Oceanografia por Satélites - Wiki OBTwiki.obt.inpe.br/lib/exe/fetch.php?media=sr-ii:oceanografia_kampel... · CTD Rede Bongô Instrumentação & Equipamentos . Milton Kampel 41 Filtração

1

Oceanografia por Satélites

Milton Kampel, Dr.

Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais

Coordenação de Observação da Terra

Divisão de Sensoriamento Remoto

[email protected]

Milton Kampel

Apresentação

Formação Acadêmica e Profissional

BSc. Oceanografia - UERJ

Especialização Geologia e Geofisica Marinha -

UFF/LAGEMAR

Coordenador/Superintendente (offshore)

MSc. Sensoriamento Remoto - INPE

Dr. Oceanografia Biológica – USP/IO

Pos-doc BIO/Canadá

Ocupação Atual

Pesquisador INPE/OBT/DSR (desde 1996)

Chefe da Divisão de Sensoriamento Remoto (desde

2008)

Milton Kampel

Oceanografia por Satélites

Objetivo

Introduzir os alunos a conhecimentos básicos sobre

o sensoriamento remoto aplicado à Oceanografia,

seus princípios e aplicações nas áreas costeira e

oceânica, através de conceituação geral e exemplos

de aplicações – Despertar o interesse

Programa resumido Definições e Conceitos

Comportamento Espectral de Alvos

Resoluções e Níveis de Aquisição de Dados

Sistemas sensores, satélites e medidas in situ

Exemplos de produtos e aplicações

Milton Kampel

Introdução à Oceanografia por Satélite

Referências bibliográficas

Jensen, J., 2000. Remote sensing of the environment:

an Earth resource perspective. New Jersey: Prentice Hall, 2000.

Kirk, J.T.O., 1994. Light and photosynthesis in aquatic systems. Cambridge Univ. Press, Cambridge. 509p.

Mobley, C.D., 1994. Light and water: radiative transfer in natural waters. San Diego: Academic Press. 592 p.

Robinson, I.S., 2004. Measuring the oceans from space. Chichester, UK: Praxis Publishing, Springer. 669p

Milton Kampel



Robinson, I.S., 2010. Discovering the ocean from space: The unique applications of satellite oceanography. Chichester, UK: Praxis Publishing, Springer. 638p

Victorov, S.V. 1996. Regional satellite oceanography. Taylor&Francis, 306p.

Stewart, R.H. 1985. Methods of satellite oceanography. Univ. California Press, 360p.

Halpern, D. 2000. Satellites, oceanography and society, 63. Elsevier Oceanography Series, 380p.

Maul, G.A. 1985. Introduction to satellite oceanography, Kluwer Academic, 606p.

Martin, S. 2004. An introduction to ocean remote sensing. Cambridge Univ. Press, 426p.

Milton Kampel



Souza, R.B. (org.) 2009 (2ª ed.) Oceanografia por

satélites. Oficina de textos, 382p.

Rudorff, B.T.; Shimabukuro, Y.E.; Ceballos, J.C. (orgs.) 2007. O sensor MODIS e suas aplicações ambientais no Brasil. Parentese editora, 428p.

Ferreira, N.J. (coord.) 2004. Aplicações ambientais brasileiras dos satélites NOAA e TIROS-N. Oficina de textos, 271p.

Novo, E.M.L.M., 2010 (4ª ed.) Sensoriamento remoto. Blucher, 388p.

Milton Kampel 7

A Terra é um planeta aquático

Os oceanos absorvem metade da radiação solar

Redistribuem calor e controlam o clima

Absorção de gases do efeito estufa

Importância no comércio internacional

Relevância para Defesa nacional

Fonte de alimentos – pesca e aquicultura

Energia

Depósitos minerais

Poluição

Região costeira

Introdução

Milton Kampel 8

Uma estufa permite a entrada da radiação solar

e bloqueia a saída da radiação infra-vermelha,

aquecendo o seu interior

O planeta Terra é uma estufa natural, porque

certos gases na atmosfera são opacos à

radiação infra-vermelha

Planeta Terra = estufa

Milton Kampel 9

Os gases que produzem o efeito estufa e que

são emitidos pela “ação” humana são:

Dióxido de carbono

Metano

Óxido nitroso

Hexafluoreto de enxofre

Hidrofluorocarbonos

Perfluorocarbonos

Efeito estufa

Milton Kampel 10 Fonte: IPCC, 2007

Mudanças nos gases do efeito estufa

a partir de dados de testemunhos de

gelo e dados mais recentes

A concentração atmosférica dos

gases que provocam o efeito estufa

aumentou nos últimos 250 anos, e

continua aumentando devido à ação

do Homem.

