Desenvolvimento de uma nova metodologia para determinação da cobertura de nuvens

• Autor(a) principal: Mariza Pereira de Souza
• Data de Publicação: 1999
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPE
• Texto Completo: http://urlib.net/sid.inpe.br/deise/2001/08.03.12.22

Este trabalho descreve o desenvolvimento de uma nova metodologia para estimar o índice de cobertura de nuvens. O método emprega uma base de dados obtida em superfície, através de uma câmara digital com sensor tipo Charge Coupled Device (CCD), na faixa de radiação do visível e aquisição de imagens em vermelho, verde e azul (RGB). Para analisar as imagens coletadas foi desenvolvido um algoritmo cuja função é a de classificar os píxeis, com base em um processo de decisão preestabelecido empiricamente por observadores de campo, determinando, assim, a fração de céu encoberto por nuvens. Para isso foi empregada a transformação do espaço de atributos RGB para Intensity, Hue and Saturation (IHS) utilizando a saturação (S) na separação dos píxeis que correspondem a céu e a nuvens. A metodologia foi testada com imagens coletadas na Estação Antártica Brasileira Comandante Ferraz. Os resultados obtidos com a aplicação do algoritmo desenvolvido sobre essas imagens mostram que a técnica usada é adequada para o trabalho proposto. A validação da metodologia foi realizada por comparação com os dados oriundos da inspeção visual do céu no local e das respectivas imagens obtidas. Foram testados 2 blocos com 25 imagens, representando cenas de céu claro e encoberto e um bloco com 29 imagens referentes a céu parcialmente encoberto. O percentual de acerto para os píxeis das imagens do grupo classificado visualmente como céu claro ficou entre 94% e 99%, para o grupo de céu classificado como totalmente encoberto entre 99,96% e 100%. O percentual de acerto para céu parcialmente encoberto apresenta uma grande dificuldade de validação pela própria característica subjetiva do processo de identificação visual, normalmente empregado nas estações meteorológicas. Portanto, a avaliação dos resultados da classificação automática realizada pelo método, foi obtida pela análise de "estudo de casos" (case studies) com base em diversos estados de cobertura do céu. Esses casos foram escolhidos de forma a representar: (1) padrões de cobertura de nuvens no céu bem definidos (contornos das nuvens bem definidos) e; (2) céu com padrões pouco definidos e grande quantidade de nebulosidade (bordas de nuvens pouco definidas e/ou estados de cobertura indefinidos). Para essas condições, o programa de reconhecimento também exibe resposta coerente com o processo subjetivo de classificação baseado na inspeção visual. Foram classificadas pelo método imagens, coletadas para diferentes valores de angulo zenital e de estados de cobertura de nuvens. O algoritmo de classificação dividiu os resultados em três casos distintos: (1) efetivamente nuvens (11% a 82,93%); (2) estado indefinido (10% a 23,41%) e (3) céu claro (13,82% a 85,32%). Todos os grupos foram testados com nível de confiança de 99,73%.