OCEANOGRAFIA POR SATELITES

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1 OCEANOGRAFIA POR SATELITES
Temperatura Superficial do Mar (TSM) com sensores que operam na faixa do infra-vermelho

2 Introdução O monitoramento da TSM por sensores remotos IV é a técnica que produziu um dos maiores impactos em ciências marinhas e em aplicações variadas Razões: As imagens têm correlações boas com as estruturas termais dos oceanos A natureza operacional dos satélites meteorológicos da NOAA (órbita polar) que produzem dados regulares e contínuos desde 1978 A disseminação facilitada dos dados dos sensores de IV A fonte principal de TSM são os sensores remotos Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR), a bordo da serie de satélites TIROS/NOAA. O sensor AVHRR é um sensor multi-canal (4 a 6, dependendo do modelo) de varredura sensível à radiação eletromagnética nas faixas do visível infravermelho próximo infravermelho médio infravermelho termal

3 Uso potencial da TSM derivada dos satélites
Climatologia /Variação global de TSM /Fluxo de calor TSM é fundamental para entender interação oceano/atmosfera e os fluxos de calor Freqüência de amostragem alta e contínua Anomalias do campo de TSM e associação com fenômenos de larga escala Ex: El Niño Predição de tempo TSM influencia a taxa de evaporação, i.e. influencia evolução local do tempo Trocas de gases na interface ar/mar A capacidade de armazenamento de gás no mar é função de sua temperatura Convecção profunda e formação de massas de água Associada ao esfriamento de inverno das águas superficiais Oceanografia dinâmica A temperatura é um parâmetro quasi-conservativo das massas de água Vórtices Ressurgência Frentes oceânicas Estudo de poluição marinha Poluição térmica industrial Detecção de derrames de petróleo

4 Radiação na Faixa do Infra-vermelho
Infra-vermelho: grande importância para o Sensoriamento Remoto. Engloba radiação com comprimentos de onda de 0,75um a 0,1mm. A radiação I.V. é facilmente absorvida pela maioria das substâncias (efeito de aquecimento).

5 Objetivos do sensor AVHRR
Derivar a Temperatura Superficial do Mar (produto operacional da NOAA) Derivar o Indice Normalizado de Vegetação (Normalized Difference Vegetation Index, produto operacional da NOAA) Derivar aeorossóis atmosféricos sobre os oceanos (produto operacional da NOAA) Monitorar erupções vulcânicas visando a prevenção em caso de eventos Monitorar padrões de nuvens (AVHRR suplementa dados dos satélites Geostationary Operational Environmental Satellites -GOES) Outras aplicações que requeiram alta resolução temporal de cobertura em escala global, com resolução espacial e espectral moderadas e com sensores termais calibrados.

6 Sensor AVHRR Cobertura Espacial Resolução Espacial
O sensor AVHRR fornece cobertura global (polo a polo) com dados coletados e armazenados a bordo em todos os canais espectrais. Cada passagem do satélite fornece uma imagem de 2400 km de largura. O satélite orbita a Terra 14 vezes por dia a 833 km acima de sua superfície. Resolução Espacial O campo de visada instantâneo (Instantaneous field-of-view - IFOV) resulta numa imagem do tipo LAC (Local Area Coverage)/HRPT com Ground Field of View (GFOV) de aproximadamente 1.1 km a nadir. Os dados GAC (Global Area Coverage) são derivados de uma simples média dos dados LAC/HRPT, levando a resolução para 4,4km GFOV a nadir.

7 Bandas Espectrais AVHRR/1 AVHRR/2 AVHRR/3 Satellites NOAA-6,8,10
Canais Bandas (μm) 1 2 3 4 5 6

8 Típica Resposta Espectral
Largura de banda maior que no caso dos sensores visíveis Função resposta espectral do canal 4 do sensor AVHRR/NOAA-12

9 Faixa Espectral do AVHRR
Os sensores usam as faixas do espectro eletromagnético que atravessam a atmosfera Faixa usada para o sensor AVHRR