Efeito Estufa

Milton Kampel 11

Fatores Humanos e Naturais

Os aumentos globais da concentração de

dióxido de carbono se devem principalmente ao

uso de combustíveis fósseis e à mudança no

uso da terra.

Já os aumentos da concentração de metano e

óxido nitroso são devidos principalmente à

agricultura.

Milton Kampel 12

Aquecimento Global

Com o aumento da concentração do dióxido de

carbono e outros gases do efeito estufa na

atmosfera, a estufa torna-se mais eficiente =

aquecimento global

Milton Kampel 13

Mudanças Climáticas Globais

Em escalas continental, regional e da bacia oceânica, já

foram observadas várias mudanças de longo prazo no

clima, as quais abarcam mudanças nas temperaturas e

no gelo do Ártico, mudanças generalizadas na

quantidade de precipitação, salinidade do oceano,

padrões de vento e aspectos de eventos climáticos

extremos, como secas, precipitação extrema, ondas de

calor e intensidade dos ciclones tropicais.

Milton Kampel 14

Fonte: IPCC, 2007

Mudança na Temperatura, Nível do Mar e

Cobertura de Neve no Hemisfério Norte

Milton Kampel 15

SSH - Sea Surface Height (Altura da Superfície do Mar)

Raiz quadrada média da variabilidade observada pelo radar altímetro

TOPEX/POSEIDON entre 12/1992-12/1997 (5 anos), reamostrada em grade

de 2ox2o. Notar a alta variabilidade associada com intensas correntes

oceânicas associadas em processos de mistura e transporte de calor para os

polos, onde este calor é liberado para a atmosfera.

Milton Kampel 16

Nível relativo do mar nos últimos 300 anos

Milton Kampel 17

Elevação do Nível do Mar

Milton Kampel 18

Tendências

Milton Kampel 19

Tendências - Temperatura

Milton Kampel 20

Eventos climáticos extremos

Entre 2000-2009 muitos eventos extremos

ocorreram ao redor do planeta:

Chuvas torrenciais inundaram Moçambique em 2000,

devastando o país

Milton Kampel 21





devastando o país

A Europa sofreu com ondas de calor em 2003

Milton Kampel 22





devastando o país


O ano de maior atividade de ciclones tropicais no

Atlântico foi registrado em 2005

Milton Kampel 23





devastando o país




Chuvas das monções excepcionalmente intensas e

inundações/alagamentos afetaram 30 milhões de

pessoas no Sul da Ásia em 2007

Milton Kampel 24





devastando o país







Milton Kampel 25





devastando o país







Recorde de ondas de calor na Austrália em 2009

Milton Kampel 26





devastando o país







Recorde de ondas de calor na Austrália em 2009

Milton Kampel 27


Milton Kampel 28

Cobertura de neve e gelo marinho

A imagem a seguir do norte do Canadá e do Artico foi

obtida pelo satélite Aqua (NASA) em setembro de 2010.

O gelo marinho no Ártico esteve próximo ao seu mínimo

para o ano. O mês anterior teve a segunda menor

extensão de gelo entre todos os meses de “Agosto” já

registrados (mínimo em 2007).

A imagem parece livre de nuvens. Mas os dados foram

obtidos com o sensor de MW AMSR-E. A radiação MW

é emitida em maior quantidade pela água do que pelo

gelo, podendo-se inferir algumas propriedades

superficiais como a cobertura de gelo.

Milton Kampel 29

Cobertura de neve e gelo marinho

Milton Kampel 30


Quando se busca prever esses tipos de fenômenos

meteoceanográficos extremos, devemos diferenciar

aqueles causados por uma confluência incomum de

fenômenos atmosféricos e oceânicos de curto prazo

daqueles relacionados ou agravados por padrões

climáticos e ciclos.

