DESENVOLVIMENTO DE UM MÉTODO PARA ELIMINAR RUÍDOS DO RADAR DE SÃO ROQUE Izabelly Carvalho da Costa 1 Wagner Flauber Araujo Lima 1 Éder Paulo Vendrasco 1 Carlos Frederico de Angelis 1 1 Instituto Nacional de Pesquisa Espaciais, Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos, Divisão de Satélites e Sistemas Ambientais INPE/CPTEC/DSA, Rod. Presidente Dutra km 40, Cachoeira Paulista SP, Brasil, email: izabelly.costa@cptec.inpe.br ABSTRACT - Considering that the weather radar are being increasingly used by various segments of society, it is extremely important to develop studies that can make information obtained from the radar more reliable. This work used data from the radar located in São Roque city and GOES-10 satellite data for the months of September and October 2009. From the satellite and radar information were selected samples when there was no precipitation in the area of radar coverage. From these cases without precipitation was calculated the variability of radar noise and generated a mask of relative frequency of the noise. By applying this mask to avoid noise from fixed obstacles there was significant improvement in the fields of radar reflectivity for the level of 3 km altitude, however, some noise could still be observed. Therefore, we designed a filter obtained from volumetric radar data and used together with the mask, getting great noise reduction without eliminating pixels with precipitation. Palavras-chave: Radar Meteorológico, Filtro, Satélite. 1 INTRODUÇÃO Nas últimas décadas, tem-se observado aumento do uso de radares meteorológicos para monitoramento de sistemas precipitantes. Esse crescimento é resultado da necessidade de obter melhores informações sobre as condições meteorológicas a curto prazo, devido ao aumento dos eventos extremos, como chuvas intensas, vendavais e furacões (FBDS, 2010). O produto mais comum fornecido pelo radar é os campo de refletividade em diversos níveis, os quais são correlacionados com taxa de precipitação (Marshall e Palmer, 1948). Um problema muito comum observado é a interferência causada por características atmosféricas (Calheiros et al., 1995) e características do solo, conhecidos como Ecos de terreno. Normalmente essas contaminações são confundidas com áreas de precipitação devido à semelhança espacial e intensidade. Existem alguns métodos para realizar a filtragem desse ruído, Frost et al. (1982) desenvolveu um filtro convolucional linear, derivado da minimização do erro médio quadrático sobre o modelo multiplicativo do ruído. Neste filtro incorpora-se a dependência estatística do sinal original, uma vez que se supõe uma função de correlação espacial exponencial entre pixels. É um filtro adaptativo que preserva a estrutura de bordas. Sant Anna e Masacarenhas (1996), descreve o filtro da Média Simple s no qual consiste da troca do valor do pixel central de uma janela de processamento pela média aritmética dos valores dos pixels que pertencem a esta janela. Apesar de inúmeros esforços nessa área, muito trabalho ainda deve ser feito já que os ruídos são muito dependentes da localização do radar, tornando uma tarefa muito difícil desenvolver um filtro genérico que se adapte a qualquer região.
