Acerca de esta lección

Esta lección presenta tres de las cuatro bandas en el infrarrojo cercano del instrumento de generación de imágenes ABI (Advanced Baseline Imager) de los satélites GOES R a U, con énfasis en sus características espectrales y en cómo estas afectan lo que se observa con cada banda. Debido a su similitud con las bandas visibles, la banda de 0.86 micrómetros en el infrarrojo cercano (la banda «vegetación») no se contempla en esta lección, sino que se describe en Bandas en el visible e IR cercano.

Cuando termine de estudiar esta lección, podrá:

• Identificar las tres bandas espectrales en el infrarrojo cercano del ABI (excluyendo la banda vegetación de 0.86 micrómetros) y varios de los fenómenos que se pueden detectar en las regiones espectrales que cubren.
• Identificar la banda en el infrarrojo cercano que es más sensible a la absorción atmosférica y describir las implicancias para las observaciones de nubes y características de superficie.
• Identificar el destello solar (sun glint) en las imágenes en el infrarrojo cercano.

Introducción

Las bandas en el IR cercano del generador avanzado de imágenes de base (Advanced Baseline Imager, ABI) se encuentran en la región del espectro electromagnético de 0.7 a 2.5 micrómetros, donde el Sol emite más del 50 % de su energía. Las moléculas, las nubes y los aerosoles dispersan y absorben la energía solar entrante, con un grado de atenuación distinto según la longitud de onda.

 

 

 

Si bien la atmósfera terrestre no absorbe la mayor parte de la energía en el visible, la troposfera absorbe más de la mitad de la energía en el IR cercano. Esto se debe principalmente a la presencia del vapor de agua, de otros gases traza y de los aerosoles más oscuros, como el hollín, las cenizas y el polvo, en el caso de que estos contengan cantidades considerables de carbono o residuos de carbono.

Al igual que ocurre con la energía en el visible, las nubes y la superficie también reflejan la energía en el IR cercano. Sin embargo, la capacidad reflectante de las nubes es mucho más variable en función de la fase del agua (líquida o sólida) y del tamaño de las partículas.

 

Estudiaremos primero la banda de 1.37 µm, que se conoce como la banda «cirrus». El vapor de agua troposférico absorbe fuertemente la energía en esta banda y bloquea la energía proveniente del suelo y de las capas atmosféricas entre medias y bajas. Por esta razón, las imágenes resaltan los cirrus y los topes de las nubes de los niveles más altos. A su vez, la fuerte sensibilidad al vapor de agua permite detectar los cirrus muy delgados que a menudo no se ven en las imágenes captadas con las bandas visibles y otras bandas infrarrojas.

La segunda de las tres bandas que vamos a considerar se encuentra en la región de 1.6 µm y se denomina banda «nieve/hielo». Esta banda se ubica en una región de ventana atmosférica en la cual los gases producen muy poca absorción.

Finalmente, la tercera banda se encuentra en la región de 2.2 µm (también en una región de ventana atmosférica) y recibe el nombre de banda del «tamaño de partículas nubosas». Dada la escasa absorción atmosférica en las bandas de 1.6 y de 2.2 µm, estas son apropiadas para describir las características de la superficie y de las nubes.

Bandas del ABI en el IR cercano: tierra y agua

Esta gráfica muestra la reflectancia de las nubes y de varios tipos de superficies. Debido a la fuerte atenuación por el vapor de agua a la que está sometida, la banda «cirrus» de 1.37 µm no «ve» la mayoría de las superficies ni las nubes de la baja troposfera, de modo que esta sección se centrará en las bandas de 1.6 y de 2.2 µm, ambas ubicadas en regiones de ventana atmosférica del espectro IR cercano.

La gráfica permite apreciar que la mayoría de los objetos en la superficie (especialmente los que contienen agua o hielo, como la vegetación, el suelo húmedo y las puntos cubiertas de nieve o de hielo) exhiben una tendencia general a ser menos reflectantes a longitudes de onda más largas. Esto se debe principalmente a un aumento en la absorción del agua a longitudes de onda mayores dentro del espectro del IR cercano. Los valles relativamente profundos que trazan algunas de las curvas de reflectancia indican los lugares donde la absorción del agua (tanto en estado líquido como sólido) para un determinado material es particularmente fuerte.