Milton Kampel 31

Ciência Multi e Interdisciplinar

(Meteorologia, Geologia, Química, Biologia, Física,

Paleontologia, Cartografia, Engenharia,

Sensoriamento Remoto, Administração/Marketing...)

É o estudo científico dos oceanos com ênfase no seu

caráter como AMBIENTE

O principal objetivo do estudo oceanográfico é obter

uma descrição sistemática dos oceanos,

suficientemente quantitativa para permitir a previsão

de seu comportamento com alguma certeza

É convenientemente dividida em:

Oceanografia Biológica, Física, Química e Geológica –

Temas correlatos

Oceanografia

Milton Kampel 32

GEOSS: Benefícios para a sociedade

http://earthobservations.org/

Milton Kampel 33

O SR pode ser entendido como a observação,

ou coleta de informações, de um alvo a partir de

um dispositivo separado dele por uma certa

distância

Origem na área militar

Utilização de satélites artificiais

Sensores: câmaras fotográficas, radiômetros,

radares, perfiladores ou sondadores

Níveis de aquisição de dados

Sensoriamento Remoto

Milton Kampel 34

A descrição científica dos oceanos é limitada

pela cobertura esparsa de dados

A variabilidade espaço-temporal dos oceanos

requer medições frequentes e bem distribuídas

Navios são custosos e levam tempo para

adquirir dados sobre grandes áreas

Porque Oceanografia por satélite?

Milton Kampel 35


Observações anuais em superfície

Milton Kampel 36


Número médio de observações de navio por mês durante um período de inverno boreal

Milton Kampel 37


O track azul do navio leva ~1-2 semanas no exemplo acima.

Porém, os padrões de águas frias (mais claras nas imagens) variam no intervalo de 4 dias.

Milton Kampel 38


O campo de temperatura construido a partir de observações de navio (círculos, a direita), em 1 semana,

mostram algumas das feições evidenciadas na imagem de satélite sinóptica (esquerda).

Os dados de campo não mostram aqui os detalhes dos filamentos e vórtices causados pelos jatos e

meandramentos nas correntes, observados na imagem.

Se as nuvens permitirem!

Milton Kampel 39

Navio de pesquisa – cruzeiros oceanográficos

R/V MIRAI

Milton Kampel 40

Rede Bongô CTD

Instrumentação & Equipamentos

Milton Kampel 41

Filtração a bordo Produção Primária

in situ simulada

Pré-processamento a bordo

Milton Kampel 42

-46.0 -45.0 -44.0 -43.0 -42.0 -41.0 -40.0-26.0

-25.0

-24.0

-23.0

-22.0

-21.0Latitu

de (

S)

Concentração de clorofila (mg/m3)

Dados in situ

Milton Kampel 43

Dados in situ & Modelos

Milton Kampel 44

Mergulho

Milton Kampel 45

Transmissor

Satélite

Estação Recepção

Centro Processamento

Telemetria por satélite

Milton Kampel 46

Derivador de baixo custo

Bóias de deriva

Milton Kampel 47

http://www.dsr.inpe.br/pnboia/pnboia.html

PNBOIA

Milton Kampel 48

Milton Kampel 49

http://satelite.cptec.inpe.br/imagens/dadospcd/pirata/

http://www.goosbrasil.org/pirata2/dados.php

PIRATA – Bóias fundeadas

http://satelite.cptec.inpe.br/imagens/dadospcd/pirata/

http://www.goosbrasil.org/pirata2/dados.php

Milton Kampel 50

Bóias ATLAS - PIRATA


Milton Kampel 51

Dados de bóia - PIRATA


Milton Kampel 52

O S.R. fornece uma visão sinóptica dos

oceanos, boa resolução espacial e

repetitividade temporal

A amostragem é uniforme e fornece campos

diários-mensais.

Diversos parâmetros oceanográficos podem

ser medidos e monitorados

Mas...

Oceanografia por Satélite

Milton Kampel 53

Representatividade destes dados

Interferência atmosférica

Custos

Riscos

Número de variáveis

Oceanografia por Satélite

Milton Kampel 54

Alternativa viável?