10 Série AVHRR/NOAA Satellite Number Launch Date Ascending Node
Série AVHRR/NOAA Satellite Number Launch Date Ascending Node Descending Node Start Date End Date TIROS-N 10/13/78 1500 0300 10/19/78 01/30/80 NOAA-6 06/27/79 1930 0730 11/16/86 NOAA-7 06/23/81 1430 0230 08/24/81 06/07/86 NOAA-8 03/28/83 05/03/83 10/31/85 NOAA-9 12/12/84 1420 0220 02/25/85 11/07/88 NOAA-10 09/17/86 11/17/86 08/30/01 NOAA-11 09/24/88 1340 0140 11/08/88 09/13/94 NOAA-12 05/14/91 04/05/01 Stand By NOAA-13 08/09/93 --- Failed NOAA-14 12/30/94 Present NOAA-15 05/13/98 04/10/95 NOAA-16 09/21/00 1400 0200 03/20/01 NOAA-17 06/24/02 2200 1000 10/15/02 NOAA-18 05/20/05 06/10/05

11 Websites interessantes

12 Formato dos Dados do AVHRR
1) Automated Picture Trasmission (APT) 2) High Resolution Picture Transmission (HRPT) Os HRPT são dados de máxima resolução espacial com aproximadamente 1,1 km a nadir. Dados HRPT transmitidos às estações ao redor do mundo (aprox. 200 estações) Os dados HRPT fornecem as seguintes imagens: Local Area Coverage (LAC) km Global Area Coverage (GAC) - 4 km.

13 Emissão termal O espectro de emissão
- do sol é máxima na faixa do visível da Terra é máxima a ~10μm Para as medidas da TSM com radiometria térmica usa-se a radiação emitida na faixa 10-12μm como indicador da temperatura superficial

14 Física da Radiação Infra-Vermelha
As características de emissão termal de um corpo a temperatura T (deg K) segue a equação de radiação do Planck: Onde: Mλ é a emitância espectral (Wm-2μm-1) λ é o comprimento de onda em metros C1 e C2 são duas constantes: C1= 3,74*10-16 Wm2 e C2= 1,44*10-2 m degK A integração de Mλ sobre todos os comprimentos de onda dá a emitância total de um corpo negro: Onde σ = 5,669*10-8 W m-2 K-4 (constante do Stefan) O λ de emissão máximo é determinado para a lei do Wiem: onde C3=2897 μm.K-1 A equação em cima supõe um emissor perfeito, i.e. um corpo negro As propriedades emitentes de um corpo real é descrito pela emissividade espectral ε(λ), que depende pouco da temperatura significativamente de λ

15 Física da radiação Infra-Vermelha
A equação da emittância Mλ e o gráfico da emissão espectral de um corpo negro mostram que mesmo usando o λ de emissão máximo da superfície do mar, a radiação solar direita é ainda muito maior. Assim: Durante a noite não é um problema Durante o dia, temos que nos preocupar com a reflexão da radiação solar As experiências mostram que uma superfície absorve uma proporção da radiação IV incidente igual a sua emissividade ε. Para a superfície do mar, ε ~0,98 e muda muito pouco na faixa 3-14 μm com Comprimento de onda Temperatura Rugosidade superficial O ε pode ser afetado pela Camada superficial de petróleo ou filmes orgânico Para ângulos de visada pequenos Na faixa μm: emissão termal > reflexão solar Na faixa 3-4 μm: emissão termal < reflexão solar => somente útil durante a noite para medir TSM

16 Física da radiação Infra-Vermelha
O sensor mede a radiância (ou brilho) Bλ Para emissão de radiação Infra Vermelha (IV), a superfície pode ser considerada como Lambertiana. Assim: Tendo Mλ é possível calcular T fazendo a inversão da Equação de Plank: A equação da emitância é verdade para um corpo negro. O T calculado assim é a temperatura aparente ou a temperatura de brilho do corpo Se ε(λ) é conhecido, é possível calcular a temperatura real do corpo.

