Mapping land surface temperature using AVHRR/NOAA sensor

O objetivo deste trabalho foi avaliar a adequação do uso do sensor AVHRR/NOAA (Advanced Very High Resolution Radiometer/National Oceanic and Atmospheric Administration) para mapeamento da temperatura da superfície terrestre (TST) no Estado do Rio Grande do Sul, por meio da comparação entre três algoritmos clássicos. Foram comparados os métodos de Becker & Li, Sobrino et al. e Kerr et al. para estimativa das TST mínimas, utilizando imagens noturnas e logo após o amanhecer. Os dados de emissividade e TST foram obtidos por meio de combinações matemáticas da radiação detectada nas faixas do visível, infravermelho próximo e termal do sensor AVHRR/NOAA. O sensor AVHRR é adequado para o mapeamento de TST para as condições do tipo de cobertura do solo que predominam no Rio Grande do Sul, visto que a TST estimada pelos três métodos testados foi próxima à temperatura do ar medida nos locais selecionados. O método de Sobrino et al. foi o mais adequado.The objective of this work was to evaluate the suitable use of AVHRR/NOAA (Advanced Very High Resolution Radiometer/National Oceanic and Atmospheric Administration) on land surface temperature (LST) mapping in Rio Grande do Sul State by means of the comparison of three classic algorithms. The methods of Becker & Li, Sobrino et al. and Kerr et al. were compared for the minimum LST estimation, using nocturnal and predawn images. Both emissivity and LST data were obtained by means of mathematical combinations of the visible, near-infrared and thermal detected radiation of the AVHRR/NOAA sensor. The AVHRR sensor is suitable for LST mapping for the overall conditions of soil coverage in Rio Grande do Sul, once the estimated LST, by the three tested methods, was close to the measured air temperature at the selected locations. Sobrino et al. was the most adequate method

Relação entre Temperatura e Relevo Através de Imagens Noaa

This work analyze the temperature and relief relationship duringthe 2006 frosts happened in the main producer winter cereals region,through the characteristics of regional relief and minimum surfacetemperatures obtained of satellite NOAA-12 images. The results showedthat the well-known relationship between surface temperature and altitudecan be represented throughout NOAA-12 images.O presente trabalho visou analisar a relação entre temperatura erelevo durante as geadas ocorridas no ano de 2006, na principal região produtorade cereais de inverno do Rio Grande do Sul, através de imagens dosatélite NOAA-12. Os resultados mostraram que a relação existente entrea temperatura da superfície e a altitude pode ser adequadamente representadaatravés de imagens NOAA

Avaliação do impacto de temperaturas nas safras de verão por integração de dados dos satélites Aqua e Terra/MODIS

