dos dados encontra-se em andamento com a instalação de bóias fixas (e de deriva) com termômetros para a medição da TSM.

TEMPERATURA SUPERFICIAL DO MAR A PARTIR TEMPERATURA SUPERFICIAL DO MAR A PARTIR DOS SATÉLITES GEOESTACIONÁRIOS (GOES)DOS SATÉLITES GEOESTACIONÁRIOS (GOES)

A TSM é computada usando a equação do split-window multi-channel sea surface temperature (MCSST) com coeficientes para o GOES-9 derivados pelo Naval Research Laboratory. Os coeficientes são empiricamente determinados usando dados digitais das imagens e TSM medidas por bóias.

Algorítimos individuais, também, existem para as imagens diurnas e noturnas (May and Osternan, 1997).

May, D. A. and W. O. Osterman, 1997: Satellite-derived sea surface temperatures: Evaluation of GOES-8 and GOES-9 multispectral imager retrieval accuracy, Naval Research Laboratory, Remote Sensing Applications Branch, Stennis Space Center, MS.

ALGORITMOS DA TSM PARA O SATÉLITE GOES-WESTALGORITMOS DA TSM PARA O SATÉLITE GOES-WEST


Combinação de limiar de corte (threshold) e testes de uniformidade são utilizados para a determinação de nuvens nas imagens GOES. O procedimento utilizado tem fornecido bons resultados na região tropical do Oceano Pacífico durante o dia mas com alguns problemas isolados à noite.

Testes para imagens diurnas e noturnas•Teste termal bruto : A Tb11 precisa ser > 270 K para o pixel sem nuvem•Teste de uniformidade termal: Cada Tb11 precisa estar dentro de 0,4 K dos valores dos vizinhos daquele que julgamos ser livre de nuvens. •Teste termal dinâmico com threshold: Áreas de 100x100 pixel são extraídos e usados para gerar histogramas da Tb sobre bins de 0,5 graus. Após a localização do máximo local, iniciando pelas temperaturas mais altas, e movimentando em direção às baixas temperaturas, o histograma é examinado até encontrar um mínimo local (ou um decréscimo em numeros digitais de mais de 50% do bin anterior) ou contagem zero no bin. A Tb correspondente a este bin é tomada com a Tb11 mínima para um pixel sem nuvem (ou oceânico ou claro).

DETECÇÃO DE NUVENS EM IMAGENS GOESDETECÇÃO DE NUVENS EM IMAGENS GOES


•Teste bruto da reflectância: A reflectância do canal visível

precisa ser < 6.5% para o pixel do oceano.•Teste da uniformidade da reflectância:

Cada reflectância do visível precisa estar dentro de 1% dos valores dos pixels vizinhos para ser julgado livre de nuvens.

Testes para imagens noturnas•diferença entre Tb3.7 e Tb11 : Pixel oceânico se 0,0 K < diferença < 5,0 K•diferença entre Tb3.7 e Tb12 : Pixel oceânico se 0,5 K < diferença < 8,0 K •diferença entre Tb 11 e Tb12 : Pixel oceânico se 0,5 K < diferença < 3,5 K

Testes para imagens diurnasTestes para imagens diurnas


Composição média de 5 dias da TSM na região tropical, gerado pelas imagens GOES-8 e GOES-10


Exemplo de aplicação Exemplo de aplicação Mapa de TSM global e anomalia de Mapa de TSM global e anomalia de

TSMTSM

Exemplo de aplicação Exemplo de aplicação Exemplo de aplicação Exemplo de aplicação Mapa de TSM global e anomalia de Mapa de TSM global e anomalia de

TSMTSM

TSM Coast Watch

Programa CoastWatchPrograma CoastWatch

As equações utilizadas no programa CoastWatch são da forma:

NLSST=A1(T11) + A2(T11-T12)(MCSST) + A3(T11-T12)(Secq -1)-A4 MCSST= B1(T11) + B2(T11-T12) + B3(T11-T12)(Secq -1) - B4

onde T11 and T12 são as temperaturas de brilho dos canais AVHRR 11 and 12 µm em Kelvin; Secq é a secante do ângulo zenital q. NLSST e MCSST são os algorítmos não lineares (non-linear) e linear multi-canal (linear multi-channel), respectivamente. A TSM (NLSST) é dada em graus Celsius. A e B são constantes, derivadas para cada região.

