APLICACIONES DEL INFRARROJO TERMICO

10.2.2 Aplicaciones La medida de temperatura desde plataformas orbitales constituye un parámetro de fundamental importancia en la estimación de diversas variables de interés terrestre y oceánico. La tradicional medida de temperaturas mediante termómetros o termistores por contacto está obviamente asociada a elevados costos operacionales y dificultades cuando dichas medidas pretenden cubrir extensas áreas geográficas.

La gran solución a este  problema la constituyen las mediciones desde satélites con sensores que operan en la región del IRT. Existe actualmente muchos satélites con tales sensores, pero aquí nos limitaremos a citar como ejemplos los de la serie NOAA (National Oceanic and  Atmospheric Administration – USA) y los satélites TERRA y AQUA del sistema EOS de la  NASA con su instrumento MODIS

Refiriéndonos en particular a la serie NOAA, diremos que es una familia de satélites solar- sincrónicos que orbita a 833 km de altitud. Su sensor AVHRR (Advanced High Resolution  Radiometer) ha sido tal vez el más ampliamente utilizado para las medidas de temperatura.  Posee cinco canales: uno en el visible (0.63 mµ ), uno en el IR cercano (0.91 mµ), uno en  el límite IR cercano/térmico (3.7 mµ) y dos en el IRT (10.8 mµ  y 12 mµ).

Este sensor posee una resolución espacial de 1.1 km y un ancho de barrido de 2400 km. Los satélites en actividad de esta serie son NOAA-12, 14, 15, 16, 17 y 18.  Debe tenerse en cuenta que pese a su gran eficiencia para medir temperaturas sobre grandes  extensiones geográficas sus mediciones no están libres de dificultades, particularmente por la acción combinada de perturbaciones debidas a la emisividad del terreno y el efecto atmosférico. La perturbación atmosférica es debida fundamentalmente a la absorción y emisión de radiación térmica por parte del contenido de vapor de agua atmosférico, mientras que el efecto de emisividad se debe a la heterogeneidad de los elementos presentes en la superficie terrestre. En consecuencia, una adecuada estimación de temperatura desde plataformas satelitales requerirá corregir los defectos indicados.

Dentro de las técnicas  disponibles para estas correcciones se destaca el método conocido como de “ Ventana Dividida o Split Window” que combina los datos obtenidossimultáneamente por dos canales espectrales en la misma ventana de transmisión atmosférica. Se basa en el hecho de que la atenuación atmosférica que experimenta la radiación emitida por la superficie terrestre es  proporcional a la diferencia de las correspondientes medidas efectuadas desde satélite y  realizadas simultáneamente desde dos canales térmicos distintos. En tal sentido se han  propuesto algoritmos para estimar la temperatura de superficies terrestres y oceánicas basándose en los canales AVHRR 4 y 5 que aprovecha el efecto diferencial de la atmósfera sobre la señal radiométrica en la región de la ventana atmosférica en la que operan estos canales. La forma básica del algoritmo de ventana dividida para los canales AVHRR 4 y 5 es la siguiente:

Donde a y b son constantes que pueden ser estimadas a través de modelos de simulación o  por correlación con observaciones terrestres. 
La medida de temperatura es un buen indicador para el monitoreo del balance energético en  la superficie terrestre y sirve como indicador del efecto invernadero. Esto la hace esencial para variados estudios de naturaleza climática, hidrológica, ecológica y biogeoquímica.

10.2.2.1 Temperatura del mar. Consideremos algo más en detalle las medidas de temperaturas marinas. Debe tenerse en cuenta que como las radiaciones infrarrojas térmicas son intensamente absorbidas por el agua las medidas de temperatura que se obtienen corresponden a una capa superficial de pocos milímetros de espesor (temperatura de piel) y van a ser algo inferiores a la de aguas más profundas. Sin embargo, como a través de esa “piel”ocurren importantes procesos de intercambio térmico entre el mar y la atmósfera, estas medidas de temperatura son de fundamental importancia para estudios climáticos a nivel global. Citemos como típico ejemplo de monitoreo de una anomalía térmica el fenómeno de El Niño. Este consiste en un conjunto de alteraciones que tienen lugar en el Pacífico oriental a intervalos de tiempo irregulares, por lo general de cuatro a siete años. Su origen se atribuye a procesos complejos de interacción océano-atmósfera, algunos aúnpoco comprendidos, y con efectos desastrosos a nivel global.

En la Fig. 106 se representan un mapa de la NOAA, generado a través de datos satelitales, de las anomalías térmicas en el Pacífico en Setiembre de 1997, temporada en que el fenómeno de El Niño se había presentado con especial intensidad y había alcanzado ya su “madurez”

En la Fig. 107 se indican los eventos climáticos que indujo en el globo, incluso a distancias 
muy grandes como en la India.

Las observaciones de temperatura superficial del mar son obviamente muy importantes para  los oceanógrafos puesto que permiten el análisis espacial y temporal de las corrientes  oceánicas así como de sus variaciones. Incluso facilitan el pronóstico de desastres climáticos  como los inducidos por la corriente de El Niño. 
Si pasamos ahora del nivel global al local veamos como ejemplo una imagen NOAA de  temperaturas del mar en las cercanías del Río de la Plata y regiones costeras adyacentes.  (Fig.108): 

La imagen fue registrada a principios de febrero y las temperaturas son relativamente  elevadas. 