Devido às características geopolíticas do Brasil, a obtenção de estimativas agrícolas confiáveis é de fundamental importância para o país proporcionando a manutenção do equilíbrio entre oferta e demanda na cadeia produtiva de alimentos. Os Estados do Mato Grosso e Rio Grande do Sul são dois grandes produtores de soja no Brasil, ocupando a primeira e a terceira posição respectivamente, e apresentam características climáticas e ecoregionais bem diferenciadas. Tipicamente, dados de imagens dos satélites Terra do programa EOS-MODIS (Earth Observing System- Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer), e dos satélites NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) têm sido utilizadas em aplicações do monitoramento do ciclo de desenvolvimento das culturas e estimativa da produção agrícola. Em busca da estruturação de modelos de caráter prognóstico, inteiramente baseados em dados de sensoriamento remoto, este estudo visa explorar a combinação entre o EVI (Enhanced Vegetation Index - ou Índice de vegetação realçado), produto MOD13Q1-V005 e a LST (Land Surface Temperature – ou Temperatura da Superfície Terrestre), produto MYD11A2-V005 na estimativa da produtividade da soja. Nesse sentido, o objetivo nesta Tese foi aprofundar o conhecimento sobre os efeitos conjugados do estresse hídrico e da ocorrência de temperaturas elevadas no dossel da vegetação como contribuição ao avanço dos modelos espectrais de estimativa da produção. A abordagem inicial foi desenvolver um modelo espectral acoplado CM (Coupled Model) a partir do MCDA (MODIS Crop Detection Algorithm – ou Algoritmo de Detecção de Área Agrícola por MODIS) e do MPDM (MODIS Productivity Detection Model – ou Modelo de Detecção de Produtividade da Soja por MODIS), que utilizam apenas dados EVI como variáveis de entrada. Os resultados do modelo acoplado de estimativa da produção foram comparados com dados provenientes do IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística) e de precipitação ocorrida proveniente do INMET (Instituto Nacional de Meteorologia), entre 2001 e 2011 para os Estados do Mato Grosso e Rio Grande do Sul. Os dois Estados apresentaram tendências semelhantes com aderência aos dados oficiais em nível estadual e municipal. Para o Mato Grosso o modelo acoplado CM, obteve estimativas de R2=0,96 e RMSD=47.878 toneladas em nível municipal. Testes de validação adicionais foram realizados na safra 2006, utilizando dados de campo, em que se obteve R2=0,88 e RMSD=104 toneladas. Para o Rio Grande do Sul foi obtido R2=0,91 e RMSD=10.841 toneladas em nível municipal. Na análise da relação entre LST sobre o dossel da vegetação agrícola e produtividade, Mato Grosso e Rio Grande do Sul apresentaram respostas divergentes. O Mato Grosso apresentou uma relação matemática direta entre LST-dossel e produtividade, com R2=0,60 e RMSD=6,2%. No Rio Grande do Sul foi observado uma relação matemática inversa, com R2=0,73 e RMSD=17,8%. Os resultados mostram que a quantidade da precipitação acumulada, no período da safra de verão, desempenha papel fundamental na manutenção do equilíbrio da demanda evaporativa quando ocorrem temperaturas elevadas sobre o dossel da vegetação.Reliable agricultural estimates are important for most countries, and crucial for Brazil, due to its geopolitical characteristics derived from a vast territory. Good estimates ensure a balance between offer and needs inside the food chain production. The States of Mato Grosso and Rio Grande do Sul are large soybean producers, ranking first and third respectively in Brazil, and present quite different climatic and ecological characteristics. As an alternative to conventional estimation methods, soybean crops have been monitored and grain production estimated using Remote Sensing data with sources as EOS-MODIS (Earth Observing System-Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) from Terra satellite and also from the NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) satellites. This work aimed to the development of forecasting models completely based in Remote Sensing data, by integrating information on EVI (Enhanced Vegetation Index), product MOD13Q1-V005, and LST (Land Surface Temperature), produto MYD11A2-V005, to estimates of soybean yield. More precisely, the objective of this work was to advance the knowledge on the superposed effects of water stress and high temperatures on the vegetation canopy, as a contribution to the development of spectral models for production estimates. The starting approach was to develop a coupled spectral model (CM - Coupled Model), from the MCDA (MODIS Crop Detection Algorithm) and from the MPDM (MODIS Productivity Detection Model), which use only EVI data as input variables. The production estimates, as results of this Coupled Model, were compared with similar data from IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística) and matched with records on precipitation from INMET (Instituto Nacional de Meteorologia) between 2001 and 2011 for Mato Grosso and Rio Grande do Sul States. For both States the application of the coupled model produced results close to the official data at state and county levels. For Mato Grosso, correlations of CM with official data were R2=0.96 and RMSD=47,878 metric tons at county level. Additional validation tests were performed for the 2006 crop, using field data, producing R2=0.88 and RMSD=104 metric tons. For Rio Grande do Sul results were R2=0.91 and RMSD=10,841 metric tons at municipality level. In the analysis on the relationship between canopy LST and yield, Mato Grosso and Rio Grande do Sul presented opposite results. Mato Grosso showed a direct mathematical correlation between canopy LST and yield, with R2=0.60 and RMSD=6.2%. For Rio Grande do Sul an inverse mathematical expression was derived, with R2=0.73 and RMSD=17.8%. These results show that the accumulated precipitation during the summer crops is crucial to maintain a balance of the evaporative demand when the vegetation canopy is exposed to high temperatures

Monitoramento de temperaturas noturnas da superfície terrestre no estado do Rio Grande do Sul com uso do sensor orbital AVHRR/NOAA