Algoritmos da TSM

As equações do Programa CoastWatch diferem daquelas da TSM global na forma:(1) As equações do Programa CoastWatch usam o valor da MCSST nos termos não lineares - ao invés de um valor a priori de TSM, determinado de análises de dados históricos de TSM derivados de satélites. Isto significa que há mais ruído nas observações do programa CoastWatch. Entretanto, os valores da TSM globais e do programa CoastWatch estão restritos ao intervalo de 0oC a 28oC. (2) Nos Grande Lagos, o valor do MCSST é usado como valor da TSM no final do dia. Ou seja, a equação linear é utilizada ao invés da não linear. (3) A equação NLSST split-window é usada no programa CoastWatch ao invés da equação da tríplice janela (triple-window) que emprega todos os três canais que são utilizados na operação global.

Algoritmos da TSM

O sistema de validação dos dados de TSM do Programa CoastWatch possibilita (1) pré-visualisar a imagem AVHRR (ambos canais visível e infravermelho) para ver se não existem nuvens nas imagens nas localidades das bóias;(2) sobrepôr linhas de costa, grades, localização das bóias e informação do cabeçalho das imagens; (3) renavegar as imagens através da seleção de pontos de controle em terra;(4) mostrar as máscaras de núvens; (5) extrair áreas de 3 por 3 pixels, centrados na posição da bóia;(6) criar arquivo de saída TSM que contém dados da imagem TSM, TSM mdeida pela bóia, tempetratura do ar, informações do vento e das ondas de superfície,ângulos zenitais do satélite e solar e informação de navegação;(7) calcular a estatística e graficar dados. Além disso, o sistema possibilita examinar as imagens TSM e localizar nuvens para a melhoria do produto final.

Esquema operacional do Programa CoastWatch

Projetos POES e GOESProjetos POES e GOES• POES POES (Polar Operational Environmental Satellites)(Polar Operational Environmental Satellites)

• GOES GOES (Geostationary Operational Environmental Satellites)(Geostationary Operational Environmental Satellites)

http://goespoes.gsfc.nasa.gov/http://goespoes.gsfc.nasa.gov/

Exemplos de Aplicação• Programa Coastwatch da NOAAPrograma Coastwatch da NOAA

http://coastwatch.noaa.gov/http://coastwatch.noaa.gov/

Mapas da TSM, a partir do satélite GOES-West, são geradas diariamente pela NOAA NCEP. Os produtos são utilizados no programa PACS (Pan-American Climate Studies) no sentido de detalhar as informações sobre o ciclo diurno da TSM visando melhorias nas analises da TSM geradas por satélites.

A cada 3 horas, mapas de são produzidos usando os algorítmos multi-canais da split-window derivado pela Naval Research Laboratory. A fase de validação dos dados encontra-se em andamento com a instalação de bóias fixas (e de deriva) com termômetros para a medição da TSM.

TSM – Satélites GOES

Composição média de 5 dias da TSM na região tropical, gerado pelas imagens GOES-8 e GOES-10

A TSM é computada usando a equação do split-window multi-channel sea surface temperature (MCSST) com coeficientes para o GOES-9 derivados pelo Naval Research Laboratory.

Os coeficientes são empiricamente determinados usando dados digitais das imagens e TSM medidas por boias no período 1995-1996. Algorítimos individuais, também, existem para as imagens diurnas e noturnas (May and Osternan, 1997).

May, D. A. and W. O. Osterman, 1997: Satellite-derived sea surface temperatures: Evaluation of GOES-8 and GOES-9 multispectral imager retrieval accuracy, Naval Research Laboratory, Remote Sensing Applications Branch, Stennis Space Center, MS.

Algoritmos da TSMSatélite GOES-WEST

•Combinação de limiar de corte (threshold) e testes de uniformidade são utilizados para a determinação de nuvens nas imagens GOES. O procedimento utilizado tem fornecido bons resultados na região tropical do Oceano Pacífico durante o dia e algums problemas isolados à noite.

