Características generales de la superficie: identificación e interpretación » RGB GeoColor y RGB diurno suelo/nubes
Análisis de vegetación y nieve con el RGB GeoColor y el RGB diurno suelo/nubes
Desafío de análisis, parte I
Pregunta
La intensa tormenta de comienzos de primavera que atravesó las planicies centrales de los EE. UU. entre el 13 y el 15 de marzo de 2019 produjo lluvias y nevadas generalizadas a través de las planicies centrales y del norte y en el centro-norte del país. La combinación de lluvias intensas y calentamiento considerable por delante de la tormenta sobre zonas donde aún existía un profundo manto de nieve y el suelo estaba congelado causó un rápido deshielo, escorrentía e inundaciones. La masa de aire ártico proveniente del norte que invadió la zona tras el paso de la tormenta provocó otro cambio, esta vez de lluvia a nieve.
Mire esta animación de imágenes visibles de 0.64 micrómetros del GOES-16 centrada en el estado de Nebraska.
¿Cuáles de estas características puede identificar con confianza en la animación? Elija todas las opciones pertinentes.
Las respuestas correctas son c), d), e), f) y g).
Si bien es posible identificar muchos de los elementos indicados, puede resultar difícil delinear claramente ciertas características, como la cubierta nubosa y el manto de nieve. Sería muy difícil identificar las plantas en fase vegetativa o en fase de reposo únicamente a partir de las imágenes de la banda visible de 0.64 µm, ya que dicha banda no es particularmente sensible a la luz solar reflejada por la clorofila. Para identificar y evaluar la vegetación, conviene usar la banda «vegetación» de 0.86 µm en el IR cercano.
Tanto la cubierta nubosa como el manto de nieve son reflectantes a la longitud de onda visible de 0.64 µm y contrastan con la mayoría de las superficies terrestres y acuáticas de fondo. Las animaciones ayudan a identificar los movimientos de las nubes por encima del manto de nieve, pero debido a la similitud entre las propiedades de reflectancia de la nieve y de las nubes, distinguir entre ellos puede presentar un desafío. Las capas nubosas más bajas, como los bancos de niebla y los estratos bajos, son más difíciles de identificar, porque no proyectan mucha sombra en la superficie subyacente y a menudo se desplazan más lentamente que la nubosidad de niveles más altos.
Desafío de análisis, parte II
Ahora mire estas dos animaciones, una del RGB GeoColor y otra del RGB diurno suelo/nubes. Úselas para perfeccionar su análisis de la parte I.
Ejercicio
¿Cuáles de estas características aparecen en las animaciones? Arrastre el nombre de cada característica al lugar correspondiente en la imagen del producto RGB GeoColor. Cada elemento se puede utilizar más de una vez.
Esta imagen muestra las respuestas correctas.
Compare los productos RGB GeoColor y RGB diurno suelo/nubes y las características identificadas. Observe cómo los productos RGB aumentan la capacidad de analizar las características de la superficie y de las nubes en comparación con las imágenes de una sola banda visible.
El RGB GeoColor (izquierda) simula las imágenes en color real que los satélites de la serie GOES-R no pueden generar, ya que el radiómetro ABI no cuenta con una banda visible «verde». Esta imagen se forma combinando dos bandas visibles (azul y rojo), la banda para vegetación de 0.86 µm y la información de correlación de bandas de los instrumentos AHI de los satélites Himawari y VIIRS de JPSS, los cuales cuentan con una banda visible en la región espectral del verde. El RGB GeoColor ofrece una vista más intuitiva, similar a la forma en que el ojo humano percibiría la escena. La vegetación y las demás características de la superficie adquieren distintas tonalidades de marrón y verde. Las masas de agua relacionadas con los ríos crecidos en Nebraska tras el reciente período de deshielo tienen un aspecto más oscuro. El manto de nieve y la nubosidad presentan tonos similares de blanco y gris. La animación del producto permite observar un episodio de deshielo a través de una franja que abarca desde el centro-sur hasta el noreste del estado de Nebraska.
El RGB diurno suelo/nubes (derecha) brinda una perspectiva diferente de la superficie y la nubosidad. Esta composición asigna la banda nieve/hielo de 1.6 µm al componente rojo de las imágenes. Gracias al uso de dicha banda, el RGB puede aprovechar la diferencia relativamente grande que existe entre los componentes de la energía reflejada por las partículas de agua y de hielo (las nubes en fase líquida y la nieve y el hielo en el suelo y en las nubes). A diferencia del hielo, que absorbe la energía solar en esta longitud de onda y tiene un aspecto más oscuro (tonos cian en el RGB), las gotitas de agua de las nubes son reflectantes, lo cual permite distinguir las nubes en fase líquida de la nieve sobre el suelo. En este caso en particular, se ve una capa de nubes bajas dispersas en el este de las imágenes. Debido a la similitud entre las propiedades reflectantes del manto de nieve y de las nubes de hielo (como los cirros), ambas características presentan tonos cian, lo cual dificulta la capacidad de distinguir entre las dos.
También vale la pena observar el contraste entre el aspecto oscuro, casi negro, de los ríos crecidos y el suelo. Las superficies de agua no reflejan bien la luz solar en el espectro visible (la banda de 0.64 µm aporta el componente visible al RGB) y esto es incluso peor en el IR cercano (las bandas de 0.87 y 1.6 µm aportan los componentes de IR cercano al RGB).
Si bien el RGB GeoColor es útil para definir las características de la superficie, todavía necesitamos productos que nos ayuden a identificar y describir mejor la nubosidad, como el RGB diurno suelo/nubes de este ejemplo. Para ver otras imágenes relacionadas con este caso, vea estos datos del 15 de marzo de 2019 visualizados en la página web de la «animación del día» más reciente del GOES-16/17 de CIRA. Como veremos en otras partes de esta lección, existen productos RGB que aprovechan otras bandas espectrales para caracterizar las nubes incluso mejor.
Use el botón «Adelante» para seguir trabajando con los ejemplos de características de la superficie o haga clic aquí para regresar al menú «Elija un ejemplo».