@MastersThesis{Negri:2006:MoEsVe,
               author = "Negri, Renato Galante",
                title = "Um modelo de estimativa dos ventos para os baixos n{\'{\i}}veis 
                         utilizando imagens dos canais vis{\'{\i}}vel e infravermelho 
                         pr{\'o}ximo (3,9\μm)",
               school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                 year = "2006",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                month = "2005-12-09",
             keywords = "vento, circula{\c{c}}{\~a}o atmosf{\'e}rica, sat{\'e}lites 
                         meteorol{\'o}gicos, nuvens, sensoriamento remoto, wind, 
                         atmospheric circulation, meteorological satellites, clouds, remote 
                         sensing.",
             abstract = "Este trabalho consiste em um estudo sobre estimativas de 
                         dire{\c{c}}{\~a}o e velocidade do vento na baixa troposfera 
                         baseado no deslocamento de nuvens. O trabalho incluiu o 
                         desenvolvimento de um m{\'e}todo autom{\'a}tico para avaliar o 
                         vento utilizando imagens dos canais vis{\'{\i}}vel e 
                         infravermelho pr{\'o}ximo (3,9 \μm), ambos do sat{\'e}lite 
                         geoestacion{\'a}rio GOES-12. O estudo utilizou imagens do canal 
                         vis{\'{\i}}vel na estimativa do vento durante o per{\'{\i}}odo 
                         diurno e do canal infravermelho pr{\'o}ximo para estimar o vento 
                         durante a noite. O trabalho explorou as altas 
                         resolu{\c{c}}{\~o}es espaciais das imagens do canal 
                         vis{\'{\i}}vel, que possuem a resolu{\c{c}}{\~a}o de 1x1 km no 
                         ponto subsat{\'e}lite, bem como o grande contraste entre as 
                         nuvens baixas (Alto Albedo) e a superf{\'{\i}}cie do planeta 
                         (Baixo Albedo). Essa diferen{\c{c}}a de contraste entre os 
                         albedos da superf{\'{\i}}cie e as {\'a}reas cobertas por nuvens 
                         facilita a detec{\c{c}}{\~a}o das nuvens e consequentemente, o 
                         seu rastreamento. Na detec{\c{c}}{\~a}o das nuvens baixas no 
                         per{\'{\i}}odo noturno, as imagens do canal infravermelho 
                         pr{\'o}ximo mostraram-se mais eficazes do que as dos canais 
                         infravermelho janela e do vapor d'{\'a}gua. Foi poss{\'{\i}}vel 
                         estimar, com {\^e}xito, o vento sobre as regi{\~o}es 
                         oce{\^a}nicas, mas a estimativa sobre a regi{\~a}o continental 
                         foi insatisfat{\'o}ria, devido {\`a} falta de homogeneidade das 
                         superf{\'{\i}}cies continentais. Vegeta{\c{c}}{\~a}o e 
                         orografia influenciam na forma{\c{c}}{\~a}o e desenvolvimento 
                         das nuvens, ao contr{\'a}rio do que ocorre com as nuvens situadas 
                         sobre os oceanos, que tendem a manter sua estrutura por um tempo 
                         mais longo. Tais modifica{\c{c}}{\~o}es na morfologia prejudicam 
                         o processo de rastreamento das nuvens sobre as regi{\~o}es 
                         continentais. Recomenda-se a utiliza{\c{c}}{\~a}o das imagens 
                         dos canais infravermelho pr{\'o}ximo e vis{\'{\i}}vel para a 
                         estimativa do vento nos n{\'{\i}}veis 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.",
            committee = "Satyamurty, Prakki (presidente) and Ferreira, Nelson Jesus 
                         (orientador) and Machado, Luiz Augusto Toleto (orientador) and 
                         Ceballos, Juan Carlos and Carvalho, Leila Maria Vespoli de",
           copyholder = "SID/SCD",
         englishtitle = "Low-level wind extraction from visible and shortwave 
                         (3,9\μm) infrared channels image data",
             language = "pt",
                pages = "147",
                  ibi = "6qtX3pFwXQZGivnJSY/KffV6",
                  url = "http://urlib.net/ibi/6qtX3pFwXQZGivnJSY/KffV6",
        urlaccessdate = "2024, May 04"
}