@MastersThesis{Carvalho:2021:ApMéCl,
author = "Carvalho, Gilvani Gomes de",
title = "Aprimoramento do m{\'e}todo de classifica{\c{c}}{\~a}o diurna
de nuvens do CPTEC utilizando o sensor ABI/GOES-16",
school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
year = "2021",
address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
month = "2021-05-27",
keywords = "classifica{\c{c}}{\~a}o de nuvens, GOES-16/ABI, k-means,
m{\'e}todos de agrupamento, cloud classification, clustering
methods.",
abstract = "As nuvens desempenham um papel importante nos processos
atmosf{\'e}ricos envolvendo o espalhamento e a
absor{\c{c}}{\~a}o da radia{\c{c}}{\~a}o. Neste contexto, a
classifica{\c{c}}{\~a}o adequada das nuvens {\'e} fundamental
para o entendimento de tais processos e os sat{\'e}lites
geoestacion{\'a}rios s{\~a}o ferramentas valiosas. O objetivo
deste estudo foi avaliar e aprimorar o classificador de nuvens
mantido em opera{\c{c}}{\~a}o pelo Centro de Previs{\~a}o de
Tempo e Estudos Clim{\'a}ticos do Instituto Nacional de Pesquisas
Espaciais (CPTEC/INPE) e desenvolver um classificador novo
explorando os novos canais presentes no sensor ABI/GOES-16.
Imagens do sensor ABI/GOES-16 do per{\'{\i}}odo entre janeiro de
2019 a dezembro de 2020 foram utilizadas. O classificador
operacional foi avaliado e aprimorado nos tr{\^e}s hor{\'a}rios
dispon{\'{\i}}veis, 12:00, 15:00 e 18:00 UTC utilizando imagens
dos canais em 0,64 e 10,3 \μm do sensor ABI/GOES-16. Somado
a isso, o classificador foi comparado {\`a} tr{\^e}s produtos de
nuvens disponibilizados pela NOAA: temperatura do topo da nuvem,
fase da nuvem e m{\'a}scara de nuvem visando observar o
comportamento dos classificadores {\`a}s caracter{\'{\i}}sticas
termodin{\^a}micas das nuvens. Foi observado que alguns alvos
tiveram uma melhora na identifica{\c{c}}{\~a}o de
aproximadamente 3%, como {\'e} o caso das nuvens cirrus. Outros
alvos, como as nuvens cumulus, tiveram identifica{\c{c}}{\~a}o
semelhantes em ambas as vers{\~o}es do classificador. Devido
{\`a} grande quantidade de par{\^a}metros poss{\'{\i}}veis
para o desenvolvimento do novo classificador, foi aplicada a
t{\'e}cnica PCA para redu{\c{c}}{\~a}o dos par{\^a}metros,
resultando em 12 (canais 0,64, 1,37, 6,2 8,4, 10,3 \μm,
texturas dos canais 0,64, 6,2, 10,3 \μm e as
diferen{\c{c}}as espectrais 6,2-10,3, 11,2-12,3, 11,2-3,9 e
3,9-12,3 \μm). Na compara{\c{c}}{\~a}o com os produtos da
NOAA, foi verificada uma alta coer{\^e}ncia das
caracter{\'{\i}}sticas termodin{\^a}micas das nuvens,
observando uma melhora de at{\'e} 15% na
categoriza{\c{c}}{\~a}o de nuvens cirrus, stratus e
multicamadas. Por outro lado, a identifica{\c{c}}{\~a}o das
superf{\'{\i}}cies continentais e oce{\^a}nicas foi semelhante
{\`a}quelas dos classificadores operacional e atualizado nos
tr{\^e}s hor{\'a}rios. O novo classificador baseado em 12
par{\^a}metros, apresentou melhoras em rela{\c{c}}{\~a}o ao
original baseado em 4 par{\^a}metros, por{\'e}m ajustes ainda
s{\~a}o necess{\'a}rios. ABSTRACT: Clouds play an important role
in atmospheric processes involving the scattering and absorption
of radiation. In this context, the proper cloud classification is
essential for understanding such processes and geostationary
satellites are valuable tools. The objective of this study was to
evaluate and improve the cloud classifier kept in operation by the
Center for Weather Forecasting and Climate Studies of National
Institute for Space Research (CPTEC/INPE) and develop a new
classifier exploring new channels in ABI/GOES-16 sensor. Images
from ABI/GOES-16 sensor were used for the period between January
2019 and December 2020. The operational classifier was evaluated
and improved at the three available times, 12:00, 15:00, and 18:00
UTC images of channels 0.64 and 10.3 \μm from ABI/GOES-16
sensor was used. In addition, the classifiers were compared to
three cloud products provided by NOAA: cloud top temperature,
cloud top phase, and cloud mask in order to observe the
classifiers behavior to the thermodynamic characteristics of
clouds. It was observed that some targets had an improvement in
the identification of approximately 3%, as is the case of cirrus
clouds. Other targets, such as cumulus clouds, had similar
identification in both classifiers. Due to many possible
parameters to develop the new classifier, the PCA technique was
applied to reduce the parameters, resulting in 12 (channels 0.64,
1.37, 6.2 8.4, 10.3 \μm, texture of the channels 0.64, 6.2,
10.3 \μm, and the spectral differences 6.2-10.3, 11.2-12.3,
11.2-3.9 and 3.9-12.3 \μm). In comparison with NOAA
products, it was verified a high consistency of the clouds
thermodynamic characteristics, observing an improvement up to 15%
in the categorization of cirrus, stratus, and multilayer clouds.
On the other hand, the surface continental and oceanic
identification was similar to the operational and update
classifiers in the three times available. The new classifier based
on 12 parameters, presented an improvement to the original
classifiers, based on 4 parameters, however, adjustments are still
needed.",
committee = "Coelho, Simone Marilene Sievert da Costa (presidente) and Vila,
Daniel Alejandro (orientador) and Negri, Renato Galante
(orientador) and Ceballos, Juan and Porfirio, Anthony Carlos
Silva",
englishtitle = "Improvement of the CPTEC diurnal cloud classification method using
the ABI/GOES-16 sensor",
language = "pt",
pages = "113",
ibi = "8JMKD3MGP3W34R/44RASEP",
url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/44RASEP",
targetfile = "publicacao.pdf",
urlaccessdate = "2024, May 03"
}