Meteorologia por satélites XVIII CBMET

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1 Meteorologia por satélites XVIII CBMET Dr. Renato Galante Negri Divisão de Satélites e Sistemas Ambientais / Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos / Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (DSA/CPTEC/INPE) Recife, PE 05 de novembro de 2014

2 A estrutura de uma imagem de satélite. Informações físicas dos canais espectrais dos satélites sensores: GOES, MSG- SEVIRI, Aqua/Terra-MODIS, NOAA- AVHRR, TRMM, SSMI/S. Reconhecimento de alvos: classificação de imagens.

3 ESTRUTURA DE UMA IMAGEM DE SATÉLITE

4 Satélites Meteorológicos O que eles mede; Principais componentes; O que é uma imagem de satélites; Tipos de órbitas e varreduras; Características principais de uma imagem.

5 O que os satélites medem? Um satélite mede radiação que sai do planeta radiação solar ( onda curta ): ela é refletida pelo planeta = radiação UV = radiação visível = infravermelho próximo outra visível: relâmpagos, focos de queimadas, cidades UV VIS IV próximo radiação térmica (infravermelha) emitida pelo planeta microondas termal radiação de microondas emitida pelo planeta

6 Como eles medem? A medida é realizada através de sensores à bordo dos satélites Medição por um sensor Fluxo de radiação df (em W) sensor com área da (em m 2 ) dentro de ângulo sólido d (ster), filtro com largura espectral d irradiância E = fluxo / área = df/da (W/m 2 ) radiância L = flujo/área normal-ángulo sólido = df/da-d (W/m 2 -ster) grandezas espectrais irradiancia E = de/ d radiancia L = dl/ d

7 espectro de radiação Informação digital: o que é isso? varredur a Plano de varredura (sul) (Leste) Plano do equador Centro da Terra Esquema de leitura de informação no GOES Imager. A imagem da Terra vai sendo varrida linha-a-linha. Disposição de sensores VIS (amarelos) e IR (vermelhos). Os sensores VIS vêem segmentos de 1 km na Terra; os IR vêem 4 km. Os sensores estão organizados em duas fileiras. filtro L d colimador da n sensor fluxo Tensão (volts) voltagem radiância calibração Radiância L incide num sensor com área dan dentro de um ângulo sólido d, ou seja um fluxo F corrente voltagem O GOES transmite informação sobre a voltagem digitalizada em 10 bits (níveis de cinza 0 a 1023). O MODIS tem 12 bits (níveis 0 a 4095)

8 Uma imagem digital é um arquivo de números, organizados segundo uma matriz retangular: M linhas X N colunas Números entre 0 e 1023 A matriz retangular é uma projeção satélite vista pelos sensores Com a matriz de MxN pixels, cada um com níveis padronizados entre 0 e 255 (níveis de cinza ou counts ), podemos criar um arquivo gráfico (.GIF,.JPG, etc.) que visualiza a imagem de satélite (p.ex., a imagem que serve de fundo à esquerda, corresponde ao canal visível do GOES 12). também: Projetar a matriz de MxN pixels (ou parte dela) em outras coordenadas, por exemplo coordenadas retangulares (Mercator, ou lineares em latitude e longitude)

9 Tipos de Órbitas Polar e Equatorial ALTITUDE: km VELOCIDADE: ~ 27000km/h Sensoriamento Remoto e Meteorológicos Alta resolução espacial mas baixa resolução temporal Geoestacionária: ALTITUDE: ~ km Área de observação é sempre a mesma Meteorológicos e de Comunicação

10 Tipos de Varreduras do Satélite

11 Principais características de uma imagem de Satélite Resolução: Espacial Temporal Espectral Radiométrica

12 Resolução Espacial é a capacidade do detector em distinguir objetos na superfície terrestre; A resolução espacial de um detector é expressa em termos do seu campo instantâneo de visada ou IFOV ( instantaneous field of view ); O IFOV define a área do terreno focalizada a uma dada altitude pelo instrumento sensor, ou seja, é o tamanho do pixel. Campo de visão (FOV - Fields Of View) dos Instrumentos IASI AMSU-A MHS HIRS/4 AVHRR/3

13 Resolução Temporal É o tempo de retorno da plataforma no mesmo lugar; quanto maior este tempo, pior a resolução temporal. A aquisição de imagens de resolução espacial muito fina significa geralmente um tempo de retorno mais longo.

