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Metadata

%0 Thesis
%4 sid.inpe.br/MTC-m13@80/2006/02.22.12.08
%2 sid.inpe.br/MTC-m13@80/2006/02.22.12.08.13
%A Negri, Renato Galante,
%T Um modelo de estimativa dos ventos para os baixos níveis utilizando imagens dos canais visível e infravermelho próximo (3,9μm)
%D 2006
%E Satyamurty, Prakki (presidente),
%E Ferreira, Nelson Jesus (orientador),
%E Machado, Luiz Augusto Toleto (orientador),
%E Ceballos, Juan Carlos,
%E Carvalho, Leila Maria Vespoli de,
%8 2005-12-09
%J Low-level wind extraction from visible and shortwave (3,9μm) infrared channels image data
%I Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%C São José dos Campos
%K vento, circulação atmosférica, satélites meteorológicos, nuvens, sensoriamento remoto, wind, atmospheric circulation, meteorological satellites, clouds, remote sensing.
%X Este trabalho consiste em um estudo sobre estimativas de direção e velocidade do vento na baixa troposfera baseado no deslocamento de nuvens. O trabalho incluiu o desenvolvimento de um método automático para avaliar o vento utilizando imagens dos canais visível e infravermelho próximo (3,9 μm), ambos do satélite geoestacionário GOES-12. O estudo utilizou imagens do canal visível na estimativa do vento durante o período diurno e do canal infravermelho próximo para estimar o vento durante a noite. O trabalho explorou as altas resoluções espaciais das imagens do canal visível, que possuem a resolução de 1x1 km no ponto subsatélite, bem como o grande contraste entre as nuvens baixas (Alto Albedo) e a superfície do planeta (Baixo Albedo). Essa diferença de contraste entre os albedos da superfície e as áreas cobertas por nuvens facilita a detecção das nuvens e consequentemente, o seu rastreamento. Na detecção das nuvens baixas no período noturno, as imagens do canal infravermelho próximo mostraram-se mais eficazes do que as dos canais infravermelho janela e do vapor d'água. Foi possível estimar, com êxito, o vento sobre as regiões oceânicas, mas a estimativa sobre a região continental foi insatisfatória, devido à falta de homogeneidade das superfícies continentais. Vegetação e orografia influenciam na formação e desenvolvimento das nuvens, ao contrário do que ocorre com as nuvens situadas sobre os oceanos, que tendem a manter sua estrutura por um tempo mais longo. Tais modificações na morfologia prejudicam o processo de rastreamento das nuvens sobre as regiões continentais. Recomenda-se a utilização das imagens dos canais infravermelho próximo e visível para a estimativa do vento nos níveis baixos. ABSTRACT: This study presents development and results of an automated tool for the estimation, based on cloud displacement, of wind speed and direction within the low troposphere. The data were originated by visible and near infrared (3,9 μm) channels images by geostationary GOES-12 satellite. The study utilized visible channel images in estimating the variables during daylight time and near infrared images for the nightly period. Both the high spatial resolutions of the visible channel (1x1 km at the subsatellite point) and the high contrast between low clouds and the Earth surface were highly beneficial. Such contrast difference between the surface and cloud-covered areas albedos makes cloud detection easier and so, by means of consequence, its tracking. For the detection of low clouds in the nightly period, the near infrared channel presented more efficient images than window infrared and water vapor channels. The estimation of wind related variables was successful when associated with oceanic areas, but such did not happen with wind in continental settings, due to lack of surface homogeneity. Both vegetation and orography have an influence in cloud development, unlike what happens with oceanic clouds, that tend to keep their structures for a longer period of time. Such morphological changes hamper the tracking of the clouds over continental areas. For estimating the wind variables in low levels, near infrared and visible channel images are recommended.
%P 147
%@language pt
%9 Dissertação (Mestrado em Meteorologia)
%3 publicacao.pdf


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