Son fáciles de distinguir los frentes de confluencia entre aguas de distintas  temperaturas (corriente de las Malvinas-corriente del Brasil). En estos frentes se producen  importantes gradientes de temperatura, como el que se produce a lo largo de la línea P y se registra en la gráfica de la Fig. 109. 

Estos afloramientos de aguas profundas más frías rodeadas de áreas más calientes son lugares de intensa creación de biomasa (plancton) y ellas inducen la concentración  de peces. Una comprobación gráfica de esto lo constituye la Fig. 110. Esta es una  imagen adquirida por el satélite Sea Star de la NASA dela costa patagónica donde se observa claramente la península de Valdés. Es una imagen registrada en el rango espectral visible y permite visualizar el color del mar. Una línea de color más claro marca la convergencia de las corrientes de las Malvinas y de Brasil. Al oeste de esta línea los colores  verdosos indican afloramiento de fitoplancton sobre las agua más frías de la corriente de las  Malvinas. Al este de la línea de convergencia los colores azules más profundos indican la  ausencia de fitoplancton. 
Las medidas de temperatura en el IRT ofrecen así un método para orientar a los buques 
pesqueros más directamente a las áreas propicias de captura, reduciendo su consumo de combustible y aumentando su eficiencia en masa y tiempo de captura.

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Aplicaciones prácticas de la percepción remota satelital

INDICE DEL TUTORIAL:

1- INTRODUCCION A LA PERCEPCION REMOTA

2. NATURALEZA DE LAS RADIACIONES ELECTROMAGNÉTICAS

3. INTERACCION DE LA RADIACION CON LA MATERIA Y ORIGEN DE LOS ESPECTROS

4. INTERACCION DE LAS RADIACIONES CON LOS OBJETOS DE LA SUPERFICIE TERRESTRE.
   INTERACCION DE LAS RADIACIONES CON LOS OBJETOS DE LA SUPERFICIE TERRESTRE (continuación)
   LA REFLECTANCIA EN LOS VEGETALES
   LA REFLECTANCIA EN EL AGUA

5. INTERACCIONES ATMOSFERICAS

6. LA ADQUISICION DE DATOS Y LAS PLATAFORMAS SATELITALES
    LA ADQUISICION DE DATOS Y LAS PLATAFORMAS SATELITALES (continuación)
    SATELITES METEOROLOGICOS Y AGROMETEOROLOGICOS
    LOS NUEVOS SATELITES PARA LA OBSERVACION DE LA TIERRA
    RECEPCION Y TRANSMISION DE LA INFORMACION SATELITAL

7. SENSORES
    7.1. Consideraciones generales
    SENSORES (continuación)
    7.2 Naturaleza de los detectores
    SENSORES: BANDAS ESPECTRALES LANDSAT TM y SPOT HRVIR
    7.3 Estudio de dos casos: LANDSAT y SPOT
    7.4 Resolución
       7.4.1 Resolución espacial
       7.4.2 Resolución espectral
       7.4.3 Resolución radiométrica
       7.4.4 Resolución temporal
   7.5 Escala y resolución espacial.

8. ESTRUCTURA DE LAS IMÁGENES DIGITALES
    ESTRUCTURA DE LAS IMAGENES DIGITALES (continuación)

9. PROCESAMIENTO DE LAS IMÁGENES SATELITALES
    PROCESAMIENTO DE LAS IMAGENES SATELITALES (continuación)
    9.2 Realces
       9.2.2 Filtrado espacial
       9.2.3 Análisis por Componentes Principales
       9.2.4 Combinaciones de color
               Combinaciones de color (continuación)
    IMAGENES SATELITALES - CLASIFICACION
    9.3 Clasificación
         Clasificación (continuación)
            9.4.1 Clasificación supervisada
            9.4.1.2 Clasificador por paralelepípedos.
            9.4.1.3 Clasificador por máxima probabilidad (maximum likelihood)
   Clasificador por máxima probabilidad (maximum likelihood) - (continuación)
         9.3.2 Clasificación no supervisada
         9.3.3 Estimación de la exactitud de una clasificación: Matriz de confusión
   Estimación de la exactitud de una clasificación: Matriz de confusión (continuación)
         9.3.4 Otros métodos de clasificación
            9.3.4.1. Clasificador de red neuronal artificial
                        Clasificador de red neuronal artificial (continuación)
            9.3.4.2 Clasificadores difusos (fuzzy classifiers)

10. ALGUNAS APLICACIONES DE LA PERCEPCION REMOTA
     10.1 Aplicaciones en Agricultura.
         10.1.2 Indices N-dimensionales “Tasseled Cap”
         10.1.3 Indices de vegetación a partir de imágenes hiperespectrales
         10.2.1 Generalidades sobre el infrarrojo térmico
         10.2.2 Aplicaciones del infrarrojo térmico
             10.2.2.1 Temperatura del mar
             10.2.2.2 Temperatura terrestre
    10.3 Monitoreo de áreas de desastre
         10.3.1 Algunos ejemplos típicos
         10.3.2 El monitoreo a escala global de desastres

APENDICE I : NOCIONES BASICAS SOBRE SENSORES DE RADAR

APENDICE II: BIBLIOGRAFIA SUGERIDA

 

OTROS ITEMS DE INTERES

Galería de imágenes

 

Plataformas de observación

 

Aeropuertos del mundo

 

Imágenes satelitales y seguros

 

¿Qué es la resolución?

 

Petróleo

 

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Estudios de viabilidad

 

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Nuestra misión

 

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¿Qué es la percepción remota?

 

¿Qué es una imagen satelital?

 

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