Métodos para tratamento de dados de nebulosidade para fins fotogramétricos

Abstract

Resumo: As nuvens representam um obstáculo para todas as formas de levantamentos por sistemas imageadores remotos, fotogramétricos ou por satélites, que operam na faixa espectral do visível. O problema da nebulosidade ocorre sistematicamente em todo o globo, sendo mais intenso em regioes tropicais e montanhosas. No Brasil, existem varias áreas onde a nebulosidade e constante e excessiva durante o ano todo, para as quais não existem mapas de ocorrência de céu claro atualizados que forneçam informações confiáveis para o planejamento de levantamentos fotogramétricos. Uma dessas áreas, situada na Região Nordeste, foi escolhida para realização de um estudo de caso. Essa pesquisa, que tem por objetivo estudar as possibilidades de soluções para o problema, esta dividida em duas partes principais. A primeira consiste na coleta e processamento de dados de ocorrência de céu claro e a segunda refere-se a aplicação pratica dos resultados, em forma de mapas ou simulações com o método de Monte Cario. Foram utilizados dados de observação de superfície (OS) do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) área selecionada, e de satélites meteorológicos do International Satellite Cloud Climatology Project (ISCCP), chamados de DX, os quais sofreram tratamento estatístico apropriado de acordo com suas particularidades. Com os dados do INMET, foi obtido um mapa de céu claro que identifica perfeitamente as sub-áreas onde a ocorrência de céu completamente claro e muito baixa, e também as matrizes de probabilidades necessárias ao método de simulações. Os dados obtidos do ISCCP exigiram um grande esforço computacional para reduzir seu volume e permitir a analise. O método aplicado para visualizar os dados do ISCCP foi a composição de imagens, realizada a partir de matrizes formadas com contagens de ocorrências de pixels claros. Essas imagens formaram, em seguida, imagens multicanais, que foram classificadas pelo método de isodata para separar as áreas de nebulosidade homogêneas. As estatísticas de ocorrência de céu claro são diferentes entre os dados DX e dados OS e para realizar a conversão entre ambos, empregou-se o calculo de equações de regressão. Foram ainda realizadas simulações usando o método de Monte Carlo, com um algoritmo no qual foram introduzidas modificações para torna-lo mais realista nas aplicações a fotogrametria. Essas simulações mostraram que para se concluir com sucesso os levantamentos de áreas situadas em regiões de nebulosidade muito alta, a quantidade de tentativas e excessiva e que essa quantidade só pode ser reduzida se for adotado o mapeamento incremental. Ao longo do trabalho, são apresentadas as principais observações a respeito dos erros e limitações dos dados, das dificuldades encontradas no processamento de grande massa de dados e sobre a utilidade dos resultados alcançados.

Abstract: Clouds are an obstacle for all types of surveys by remote imaging systems, photogrammetric or by satellites, that work in the visible spectral range. The problem of cloudness occurs in all the World, but it is more intensive in tropical and mountainous regions. In Brazil, there are several areas where the cloudness is constant and excessive in all seasons, and for those areas, there are not updated clear sky maps that provide reliable information to support the photogrammetric survey planning. The main objective of this thesis is searching alternative methods which can help to solve these questions and how statistics of clear sky can used better. For that, one area, situated on Northeasteam, was chosen for a Case Study, and the thesis is divided in two parts. The first one is related to collecting and processing of data, and the second one presents the results of practical applications, as maps and simulations by Monte Carlo Method. Data of surface observations (SO) from INMET (Instituto Nacional de Meteorologia) and DX data type, from meteorological satellite of ISCCP (International Satellite Cloud Climatology Project), there were used. The SO data are used to making a clear sky map and to obtain probability matrices to enter in the simulation program. The DX data were used to form multi-channels images, after a big work to compact the mass data. These images were classified by isodata cluster method to separate areas of homogeneous cloudness. Simulation results by Monte Carlo Method showed that the possible option, to photogrammetric surveys in excessively cloudy areas, is adopting the incremental mapping. Also, problems with data errors and limitations, processing and general results are presented and discussed.