A temperatura da superfície terrestre (TST), além da ação determinante sobre o crescimento e o desenvolvimento das plantas, influencia também muitos processos físicos, químicos e biológicos, tendo significativa relevância científica em um vasto campo das atividades de pesquisa e gerenciamento dos recursos naturais. O objetivo geral deste estudo foi verificar a adequação do uso de sensores orbitais AVHRR/3 NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) classe POES (Polar Operational Environmental Satellites) para mapeamento de temperaturas da superfície terrestre no Rio Grande do Sul, visando sua implementação em programas operacionais de monitoramento agrometeorológico. No estudo realizado no período de junho a setembro de 2002, foram utilizadas 11 imagens noturnas e 20 imagens diurnas, captadas na estação de recepção de imagens NOAA pertencente ao Centro Estadual de Pesquisas em Sensoriamento Remoto e Meteorologia (CEPSRM). Após processamento, as imagens foram utilizadas para a determinação da temperatura de brilho da banda 4 e 5 da TST através dos métodos de Becker e Li (1990), Kerr et al. (1992) e Sobrino et al. (1993). A TST obtida a partir das imagens foi comparada aos dados de temperatura do ar obtidos em 13 estações meteorológicas de superfície Os resultados mostraram que os sensores orbitais AVHRR/3 são adequados para o mapeamento noturno de temperaturas da superfície terrestre no Rio Grande do Sul. O método de Sobrino et al. (1993) é o mais adequado entre os métodos testados para a estimativa das temperaturas noturnas no Estado, embora ainda seja necessário um aprofundamento teórico em relação aos efeitos atmosféricos sobre regiões localizadas em baixas latitudes. Também a temperatura estimada por sensores remotos pode ser utilizada para estimar a temperatura do ar nos locais avaliados, sendo que ainda deve ser testada a extrapolação para outros locais

Avaliação do impacto de temperaturas nas safras de verão por integração de dados dos satélites Aqua e Terra/MODIS

Devido às características geopolíticas do Brasil, a obtenção de estimativas agrícolas confiáveis é de fundamental importância para o país proporcionando a manutenção do equilíbrio entre oferta e demanda na cadeia produtiva de alimentos. Os Estados do Mato Grosso e Rio Grande do Sul são dois grandes produtores de soja no Brasil, ocupando a primeira e a terceira posição respectivamente, e apresentam características climáticas e ecoregionais bem diferenciadas. Tipicamente, dados de imagens dos satélites Terra do programa EOS-MODIS (Earth Observing System- Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer), e dos satélites NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) têm sido utilizadas em aplicações do monitoramento do ciclo de desenvolvimento das culturas e estimativa da produção agrícola. Em busca da estruturação de modelos de caráter prognóstico, inteiramente baseados em dados de sensoriamento remoto, este estudo visa explorar a combinação entre o EVI (Enhanced Vegetation Index - ou Índice de vegetação realçado), produto MOD13Q1-V005 e a LST (Land Surface Temperature – ou Temperatura da Superfície Terrestre), produto MYD11A2-V005 na estimativa da produtividade da soja. Nesse sentido, o objetivo nesta Tese foi aprofundar o conhecimento sobre os efeitos conjugados do estresse hídrico e da ocorrência de temperaturas elevadas no dossel da vegetação como contribuição ao avanço dos modelos espectrais de estimativa da produção. A abordagem inicial foi desenvolver um modelo espectral acoplado CM (Coupled Model) a partir do MCDA (MODIS Crop Detection Algorithm – ou Algoritmo de Detecção de Área Agrícola por MODIS) e do MPDM (MODIS Productivity Detection Model – ou Modelo de Detecção de Produtividade da Soja por MODIS), que utilizam apenas dados EVI como variáveis de entrada. Os resultados do modelo acoplado de estimativa da produção foram comparados com dados provenientes do IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística) e de precipitação ocorrida proveniente do INMET (Instituto Nacional de Meteorologia), entre 2001 e 2011 para os Estados do Mato Grosso e Rio Grande do Sul. Os dois Estados apresentaram tendências semelhantes com aderência aos dados oficiais em nível estadual e municipal. Para o Mato Grosso o modelo acoplado CM, obteve estimativas de R2=0,96 e RMSD=47.878 toneladas em nível municipal. Testes de validação adicionais foram realizados na safra 2006, utilizando dados de campo, em que se obteve R2=0,88 e RMSD=104 toneladas. Para o Rio Grande do Sul foi obtido R2=0,91 e RMSD=10.841 toneladas em nível municipal. Na análise da relação entre LST sobre o dossel da vegetação agrícola e produtividade, Mato Grosso e Rio Grande do Sul apresentaram respostas divergentes. O Mato Grosso apresentou uma relação matemática direta entre LST-dossel e produtividade, com R2=0,60 e RMSD=6,2%. No Rio Grande do Sul foi observado uma relação matemática inversa, com R2=0,73 e RMSD=17,8%. Os resultados mostram que a quantidade da precipitação acumulada, no período da safra de verão, desempenha papel fundamental na manutenção do equilíbrio da demanda evaporativa quando ocorrem temperaturas elevadas sobre o dossel da vegetação.Reliable agricultural estimates are important for most countries, and crucial for Brazil, due to its geopolitical characteristics derived from a vast territory. Good estimates ensure a balance between offer and needs inside the food chain production. The States of Mato Grosso and Rio Grande do Sul are large soybean producers, ranking first and third respectively in Brazil, and present quite different climatic and ecological characteristics. As an alternative to conventional estimation methods, soybean crops have been monitored and grain production estimated using Remote Sensing data with sources as EOS-MODIS (Earth Observing System-Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) from Terra satellite and also from the NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) satellites. This work aimed to the development of forecasting models completely based in Remote Sensing data, by integrating information on EVI (Enhanced Vegetation Index), product MOD13Q1-V005, and LST (Land Surface Temperature), produto MYD11A2-V005, to estimates of soybean yield. More precisely, the objective of this work was to advance the knowledge on the superposed effects of water stress and high temperatures on the vegetation canopy, as a contribution to the development of spectral models for production estimates. The starting approach was to develop a coupled spectral model (CM - Coupled Model), from the MCDA (MODIS Crop Detection Algorithm) and from the MPDM (MODIS Productivity Detection Model), which use only EVI data as input variables. The production estimates, as results of this Coupled Model, were compared with similar data from IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística) and matched with records on precipitation from INMET (Instituto Nacional de Meteorologia) between 2001 and 2011 for Mato Grosso and Rio Grande do Sul States. For both States the application of the coupled model produced results close to the official data at state and county levels. For Mato Grosso, correlations of CM with official data were R2=0.96 and RMSD=47,878 metric tons at county level. Additional validation tests were performed for the 2006 crop, using field data, producing R2=0.88 and RMSD=104 metric tons. For Rio Grande do Sul results were R2=0.91 and RMSD=10,841 metric tons at municipality level. In the analysis on the relationship between canopy LST and yield, Mato Grosso and Rio Grande do Sul presented opposite results. Mato Grosso showed a direct mathematical correlation between canopy LST and yield, with R2=0.60 and RMSD=6.2%. For Rio Grande do Sul an inverse mathematical expression was derived, with R2=0.73 and RMSD=17.8%. These results show that the accumulated precipitation during the summer crops is crucial to maintain a balance of the evaporative demand when the vegetation canopy is exposed to high temperatures

