Transformación no lineal para la clasificación de nubes a partir de imágenes nocturnas del sensor AVHRR

  1. Albano José González Fernández
Supervised by:
  1. Félix Herrera Cabello
  2. Fernando Rosa González

Defence university: Universidad de La Laguna

Year of defence: 2001

Department:
  1. Ingeniería Industrial

Type: Thesis

Teseo: 83011 lock_openOpen access editor

Abstract

Las nubes juegan un papel muy importante en el balance radiativo del sistema tierra-atmosfera, modulando fuertemente el clima a escala global. Por lo tanto, es de especial interés conocer tanto el efecto de cada uno de los tipos de nubes como su distribución espacial y temporal. Actualmente, la herramienta más eficaz para este fin son los sensores a bordo de satélites, sobre todo aquellos que permiten observar la mayor parte de la superficie terrestre con una aceptable resolución temporal. A lo largo de las últimas décadas se han desarrollado técnicas que permiten de forma automática la clasificación de los distintos tipos de nubes a partir de imágenes de satélites. La mayor parte de estos metodos han sido desarrollados para imágenes diurnas, en las que la radiacion solar reflejada facilita la clasificación. En este trabajo se comprueba la posibilidad de distinguir distintos tipos de nubes mediante el uso de imágenes nocturnas del radiometro NOAA-AVHRR,haciendo uso de los canales 3,4 y 5 del mismo. Para ello, se ha desarrollado una herramienta de análisis de imágenes de satélites y sus correspondientes histogramas multidimensionales, que permiten, además, la simulación de las radiancias que llegan al satélite para multitud de situaciones posibles, tanto de las nubes coo de la superficie bajo ella y la atmósfera en la que se encuentran. Se proponen la aplicación de una transformación no lineal, basada en un modelo fisico, al espacio de características definido por las temperaturas de brillo de las tres bandas espectrales consideradas, con el fin de facilitar la definición de las fronteras de decisión del clasificador. Esta aproximación muestra varias ventajas sobre las transformaciones lineales basadas en la estadística de los datos, tales como la independencia de la imagen tratada o el significado fisico de las nuevas componentes del vector de caracteristicas, relacionadas con la temperatura de la nube, su espesor optico y el radio efectivo de sus particulas. Esto facilita en gran medida el diseño del clasificador a utilizar, obteniendose resultados satisfactorios mediante tecnicas sencillas.