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Estimativa de ocorrência de precipitação em áreas agrícolas utilizando floresta de caminhos ótimos/ Agricultural areas precipitation occurrence estimation using optimum path forest

Freitas, Greice Martins de; Papa, João Paulo; Avila, Ana Maria Heuminski de; Pinto, Alexandre Xavier Falcão Hilton Silveira; Pinto, Hilton Silveira
2010-03-01

Resumo em português As condições meteorológicas são determinantes para a produção agrícola; a precipitação, em particular, pode ser citada como a mais influente por sua relação direta com o balanço hídrico. Neste sentido, modelos agrometeorológicos, os quais se baseiam nas respostas das culturas às condições meteorológicas, vêm sendo cada vez mais utilizados para a estimativa de rendimentos agrícolas. Devido às dificuldades de obtenção de dados para abastecer tais mode (mais) los, métodos de estimativa de precipitação utilizando imagens dos canais espectrais dos satélites meteorológicos têm sido empregados para esta finalidade. O presente trabalho tem por objetivo utilizar o classificador de padrões "floresta de caminhos ótimos" para correlacionar informações disponíveis no canal espectral infravermelho do satélite meteorológico GOES-12 com a refletividade obtida pelo radar do IPMET/UNESP localizado no município de Bauru, visando o desenvolvimento de um modelo para a detecção de ocorrência de precipitação. Nos experimentos foram comparados quatro algoritmos de classificação: redes neurais artificiais (ANN), k-vizinhos mais próximos (k-NN), máquinas de vetores de suporte (SVM) e floresta de caminhos ótimos (OPF). Este último obteve melhor resultado, tanto em eficiência quanto em precisão. Resumo em inglês Meteorological conditions are determinant for the agricultural production; in particular, rainfall may be cited as the most important because having direct relation with water balance. To estimate agricultural production, agrometeorological models based on the cultures behavior under meteorological conditions, have been used. Since it is difficult to obtain the required data to these models, rainfall estimation techniques using meteorological satellites images from spectr (mais) al channels have been used. The objective of the present work is to apply the Optimum-Path Forest pattern classifier to the agrometeorological research field in order to correlate the available information from GOES-12 satellite infrared spectral channel images, to the reflectivity data obtained by the IPMET/UNESP radar located at Bauru, aiming to develop a model for precipitation occurrence identification. In the experiments we compared four classification algorithms: Artificial Neural Networks (ANN), k-Nearest Neighbors (k-NN), Support vector Machines (SVM) and optimum-Path Forest (OPF). this last one shows the best results in terms of accuracy rate and running time.

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Comparação de produtos de radiação solar incidente à superfície para a América do Sul/ Product comparison of solar radiation incident surface for South America

Pinto, Lucía Iracema Chipponelli; Costa, Marcos Heil; Diniz, Luciana Mara Freitas; Sediyama, Gilberto C.; Pruski, Fernando Falco
2010-12-01

Resumo em português Para algumas aplicações meteorológicas, o conhecimento da radiação solar incidente à superfície (Sin) é muito importante. Métodos convencionais de medida deste fluxo são pontuais e, portanto, representativos de pequenas áreas. Por outro lado, os satélites meteorológicos possibilitam uma cobertura regular de todo o globo terrestre, proporcionando estimativas de fluxos radiativos sobre grandes áreas com resolução espacial do sensor (apenas alguns quilômetro (mais) s). Além disso, produtos de reanálise fornecem estimativas alternativas de Sin, que precisam ser adequadamente validadas. Este trabalho compara quatro bancos de dados de radiação solar incidente para a América do Sul: três produtos provenientes de reanálise (NCEP/NCAR, ERA-40 e Eta/CPTEC) e o produto gerado pelo algoritmo GL1.2, que produz estimativas da Sin a partir do conjunto de imagens do satélite GOES. Os resultados mostram que os campos de radiação solar incidente dos produtos de reanálise do NCEP/NCAR, ERA-40 e as estimativas do satélite GOES apresentam valores médios mensais bem próximos para todos os biomas e bacias estudados. Já a reanálise do Eta/CPTEC apresentou valores bem mais elevados para à radiação sobre a América do Sul, tanto para a média anual como nas médias mensais analisadas. Resumo em inglês For some meteorological applications, knowledge of incoming solar radiation at surface level (Sin) is very important. Conventional measurements of this flux by individual sensors are representative of small areas only. On the other hand, meteorological satellites allow a regular cover of the entire globe, providing estimates of radiative fluxes over wide areas, within the spatial resolution of the sensor (a few km). In addition, reanalysis products provide alternative Sin (mais) estimates that must be adequately validated. This work compares four long-term Sin databases for South America: three reanalysis products (NCEP/NCAR, ERA-40 e Eta/CPTEC) and the database produced by the algorithm GL1.2, which estimates Sin from a set of GOES images. The results indicate that the monthly fields of the NCEP/NCAR and the ERA-40 and the GOES-based estimates are very similar for all studied regions. On the other hand, Eta/CPTEC reanalysis presents much higher radiation values, for both the long-term annual and monthly means over South America.

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