Milton Kampel 55

Sensoriamento Remoto em Oceanografia e Recursos Hídricos

Estudar os oceanos, zonas costeiras,

lagos, represas e rios fica mais fácil com o

uso da tecnologia espacial. Imagens de

satélite e dados geofísicos transmitidos

para satélites de coleta de dados são mais

baratos e podem ser obtidos em regiões de

difícil acesso, além de poderem ser obtidos

com maior freqüência do que os dados

coletados no mar ou águas interiores

através de técnicas convencionais.

Atualmente existem inúmeros satélites em

órbita equipados com sensores para

fornecer dados oceanográficos ou

limnológicos. Alguns destes satélites são:

NOAA, Landsat, ERS, Envisat, Terra,

Aqua, SeaStar, QuickScat, TOPEX-

Poseidon, RADARSAT, TRMM e as

missões brasileira SCD e sino-brasileira

CBERS.

Cartas de temperatura da superfície

do mar geradas a partir de imagens

dos satélites NOAA e trajetórias de

bóias de deriva são utilizadas para o

monitoramento da variabilidade

espacial e temporal das correntes

marinhas ao sul do Brasil. As

imagens NOAA são recebidas pelas

antenas de recepção de imagens do

INPE, SP.

SeaWiFS 08/AGO/00

Cabo Frio

S.Tomé

Vitória

S.Sebastião

Cartas com a com-

centração de clorofi-

la obtidas através de

dados do sensor

SeaWiFS fornecem

importantes subsí-

dios para a estima-

tiva e monitoramen-

to da produção pri-

mária na costa bra-

sileira.

Dados de altura do nível do mar

obtidos pelo radar altímetro do

do satélite TOPEX/Poseidon

sobre o Oceano Atlântico são

usados para estudar as ondas e

calcular a velocidade das cor-

rentes e o calor armazenado no

mar.

Milton Kampel 56

Sensoriamento Remoto em Oceanografia e Recursos Hídricos

Imagem CBERS do sul do Brasil,

Uruguai e Argentina

Coleta de dados

em campo

O satélite SeaStar

Composição multi-temporal de

imagens de radar do satélite

RADARSAT sobre a Represa de

Tucuruí, Pará

Imagem TM-Landsat do litoral

norte de São Paulo

Ventos superficiais no oceano:

satélite QuickScat

Milton Kampel 57

Obrigado pela atenção!

[email protected]

Perguntas?

Milton Kampel 58

Golfo do México – O que se vê do espaço ?

Imagens

orbitais

permitem

acompanhar

feições de

superfície

Temperatura

IV de

superfície

Feições no

visível

Mas o que se

pode

observar

realmente?

http://response.restoration.noaa.gov/

Milton Kampel

Sistema orbital

Segmento espacial

Espaçonave

Sensores

Telemetria e comunicação

Segmento solo

Antena de recepção

Processadores

Arquivamento

Catálogo e distribuição

Segmento aplicações

Milton Kampel

Nível orbital, plataforma espacial ou satélite

Nível sub-orbital

Aéreo

Terrestre Campo

Laboratório

Importância da plataforma terrestre

verdade terrestre para as outras plataformas

eliminação da atmosfera terrestre

Solo

Aeronave

Balões

Satélites

Níveis de Coleta de dados

BarcoBóias

Níveis de Aquisição de Dados

Milton Kampel

Princípios Físicos

Definção de S.R.

REM e EEM

Janelas atmosféricas

Interação da REM com os alvos

Interações com a atmosfera

Grandezas radiométricas – Irradiância,

Radiância, Reflectância

Corpo negro

Lei de Planck, Lei de Stefan Boltzmann, Lei de

Wien

61

Milton Kampel

1-2-

5

2

mWm1-kT)exp(hc/

hc2M

1-2-

2

5

1 mWm1-T)/exp(C

CM

• A lei de Planck fornece a relação entre a energia emitida por um corpo negro em função de sua temperatura e do comprimento de onda

•Ela descreve as características espectrais da emissão termal de um corpo (Equivalente à irradiância, só que deixando o corpo).