Testes para imagens diurnas e noturnas•Teste termal bruto : A Tb11 precisa ser > 270 K para o pixel sem nuvem•Teste de uniformidade termal: Cada Tb11 precisa estar dentro de 0,4 K dos valores dos vizinhos daquele que julgamos ser livre de nuvens. •Teste termal dinâmico com threshold: Áreas de 100x100 pixel são extraídos e usados para gerar histogramas da Tb sobre bins de 0,5 graus. Após a localização do máximo local, iniciando pelas temperaturas mais altas, e movimentando em direção às baixas temperaturas, o histograma é examinado até encontrar um mínimo local (ou um decréscimo em numeros digitais de mais de 50% do bin anterior) ou contagem zero no bin. A Tb correspondente a este bin é tomada com a Tb11 mínima para um pixel sem nuvem (ou oceânico ou claro).

DETECÇÃO DE NUVENS EM IMAGENS GOES

Testes para imagens diurnas•Teste bruto da reflectância:

A reflectância do canal visível precisa ser < 6.5% para o pixel do oceano.

•Teste da uniformidade da reflectância:Cada reflectância do visível

precisa estar dentro de 1% dos valores dos pixels vizinhos para ser julgado livre de nuvens.

Testes para imagens noturnas•diferença entre Tb3.7 e Tb11 : Pixel oceânico se 0,0 K < diferença < 5,0 K•diferença entre Tb3.7 e Tb12 : Pixel oceânico se 0,5 K < diferença < 8,0 K •diferença entre Tb 11 e Tb12 : Pixel oceânico se 0,5 K < diferença < 3,5 K

As equações utilizadas no programa CoastWatch são da forma:

NLSST=A1(T11) + A2(T11-T12)(MCSST) + A3(T11-T12)(Sec(θ) -1)-A4

MCSST= B1(T11) + B2(T11-T12) + B3(T11-T12)(Sec(θ) -1) - B4

onde T11 and T12 são as temperaturas de brilho dos canais AVHRR 11 and 12 µm em Kelvin; Sec(θ) é a secante do ângulo zenital θ. NLSST e MCSST são os algorítmos não lineares (non-linear) e linear multi-canal (linear multi-channel), respectivamente. A TSM (NLSST) é dada em graus Celsius. A e B são constantes, derivadas para cada região.

O programa CoastWatchO programa CoastWatch

As equações do Programa CoastWatch diferem daquelas da TSM global na forma:(1) As equações do Programa CoastWatch usam o valor da MCSST nos termos não lineares - ao invés de um valor a priori de TSM, determinado de análises de dados históricos de TSM derivados de satélites. Isto significa que há mais ruído nas observações do programa CoastWatch. Entretanto, os valores da TSM globais e do programa CoastWatch estão restritos ao intervalo de 0oC a 28oC. (2) Nos Grande Lagos, o valor do MCSST é usado como valor da TSM no final do dia. Ou seja, a equação linear é utilizada ao invés da não linear. (3) A equação NLSST split-window é usada no programa CoastWatch ao invés da equação da tríplice janela (triple-window) que emprega todos os três canais que são utilizados na operação global.


O sistema de validação dos dados de TSM do Programa CoastWatch possibilita (1) pré-visualisar a imagem AVHRR (ambos canais visível e infravermelho) para ver se não existem nuvens nas imagens nas localidades das bóias;(2) sobrepôr linhas de costa, grades, localização das bóias e informação do cabeçalho das imagens; (3) renavegar as imagens através da seleção de pontos de controle em terra;(4) mostrar as máscaras de núvens; (5) extrair áreas de 3 por 3 pixels, centrados na posição da bóia;(6) criar arquivo de saída TSM que contém dados da imagem TSM, TSM mdeida pela bóia, tempetratura do ar, informações do vento e das ondas de superfície,ângulos zenitais do satélite e solar e informação de navegação;(7) calcular a estatística e graficar dados. Além disso, o sistema possibilita examinar as imagens TSM e localizar nuvens para a melhoria do produto final.


Esquema operacional do Programa CoastWatch

Exemplo de aplicação Exemplo de aplicação O programa CoastWatchO programa CoastWatch

Programa de Validação do CoastWatchPrograma de Validação do CoastWatch

CoastWatchCoastWatch

temperatura superficial do mar (tsm) com sensores que operam na faixa do infra-vermelho oceanografia...

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