14 Resolução Espectral É a largura das bandas espectrais nas quais as imagens são adquiridas; quanto menor a banda espectral, melhor a resolução.

15 Resolução Radiométrica é dada pelo número de valores digitais representando níveis de cinza usados para expressar os dados coletados pelo sensor. Quanto maior o número de valores, maior é a resolução radiométrica => mais detalhes dos alvos. O número de níveis de cinza é comumente expresso em função do número de dígitos binários (bits) necessários para armazenar, em forma digital, o valor do nível máximo. O valor em bits é sempre uma potência de 2. Assim, 5 bits significam (2) 5 = 32 níveis de cinza. 8 bits 4 bits 2 bits 1 bit

16 SEVIRI/Meteosat Second Generation (MSG)

17 INFORMAÇÕES FÍSICAS DOS CANAIS ESPECTRAIS

18 Princípios Físicos do Sensoriamento Remoto Características espectrais A determinação da natureza dos alvos pelos métodos de sensoriamento remoto é baseada no fato de que: Diferentes materiais são caracterizados por reflectâncias (ou radiâncias) distintas em cada banda do espectro eletromagnético. Conhecendo as respostas espectrais de vários materiais, as propriedades de alvos desconhecidos podem ser determinadas pela comparação das respostas espectrais desses alvos com os dados de referência. Refletâncias típicas A partir dessas características pode-se obter vários resultados (produtos) por satélites.

19 A informação é digital e multiespectral CADA ELEMENTO ESPACIAL TEM UM ESPECTRO CONTINUO CARACTERÍSTICO UTILIZADO PARA ANALISAR A SUPERFICIE E A ATMOSFERA ATMÓSFERA SUELO SOLO AGUA N IMAGENS ESPECTRAIS OBTIDAS SIMULTANEAMENTE VEGETACIÓN VEGETAÇÃO

20 Informação espectral do AVIRIS (224 canais no espectro solar) para una cena que contém solo, água, nuvens, fumaça e fogo Fumaça, partículas grandes Pastura Lago Incêndio Zona quente Sombra Nuvem Refletancia aparente Solo Fumaça, partículas pequenas Imagem AVIRIS: Linden, CA 20 ago bandas espectrais: 0,4 a 2,5 m Píxel: 20 x 20 m Cena: 10 x 10 km Comprimento de onda (nm) Assinaturas espectrais de píxels seletos

21 Nuvens e a radiação eletromagnética disponível no sistema Terra/Sol O pico de emissão de REM do Sol está localizado em torno de 0.65 μm enquanto que a Terra, dada sua temperatura termodinâmica, emite em máxima intensidade em aproximadamente 11 μm.

22 Refletância da Terra: R = f F / coszo sol Canais no espectro solar: refletem radiação Uma porção é absorvida pelas gotículas e cristais de gelo e outra é transmitida para alvos abaixo da nuvem (superfícies ou outras nuvens. O efeito desses processos é resfriamento radiativo devido albedo das nuvens S Ângulo zenital Zo L Fator de refletância (ou albedo): F = L / S Irradiância incidente no topo: S. coszo Irradiância emergente no topo: E = f L

23 Efeito mais intenso em 3.9 μm

24 Quando o ângulo zenital solar atinge certos limiares, o espalhamento p/ frente (Mie) da radiação visível pelos aerossóis permite identificar névoa seca e fumaça

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26 Canais no espectro Terrestre: emitem radiação As nuvens atuam absorvendo grande parte da energia emitida pela superfície terrestre e nuvens em camadas inferiores. O espalhamento existe, mas é desprezível (exceto em microondas) São responsáveis pelo aquecimento devido ao efeito estufa. Ex. Se a atmosfera não existisse, a temperatura da superfície terrestre oscilaria entre XX e YY ºC Esquema geral em ondas curtas (radiação solar) Esquema geral em onda longa (radiação térmica )

