Implementação de dados obtidos com imagens do sensor TM do Landsat 5 e da missão SRTM no modelo atmosférico BRAMS
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2009 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10183/21078 |
Resumo: | O estudo e a previsão dos sistemas de tempo, e suas variantes, é cada vez mais uma preocupação constante e difundida no meio cientifico. Esta necessidade torna-se imprescindível, à medida que tais eventos podem causar irreparáveis perdas materiais e humanas, com forte influência no seu desenvolvimento econômico e social. O BRAMS (Brazilian Regional Atmospheric Modeling System), modelo de mesoescala, tem como característica principal o aninhamento de grades, permitindo assim obter o comportamento de escala sinótica e microescala em uma única simulação. Este recebe como informações de entrada, dados de observações de superfície e altitude, subprodutos gerados de satélite ou então resultados de modelos numéricos, e estes dados necessitam estar em arquivo com formato compatível com o código do mesmo, para serem processados posteriormente. O objetivo deste trabalho foi utilizar dados provenientes do Satélite LANDSAT 5 TM (Land Remote Sensing Satellite – Thematic Mapper), para substituição das informações de vegetação e informações de altimetria da missão SRTM (Shutle Radar Topography Mission), utilizando estas informações como dados de entrada no mesmo, melhorando assim a representação das características físicas da região. A Região Metropolitana de Porto Alegre, foi a escolhida como área de estudo e especificamente foi testada a diferença quanto à simulação do modelo sem e com a implementação. Com o intuito de abranger completamente a área de estudo foram utilizadas 2 cenas do sensor TM, para a composição de mosaico de imagens, gerado originalmente com resolução espacial de 30 metros. Este mosaico foi editado, e submetido a uma classificação supervisionada através do Método da Máxima Verossimilhança com uma qualidade final na classificação de 99,7%. Após a classificação o mosaico foi reamostrado para 500 metros de resolução espacial, também foi feita uma adequação da codificação da classificação de acordo com os códigos do BRAMS. As simulações compreenderam às 24 horas do dia 9 de janeiro de 2007. Para a análise da contribuição da topografia e vegetação, foram analisadas as saídas do modelo. O resultado desta interação pode ser observado no campo de algumas variáveis meteorológicas, como direção do vento, temperatura e umidade relativa, que apresentaram comportamento distinto em cada simulação, demonstrando uma diferença qualitativa entre as duas simulações. |
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Marques, Andréa CuryAlves, Rita de Cássia Marques2010-04-23T04:15:46Z2009http://hdl.handle.net/10183/21078000730312O estudo e a previsão dos sistemas de tempo, e suas variantes, é cada vez mais uma preocupação constante e difundida no meio cientifico. Esta necessidade torna-se imprescindível, à medida que tais eventos podem causar irreparáveis perdas materiais e humanas, com forte influência no seu desenvolvimento econômico e social. O BRAMS (Brazilian Regional Atmospheric Modeling System), modelo de mesoescala, tem como característica principal o aninhamento de grades, permitindo assim obter o comportamento de escala sinótica e microescala em uma única simulação. Este recebe como informações de entrada, dados de observações de superfície e altitude, subprodutos gerados de satélite ou então resultados de modelos numéricos, e estes dados necessitam estar em arquivo com formato compatível com o código do mesmo, para serem processados posteriormente. O objetivo deste trabalho foi utilizar dados provenientes do Satélite LANDSAT 5 TM (Land Remote Sensing Satellite – Thematic Mapper), para substituição das informações de vegetação e informações de altimetria da missão SRTM (Shutle Radar Topography Mission), utilizando estas informações como dados de entrada no mesmo, melhorando assim a representação das características físicas da região. A Região Metropolitana de Porto Alegre, foi a escolhida como área de estudo e especificamente foi testada a diferença quanto à simulação do modelo sem e com a implementação. Com o intuito de abranger completamente a área de estudo foram utilizadas 2 cenas do sensor TM, para a composição de mosaico de imagens, gerado originalmente com resolução espacial de 30 metros. Este mosaico foi editado, e submetido a uma classificação supervisionada