A diferencia de los objetos «húmedos» en el suelo, vemos que la reflectancia del suelo seco desnudo y de las superficies rocosas se mantiene relativamente constante. Las superficies acuáticas (lagos, ríos y océanos) son muy poco reflectantes y casi no reflejan más allá de 0.9 µm.

Mientras que una gruesa capa de nubes se mantiene relativamente reflectante en el IR cercano, la reflectividad de la cubierta de nieve (la curva color magenta) disminuye considerablemente, lo que tiene implicancias para distinguir entre las nubes y la nieve en el suelo en esta región del espectro electromagnético. Si bien este efecto es menos pronunciado en las nubes de hielo, ellas también se vuelven menos reflectantes que las nubes de agua líquida, un aspecto significativo a la hora de determinar el estado del agua en las nubes.

El ejemplo que se muestra a continuación compara las bandas del instrumento VIIRS a bordo del satélite de órbita polar Suomi-NPP. Aparte de su mayor resolución espacial, las bandas en el IR cercano del VIIRS son casi idénticas a las del ABI, lo cual nos permite hacernos una idea de cómo se visualizarán las nubes y las características del suelo en los productos del ABI. La banda «roja» de 0.67 µm del VIIRS se incluye para fines comparativos, dada su similitud con a la banda visible de 0.63 µm del GOES-13 a 15 o a la banda «roja» de 0.64 µm del Himawari-8.

Note el marcado oscurecimiento de los topes de las nubes compuestas mayoritariamente de hielo (en adelante, nubes de hielo), especialmente en la imagen de 1.6 µm, mientras que las nubes compuestas mayoritariamente de agua (en adelante, nubes de agua) y las superficies terrestres se mantienen relativamente brillantes. Esta diferencia en la reflectividad de las nubes es lo que ayuda a determinar las propiedades microfísicas de los topes nubosos para definir el tipo de nube y, en el caso de las nubes convectivas, para inferir la madurez y la intensidad de la convección asociada.

El segundo ejemplo (a continuación) fue captado por el sensor AHI del Himawari-8 durante condiciones de invierno típicas de las latitudes medias a altas. Estas imágenes centradas en las regiones de Asia oriental permiten comparar varios tipos de nubes y superficies, incluido un manto de nieve, en las bandas de 1.61 µm «nieve/hielo» y de 2.25 µm «tamaño de partículas nubosas». La banda «cirrus» de 1.37 µm no se muestra, porque no está disponible en el instrumento AHI del Himawari-8.

 

Al igual que en el ejemplo de VIIRS, los topes más oscuros y menos reflectantes de las nubes de hielo destacan por su contraste con las nubes de agua y las superficies de suelo desnudo, que son más brillantes y más reflectantes.

También se observan estructuras más oscuras sobre buena parte de Mongolia y China nororiental. Estas revelan cómo las dos bandas observan la baja reflectividad del manto de nieve en el IR cercano. Las regiones relativamente brillantes que aparecen entre las áreas nevadas, en realidad corresponden a suelo desnudo. Puesto que en esta época del año la vegetación viva es escasa, el suelo desnudo tiene un aspecto incluso más reflectante que durante el período vegetativo.

Las siguientes animaciones corresponden al mismo ejemplo. Claramente, los cambios en las reflectancias y la secuencia de imágenes del satélite geoestacionario brindan una clara ventaja a la hora de distinguir entre las características de la superficie y el manto nuboso, que evoluciona más rápidamente.

 

Esta imagen diurna compuesta en color RGB (Red-Green-Blue, es decir, rojo, verde y azul) del AHI fue creada combinando tres vistas de la misma escena, una en el visible y dos en el IR cercano. La imagen sintetiza la información de cada una de las tres bandas en un solo producto que presenta más información sobre las distintas características de la superficie y de las nubes de lo que podría mostrar una sola imagen. El GOES-16 permite obtener imágenes como esta a intervalos de 15 minutos para el disco terrestre completo y al menos cada cinco minutos sobre el territorio contiguo extendido de los Estados Unidos. Las imágenes RGB se describen más en profundidad en la lección Enfoques de interpretación multicanal / GOES-R Multi-channel interpretation approaches que forma parte del curso SatFC-G.

 

Bandas del ABI en el IR cercano: nubes

Las bandas del ABI en el IR cercano ofrecen nuevas capacidades de detección de las nubes dentro de la cobertura del satélite geoestacionario sobre el hemisferio occidental. A diferencia de la banda «cirrus» de 1.37 µm, que resalta las nubes altas y los cirrus muy delgados, las bandas de 1.6 y 2.2 µm aprovechan la diferencia relativamente grande entre los componentes de la energía reflejada por las partículas de las nubes de agua y de hielo.