17 Absorção Atmosférica Na faixa da radiação infravermelha (3-14μm), a atmosfera interage com a radiação da seguinte forma: Absorvendo radiação Re-emissão de radiação a diferentes λ Comportamento diferente da radiação visível, onde o fenômeno principal é o espalhamento molecular e pelos aerossóis As principais moléculas responsáveis pela absorção de IV na atmosfera são Vapor de água (bastante variável) Dióxido de carbono (~ constante e uniformemente distribuído) Oxigênio (~ constante e uniformemente distribuído) Ozônio (20-30km de altitude; tem variação diurna- maior durante o dia por causa da interação O2 / UV) Óxido de nitrogênio (produto gerado pela agricultura e industria) Metano (produto gerado pela industria –produção de petróleo- e agricultura )

18 Absorção Atmosférica Os espectros de absorção da atmosfera são variáveis. Os modelos de correção atmosférica dependem Do lugar (latitude e longitude, região costeira ou oceânica) Da estação comunidade de fitoplâncton produzem aerossóis variação de regime de vento i.e. de massa de ar Da distribuição vertical dos constituintes na atmosfera O vapor de água é o constituinte mais variável É presente abaixo de 10 km de altitude Varia bastante na escala de 1000 km É geralmente maior em ar quente (variação latitudinal e sazonal)

19 Absorção Atmosférica A atmosfera sendo mais fria que os oceanos ou os continentes, parte da radiação absorvida pelos seus constituintes é re-emitida com uma temperatura menor i.e. num λ maior Assim, os efeitos da atmosfera são no sentido de Diminuir a radiação total recebida pelo sensor Diminuir a temperatura de brilho Mesmo não existindo absorção, a transmitância não é 100% devido ao espalhamento. Existem 3 janelas que são parcialmente transparentes: 3-5 μm, 7-8 μm e 9,5-13 μm Algoritmos podem ser desenvolvidos para calcular a TSM em função da temperatura de brilho de cada banda.

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21 Radiação Emitida pela Terra (4000 – 18000 nm ou 4 – 18 µm)
CO2 H20 CO2

22 Bandas espectrais do MODIS na faixa do Infra-Vermelho

23 TSM e as bandas do MODIS

24 Correções Atmosféricas
Técnicas multi-espectrais e multi-visada Métodos empíricos podem ser desenvolvidos usando os dados multi-espectrais dos radiômetros IV Como a atmosfera afeta diferentes bandas do AVHRR, a diferença de temperatura de brilho entre dois canais pode ser usada para correções atmosféricas empíricas Se o sensor vê a superfície do mar com ângulos de visão diferentes, também é possível estimar o efeito atmosférico (caso ATSR, da ESA) A melhor maneira de produzir um algoritmo de correção atmosférica é de deduzi-lo com medidas in-situ (como o OC4 do SeaWiFS) Os dados usados para o algoritmo de correções atmosférica precisam representar uma grande diversidade espacial e temporal. Assim, necessitamos de dados em escala global e sob diferentes regimes de tempo.

25 Algoritmos da TSM Multi Channel Sea Surface Temperature (MCSST)
Formulação geral: SST = A + B * (T1 – T2) + T1 NOAA-16 /AVHRR (fonte: Algoritmo diurno: usa os canais 11 e 12 μm (3,7 μm é contaminado para a luz solar) Split (canais 11 e 12) SST = * T * (T11-T12) Algoritmo noturno: Dual (canais 3,7 e 11) SST1 = * T * T ; SST2 = * T * T ; Triple (canais 3.7, 11 e 12) SST3 = * T * (T3.7 - T12) SST1 SST2 SST3 são usados para inter-compararão e validação das TSM The idea of the first step of atmospheric correction in Multi-Channel Sea Surface Temperature (MCSST) algorithm is that the contribution of the atmosphere water vapor to the signal is different at different channels. We assume that the temperature deficit in one channel, which results from atmospheric absorption by water vapor, is a linear function of the brightness temperature difference of the two different channels. SST = A + B * (T1 – T2) + T1. During daytime observations the channels 11 and 12 µm are used: SST = * T * (T11-T12) ; During nighttime we can also use the channel 3.7 µm, which during daytime is contaminated with sunlight: SST1 = * T * T ; SST2 = * T * T ; SST3 = * T * (T3.7 - T12) ;   (SST in degrees Celsius, T in degrees Kelvin). At night three independent measures of SST can be obtained from different channels. When the contribution of the atmosphere is too strong, the difference between SST1, SST2 and SST3 exceeds the assumed threshold and the resulting SST is marked as invalid.

