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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/25438| Type: | TCC |
| Title: | Estimativa de vento utilizando imagens SAR do satélite Sentinel-1 da ESA |
| Authors: | Oliveira, Silnara Thâmila Marques |
| Advisor: | Ferreira, Antonio Geraldo |
| Keywords: | Sensoriamento remoto;Satélites artificiais em sensoriamento remoto;Ventos |
| Issue Date: | 2016 |
| Citation: | OLIVEIRA, Silnara Thâmila Marques. Estimativa de vento utilizando imagens SAR do satélite Sentinel-1 da ESA. Fortaleza, 2016. 36 p. TCC (Graduação em Oceanografia) - Curso de Oceanografia, Instituto de Ciências do Mar, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2016. |
| Abstract in Brazilian Portuguese: | Através do sensoriamento remoto é possível obter informações sobre a superfície da Terra sem que haja contato direto com ela. O processo de aquisição de dados envolve interações entre a radiação incidente e o alvo de interesse. A energia utilizada no sensoriamento remoto é a radiação eletromagnética (REM), a qual tem como características mais importantes a frequência (υ) e o comprimento de onda da radiação (λ). Os sensores ativos emitem energia e medem as propriedades do sinal que retorna a estes instrumentos, depois de ser absorvido, refletido ou espalhado pela superfície do alvo imageado. Os radares de abertura sintética (SAR) permitem o aumento da resolução espacial da imagem obtida do terreno independentemente da altitude da plataforma e geram imagens bidimensionais de alta resolução independente da luz do dia, cobertura de nuvens e condições climáticas. Esses sistemas são a única forma de medir ventos sobre a superfície da água com resolução espacial de algumas centenas de metros. Sendo assim, o presente trabalho tem como objetivo estimar os campos de ventos sobre a superfície do oceano utilizando imagens do Sentinel-1, um satélite de órbita polar lançado em abril de 2014 pela Agência Espacial Europeia (ESA, em inglês), que possui como instrumento um radar de abertura sintética de banda-C (CSAR). Para isso foram utilizadas imagens da costa brasileira obtidas pelo Sentinel-1 adquiridas junto à ESA, as quais foram tratadas e analisadas utilizando o software SNAP 2.0. Em seguida a velocidade e direção do vento sobre a superfície do mar estimadas a partir destas imagens foram comparadas com dados do modelo GFS. Os coeficientes de correlação obtidos entre as velocidades do modelo e das imagens do dia 27 de janeiro, 06 de fevereiro e 20 de fevereiro foram de -0.047, -0.541 e 0,684, respectivamente. Quanto à direção do vento, houve uma boa semelhança entre os dois tipos de dados apenas para o dia 27 de janeiro. Por fim concluiu-se que as técnicas de estimativa do campo de vento (direção e velocidade) para imagens do Sentinel-1 usadas se mostraram eficientes e que seus dados apresentaram uma correlação significativa com os dados do modelo GFS para duas das três imagens utilizadas. |
| Abstract: | Through remote sensing it is possible to obtain information about Earth's surface without direct contact with it. The process of data acquisition involves interactions between the incident radiation and the target of interest. The energy required for remote sensing is the electromagnetic radiation (EMR), which has as its most important characteristics its frequency (υ) and its wavelength (λ). Active sensors send out energy and then measure the properties of the returning signal after it was absorbed, reflected or spread over the target's surface. Synthetic aperture radars (SAR) allow increased spatial resolution of the image obtained from the ground regardless of platform altitude and generate two-dimensional images of high resolution independent of daylight, cloud cover and weather conditions. These systems are the only way of measuring wind on the water surface with spatial resolution of a few hundred meters. Thus, this study aims to estimate the wind fields on the ocean surface using Sentinel-1 images, a polar orbiting satellite launched in April 2014 by the European Space Agency (ESA), which has a synthetic aperture radar C-band (CSAR). To achieve this goal, images of the Bazilian coast obtained by Sentinel-1 and acquired from ESA, were treated and analyzed using the SNAP 2.0 software. Then, the wind speed and direction on the surface of the sea were estimated from these images and compared with GFS model data. The correlation coefficients obtained between the velocities of the model and of the images for January 27th , February 6th and February 20th were -0.047, -0.541 and 0.684 respectively. Regarding wind direction, there was a good similarity between the two types of data only for January 27th . In conclusion, the techniques of estimation of the wind field (velocity and direction) used for images of Sentinel- 1 showed efficient results and their acquired data have presented a significant correlation with the data provided by the GFS model to two out of the three images that were used. |
| URI: | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/25438 |
| Appears in Collections: | OCEANOGRAFIA - TCC |
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