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

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.

ESTRUTURA DE UMA IMAGEM

DE SATÉLITE

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.

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

radiação térmica (infravermelha)

emitida pelo planeta

radiação de microondas

emitida pelo planeta

•UV •VIS •IV próximo

•microondas •termal

O que os satélites medem?

A medida é realizada através de sensores à bordo dos satélites

Como eles medem?

irradiância E = fluxo / área = dF/dA (W/m2)

radiância L = flujo/área normal-ángulo sólido

= dF/dA-d (W/m2-ster)

grandezas espectrais

irradiancia E = dE/ d

radiancia L = dL/ d

Medição por um sensor

• Fluxo de radiação dF (em W)

• sensor com área dA (em m2)

• dentro de ângulo sólido d (ster),

• filtro com largura espectral d

Informação digital: o que é isso?

Plano de

varredura

Plano do

equador

Centro da Terra

(sul)(Leste)

Plano de

varredura

Plano do

equador

Centro da TerraCentro da Terra

(sul)(Leste)

(sul)(Leste)

Esquema de leitura de informação no GOES

Imager. A imagem da Terra vai sendo varrida

linha-a-linha.

varredur

a

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.

Radiância L incide num sensor com área

dAn dentro de um ângulo sólido d , ou

seja um fluxo F → corrente → voltagem

filtrosensor

colimadorTensão

(volts)

espectro d

e radia

ção filtro

sensor

colimadorTensão

(volts)

filtrosensor

colimadorTensão

(volts)

espectro d

e radia

ção d dAn L

fluxo

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)

radiância

volta

gem

calibração

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)

Tipos de Órbitas

Geoestacionária:

• ALTITUDE: ~36.000 km

• Área de observação é sempre a mesma

• Meteorológicos e de Comunicação

Polar e Equatorial

• ALTITUDE: 250 – 800 km

• VELOCIDADE: ~ 27000km/h

• Sensoriamento Remoto e Meteorológicos

•Alta resolução espacial mas baixa resolução temporal

Tipos de Varreduras do Satélite

Resolução:

• Espacial

• Temporal

• Espectral

• Radiométrica

Principais características de uma imagem de Satélite

IASI

AMSU-A

MHS

HIRS/4

AVHRR/3

Campo de visão (FOV - Fields Of View) dos Instrumentos

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”.

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.

Resolução Espectral É a largura das bandas espectrais nas quais as imagens são adquiridas;

quanto menor a banda espectral, melhor a resolução.

8 bits 4 bits 2 bits 1 bit

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.

SEVIRI/Meteosat Second Generation (MSG)

INFORMAÇÕES FÍSICAS DOS

CANAIS ESPECTRAIS

A partir dessas características

pode-se obter vários resultados

(produtos) por satélites.

Refletâncias típicas

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.

Princípios Físicos do Sensoriamento Remoto

Características espectrais

A informação é digital e multiespectral

N IMAGENS ESPECTRAIS

OBTIDAS SIMULTANEAMENTE

CADA ELEMENTO ESPACIAL TEM

UM ESPECTRO CONTINUO

CARACTERÍSTICO UTILIZADO

PARA ANALISAR A SUPERFICIE E A

ATMOSFERA

ATMÓSFERA

SUELO

AGUA

VEGETACIÓN

SOLO

VEGETAÇÃO

Fumaça, partículas grandes

Nuvem Zona quente

Fumaça, partículas pequenas

Incêndio

Sombra

Pastura Lago

Solo

Informação espectral do AVIRIS (224 canais

no espectro solar)

para una cena que contém solo, água,

nuvens, fumaça e fogo

Imagem AVIRIS: Linden, CA 20 ago. 1992

224 bandas espectrais: 0,4 a 2,5 m

Píxel: 20 x 20 m Cena: 10 x 10 km Assinaturas espectrais de píxels seletos

Re

fleta

nc

ia a

pa

ren

te

Comprimento de onda (nm)

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.

solsol

Fator de refletância (ou albedo): F = L / S

Irradiância incidente no topo: S . cosZo

Irradiância emergente no topo: E = f L

Refletância da Terra: R = f F / cosZo

Canais no espectro solar: refletem

radiação

Ângulo

zenital

Zo

S L

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

Efeito mais intenso em 3.9 μm

Quando o ângulo zenital solar atinge certos

limiares, o espalhamento p/ frente (Mie) da

radiação visível pelos aerossóis permite

identificar névoa seca e fumaça

Esquema geral em “ondas

curtas” (radiação solar) Esquema geral em “onda longa”