26 Algoritmos da TSM Non Linear Sea Surface Temperature (NLSST)
Algoritmo diurno Split (canais 11 e 12) SST = A1*T11 + A2*Tsfc*(T11 – T12) + A3*(T11 – T12)*(sec (θ) - 1) + A4 Algoritmo noturno Dual (canais 3,7 e 11) SST1 = A1*T11 + A2*Tsfc*(T3,7 – T11) + A3*(sec (θ) - 1) + A4 SST2 = A1*T11 + A2*Tsfc*(T11 - T12) + A3*(T11 - T12)*(sec (θ) - 1) + A4 Triple (canais 3.7, 11 e 12) SST3 = A1*T11 + A2*Tsfc*(T3,7 - T12)+ A3*(sec (θ) - 1) + A4 Onde Ai são constantes dependentes do sensor Tsfc é uma estimação a priori da temperatura superficial derivada da equações operacionais de TSM do NESDIS (National Environment Satellite, Data, and Information Service) θ o ângulo zenital do satélite The idea of the first step of atmospheric correction in Multi-Channel Sea Surface Temperature (MCSST) algorithm is that the contribution of the atmosphere water vapor to the signal is different at different channels. We assume that the temperature deficit in one channel, which results from atmospheric absorption by water vapor, is a linear function of the brightness temperature difference of the two different channels. SST = A + B * (T1 – T2) + T1. During daytime observations the channels 11 and 12 µm are used: SST = * T * (T11-T12) ; During nighttime we can also use the channel 3.7 µm, which during daytime is contaminated with sunlight: SST1 = * T * T ; SST2 = * T * T ; SST3 = * T * (T3.7 - T12) ;   (SST in degrees Celsius, T in degrees Kelvin). At night three independent measures of SST can be obtained from different channels. When the contribution of the atmosphere is too strong, the difference between SST1, SST2 and SST3 exceeds the assumed threshold and the resulting SST is marked as invalid.

27 SST = a + b*T11 + c*(T11-T12)*TSurf + d*(sec(θ)-1)*(T11-T12) + etime
Imagens de TSM produzidas pela NESDIS/NOAA A NESDIS (National Environmental Satellite, Data, and Information Service) da NOAA operacionalmente disponibiliza dois tipos de produtos da TSM ao público em geral: TSM Global TSM CoastWatch, onde os algorítmos operacionais multicanais do AVHRR têm sido utilizados desde novembro de 1981. AVHRR Oceans pathfinder SST data set É um projeto dedicado no desenvolvimento de um banco de dados para climatologia usando a máximo de informação de calibração e validação, i.e. um algoritmo mais complexo SST = a + b*T11 + c*(T11-T12)*TSurf + d*(sec(θ)-1)*(T11-T12) + etime

28 AVHRR Oceans pathfinder SST
Projeto dedicado ao desenvolvimento de banco de dados de TSM para climatologia usando a máximo de informação de calibração e validação. Algoritmo TSM é do tipo SST = a + b T4+ c (T4 - T5) SSTguess + d (T4 - T5) (sec(rho) - 1) onde SST é a TSM estimada pelo satélite, T4 e T5 são as temperaturas de brilho nos canais 4 e 5 do AVHRR, SSTguess é o primeiro valor da TSM e rho é o ângulo zenital. Os coeficientes a, b, c, e d são estimados de análises de regressão entre medidas in situ e medidas por satélites (ou "matchups").

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30 Remoção de Nuvens das Imagens da TSM
As nuvens são geralmente mas frias que os oceanos. Podemos então estabelecer uma temperatura de corte de forma que acima deste corte o pixel é considerado oceano, enquanto que abaixo é nuvem. Porém, em muitas situações não há clareza. O pixel pode ser Água de temperatura baixa Nuvem de dimensões pequenas para ser identificada Para as imagens diurnas, é possível tirar a dúvida observando os canais visíveis Para as imagens noturnas (onde a TSM é mais precisa), é necessário uma comparação pixel por pixel dos três algoritmos (dual, split e triple). A presença de nuvens de causa a divergência desses três valores. Ë possível assim detectar se o pixel é nuvem ou oceano. Na prática, é quase impossível retirar totalmente a contaminação de pequenas nuvens Outro método comum é o de eliminar pixels com fortes gradientes horizontais. É suposto, neste caso, que as variações horizontais da TSM são pequenas comparadas às da atmosfera Não funciona em regiões de frentes oceânicas!! Há vários artigos específicos sobre a eliminação de nuvens em imagens da TSM

31 TEMPERATURA SUPERFICIAL DO MAR A PARTIR DOS SATÉLITES GEOESTACIONÁRIOS (GOES)
Mapas da TSM, a partir do satélite GOES-West, são geradas diariamente pela NOAA NCEP. Os produtos são utilizados no programa PACS (Pan-American Climate Studies) no sentido de detalhar as informações sobre o ciclo diurno da TSM visando melhorias nas analises da TSM geradas por satélites. A cada 3 horas, mapas de são produzidos usando os algorítmos multi-canais da split-window derivado pela Naval Research Laboratory. A fase de validação dos dados encontra-se em andamento com a instalação de bóias fixas (e de deriva) com termômetros para a medição da TSM.

