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Oceanografia por Satélites
Milton Kampel, Dr.
Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
Coordenação de Observação da Terra
Divisão de Sensoriamento Remoto
milton@dsr.inpe.br
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
Introdução à Oceanografia por Satélite
Referências bibliográficas
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
Introdução à Oceanografia por Satélite
Referências bibliográficas
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
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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
Eventos climáticos extremos
Entre 2000-2009 muitos eventos extremos
ocorreram ao redor do planeta:
Chuvas torrenciais inundaram Moçambique em 2000,
devastando o país
A Europa sofreu com ondas de calor em 2003
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Eventos climáticos extremos
Entre 2000-2009 muitos eventos extremos
ocorreram ao redor do planeta:
Chuvas torrenciais inundaram Moçambique em 2000,
devastando o país
A Europa sofreu com ondas de calor em 2003
O ano de maior atividade de ciclones tropicais no
Atlântico foi registrado em 2005
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Eventos climáticos extremos
Entre 2000-2009 muitos eventos extremos
ocorreram ao redor do planeta:
Chuvas torrenciais inundaram Moçambique em 2000,
devastando o país
A Europa sofreu com ondas de calor em 2003
O ano de maior atividade de ciclones tropicais no
Atlântico foi registrado em 2005
Chuvas das monções excepcionalmente intensas e
inundações/alagamentos afetaram 30 milhões de
pessoas no Sul da Ásia em 2007
Milton Kampel 24
Eventos climáticos extremos
Entre 2000-2009 muitos eventos extremos
ocorreram ao redor do planeta:
Chuvas torrenciais inundaram Moçambique em 2000,
devastando o país
A Europa sofreu com ondas de calor em 2003
O ano de maior atividade de ciclones tropicais no
Atlântico foi registrado em 2005
Chuvas das monções excepcionalmente intensas e
inundações/alagamentos afetaram 30 milhões de
pessoas no Sul da Ásia em 2007
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Eventos climáticos extremos
Entre 2000-2009 muitos eventos extremos
ocorreram ao redor do planeta:
Chuvas torrenciais inundaram Moçambique em 2000,
devastando o país
A Europa sofreu com ondas de calor em 2003
O ano de maior atividade de ciclones tropicais no
Atlântico foi registrado em 2005
Chuvas das monções excepcionalmente intensas e
inundações/alagamentos afetaram 30 milhões de
pessoas no Sul da Ásia em 2007
Recorde de ondas de calor na Austrália em 2009
Milton Kampel 26
Eventos climáticos extremos
Entre 2000-2009 muitos eventos extremos
ocorreram ao redor do planeta:
Chuvas torrenciais inundaram Moçambique em 2000,
devastando o país
A Europa sofreu com ondas de calor em 2003
O ano de maior atividade de ciclones tropicais no
Atlântico foi registrado em 2005
Chuvas das monções excepcionalmente intensas e
inundações/alagamentos afetaram 30 milhões de
pessoas no Sul da Ásia em 2007
Recorde de ondas de calor na Austrália em 2009
Milton Kampel 27
Eventos climáticos extremos
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
Eventos climáticos extremos
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
Porque Oceanografia por satélite?
Observações anuais em superfície
Milton Kampel 36
Porque Oceanografia por satélite?
Número médio de observações de navio por mês durante um período de inverno boreal
Milton Kampel 37
Porque Oceanografia por satélite?
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
Porque Oceanografia por satélite?
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
Milton Kampel 50
Bóias ATLAS - PIRATA
PIRATA – Bóias fundeadas
Milton Kampel 51
Dados de bóia - PIRATA
PIRATA – Bóias fundeadas
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!
milton@dsr.inpe.br
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
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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
Comportamento espectral da água
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
Comportamento espectral da água
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
Propriedades Ópticas Inerentes
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
Propriedades Ópticas Inerentes
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
milton@dsr.inpe.br
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
Fonte: Robinson (1996)
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
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
Fonte: Robinson (1996)
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 Array de bóias
scanner
aerotrans-
portado
Integração com métodos
Milton Kampel 107
Fonte: Robinson (1996)
1: circulação oceânica
2: circulação costeira
3: circulação estuarina
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
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
Exemplo de imagem nível 2
120
Imagem MODIS de concentração de clorofila,
6/12/2000, 17:05
Milton Kampel
Exemplo de imagem nível 2
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
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
milton@dsr.inpe.br
Muito Obrigado
DÚVIDAS?