Onde M: emitância (excitância) espectral

k: constante de Boltzmann (1,38 x 10-23 JK-1)

h: constante de Planck (6,626 x 10-34 Js)

c: velocidade da luz

: comprimento de onda

T: temperatura (K)

Simplificando...

Onde C1 = 3.74 x 108 Wm-2 m-4

C2 = 1.44 x 104 m K

Lei de Planck

Milton Kampel

• Integrando M para todos os

comprimentos de onda teremos

a excitância total do corpo negro

a uma temperatura T

•Corpo negro: radiador perfeito

cuja quantidade de radiação

emitida por unidade de área

segue a Lei de Stefan-Boltzmann

M = esT4

Onde s = 5,67 x 10-8 Wm-2K-4;

e emissividade

Lei de Stefan-Boltzman

Milton Kampel

• A energia emitida por um

corpo negro numa mesma

temperatura não é a mesma

em todos os comprimentos de

onda.

• Derivando a equação de

Planck em relação a e

igualando a zero determina-se

o onde a emissão é máxima:

max = 2898.3 / T(K)

( dado em m)

Lei do Deslocamento de Wien

Sol

Lava derretida

Incêndio florestal

Fonte hidrotermal

Ambiente terrestre

Gelo Ártico

Milton Kampel

Forma Característica do Espectro de

Radiação

O pico máximo da

curva é determinado

pela Lei de Wien

A área sob a

curva é

determinada

pela Lei de

Stefan Boltzman

Milton Kampel

Os objetos interagem de maneira diferenciada com a

energia eletromagnética, devido a suas diferentes

propriedades físico-química e biológica

As diferentes interações entre a energia

eletromagnética e os objetos terrestres é que

possibilitam a distinção e o reconhecimento dos

diversos objetos terrestres sensoriados remotamente

COMPORTAMENTO ESPECTRAL DE

ALVOS

Milton Kampel

Fatores que influenciam a luz emergente

Fatores que influenciam a luz emergente que deixa o corpo d’água. (A) Retroespalhamento pelas moléculas de água; (B) Retroespalhamento pelo material inorgânico em suspensão; (C) Absorção pela matéria orgânica dissolvida; (D) Reflexão do fundo; (E) Retroespalhamento pelo fitoplâncton (Fonte: Adaptado de IOCCG, 2000).

Milton Kampel

Coeficiente de Absorção

Coeficiente de Absorção da Água Pura (m-1)

Ou seja, a luz diminui exponencialmente ao

atravessar a camada

Milton Kampel

Coeficiente de Espalhamento

Coeficiente de espalhamento da água pura (m-1)

Como o espalhamento modifica a direção do

fóton…

Milton Kampel

Comportamento espectral da água

Reflectância estimada da água pura, descontando-se a energia refletida

na superfície da água

Milton Kampel


Experimento de laboratório: Tanque preto (Mantovani, J.E.)

Bandas de absorção

Milton Kampel

Atenuação

a() + bb () + bf () = c () Atenuação - c

Função de espalhamento do volume - ß

Milton Kampel

Radiância da Água X Atmosfera

Milton Kampel


Águas do Caso I

Águas do Caso II

(Morel e Prieur, 1977; Gordon e Morel, 1983;

Sathyendranath e Morel, 1983)

Posteriormente, desenvolveu-se o conceito de que

outros organismos pequenos, tais como flagelados,

bactérias heterotróficas e vírus, também têm papel

importante na determinação de algumas

propriedades ópticas das águas do Caso 1

(Morel e Ahn, 1991; Stramski e Kiefer, 1991; Ulloa et

al., 1992)

Milton Kampel

Propriedades Ópticas Aparentes

A cor da água, assim como a reflectância de

sensoriamento remoto, podem ser modificadas

pela estrutura angular zenital do campo de luz

incidente. Em outras palavras, são

propriedades ópticas aparentes, como

definidas por Preisendorfer (1976)

