Processamento e visualização tridimensional de imagens de Satelite e Radar
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O documento discute o processamento e visualização de imagens de satélite e radar, abordando técnicas de sensoriamento remoto para monitorar condições atmosféricas, como previsão do tempo e eventos extremos. O texto destaca a importância da validação de imagens combinadas e o uso de disdômetros para medir precipitação e suas implicações. Também menciona a pesquisa realizada por instituições como o INPE e os desafios de monitoramento em grandes áreas como o Brasil.
Processamento e visualização tridimensional de imagens de Satelite e Radar
- 1. Processamento e visualização de imagens de Satélite e Radar PROCESSAMENTO DE IMAGENS E COMPUTAÇÃO GRÁFICA Dr. Sylvio Luiz Mantelli Neto UFSC-INCOD Universidade Federal de Santa Catarina Instituto Nacional para a Convergência Digital Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais www.inpe.br www.incod.ufsc.br
- 2. TOPICOS PRINCIPAIS Definição: sensoriamento remoto. Motivações para o nosso trabalho Processamento 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).
- 3. 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.
- 5. DESAFIOS 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.
- 6. 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 NÃO CONFUNDIR COM de previsão. CLOUD COMPUTING !
- 7. CLOUD COVERAGE FROM SURFACE Fpolis Fpolis Fpolis dayly cloudness 20021103 200211031015 200211031030 Classification results *Cooperation INPE-MCT 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
- 8. AS CORES DO CÉU
- 9. 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 DE UMA GOTA DE CHUVA
- 10. DISDROMETER Existing types: 1-) RD-80® ~ EURO − Impact (piezoelectric effect) 50cm 2 33000,00 − Optical (laser or light source) 54cm2 − One line scan cameras: 100 cm2 2-) OTT® ~ EURO INCOD research: 6000,00 − Methods for tracking and hidrometeror assessment. − Video disdrometer. 3-) Joanneun ® ~ EURO − CNPQ grant 478694/2011-3. ? 1-) http://www.distromet.com/ 2-) http://www.ott.com 3-) http://www.distrometer.at/
- 11. 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. www.cemaden.gov.br Alcance máximo 250 km. 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.
- 13. 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.
- 14. 3-D visualization of NWP for forecasting using GPUs.
- 15. Augmented reality for monitoring of severe weather systems.