O radar localizado na cidade de São Roque sofre muita interferência do seu entorno, gerando muito ruído nos dados de refletividade. Portanto, este trabalho desenvolveu uma nova metodologia para minimizar estes ruídos, tomando como base diversos trabalhos a respeito do comportamento padrão do perfil de refletividade para diferentes tipos de sistemas precipitantes (Machado et al., 2004; Shin et al., 1999) e considerando os obstáculos presentes na área de cobertura do radar. 2 DADOS Os dados utilizados neste trabalho são provenientes do radar meteorológico localizado em São Roque e do satélite geoestacionário GOES 10, para os meses de setembro e outubro de 2009. 2.1 Radar Meteorológico O radar utilizado é um sensor Doppler operando na Banda-S (2,7 3 GHz) e com uma abertura do feixe de microondas de aproximadamente 2º. Este radar está localizado em São Roque e é controlado pelo Departamento de Controle do Espaço Aéreo (DECEA). As varreduras volumétricas obtidas pelo radar têm um intervalo de 15 minutos e gastam cerca de 8 minutos para completar a aquisição de dados em 15 elevações. Estes arquivos são processados e disponibilizados em forma de CAPPI s (Constant Altitude Plan Position Indicator) para 15 níveis de altitude, entre 2 e 16 km. 2.2 Satélite GOES Os dados utilizados foram dos canais visível e infravermelho do satélite geoestacionário GOES 10 com resolução espacial de 1 km e 4 km, respectivamente, e temporal de 15 minutos. 3 METODOLOGIA Com o intuito de eliminar os ruídos observados no radar de São Roque foi elaborado um método constituído por duas etapas. Inicialmente, utilizando os campos de refletividade no nível de 3 km de altitude foram identificados por nefanálise casos em que não havia precipitação na área de cobertura do radar e todas as informações observadas no campo fossem referentes a ruídos. Para auxiliar nesta identificação também foram utilizadas imagens do satélite GOES 10, utilizando o mesmo método. Esta classificação identificou 1100 casos como céu claro. A partir desses campos calculou-se a frequência relativa dos ruídos gerando uma máscara variando entre 0 e 100, onde 0 identifica nenhuma ocorrência de ruído no período analisado para aquele determinado pixel e 100, o oposto, ou seja, em todos os casos foi observado ruído. Com base na máscara obtida e em testes realizados foi observado que o limiar 10% de frequência relativa apresentou melhores resultados na eliminação dos ruídos. Na etapa seguinte foram elaborados perfis verticais do radar com objetivo de analisar o comportamento dos ruídos nos diferentes níveis. As considerações feitas nesta etapa fundamentam-se no fato de que tanto sistemas convectivos quanto estratiformes apresentam máximo de refletividade por volta de 5 a 7 km de altitude (Queiroz, 2008 ; Machado et al., 2004; Shin et al., 1999) e são as seguintes:
- Se, nos níveis de 3, 4 e 5 km de altitude, a refletividade do radar for menor que 20 dbz e nos níveis 12 a 16 km for maior ou igual a 20 dbz, então toda a coluna é descartada; - Se o máximo de refletividade da coluna estiver no 1º nível, então considera-se ruído e a coluna é excluída; - Se, entre os 15 níveis de altura do radar, somente 3 ou menos forem maiores que zero, então a coluna é descartada. Isto pelo fato de que ainda não foi observado nenhum caso de precipitação real com apenas 3 ou menos níveis com refletividade maior que zero. Nos casos observados somente em situações de ruídos este fato ocorreu; - Se, entre os 4 primeiros níveis de altura do radar, somente 1 ou 2 forem maiores que zero, então a coluna é descartada. Esta consideração tem o mesmo embasamento teórico da anterior. 4 RESULTADOS E DISCUSSÃO Na figura 1a observa-se o resultado da primeira etapa deste trabalho, a máscara obtida pelo cálculo da frequência relativa dos ruídos em 1100 casos sem chuva. É bem evidente a correlação dos valores altos do ruído com a topografia da região (figura 1 b). Também observa-se duas regiões onde os ruídos assemelham-se a 2 feixes sugerindo alguma interferência com os radares da UNESP em Bauru e o Radar localizado em Pico do Couto no Rio de Janeiro. Essa hipótese é mais evidente no radar de Bauru, já que o inicio do ruído coincide exatamente com a posição do radar, além da direção do ruído estar alinhada com a reta que liga os radares de São Roque e de Bauru. (a) (b) Figura 1: Máscara de frequência relativa dos ruídos observados em 1100 casos analisados com céu claro (a) e mapa de topografia com a localização dos radares (b). Utilizando a metodologia descrita, foram processados 3 meses de arquivos volumétricos. Na maioria dos dados analisados o ruído foi eliminado completamente e em alguns casos parcialmente, mas em todas as situações houve significativa redução do ruído.