As propriedades ópticas aparentes são aquelas

influenciadas pela distribuição angular do

campo de luz, assim como pela natureza e

quantidade de substâncias presentes no meio

Milton Kampel

Propriedades Ópticas Aparentes

Uma propriedade óptica aparente de interesse

é o coeficiente de atenuação difusa da

irradiância descendente

.)(),(

),(dzK

zE

zdEd

d

d

Milton Kampel

Propriedades Ópticas Inerentes

Interpretações quantitativas do sinal detectado

remotamente em termos dos constituintes da

água requerem que se identifique e se isole o

efeito sobre o sinal causado por variações no

campo de luz incidente

Portanto, um passo necessário na modelagem

da cor da água é expressar a reflectância de

sensoriamento remoto em termos das

propriedades opticamente inerentes

(Preisendorfer, 1976)

Milton Kampel


Essas independem de variações na

distribuição angular do campo de luz incidente,

sendo somente determinadas pelo tipo e pela

concentração das substâncias presentes no

meio

Coeficiente de absorção a (que determina a

taxa exponencial de decaimento do fluxo

radiante por unidade de caminho óptico da luz

no meio, e por unidade de fluxo incidente,

devido a processos de absorção)

Coeficiente de espalhamento b, que define

similarmente a taxa de decaimento exponencial

do fluxo devido ao espalhamento

Milton Kampel


Função de espalhamento de volume

Coeficiente de restroespalhamento

Coeficiente de absorção vertical total

POI são aditivas

a() = aw () + ag () + ap ()

Milton Kampel

Penetração de luz na coluna de água

Milton Kampel

Coeficiente de Atenuação

A velocidade com que a luz é atenuada na coluna de água define o

coeficiente de atenuação vertical em cada comprimento de onda

Ed

Pro

fun

did

ad

e

Ed diminui exponencialmente com a profundidade

Pro

fun

did

ad

e

lnEd

Kd

Milton Kampel

Profundidade óptica

A penetração máxima da luz na coluna de água afeta o sinal

que o satélite consegue detectar

O satélite integra o sinal proveniente de uma camada

denominada como profundidade óptica

Profundidade óptica = 1 / Kd (37% da intensidade na

superfície)

Milton Kampel

Relacionando POI e POA

Kd() = a () + bb ()

µ

a() = aw () + ag () + ap ()

bb() = bbw () + bbg () + bbp ()

Água

Particulas

Substâncias dissolvidas

Fator da distribuição

geométrica do campo

luminoso

Dados empíricos e semi-analíticos permitem elaborar

expressões relacionando as propriedades ópticas aparentes

e as inerentes

Milton Kampel

Cor da água

,),(

),(),(

zE

zEzR

d

u

Milton Kampel

Reflectância de SR

.),(E

),,,(L),,,(R

d

RS0

00

Milton Kampel

ESPETCTRORADIÔMETROS

Milton Kampel

• Parâmetros relativos ao alvo: tipo de alvo (estrutura física e

molecular), componentes, estado.

• Geometria da aquisição: ângulo zenital solar, ângulo de

visada, ângulo azimutal, altitude do sensor.

• Influência da atmosfera: transmitância atmosférica.

• Constituintes opticamente ativos (absorção e

espalhamento)

• Maiores componentes absorvedores na água: própria água,

substância amarela, biota foto-sinteticamente ativa

(fitoplâncton e macrófitas) e matéria particulada (tripton).

FATORES DETERMINANTES

Milton Kampel 88

PERGUNTAS?

Grato pela atenção

[email protected]