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28 Ch1-0,6 μm VIS brilhante em nuvens Canais MSG no espectro solar resolução 3 km no nadir Ch2-0,8 μm NIR brilhante em vegetais dia noite Composição chs R: 1,6 μm - G: 0,8 μm - B: 0,6 μm Ch3 1,6 μm NIR brilhante em solo nu Ch4 3,9 μm Emite térmico, reflete solar

29 Ch5 WV 6.2 μm vapor d água Ch6 WV 7.3 μm Vapor d água Ch7 WV 8.7 μm janela, cirrus Ch8 WV 9.7 μm ozônio Ch9 WV 10.8 μm janela Ch10 WV 12 μm correção Ts p/ ch9 Ch11 WV 13.4 μm cirrus Ch12 HRV VIS resolução 1 km Canais infravermelho termal do MSG-SEVIRI Z

30 Mapa, estación Terra/Aqua e imagem Imagens MODIS (RBG com os canais 1,3,4) Duas passagens sucessivas do dia 3 outubro :30 16:50 Sobre o Brasil central observa-se a turbidez produzida por fumaça de quemadas. Resolução: 250 e 500 m no espectro solar; 1 km no térmico Frequência: 2 passagens Terra e 2 Aqua por dia. 36 canais O sensor MODIS concentra em si a capacidade espectral de observação do Landsat, do AVHRR e do ATOVS (incluindo GOES e MSG) Estação INPE para recepção de AQUA e TERRA.

31 Mosaico NOAA-18 IR

32 RECONHECIMENTO DE ALVOS: CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS

33 Nuvens com grande desenvolvimento vertical, brilhantes Nuvens cirrus com pouca espessura têm baixa refletância (não são brilhantes) Níveis baixos (nuvens, superfície) têm boa definição A resolução de 1 km permite perceber textura espacial Fatores importantes: - Ângulo de incidência da radiação solar (nuvens não são superfícies isotrópicas nessa porção do espectroem) - Sun glint GOES 13 canal VIS

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35 Nuvens com grande desenvolvimento vertical, brilhantes Nuvens cirrus absorvem IV de níveis inferiores, e emitem com sua temperatura: tendem a ser opacas e brilhantes Níveis baixos (nuvens, superfície) não têm boa definição neve e nuvem não são discerníveis GOES 13 IR 10.7 (janela atm)

36 Nuvens em níveis baixos e a superfície não são visíveis (sinal absorvido pelo vapor) É visível a distribuição de vapor em níveis superiores (mais frios) Nuvens com grande desenvolvimento vertical são visíveis e brilhantes GOES 13 canal WV 6.2 (vapor d água)

37 Realce (fatiamento) de acordo com limiares de Tb

38 Realce (fatiamento) de acordo com limiares de Tb

39 Análise multiespectral das nuvens

40 As cores resultantes classificam objetivamente Nuvens quentes e brilhantes R+G = amareladas Cirrus frios não brilhantes B = azuladas Cb frios e brilhantes: G+B magenta Superfície quente e escura: R avermelhada Imagem composta GOES Imager: uso dos canais VIS e IV Imagem RGB Associação de R e B com o canal termal: relação decrescente desde quente Tmax R= Rmax, B = Bmin até frio Tmin R= Rmin, B= Bmax Associação de G com o canal visível (refletância Ref): Ref = Refmin G= Gmin Ref = refmax G= Gmax

41 UTC Um outro exemplo de imagem composta Neste caso, as cores foram mais planejadas (observe-se o continente e o oceano, e a melhor definição de nuvens)

42 Escala bi-dimensional de definição de cores ** Cor (= 2 informações) e mais a ** Textura (=2 informações) definem razoavelmente a identidade das nuvens 200 Cb Ci finos Ci espessos K Cu humilis Cu desenvolvidos St % oceano terra

43 Os processos radiativos variam p/ cada tipo de hidrometeoro (partículas)? Conhecer as propriedades radiativas das nuvens é essencial para entender e modelar o clima As propriedades radiativas das nuvens dependem fortemente da: - Fase termodinâmica - Partículas constituintes (água, cristais de gelo ou ambos) A radiação eletromagnética interage diferentes mente com a água em seu estado líquido e sólido em diversas porções do espectro eletromagnético. Tais diferenças contribuem para a resposta espectral das nuvens como um todo. Além dessa componente microfísica, as propriedades macrofísicas também influenciam na forma como as nuvens interagem com a REM.

