Proprieta delle nubi e lontano infrarosso. Studio del contenuto informativo negli spettri simulati per RFTS (REFIR Fourier Transform Spectrometer).

Il 9 luglio 1996, con l'approvazione da parte della Commissione Europea di sei progetti nell'ambito del programma Ambiente e Clima, ebbero inizio la storia di REFIR (Radiation Explorer in the Far Infrared) e di FORUM (Far Infrared Outgoing Radiation Understanding e Monitoring). Come suggerisce il nome, il progetto REFIR ha come scopo precipuo lo studio dello spettro emesso dal sistema Terra-atmosfera nel lontano infrarosso. Al momento, non sono presenti satelliti su cui sia installato uno spettrometro in grado di effettuare misure in questa porzione dello spettro. Il progetto iniziò ufficialmente il 1° gennaio 1997 con lo studio della fattibilità di uno spettrometro a trasformata di Fourier che soddisfacesse i requisiti necessari per una missione spaziale. Da allora sono stati fatti numerosi passi in avanti. È stato prodotto nel 2003 un prototipo, battezzato REFIR-PAD. Le numerose campagne di osservazione effettuate finora da REFIR-PAD hanno provato le capacità dello strumento nel retrieval dei profili di vapore acqueo e delle proprietà delle nubi, evidenziando anche alcune limitazioni dei modelli spettroscopici attualmente disponibili. Tuttavia, con l'eccezione di una campagna presso Teresina in Brasile, non sono disponibili misure dello strumento con una geometria al nadir, cioè effettuate osservando la superficie terrestre dall'alto. Dato che questa geometria sarà quella utilizzata per fare le misure da satellite, è necessario sopperire a questa lacuna effettuando delle simulazioni. Il sottoscritto ha inteso effettuare queste simulazioni, con il supporto degli scienziati coinvolti nel progetto SCIEF (Sviluppo delle Competenze Italiane per l'Esperimento Forum). Tali simulazioni sono state poi sottoposte a un'analisi tramite cui si è potuto stimare il guadagno di informazione nel recupero delle proprietà delle nubi studiando l'intero spettro di emissione terrestre e non solo medio infrarosso (MIR o Mid Infrared)

Cloud identification and classification from high spectral resolution data in the far infrared and mid-infrared

A new cloud identification and classification algorithm named CIC is presented. CIC is a machine learning algorithm, based on principal component analysis, able to perform a cloud detection and scene classification using a univariate distribution of a similarity index that defines the level of closeness between the analysed spectra and the elements of each training dataset. CIC is tested on a widespread synthetic dataset of high spectral resolution radiances in the far- and mid-infrared part of the spectrum, simulating measurements from the Fast Track 9 mission FORUM (Far-Infrared Outgoing Radiation Understanding and Monitoring), competing for the ESA Earth Explorer programme, which is currently (2018 and 2019) undergoing industrial and scientific Phase A studies. Simulated spectra are representatives of many diverse climatic areas, ranging from the tropical to polar regions. Application of the algorithm to the synthetic dataset provides high scores for clear or cloud identification, especially when optimisation processes are performed. One of the main results consists of pointing out the high information content of spectral radiance in the far-infrared region of the electromagnetic spectrum to identify cloudy scenes, specifically thin cirrus clouds. In particular, it is shown that hit scores for clear and cloudy spectra increase from about 70 % to 90 % when far-infrared channels are accounted for in the classification of the synthetic dataset for tropical regions

The use of Far InfraRed high spectral resolution data for cloud identification and classification

An innovative methodology for Cloud Identification and Classification (CIC) is presented. The CIC algorithm is a machine-learning technique, based on Principal Component Analysis, performing binary classification for clear/cloudy scene detection and classification (i.e. liquid/ice cloud phase). Firstly, CIC is tested on a wide synthetic dataset of high spectral resolution radiances in the far and mid infrared (FIR and MIR) part of the spectrum simulating measurements from the ESA Earth Explorer Fast Track 9 competing mission FORUM (Far Infrared Outgoing Radiation Understanding and Monitoring) that is currently (2018/19) undergoing the industrial and scientific Phase-A studies. Simulated spectra represent observations covering many diverse climatic areas, ranging from the tropical to polar regions. Secondly, CIC is applied to a small dataset of high spectral resolution radiance observations taken from aircraft on the 13th March 2015 off the north-east coast of Scotland, UK, during the Cirrus Coupled Cloud-Radiation Experiment (CIRCCREX). Measurements in the FIR are made by the Tropospheric Airborne Fourier Transform Spectrometer, TAFTS, (Canas et al. 1997) and in the MIR by the Airborne Research Interferometer Evaluation System, ARIES, (Wilson et al. 1999). The main result demonstrates the high information content of spectral radiance in the FIR region of the electromagnetic spectrum which is exploited here to improve the detection performance in identifying cloudy scenes, specifically thin cirrus clouds