DETERMINAÇAo DE ÁREA DE CHUVA E NÃO-CHUVA NA IMAGEM DO SAT~LITE (GOES) UTILIZANDO A ANÂLISE DE GRUPAMENTO.

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1 758 DETERMINAÇAo DE ÁREA DE CHUVA E NÃO-CHUVA NA IMAGEM DO SAT~LITE (GOES) UTILIZANDO A ANÂLISE DE GRUPAMENTO. Gutemberg Borges França Instituto de Atividades Espaciais CTA/IAE/ECA - são José dos Campos - SP José Luis de Oliveira Instituto de Pesquisas Espaciais INPE/DAT - C.P. 515, são José dos Campos - SP Fausto Carlos de Almeida Instituto de Pesquisas Espaciais INPE/DCT - C.P. 515, são José dos Campos - SP RESUMO O trabalho apresenta urna metodologia para delinear campos de precipitação, em tempo quase real, em imagens digitais dos satélites meteoro16gicos "GOES". O instrumento utilizado para construir os grupos de chuvas e não-chuva nestas imagens é baseado nos princípios da análises de grupamento (algoritmo média K). 1. INTRODUÇÃO Desde o surgimento dos satélites meteoro16gicos, que possuem a capacidade de monitoramento de grandes áreas geográficas, há urna crescente preocupação em relação ao monitoramento da precipitação. Este trabalho tem corno principal objetivo compor um processo de delineação de área de chuva, em tempo quase real. As imagens utuilizadas são provenientes dos canais infravermelho e visível do satélite da série "GOES" (GEOSTATIONARY OPERATIONAL ENVIRONMENTAL SATELLITE), tornando corno verdade terrestre as informações do radar meteoro16gico. Urna descrição detalhada sobre a metodologia é dada por França (1989).

2 ESQUEMA DA METODOLOGIA A Figura 1 ilustra de uma forma esquemática o processo utilizado pelo presente trabalho. r _. -- _..._. - _. -- _._. _ _ _ _ _ _..--- _ _. -- -, I DADOS KII----+ InCroytfTltlho (4 x 8)KII 1 O 12 til "Piul" InCro I hdu --._-.- --_ -.-. _. _ _ _ -- -_ ---_. Fig. 1 - Esquema da metodologia DADOS As imagens utilizadas neste trabalho referem-se ao dia 10 de fevereiro de 1983 nos horários de 19:30, 20:00 e 20:30 GMT. As imagens usadas para testes possuem 1404 "pixels" e dimensões de um quadrado, inscrito na área coberta pelo radar meteorológico de Bauru-SP TRATAMENTO DAS IMAGENS As imagens dos canais infravermelho e visível são setorizadas e navegadas para área de interesse do presente trabalho (em torno do radar de Bauru-SP). A imagem visível é degradada para a resolução da imagem infravermelho e normalizada, conforme Conforte et ai. (1983).

3 PARTIÇÃO DAS IMAGE:~S EM K GRUPAMENTOS Utilizando o algoritmo média K, as ima~ens do canais infravermelho e visível são particionadas em K grupos, onde número de grupos é determinado através da análise da variância inter e intra-grupos CLASSIFICAÇÃO ~ baseada na conclusão obtida por Tsonis e Isaac (1985) de que a imagem visível contém mais informação de chuva do que a imagem infravermelho, assim é estabelecido o valor de 135 (valor de "count" visível normalizado) corno valor de referência para classificar os grupos de chuva AVALIAÇÃO ~ utilizado corno verdade terrestre o CAPPI de radar de Bauru, tornando apenas os níveis de retroespalhada superiores a 35DBZ. 3,5 km do energia A avaliação do desempenho do algoritmo em delinear areas de chuva e não-chuva é baseada nas seguintes variáveis: Nn chuva; Nc não-chuva; Rn chuva; Rc chuva. numero de pontos classificados corretamente corno naonumero numero de pontos classificados incorretamente corno de pontos classificados incorretamente corno numero do pontos classificados corretamente corno A area delineada pelo satélite e expressa por: Âc = Rn + Rc. (1.1 ) Ac = Nc + Rc e definida corno area de ecos do CAPPI de 3,5 km do radar. As estatísticas utilizadas na avaliação do algoritmo sao indicadas abaixo (Tsonis e Isaac 1985): 1) Probabilidade de acerto, definida por: Prob = Rc / Ac. ( 1.2) (1) Grupos - Conjunto de elementos similares.

4 761 2) Taxa de erro (Tae), definida por: Tae = 1 - (Rc / Âc). (1.3) 3) Tendência T, definida por: T = Âc / Ac. (1. 4) A probabilidade de acerto (prob) indica a perícia do método em encontrar áreas de chuva. A tendência (T) dá idéia se o algoritmo encontra-se sistematicamente superestimando ou subestimando as áreas de chuva. 3. DISCUSSÕES DOS RESULTADOS Quando comparados os resultados com os obtidos por Tsonis e Isaac (1985) no Hemisfério Norte, nota-se que a metodologia desenvolvida possui um bom desempenho para delinear á~ea de precipitação em imagem do satélite "GOES" (conforme tabela 1). TABELA 1 (Sumário Estatístico) Probo Acerto Taxa de Erro Tendência Metodologia Tsonis/Isaac 0,88 0,66 0,41 0,37 1,41 1,11 É importante salientar que a verdade terrestre utilizada por Tsonis e Isaac (1985) é bastante relacionada com os topos das nuvens, onde a imagem do satélite é formada. Tsonis e Isaac (1985), ao comparar seus resultados com um CAPPI específico, em vez de 2Ecos de Topos, tiveram seus resultados diminuídos em média 10%. Existem vários problemas que afetam um melhor desempenho da Inetodologia aplicada, um deles é a baixa resolução do de 32km 2, que não permite uma delineação precisa dos contornos das nuvens. Outro problema é a verdade terrestre (CAPPI de 3,5 km) adotado para avaliação com os grupos calssificados como chuva, que pode não ser a mais apropriada, isto é, o CAPPI de 3,5 km pode não estar bem relacionado com os topos das nuvens, onde as imagens do satélite são formadas. Atuamente estamos realizando teste em um número maior de imagens a fim de tornar a metodologia operacional. (2) Ecos de Topos - sao ecos registrados por cada elevação da antena do radar com maior altura, independente da intensida de (Tsonis e Isaac,1985).

5 REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS CONFORTE, J.C.; ARAI, N.; ALMEIDA, F.C. Navegação das imagens dos satélites meteorológicos geoestacionários. INPE, 983. (INPE RPE/435). FRANÇA, G.B. Determinação de áreas de chuva e imagem do satélite (GOES) utilizando a grupamento. Dissertação de Mestrado, INPE, não-chuva análise na de TSONIS, A.A.; ISAAC, G.A. On a new approach for instantaneous rain area delineation in the midlatitudes using GOES data. Journal of Climate and applied Meteorology, 24(11): , 1985.

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