Milton Kampel 89

Métodos e classes de sensores em

Oceanografia

Robinson, 2010

Milton Kampel 90

Classe

do sensor

Tipo

de sensor

Parâmetro

derivado

Parâmetro

primário

sensores

óticos sensores

infravermelhos

sensores de

microondas radares

scanners

multiespectrais,

espectrometros

imageadores

cor do mar

temperatura

da superfície

do mar

rugosidade

superficial

altura da

superfície

do mar

concentração

de clorofila,

material em

suspensão,

batimetria

radiômetros

imageadores

infravermelhos

radiômetros

de varredura

em microondas

escaterômetros,

radares

imageadores,

altímetros

temperatura

de balde,

temperatura

de pele

ventos na

superfície,

altura de onda,

espectro de onda,

ondas internas,

exudações naturais,

óleo no mar

altura dinâmica,

correntes

geostróficas,

geóide oceânico,

batimetria

Sensores x Parâmetros

Adaptado de Robinson, 2004

Milton Kampel 91

Sensores

Robinson, 2010

Milton Kampel 92

Sensores

Robinson, 2010

Milton Kampel 93

Espectro eletromagnético

Robinson, 2010

Milton Kampel 94

Sensores IVT

Robinson, 2010

Milton Kampel 95

Bandas de radar para Oceanografia por

Satélite

Milton Kampel 96

Radiometros MW

Robinson, 2010

Milton Kampel 97

Radares Altimetros

Robinson, 2010

Milton Kampel 98

Radares SAR

Robinson, 2010

Milton Kampel 99

Radares escaterometros

Robinson, 2010

Milton Kampel 100

Links de acesso a dados

Robinson, 2010

Milton Kampel 101

Links altimetria – altura da superfície

Robinson, 2010

Milton Kampel 102

Links ferramentas visualizacao e

manipulacao

Robinson, 2010

Milton Kampel 103

1

1000

100

10

1000 10000 100 10

escala espacial (km)

escala

tem

pora

l (d

ias)

chuva

convecção

e

processos

costeiros

processos

sub-polares

processos

sazonais

balanço

termohalino

(E-P)

ENSO

Fonte: Lagerloef (2000)

Escala dos fenômenos

Milton Kampel 104

0.01

1000

100

10

10-2

escala temporal (dias)

escala

espacia

l (k

m)

1

0.1

0.001

10000

104 102 1

10 1 anos

Meteosat AVHRR

CZCS

Landsat

TM

Fonte: Robinson (1996)

Capacidade de amostragem

Milton Kampel 105


0.01

1000

100

10

10-2


escala

espacia

l (k

m)

1

0.1

0.001

10000

104 102 1

10 1 anos

Meteosat AVHRR

CZCS

Landsat

TM

1: vórtices de mesoescala

2: sistemas frontais costeiros

3: bloom de fitoplâncton

4: dispersão de óleo no mar 2

3 4

1

Escalas espaciais e temporais de

processos

Milton Kampel 106


0.01

1000

100

10

10-2


escala

espacia

l (k

m)

1

0.1

0.001

10000

104 102 1

10 1 anos

Meteosat AVHRR

CZCS

Landsat

TM Array de bóias

scanner

aerotrans-

portado

Integração com métodos

Milton Kampel 107


1: circulação oceânica

2: circulação costeira

3: circulação estuarina

0.01

1000

100

10

10-2


escala

espacia

l (k

m)

1

0.1

0.001

10000

104 102 1

10 1 anos

Meteosat AVHRR

CZCS

Landsat

TM

1

2

3

Modelos

Milton Kampel

Esquema do fluxo geral de informações

108

Sensor (Filtros espectrais,

Transdutor, Amplificador,

Digitalização, Calibração)

Transmissão de dados

para estação de recepção

Dado bruto

Processamento

de dados e

interpretação

Ruído

Transmissão

atmosférica

Sinal emergente da

água a partir do FOV

Fenômeno

oceanográfico

Propriedade oceanográfica

Medida por SR no FOV

Processamento

sinal

Estimativa / Medida

Fenômeno

oceanográfico

Detectores / física

tecnologia

Física da

atmosfera

Interação

REM-Oceano

Processos

superfície

Robinson, 2004

Milton Kampel

Esquema do IFOV e varredura (swath)

109

IFOV angular

Track no solo

(trajetória sub-orbital) IFOV no solo

Órbita

Track

Linhas

escaneadas

Scan

Atual Largura do swath

Robinson, 2004

Milton Kampel

Capacidade de amostragem espaço-

temporal

110

Cobertura diária da Europa por um sensor

de varredura larga (> 2.000 km) ou estreita (< 200 km)

Robinson, 2010

Milton Kampel

Capacidade de amostragem espaço-

temporal

111

(a) Radiômetro scanner, em satélite geoestacionário

(b) Scanner swath largo, media resolução (1km), polar

(c) Scanner swath estreito, resolução alta (20m), polar

(d) Amostragem vertical não-scanner (p.ex. altímetro), polar

Escala

comprimento

km

Escala temporal Dias Anos

Milton Kampel

Resoluções

Espacial: refere-se ao tamanho do pixel (imagens

pictóricas) ou à granulação do filme fotográfico;

Espectral: refere-se à largura da faixa espectral na

qual o sensor é “capaz” de “sentir” a REM;

Radiométrica: refere-se à sensibilidade do sensor em

“perceber” diferenças nos valores de Radiância;

Temporal: refere-se ao período de tempo entre as

coletas de dados sobre uma mesma área.