Antes señalamos que debido a la fuerte absorción de la energía solar por parte del vapor de agua en 1.37 µm, en la banda «cirrus» las estructuras de niveles bajos se ven oscuras o son imposibles de distinguir de los cirrus y los topes de las nubes convectivas en niveles altos. En cambio, debido a que las bandas de 1.6 y 2.2 µm se encuentran en regiones de «ventana atmosférica», estas nos permiten ver fácilmente la superficie terrestre y la mayor parte de las nubes, independientemente de la altura a que se encuentren.

Para comparar más directamente las tres imágenes del VIIRS, arrastre el control deslizante debajo de la versión más grande de estas imágenes.

 

La utilidad de las bandas de 1.6 y de 2.2 µm no se limita a la capacidad de distinguir entre las fases del agua en las nubes, sino que son capaces de detectar las variaciones en la energía solar reflejada producidas por cambios en el tamaño de las partículas cerca del tope de las nubes. Esta información se aprovecha para crear productos derivados que permiten describir las propiedades microfísicas de los topes nubosos. Los productos pueden brindar datos importantes sobre la evolución de las nubes y la convección profunda, y ser de gran utilidad para evaluar el potencial de severidad de las tormentas a medida que se desarrollan.

Vale la pena tener en cuenta estos comportamientos de reflectancia de los topes nubosos en las imágenes diurnas de 1.6 y de 2.2 µm:

• las nubes de agua son más reflectantes que las de hielo;
• cuanto más espesa sea la nube de hielo y agua, tanto más reflectante será;
• la reflectancia de las nubes aumenta conforme el tamaño de las partículas de las nubes disminuye (tanto para las nubes de hielo como para las de agua).

La siguiente animación muestra la evolución de las tormentas que generaron un devastador tornado de categoría EF4 en el este de la China central la tarde del 23 de junio de 2016. Se muestran la banda de 1.6 µm «nieve/hielo» y la banda visible «roja» de 0.64 µm a modo de comparación (izquierda). Observe como en la banda «nieve/hielo» los topes de las nubes adquieren tonos de gris más oscuros conforme se produce el proceso de glaciación en los torrecúmulos. Además, los distintos tonos de gris indican la presencia de partículas de hielo de diferentes tamaños en el tope de las nubes, siendo las regiones con tonos grises más brillantes una clara señal de la presencia de partículas de hielo más pequeñas.

 

 

Bandas del ABI en el IR cercano: puntos calientes

Otro aspecto interesante de las bandas de 1.37, 1.6 y 2.2 µm es su sensibilidad a los puntos calientes, que destacan especialmente en las horas nocturnas, cuando la energía solar entrante no ilumina las nubes y las superficies. La banda de 2.2 µm es la más sensible, ya que se halla más cerca de la temperatura de emisión máxima de los incendios muy activos. En el siguiente diagrama, observe que la energía emitida por un incendio es mayor en la banda de 2.2 µm que en las de 1.37 o 1.6 µm. Es necesario recordar que la fuerte absorción del vapor de agua atmosférico en la región de 1.3 a 1.5 µm oculta de la vista las características de la superficie en la banda «cirrus» de 1.37 µm.

Para los puntos calientes más fríos, las longitudes de onda más largas en la región IR de onda corta son más eficaces para caracterizar las fuentes de calor. Esta es además la región del espectro que corresponde a la banda IR de 3.9 µm del ABI que se describe en la lección Bandas IR, excepto las de vapor de agua.

La siguiente animación muestra imágenes de 1.6, 2.2 y 3.9 µm captadas por el instrumento AHI durante las primeras 24 horas de un incendio forestal ocurrido en Australia sudoccidental. A comienzos de enero de 2016, este incendio consumió cerca de 68 000 hectáreas de bosque y matorrales a lo largo de 17 días. Dado que la mayoría de los usuarios de imágenes del GOES-13 a 15 y de los satélites polares están acostumbrados a usarlas en la detección de puntos calientes, incluimos las imágenes de la «ventana IR de onda corta» de 3.9 µm para fines comparativos. Junto con la ventana IR de onda corta de 3.9 µm y otras bandas infrarrojas, la capacidad de detección del ABI en el IR cercano implica una mejora importante en la detección y observación de los incendios.