32 ALGORITMOS DA TSM PARA O SATÉLITE GOES-WEST
TEMPERATURA SUPERFICIAL DO MAR A PARTIR DOS SATÉLITES GEOESTACIONÁRIOS (GOES) ALGORITMOS DA TSM PARA O SATÉLITE GOES-WEST A TSM é computada usando a equação do split-window multi-channel sea surface temperature (MCSST) com coeficientes para o GOES-9 derivados pelo Naval Research Laboratory. Os coeficientes são empiricamente determinados usando dados digitais das imagens e TSM medidas por bóias. Algorítimos individuais, também, existem para as imagens diurnas e noturnas (May and Osternan, 1997). May, D. A. and W. O. Osterman, 1997: Satellite-derived sea surface temperatures: Evaluation of GOES-8 and GOES-9 multispectral imager retrieval accuracy, Naval Research Laboratory, Remote Sensing Applications Branch, Stennis Space Center, MS.

33 DETECÇÃO DE NUVENS EM IMAGENS GOES
TEMPERATURA SUPERFICIAL DO MAR A PARTIR DOS SATÉLITES GEOESTACIONÁRIOS (GOES) DETECÇÃO DE NUVENS EM IMAGENS GOES Combinação de limiar de corte (threshold) e testes de uniformidade são utilizados para a determinação de nuvens nas imagens GOES. O procedimento utilizado tem fornecido bons resultados na região tropical do Oceano Pacífico durante o dia mas com alguns problemas isolados à noite. Testes para imagens diurnas e noturnas Teste termal bruto : A Tb11 precisa ser > 270 K para o pixel sem nuvem Teste de uniformidade termal: Cada Tb11 precisa estar dentro de 0,4 K dos valores dos vizinhos daquele que julgamos ser livre de nuvens. Teste termal dinâmico com threshold: Áreas de 100x100 pixel são extraídos e usados para gerar histogramas da Tb sobre bins de 0,5 graus. Após a localização do máximo local, iniciando pelas temperaturas mais altas, e movimentando em direção às baixas temperaturas, o histograma é examinado até encontrar um mínimo local (ou um decréscimo em numeros digitais de mais de 50% do bin anterior) ou contagem zero no bin. A Tb correspondente a este bin é tomada com a Tb11 mínima para um pixel sem nuvem (ou oceânico ou claro).

34 TEMPERATURA SUPERFICIAL DO MAR A PARTIR DOS SATÉLITES GEOESTACIONÁRIOS (GOES)
Testes para imagens diurnas Teste bruto da reflectância: A reflectância do canal visível precisa ser < 6.5% para o pixel do oceano. Teste da uniformidade da reflectância: Cada reflectância do visível precisa estar dentro de 1% dos valores dos pixels vizinhos para ser julgado livre de nuvens. Testes para imagens noturnas diferença entre Tb3.7 e Tb11 : Pixel oceânico se 0,0 K < diferença < 5,0 K diferença entre Tb3.7 e Tb12 : Pixel oceânico se 0,5 K < diferença < 8,0 K diferença entre Tb 11 e Tb12 : Pixel oceânico se 0,5 K < diferença < 3,5 K

35 TEMPERATURA SUPERFICIAL DO MAR A PARTIR DOS SATÉLITES GEOESTACIONÁRIOS (GOES)
Composição média de 5 dias da TSM na região tropical, gerado pelas imagens GOES-8 e GOES-10

