Processamento e visualização de imagens
de Satélite e Radar
PROCESSAMENTO DE IMAGENS E COMPUTAÇÃO GRÁFICA
UFSC-INCODUniversidade Federal de Santa CatarinaInstituto Nacional para a Convergência Digital
Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
Dr. Sylvio Luiz Mantelli Neto
www.inpe.br www.incod.ufsc.br
TOPICOS PRINCIPAIS
Definição: sensoriamento remoto.Motivações para o nosso trabalhoProcessamento de imagens . Monitorar condições atmosféricas em larga escala.Previsão do tempo, queimadas, secas, enchentes, eventos extremos.Monitoramento da quantidade de nuvens. Disdrômetro. Validação combinada de imagens de radar e satélite. Visualização 3-D de imagens de radar (computação gráfica).
DEFINIÇÃO
Sensoriamento remoto, processamento de imagens. Conjunto de técnicas que possibilita a obtenção de informações sobre alvos na superfície terrestre (objetos, áreas) ou atmosféricos (fenômenos). Através do registro da interação da radiação eletromagnética , realizado por sensores distantes, ou remotos. Geralmente estes sensores estão presentes em plataformas orbitais , satélites, radares e aviões . A NASA e o NOAA são os maiores produtores e captadoras de imagens recebidas por seus satélites, radares, etc.No Brasil, o principal órgão que atua nesta área é o Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais - INPE.Pesquisas desenvolvidas no LAPIX desenvolvem técnicas de processamento destas imagens, métodos estatísticos e inteligência computacional.
OBJETO DE ESTUDO
BRASIL: 8.456.510 km² de terra. Santa Catarina 95.346 km². Monitorar condições atmosféricas em larga escala.Previsão do tempo, queimadas, secas, enchentes, eventos extremos. Monitoramento da quantidade de nuvens. Validação combinada de imagens de radar e satélite. Visualização 3-D de imagens de radar e satélite.
DESAFIOS
COBERTURA DE NUVENS ATRAVÉS DE VISÃO COMPUTACIONAL
• Satélite GOES-12 monitora a Terra a 30.000 km de altitude.
• Imagens a cada 3 horas. (VIS, 3xIR, VP)
• Nuvens influenciam modelos computacionais numéricos.
• Quantificar as nuvens para considerá-las nos modelos de previsão.
NÃO CONFUNDIR COM CLOUD COMPUTING !
CLOUD COVERAGE FROM SURFACE
Fpolis200211031015
Fpolis200211031030
Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, v. 27, n. 9, p. 1504 – 1517, 2010. The use of Euclidean geometric distance for classification of sky and cloud patterns. Mantelli, Wangenhein, Pereira & Comunello
Fpolis dayly cloudness 20021103
Classification results
*Cooperation INPE-MCT
AS CORES DO CÉU
DISDROMETRO
Mede as gotas de chuva.
Taxas de precipitação.
Distribuição do tamanho das gotas .
Ajustes nas estimativas de radares.
Erosão do solo e deslizamentos.
Atenuação de microondas (GPS, NET e SKY).
Fornos de microondas.
Santa Catarina tem dois radares.
Um terceiro radar em fase de compras.
FORMATO REAL DEUMA GOTA DE CHUVA
DISDROMETER
Existing types:
Impact (piezoelectric effect) 50cm2
Optical (laser or light source) 54cm2
One line scan cameras: 100 cm2
INCOD research:
Methods for tracking and hidrometeror assessment.
Video disdrometer. CNPQ grant 478694/2011-3.
1-) RD-80® ~ EURO 33000,00
2-) OTT® ~ EURO 6000,00
1-) http://www.distromet.com/ 2-) http://www.ott.com3-) http://www.distrometer.at/
3-) Joanneun ® ~ EURO ?
VALIDAR ESTIMATIVAS DE PRECIPITAÇÃO UTILIZANDO RADARES
RESOLUÇÃO TEMPORAL
Radares produzem imagens 3-D a cada 15 minutos.
Satélites produzem imagens 2-D a cada 3 horas.
RESOLUÇÃO ESPACIAL O,75 km. Alcance máximo 250 km. www.cemaden.gov.br
Centro de Monitoramento e Alerta de Desastres Naturais
Figure Source: Sensoriamento Remoto da Atmosfera II, INPE-MCT Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, Ministério da Ciência e Tecnologia.
RADAR Storm tracking
3-D visualization of NWP models
Large amount of data generated by NWP. Meteorologists usually interprets layers. GPGPU hi degree of parallel processing. Low cost but still complex implementation.
3-D visualization of NWP for forecasting using GPUs.
Augmented reality for monitoring of severe weather systems.
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