44 Visível e Infravermelho próximo Processos radiativos A radiância refletida pelo topo das nuvens depende: Espessura da nuvem Concentração, densidade, tamanho, fase e formato da partículas. Infravermelho térmico Os sensores a bordo dos satélites medem a radiância emitida pelo topo das nuvens (p/ nuvens oticamente espessas) mais a atmosfera acima de tais topos Se desejamos deduzir alguma informação sobre a fase das partículas (água, gelo ou mistura) temos que: 1) Selecionar uma região espectral em que a água e gelo possuam prorpiedades óticas distinta 2) Minimizar a influência da microfísica das nuvens (concetração, tamanho e formato das partículas) na radiação refletida 3) Evitar bandas de absorção (vapor ou outros gases atmosféricos como CO2 e O3) A emissividade de qualquer material está relacionada à parte imaginária do seu índice de refração.

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46 Emissividade varia de acordo com o tamanho, forma e fase das partículas. Logo isso pode ser explorado para classificação de nuvens utilizando combinação entre canais

47 Strabala 1994 (técnica tri-spectral 8-11 vs μm)

48 Cloud phase detection by channel combination Hypothesis: Imaginary part of the refraction index for liquid water and ice are different at some wavelengths of the IR spectrum SEVIRI BTD Used for BTD physical meaning µm Cloud top relative to tropopause; overshoting clouds BTD > 0 K : overshooting ( but > -2 K for tracking purposes) -14 K < BTD -2 K : higher cloud tops BTD 14 K : not too high cloud top SEVIRI chnnels used µm Cloud classification: water; ice; mix phase µm Cirrus detection and classification (thin/thick) BTD -1 K : water clouds -1 < BTD 0.5 K : mix phase cloud BTD > 0.5 K : ice cloud BTD > 5 K : Thin Cirrus (Strabala et al., 1994). 1 BTD < 4 K: Thick Cirrus BTD < 0 K Sensor noise for coldest

49 Overshoting IR Water clouds Thin Cirrus

50 Infravermelho próximo (3.9 μm) Ideal para microfísica de nuvens

51 1 incidente (1- )d absorvida.d espalhada 1- d transmitida d = fração atenuada = albedo para espalhamento simples single scattering albedo O albedo simples é muito importante, ligado à refletância do elemento de volume. Valores menores de maior absorção. implicam em Escala microscópica S Ângulo zenital Zo L R+ E Escala macroscópica Lei de Kirchhoff: Em condições de equilíbrio termodinâmico, A a absortância de um corpo é também sua emissividade a = 1 r = menor absorção maior emissão maior!!

52 Um canal especial: 3,9 m Nuvens de água têm maior refletância que nuvens de gêlo, mas Nuvens de gêlo têm maior emissividade, portanto maior Tb em 3.9 m mas a mesmo Tb em 11 m: T11 T3.9 < 0 Albedo simples = 3,9 m água gelo -50 C Raio da partícula ( m) Tanto o espectro solar como o termal terrestre incluem radiação em 3,9 m De dia, uma nuvem tem brilho por emitir mas também por refletir radiação solar Uma queimada apresenta valores incrementados de radiância neste canal T3.9 T11 0% fogo 100% fogo Area de pixel queimada relaciona-se com T3.9 T11

53 Nevoeiro: GOES noturno Canais 2 e 4 Albedo simples água gelo -50 C Raio da partícula ( m) [parâmetro de Mie: M = 2 refetivo/ ]