Monitoramento de temperaturas noturnas da superfície terrestre no estado do Rio Grande do Sul com uso do sensor orbital AVHRR/NOAA

A temperatura da superfície terrestre (TST), além da ação determinante sobre o crescimento e o desenvolvimento das plantas, influencia também muitos processos físicos, químicos e biológicos, tendo significativa relevância científica em um vasto campo das atividades de pesquisa e gerenciamento dos recursos naturais. O objetivo geral deste estudo foi verificar a adequação do uso de sensores orbitais AVHRR/3 NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) classe POES (Polar Operational Environmental Satellites) para mapeamento de temperaturas da superfície terrestre no Rio Grande do Sul, visando sua implementação em programas operacionais de monitoramento agrometeorológico. No estudo realizado no período de junho a setembro de 2002, foram utilizadas 11 imagens noturnas e 20 imagens diurnas, captadas na estação de recepção de imagens NOAA pertencente ao Centro Estadual de Pesquisas em Sensoriamento Remoto e Meteorologia (CEPSRM). Após processamento, as imagens foram utilizadas para a determinação da temperatura de brilho da banda 4 e 5 da TST através dos métodos de Becker e Li (1990), Kerr et al. (1992) e Sobrino et al. (1993). A TST obtida a partir das imagens foi comparada aos dados de temperatura do ar obtidos em 13 estações meteorológicas de superfície Os resultados mostraram que os sensores orbitais AVHRR/3 são adequados para o mapeamento noturno de temperaturas da superfície terrestre no Rio Grande do Sul. O método de Sobrino et al. (1993) é o mais adequado entre os métodos testados para a estimativa das temperaturas noturnas no Estado, embora ainda seja necessário um aprofundamento teórico em relação aos efeitos atmosféricos sobre regiões localizadas em baixas latitudes. Também a temperatura estimada por sensores remotos pode ser utilizada para estimar a temperatura do ar nos locais avaliados, sendo que ainda deve ser testada a extrapolação para outros locais

Mapeamento do meio interestelar no infravermelho

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Análise estatística de um catálogo de estrelas no infravermelho e aplicações

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