Milton Kampel

ALTA RESOLUÇÃO ESPACIAL

Milton Kampel

ALTA RESOLUÇÃO ESPACIAL

Milton Kampel

MÉDIA RESOLUÇÃO ESPACIAL

CBERS CCD, Parnaíba River Delta

Milton Kampel

ALTA RESOLUÇÃO TEMPORAL

Milton Kampel

Níveis de processamento de dados

117

• Do dado bruto ao produto

meteo-oceanográfico

• Níveis de processamento

de dados (ver Tabela a

seguir)

• Calibrações, correções,

análises, reamostragens

Robinson, 2010

Milton Kampel

Níveis de processamento de dados

118

Nível Descrição básica

0 Dado bruto recebido do satélite, em formato binário

1 Imagem no sistema satélite de coordenadas,

contendo canais calibrados individualizados

1A Em alguns casos, Nível 1 com correção atmosférica

2 Parâmetros geofísicos calculados, com correção

atmosférica e georreferenciamento aplicados, mas

geralmente em coordenadas satélite

3 Mosaico (composite) de variável oceanográfica

reamostrado no espaço e no tempo,

georreferenciado à projeção cartográfica. Derivado

de um único sensor e pode conter gaps (buracos).

4 Imagem de variável oceanográfica com eliminação

de gaps por interpolação e/ou integração de

diferentes sensores e/ou com uso de dados in situ

e de modelos.

Milton Kampel

Exemplo de imagem nível 2

119

Imagem MODIS de temperatura da superfície

do mar, 6/12/2000, 17:05

Milton Kampel


120

Imagem MODIS de concentração de clorofila,

6/12/2000, 17:05

Milton Kampel


121

Imagem MODIS de total de sedimentos em

suspensão, 6/12/2000, 17:05

Milton Kampel

Exemplo de nível 3

122

SeaWiFS L3 clorofila, 8/12/1997 (diária)

Milton Kampel

Exemplo de nível 3

123

SeaWiFS L3 clorofila, 11-18/12/1997 (8 dias)

Milton Kampel

Exemplo de nível 3

124

SeaWiFS L3 clorofila, 1-31/12/1997 (mensal)

Milton Kampel

Formatos

HDF (Hierarchical data format)

Pode ser processado com IDL, Matlab, etc.

HDFExplorer http://www.space-research.org/

NetCDF

GeoTIFF

125

http://www.space-research.org/



Milton Kampel

Calibração

Instrumentos oceanográficos em geral devem

ser calibrados rotineiramente

Sensores a bordo de satélites devem ser

calibrados antes do lançamento e durante sua

operação em órbita

Alvos de referência, lâmpada de brilho calibrado

(visível), corpo negro (termal) – detecção de deriva

do sensor e aplicação de correções

Visada da lua ou do sol (características ópticas

constantes)

126

Milton Kampel

Correção atmosférica

• O sensor orbital observa a superfície oceânica través de um

outro meio – a atmosfera

• A atmosfera é opaca a radiação eletromagnética em muitos

comprimentos de onda

• A radiação só é transmitida totalmente ou parcialmente em

janelas atmosféricas

127

Milton Kampel

Verdade de campo (sea truth)

Em geral, as propriedades

medidas remotamente no

mar costumam variar mais

rapidamente que em terra

Utilizar a passagem do

satélite somente pode ser

problemático para algumas

validações (p.ex., estimativa

de swell com altimetros)

Em outros casos, como a

temperatura ou cor do

oceano medidas com

diferença de algumas horas

da passagem do satélite, é

possível mesmo assim

fazer as comparações

128

Milton Kampel

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Muito Obrigado

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