36 Mapa de TSM global e anomalia de TSM
Exemplo de aplicação Mapa de TSM global e anomalia de TSM

37 Mapa de TSM global e anomalia de TSM
Exemplo de aplicação Exemplo de aplicação Mapa de TSM global e anomalia de TSM

38 Programa CoastWatch TSM Coast Watch

39 Algoritmos da TSM As equações utilizadas no programa CoastWatch são da forma: NLSST=A1(T11) + A2(T11-T12)(MCSST) + A3(T11-T12)(Secq -1)-A4 MCSST= B1(T11) + B2(T11-T12) + B3(T11-T12)(Secq -1) - B4 onde T11 and T12 são as temperaturas de brilho dos canais AVHRR 11 and 12 µm em Kelvin; Secq é a secante do ângulo zenital q. NLSST e MCSST são os algorítmos não lineares (non-linear) e linear multi-canal (linear multi-channel), respectivamente. A TSM (NLSST) é dada em graus Celsius. A e B são constantes, derivadas para cada região.

40 Algoritmos da TSM As equações do Programa CoastWatch diferem daquelas da TSM global na forma: (1) As equações do Programa CoastWatch usam o valor da MCSST nos termos não lineares - ao invés de um valor a priori de TSM, determinado de análises de dados históricos de TSM derivados de satélites. Isto significa que há mais ruído nas observações do programa CoastWatch. Entretanto, os valores da TSM globais e do programa CoastWatch estão restritos ao intervalo de 0oC a 28oC. (2) Nos Grande Lagos, o valor do MCSST é usado como valor da TSM no final do dia. Ou seja, a equação linear é utilizada ao invés da não linear. (3) A equação NLSST split-window é usada no programa CoastWatch ao invés da equação da tríplice janela (triple-window) que emprega todos os três canais que são utilizados na operação global.

41 O sistema de validação dos dados de TSM do Programa CoastWatch possibilita
(1) pré-visualisar a imagem AVHRR (ambos canais visível e infravermelho) para ver se não existem nuvens nas imagens nas localidades das bóias; (2) sobrepôr linhas de costa, grades, localização das bóias e informação do cabeçalho das imagens; (3) renavegar as imagens através da seleção de pontos de controle em terra; (4) mostrar as máscaras de núvens; (5) extrair áreas de 3 por 3 pixels, centrados na posição da bóia; (6) criar arquivo de saída TSM que contém dados da imagem TSM, TSM mdeida pela bóia, tempetratura do ar, informações do vento e das ondas de superfície,ângulos zenitais do satélite e solar e informação de navegação; (7) calcular a estatística e graficar dados. Além disso, o sistema possibilita examinar as imagens TSM e localizar nuvens para a melhoria do produto final.

42 Esquema operacional do Programa CoastWatch

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46 Projetos POES e GOES POES (Polar Operational Environmental Satellites)
GOES (Geostationary Operational Environmental Satellites)

47 Exemplos de Aplicação Programa Coastwatch da NOAA

48 TSM – Satélites GOES Mapas da TSM, a partir do satélite GOES-West, são geradas diariamente pela NOAA NCEP. Os produtos são utilizados no programa PACS (Pan-American Climate Studies) no sentido de detalhar as informações sobre o ciclo diurno da TSM visando melhorias nas analises da TSM geradas por satélites. A cada 3 horas, mapas de são produzidos usando os algorítmos multi-canais da split-window derivado pela Naval Research Laboratory. A fase de validação dos dados encontra-se em andamento com a instalação de bóias fixas (e de deriva) com termômetros para a medição da TSM.

49 Composição média de 5 dias da TSM na região tropical, gerado pelas imagens GOES-8 e GOES-10

50 Algoritmos da TSM Satélite GOES-WEST
A TSM é computada usando a equação do split-window multi-channel sea surface temperature (MCSST) com coeficientes para o GOES-9 derivados pelo Naval Research Laboratory. Os coeficientes são empiricamente determinados usando dados digitais das imagens e TSM medidas por boias no período Algorítimos individuais, também, existem para as imagens diurnas e noturnas (May and Osternan, 1997). May, D. A. and W. O. Osterman, 1997: Satellite-derived sea surface temperatures: Evaluation of GOES-8 and GOES-9 multispectral imager retrieval accuracy, Naval Research Laboratory, Remote Sensing Applications Branch, Stennis Space Center, MS.

