Plataformas y sensores con fines Meteorológicos, Radar e Hiperespectrales Grupo 4

Transcripción

1 Plataformas y sensores con fines Meteorológicos, Radar e Hiperespectrales Grupo 4 Vanessa Bentancur - Ciencias de la Atmósfera Katherine Lesparre - Agrimensura Andrea Barbieri - Tecnólogo en Cartografía Nerbenn Lazo - Agrimensura

2 Introducción 1)Meteorológicos: NOAA - GOES 2)Sensores Radar: TerraSAR 3)Sensores Hiperespectrales: Hyperion 4)Aplicaciones 5) Conclusiones

3 Misiones Meteorológicas Los satélites meteorológicos son satélites artificiales pasivos. Todos elementos asociados al pronóstico del tiempo atmosférico. Seguimiento de eventos meteorológicos adversos. Información útil a distintas empresas o países que dependen del estado tiempo para su funcionamiento.

4 Breve reseña histórica : Serie TIROS Polares : Serie NIMBUS Heliosincrónica : Serie ATS Geoestacionario 1975-Actualidad: Serie GOES Geoestacionario : Primera Generación GOES : Segunda Generación GOES : Tercera Generación GOES 16-19

5 Satélites NOAA actualmente funcionando

6 GOES 15 GOES 13

7 Componentes Principales Satélites GOES-13 IMAGER: SOUNDER: 19 Canales 7 ONDA LARGA 5 ONDA MEDIA 6 ONDA MEDIA 1 VISIBLE COMPONENTE SENSOR DE RAYOS X GOES (XRS): OTROS ELEMENTOS.

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9 GOES-13: Antecedentes y Actualidad

10 GOES-R: Proximamente IMAGEN VISUAL Y IR CLIMA ESPACIAL MAPEO DE RAYOS IMÁGENES SOLARES

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13 Radar Generalidades

14 Qué vemos en las imágenes primera aproximación

15 Falso Color

16 TerraSAR-X Modos de captura de imágenes

17 Modos de Captura Staring SpotLight (25cm) Noruega High Resolution SpotLight (1m) Ottawa, Canada

18 Modos de Captura StripMap (3m) Monte Fuji, Japón ScanSAR (18,5m) Canal de Panamá Wide ScanSAR (40m) Canal de Panamá

19 Niveles de Proceso SSC : Single Look Slant Range Complex MGD: Multi Look Ground Range Detected GEC: Geocoded Ellipsoid Corrected EEC: Enhanced Ellipsoid Corrected

20 TanDEM-X

21 Aplicaciones

22 Precios

23 Sensores hiperespectrales Sensores pasivos. Capaces de capturar y procesar información a lo largo de todo el espectro magnético. Firmas espectrales.

24 Imágenes hiperespectrales Las imágenes presentan información espacial (x,y) y espectral (λ) formando así un hipercubo 3D.

25 Plataformas: Satelitales Programa: primer satélite del programa de observación terrestre para El Nuevo Milenio. Continuidad de misiones Landsat. Objetivo: Reducción de costos, mayor calidad de información. Sensor Hyperion: 220 bandas, espacial de 30 metros y un ancho de barrido de 7.5 km. 400 µm y 2500 µm Corrector de imágenes.

26 Obtención de imágenes:

27 Plataformas: Aéreas. Sensor: AVIRIS (Airborne Visible InfraRed Imaging Spectrometer), 224 bandas,380 µm hasta los 2500 µm. Resolución espacial dependiente a altura de vuelo. ER-2 que vuela a 20 km sobre la altura media del mar da como resultado un píxel 20 m2 en una franja de 11 km

28 Obtención de fotografías.

29 Aplicaciones de sensores Hiperespectrales Procesos físicos, químicos y biológicos en diferentes áreas como ser: Geología ya que permite identificar los diferentes minerales y diferenciar tipos de rocas y suelo; Glaciología debido a que se puede observar el contenido de agua,impurezas, etc; Sector agropecuario permitiendo evaluar los estados de los cultivos, y hacer seguimientos. En Uruguay: Innovación tecnológica. Investigación. Sector productivo rural (viticultura)

30 Aplicación práctica Se eligieron ejemplos de aplicaciones relacionadas con la predicción meteorológica: 1. Caso de tormentas fuertes en Uruguay del día 9 de marzo del Ciclón extratropical del 13 y 14 de setiembre del 2016 en el río de la plata y Atlántico que afectó al Uruguay con vientos fuertes

31 CANAL VISIBLE Imagen del día 9 de marzo del 2017 a las 11:45 am. Canal visible, satélite GOES-13 Observa radiación reflejada Océano y mares negros Continente en gris oscuro Nubes blancas Solo de día

32 CANAL VAPOR DE AGUA Imagen del día 9 de marzo del 2017 a las 11:45 am. Canal vapor de agua, satélite GOES-13 Observa radiación emitida Falso color Muestra contenido de humedad Movimiento atmosférico De día y noche

33 CANAL INFRARROJO TÉRMICO Imagen del día 9 de marzo del 2017 a las 11:45 am. Canal infrarrojo térmico, satélite GOES-13 Observa radiación emitida Falso color Temperatura de tope de nubes De día y noche Movimiento de nubes

34 RESOLUCIÓN TEMPORAL Imágenes del día 9 de marzo del Período aproximado de 9 horas (entre las 3 am y las 12 am) Canal infrarrojo térmico, satélite GOES-13 Imágenes cada una hora aproximado Cambio notorio en pocas horas

35 VERIFICACIÓN A modo de verificación, datos de estación de Treinta y Tres del INIA (instituto nacional de investigación agropecuaria) Sector_1

36 CICLÓN EXTRATROPICAL Imágenes del 11, 13 y 14 de setiembre del home/index.jsp

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40 Conclusiones Misiones meteorológicas: Las imágenes de los satélites geoestacionarios son de fácil acceso y ocupan poco espacio (en comparación con otras imágenes) Son fundamentales para la predicción meteorológica Gran diferencia entre satélites de segunda (GOES ) y tercera generación (GOES-R y futuros) Cada vez existen más herramientas de difusión para temas preocupantes para la población y la comunidad científica Radar: Ventaja frente a satélites ópticos en cuanto a detección a través de nubes y por la noche. Flexibilidad de resolución espacial y tamaño en escena Costos muy altos Amplio campo de aplicaciones Versatilidad de productos Modelos digitales de superficie y terreno a nivel global con precisión y calidad sin precedentes Hiperespectral: Alta resolución espectral. Aumento de volumen de información. Costos menores para el productor. Resolución temporal baja.

41 Preguntas