através do Método da Máxima Verossimilhança com uma qualidade final na classificação de 99,7%. Após a classificação o mosaico foi reamostrado para 500 metros de resolução espacial, também foi feita uma adequação da codificação da classificação de acordo com os códigos do BRAMS. As simulações compreenderam às 24 horas do dia 9 de janeiro de 2007. Para a análise da contribuição da topografia e vegetação, foram analisadas as saídas do modelo. O resultado desta interação pode ser observado no campo de algumas variáveis meteorológicas, como direção do vento, temperatura e umidade relativa, que apresentaram comportamento distinto em cada simulação, demonstrando uma diferença qualitativa entre as duas simulações.The study and attempt to predict weather, systems and its variants, is increasingly a constant concern of science and it is widely disseminated in the scientific field. This requirement becomes imperative, to the extent that such events can cause irreparable human and material losses, with strong influence in their social and economic development. The Brazilian Regional Atmospheric Modeling System – BRAMS, a mesoscale model, which has nesting grids as a main feature, therefore it obtains the scaling synoptic and microscale behavior on just a single simulation. It receives incoming information, surface observations and altitude data, by-products generated by satellite or numerical model results, and these data need to be set into a file format that is compatible to the code, in order to be processed later. The purpose of this work was to utilize satellite data from the LANDSAT 5 TM (Land Remote Sensing Satellite – Thematic Mapper) for the replacement of vegetation and altitude data obtained during the SRTM (Shuttle Radar Topography Mission), using this information as an input data on it, thus improving the representation of the physical features of the chosen region. The metropolitan region of Porto Alegre was chosen as the study area, and the difference as to the simulation of the model was specifically tested, with and without implementation. In order to completely cover the study area, two image scenes were used from the TM sensor for the mosaic composition, originally generated with a 30-meter spatial resolution. The mosaic was edited, and then submitted to a supervised classification through Maximum Likelihood Method with a final quality classification of 99.7%. After submitting the mosaic to sorting, it was resample into a 500-meter spatial resolution, it has been also made an appropriateness of the codification of classification according to BRAMS’ codes. The simulations comprised the 24 hours of January 9th 2007. For the analysis of the contribution of topography and vegetation, the model outputs were analyzed. The result of this interaction may be observed in the field of meteorological variables, such as some wind directions, temperature and relative humidity, which have distinct behavior at each simulation, demonstrating a qualitative difference between the two simulations.application/pdfporSensoriamento remotoMeteorologiaImagens de sateliteForecast modelVegetationImage classificationImplementação de dados obtidos com imagens do sensor TM do Landsat 5 e da missão SRTM no modelo atmosférico BRAMSinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulCentro Estadual de Pesquisas em Sensoriamento Remoto e MeteorologiaPrograma de Pós-Graduação em Sensoriamento RemotoPorto Alegre, BR-RS2009mestradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSORIGINAL000730312.pdf000730312.pdfTexto completoapplication/pdf2050058http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/21078/1/000730312.pdf3949f090610bbaecbf87fb89112a85f0MD51TEXT000730312.pdf.txt000730312.pdf.txtExtracted Texttext/plain114796http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/21078/2/000730312.pdf.txtd0ad428d2a35ea690959401088ad64efMD52THUMBNAIL000730312.pdf.jpg000730312.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1249http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/21078/3/000730312.pdf.jpg5e13aa455d92b0015522cc26ee7525ffMD5310183/210782018-10-18 07:21:47.215oai:www.lume.ufrgs.br:10183/21078Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://lume.ufrgs.br/handle/10183/2PUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestlume@ufrgs.br||lume@ufrgs.bropendoar:18532018-10-18T10:21:47Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false |
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