51 DETECÇÃO DE NUVENS EM IMAGENS GOES
Combinação de limiar de corte (threshold) e testes de uniformidade são utilizados para a determinação de nuvens nas imagens GOES. O procedimento utilizado tem fornecido bons resultados na região tropical do Oceano Pacífico durante o dia e algums problemas isolados à noite. Testes para imagens diurnas e noturnas Teste termal bruto : A Tb11 precisa ser > 270 K para o pixel sem nuvem Teste de uniformidade termal: Cada Tb11 precisa estar dentro de 0,4 K dos valores dos vizinhos daquele que julgamos ser livre de nuvens. Teste termal dinâmico com threshold: Áreas de 100x100 pixel são extraídos e usados para gerar histogramas da Tb sobre bins de 0,5 graus. Após a localização do máximo local, iniciando pelas temperaturas mais altas, e movimentando em direção às baixas temperaturas, o histograma é examinado até encontrar um mínimo local (ou um decréscimo em numeros digitais de mais de 50% do bin anterior) ou contagem zero no bin. A Tb correspondente a este bin é tomada com a Tb11 mínima para um pixel sem nuvem (ou oceânico ou claro).

52 Testes para imagens diurnas
Teste bruto da reflectância: A reflectância do canal visível precisa ser < 6.5% para o pixel do oceano. Teste da uniformidade da reflectância: Cada reflectância do visível precisa estar dentro de 1% dos valores dos pixels vizinhos para ser julgado livre de nuvens. Testes para imagens noturnas diferença entre Tb3.7 e Tb11 : Pixel oceânico se 0,0 K < diferença < 5,0 K diferença entre Tb3.7 e Tb12 : Pixel oceânico se 0,5 K < diferença < 8,0 K diferença entre Tb 11 e Tb12 : Pixel oceânico se 0,5 K < diferença < 3,5 K

53 O programa CoastWatch As equações utilizadas no programa CoastWatch são da forma: NLSST=A1(T11) + A2(T11-T12)(MCSST) + A3(T11-T12)(Sec(θ) -1)-A4 MCSST= B1(T11) + B2(T11-T12) + B3(T11-T12)(Sec(θ) -1) - B4 onde T11 and T12 são as temperaturas de brilho dos canais AVHRR 11 and 12 µm em Kelvin; Sec(θ) é a secante do ângulo zenital θ. NLSST e MCSST são os algorítmos não lineares (non-linear) e linear multi-canal (linear multi-channel), respectivamente. A TSM (NLSST) é dada em graus Celsius. A e B são constantes, derivadas para cada região.

54 O programa CoastWatch As equações do Programa CoastWatch diferem daquelas da TSM global na forma: (1) As equações do Programa CoastWatch usam o valor da MCSST nos termos não lineares - ao invés de um valor a priori de TSM, determinado de análises de dados históricos de TSM derivados de satélites. Isto significa que há mais ruído nas observações do programa CoastWatch. Entretanto, os valores da TSM globais e do programa CoastWatch estão restritos ao intervalo de 0oC a 28oC. (2) Nos Grande Lagos, o valor do MCSST é usado como valor da TSM no final do dia. Ou seja, a equação linear é utilizada ao invés da não linear. (3) A equação NLSST split-window é usada no programa CoastWatch ao invés da equação da tríplice janela (triple-window) que emprega todos os três canais que são utilizados na operação global.

55 O programa CoastWatch O sistema de validação dos dados de TSM do Programa CoastWatch possibilita (1) pré-visualisar a imagem AVHRR (ambos canais visível e infravermelho) para ver se não existem nuvens nas imagens nas localidades das bóias; (2) sobrepôr linhas de costa, grades, localização das bóias e informação do cabeçalho das imagens; (3) renavegar as imagens através da seleção de pontos de controle em terra; (4) mostrar as máscaras de núvens; (5) extrair áreas de 3 por 3 pixels, centrados na posição da bóia; (6) criar arquivo de saída TSM que contém dados da imagem TSM, TSM mdeida pela bóia, tempetratura do ar, informações do vento e das ondas de superfície,ângulos zenitais do satélite e solar e informação de navegação; (7) calcular a estatística e graficar dados. Além disso, o sistema possibilita examinar as imagens TSM e localizar nuvens para a melhoria do produto final.

56 O programa CoastWatch Exemplo de aplicação
Esquema operacional do Programa CoastWatch

57 Programa de Validação do CoastWatch

58 CoastWatch