(radiação térmica”)

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

Canais no espectro Terrestre: emitem radiação

Ch1 - 0,6 μm VIS brilhante em nuvens

Ch2 - 0,8 μm NIR brilhante em vegetais

Ch3 – 1,6 μm NIR brilhante em solo nu

Canais MSG no espectro solar resolução 3 km no nadir

Composição chs 3+2+1 R: 1,6 μm - G: 0,8 μm - B: 0,6 μm

Ch4 – 3,9 μm Emite térmico,

reflete solar

dia

noite

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 – 20031031 1130Z

Mapa, estación Terra/Aqua e imagem

16:50 18:30

Imagens MODIS (RBG com os canais 1,3,4)

Duas passagens sucessivas do dia

3 outubro 2007.

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)

http://modis.gsfc.nasa.gov/

Estação INPE para recepção

de AQUA e TERRA.

Mosaico NOAA-18 IR

RECONHECIMENTO DE ALVOS:

CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS

GOES 13 canal VIS

• 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 IR – 10.7 (janela atm)

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 canal WV – 6.2 (vapor d’água)

• 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

Realce (fatiamento) de

acordo com limiares de Tb

Realce (fatiamento) de

acordo com limiares de Tb

Análise multiespectral das nuvens

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

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

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)

20061113 15UTC

20 40 60 80%

200

240

260

280

300K

220

Cb

Ci

finos

Cu

humilis Cu

desenvolvidos

Ci

espessos

St

oce

an

o

terra

Escala bi-dimensional de definição de cores

** Cor (= 2 informações)

e mais a

** Textura (=2 informações)

definem razoavelmente a identidade das nuvens

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.

Processos radiativos Visível e Infravermelho próximo

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.”

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

Strabala 1994

(técnica tri-spectral

8-11 vs 11-12 μm)

SEVIRI chnnels used

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

6.7–10.8 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

8.7–10.8 µm Cloud classification:

water; ice; mix phase

BTD ≤-1 K : water clouds -1 < BTD ≤ 0.5 K : mix phase cloud

BTD > 0.5 K : ice cloud

10.8–12.0 µm

Cirrus detection and classification

(thin/thick)

BTD > 5 K : Thin Cirrus (Strabala et al., 1994).

1 ≤ BTD < 4 K: Thick Cirrus BTD < 0 K Sensor noise for coldest

temperatures or volcanic ash (Povolonis et al., 2006)

Overshoting

Thin Cirrus

Water clouds

IR 10.8 6.2-10.8

10.8-12 8.7-10.8

Infravermelho próximo (3.9 μm)

Ideal para microfísica de nuvens

Ângulo

zenital

Zo

S L

O albedo simples é muito

importante, ligado à refletância do

elemento de volume.

Valores menores de implicam em

maior absorção.

1 incidente

(1- )dabsorvida

1- dtransmitida

d = fração atenuada

= albedo para espalhamento simples

single scattering albedo

.despalhada

Escala microscópica

Lei de Kirchhoff:

Em condições de equilíbrio termodinâmico,

a absortância de um corpo é também sua emissividade

a = → 1 – r =

Escala macroscópica

A

R+ E

menor→ absorção maior → emissão maior !!

Um canal especial: 3,9 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 0% fogo 100% fogo

T3

.9 – T

11

Area de pixel queimada relaciona-se

com T3.9 – T11

Raio da partícula ( m)

Alb

ed

o s

imp

les

gelo -50 C

água

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

= 3,9 m

Nevoeiro:

GOES noturno

Canais 2 e 4

Raio da partícula ( m)

Alb

ed

o s

imp

les

gelo -50 C

água

[parâmetro de Mie: M = 2 refetivo/ ]

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.

Nuvem líquida,

temperatura topo

de -12 a -15 graus

Nuvem liquida sobre

oceano, topo entre

0 e 5 graus

Nevoeiro ou

estrato com

topo a 4 graus

Tb(3.9) realçada Tb(10.7) realçada

gelo

agua

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)

Sub-pixel

clouds

Veja que a imagem do canal 3.9 é mais detalhada que em 10.7.

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.

Split Window 11-12 μm

é útil para Identificação de

Cirrus

Microondas

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”

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.

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.

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

Fim