54 Tb(10.7) realçada Tb(3.9) realçada Imagens noturnas podem ser criadas substraindo o Tb(3.9 um) do Tb(10.7 um), e mostrando a diferença numa escala adequada. Esta técnica se baseia no princípio de que a emissividade de água líquida é tal que e(3.9) < e(10.7). Assim pode ser ilustrada a evolução de nevoeiro noturno e estratos de níveis baixos. Ainda, comparando com a Tb(10.7) nessa massa nebulosa pode-se dizer se o topó de nuvem está abaixo de zero grau, de forma que a nuvem estaria formada por gotas super-resfriadas e ser um perigo para trasporte aéreo ou marítimo. gelo Nevoeiro ou estrato com topo a 4 graus agua Nuvem líquida, temperatura topo de -12 a -15 graus Nuvem liquida sobre oceano, topo entre 0 e 5 graus

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57 Reflexão em 3.9 μm 3.9 (cima) e10.7 (baixo) durante a noite. Veja que as Tb são próximas, com 3.9 apresentando ruído pta as Tbs mais frias. Próximo ao nascer do Sol, 3.9 aparece um pouco mais quente devido adição de radiação solar refletida. Cena com Sol pleno. Note que as Tbs são muito distintas, em 3.9 (IR emitida + SW solar refletida)

58 Sub-pixel clouds Veja que a imagem do canal 3.9 é mais detalhada que em Isso se deve em parte à difração da rad solar, que é < 3 em 3.9 além de 3.9 ser uma canal janela mais limpo Ainda, a região com massiva presença de cumulus é mais fria em 10.7 micrometers devido ao efeito das nuvens sub-pixel.

59 Split Window μm é útil para Identificação de Cirrus

60 Microondas

61 Microondas Nuvens são transparentes para a radiação na faixa do microondas (exceto bandas de absorção H2O e O2) Permite conhecer propriedades internas das nuvens Podemos classificar os canais do MW em 3 classes: Espalhamento (89 GHz SW) Emissão (baixa frequencia (ex. 37 GHz - LW) Sensores podem ser passivos ou ativos

62 37 GHz é um canal em que a nuvens emitem REM A radiação emergente no topo das nuvens é maior do que aquela emitida pela superfície Now let s look at how low-frequency channels or emission channels (37-GHz and lower) work. In this case, any information coming from the surface is augmented by emission from liquid hydrometeors and cloud water. Over the ocean, energy leaving the cloud is greater than the surface-based energy entering the base of the cloud from below. Here is a 37-GHz image of the area we viewed in the infrared. Compared to the cold ocean background in blue, the atmospheric emission signal from clouds and rain shows up distinctly. By comparison, land is warm and appears deep red. Over land, emissions from land at 37 GHz have about the same magnitude as emissions from precipitation, making it more difficult to detect precipitation over land.

63 High frequency microwave scattering channels, such as 85 GHz, provide different information than lower-frequency microwave or infrared channels. Upwelling energy comes from the surface, cloud water, and raindrops below the freezing level. However, above the freezing level, the energy is attenuated due to scattering by precipitation-sized ice particles. Thus, the net effect of these large ice particles is to depress brightness temperatures seen by the satellite. Let's switch to the Aqua microwave imager AMSR-E, showing the 89-GHz image for the same area as we viewed with GOES. We can see right through the cirrus we saw on the infrared image to precipitation signatures caused by ice scattering. These blues and greens show frozen precipitation aloft, which will later fall and become rain. While infrared sensors detect only cloud-top temperatures, using the high-frequency scattering channels allows us to observe precipitation cell signatures directly.

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67 MW estimativa precipitação Precipitation retrievals are more complex than TPW and CLW because they involve satellite measurements of clouds containing both water droplets and ice particles. Here is a raw, 89-GHz AMSR-E image off the northeast coast of the United States. The orange and especially the blue areas offshore mark precipitation associated with a convective frontal system. Data like these are the building blocks of precipitation products. The corresponding GOES infrared image shows a more familiar depiction of convective cells along the frontal system

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