Na figura 2a observa-se um CAPPI sem qualquer tratamento, enquanto que na figura 2b foi aplicado o primeiro filtro, ou seja, a máscara de frequência relativa do ruído. Note que a maior parte do ruído foi eliminado, principalmente os dois feixes nas direções noroeste e leste. Sobre a Região Metropolitana de São Paulo (RMSP) não houve redução porque, como podese observar na figura 1a, não é aplicado o primeiro filtro. Este filtro não se aplica sobre a RMSP porque observou-se que além do ruído também estava eliminando pixels com precipitação. (a) (b) (c) (d) Figura 2 Refletividade do radar de São Roque: sem qualquer filtro (a), com o primeiro filtro (b), com os dois filtros (c.) e imagem do canal visível do GOES-10. Todas as figuras são do dia 02/09/2009 às 19:45 GMT. Na figura 2c observa-se o resultado final da metodologia desenvolvida neste trabalho, ou seja, a aplicação das duas etapas descritas na metodologia. É evidente a redução, quase total, dos ruídos observados na figura 1a. É apresentada também uma imagem do canal visível
do GOES-10 (figura 2d) para o mesmo horário do radar para exemplificar a nebulosidade na região. Note que praticamente toda a área do radar tem céu claro, mostrando que realmente o que se via no dado original do radar era totalmente ruído. 5 CONCLUSÕES Os resultados obtidos nessa pesquisa revelaram que é de extrema importância a elaboração de métodos para eliminação ou redução de ruídos, observados nos campos de refletividade do radar, tornando-os cada vez mais confiáveis e precisos, o que pôde ser observado com a aplicação da metodologia desenvolvida, em que, aproximadamente, 100% dos ruídos foram eliminados. Porem torna-se difícil o desenvolvimento de um filtro genérico que se adapte a qualquer região, uma vez que esses ruídos dependem da localização do radar. 6 REFERÊNCIA BIBLIOGRÁFICA CALHEIROS, R. V.; ANTONIO, C. A. A.; BRANGELI, E. B. Combined anomalous propagation clutter and rainfall: filtering aspects. In: Internacional Symposium on Hydrological Applications of Weather Radars, 3, 1995. São Paulo, 1995, p. 232-245. FBDS Fundação Brasileira para o Desenvolvimento Sustentável. Mudanças Climáticas e Eventos Extremos no Brasil.<www.fbds.org.br/cop15/FBDS_MudancasClimaticas.pdf>. Acesso em 13 de abr. 2010. FROST, V. S.; STILES, J. A.; SHANMUGAN, K. S.; HOLTZMAN, J. C. A model for radar images and its application to adaptive digital filtering of multiplicative noise. IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, PAMI-4:157-166, 1982. MACHADO, L.A.T., LAURENT, H., DESSAY, N., MIRANDA, I., 2004. Seasonal and diurnal variability of the convection over the Amazonia: a comparison of different vegetation type and large scale forcing. Theoretical And Applied Climatology 78 (1 3), 61 78. MARSHALL, J. S. e PALMER, W. Mck. The distribution of raindrops with size. J. Meteorology, v. 5, p. 165-166, 1948. QUEIROZ, A. P. Monitoramento e Previsão Imediata de Tempestades Severas usando Dados de Radar. 128p. Dissertação de Mestrado São José dos Campos: INPE, 2009. SANT ANNA, S. J. S., MASCARENHAS N. D. A. Comparação do desempenho de filtros redutores de speckle. In: VIII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto (SBSR), 1996, Salvador BA. Artigos, p.871-877. SHIN, D. B.; NORTH, G. R.; K. P. BOWMAN: A Summary of Reflectivity Profiles from the First Year of TRMM Radar Data, Journal of Climate, Vol. 13, 4072-4086, 1999.