 

 

 

Observe que la animación comienza un par de horas después del anochecer, de modo que las emisiones infrarrojas del incendio se pueden ver claramente en las tres bandas. Sin embargo, a medida que la secuencia avanza hacia las horas diurnas, la energía solar adicional se acerca a las emisiones del incendio en el IR cercano. El resultado es que las bandas de 1.6 y 2.2 µm ya no pueden distinguir entre el incendio y el suelo circundante tan bien como podían antes, durante las horas nocturnas.

Destello solar sobre el agua

Como ocurre en el visible, el destello solar o sun glint es un fenómeno importante que se debe tener en cuenta al momento de interpretar las imágenes en el IR cercano sobre el agua. Cuando la alineación entre el Sol y el satélite es propicia, una superficie acuática lisa puede crear grandes zonas de reflejo. En estas dos animaciones, observe la región brillante que avanza de este a oeste con el movimiento del Sol. También notará zonas relativamente claras y oscuras dentro del patrón de destello general. Algunas de estas zonas relativamente oscuras se aclaran a medida que el reflejo del Sol se acerca y luego vuelven a oscurecerse; en cambio, otras más distantes del centro del patrón de destello permanecen relativamente oscuras. Estos son todos indicadores de aguas relativamente calmas rodeadas por una superficie marina más agitada.

El destello solar puede revelar otras estructuras interesantes en la superficie del mar. De forma análoga a los cambios en la rugosidad de la superficie del agua provocados por el viento, las corrientes marinas, las ondas internas y los cambios en la tensión superficial provocados por la presencia de petróleo o sustancias surfactantes alteran las propiedades reflectantes de la superficie acuática que el destello solar puede destacar.

 

Resumen

Las bandas del ABI en el IR cercano brindan al pronosticador imágenes y productos de alta resolución espacial y temporal para vigilar una gran variedad de fenómenos en la superficie y en la atmósfera, algunos de los cuales se presentaron en esta lección. Además de las imágenes, las bandas en el IR cercano contribuyen a una plétora de productos derivados «básicos» para monitorear los aerosoles, las nubes, la radiación y la cubierta de nieve. Estos productos, que se basan en algoritmos científicos, extraen información de distintos agrupamientos de bandas cuya sensibilidad a determinadas propiedades es conocida a fin de producir datos cuantitativos sobre distintas propiedades físicas.

Características de las bandas en el visible e IR cercano:

• Cobertura espectral
  • Banda «cirrus»: longitud de onda central de 1.37 μm, de 1.37 a 1.38 μm (GOES-16 ABI), infrarrojo cercano
  • Banda «nieve/hielo»: longitud de onda central de 1.6 μm, de 1.59 a 1.63 μm (GOES-16 ABI), infrarrojo cercano
  • Banda «tamaño de partículas nubosas»: longitud de onda central de 2.2 μm, de 2.22 a 2.27 μm (GOES-16 ABI), infrarrojo cercano
• Resolución (en el punto subsatélite)
  • Banda «cirrus»: campo de visión de 2 km
  • Banda «nieve/hielo»: campo de visión de 1 km (la alta resolución coincide con la de las bandas en el visible y la banda «vegetación», para obtener mejores comparaciones entre las bandas y facilitar la creación de productos derivados y de imágenes combinadas, como las composiciones RGB en color, por ejemplo).
  • Banda «tamaño de partículas nubosas»: campo de visión de 2 km
• Mejoras en la calidad
  • Bajo nivel de ruido y mejor geolocalización de píxeles y registro de los píxeles (estabilidad de los píxeles de cuadro a cuadro)

Consideraciones sobre su aplicación:

• Banda «cirrus»
  • Solo durante el día para aplicaciones relacionadas con las nubes;
  • detecta la energía dispersada y reflejada (principalmente en la alta troposfera);
  • detecta principalmente los topes nubosos en la alta troposfera;
  • es muy sensible a los cirrus delgados;
  • puede detectar polvo y cenizas en niveles altos.
• Bandas «nieve/hielo» y «tamaño de partículas nubosas»
  • Solo durante el día para aplicaciones relacionadas con las nubes:
    • las bandas son sensibles a la microfísica de los topes nubosos (fase y tamaño de las partículas);
    • la banda «nieve/hielo» es más sensible a las diferencias entre agua y hielo (fase del agua en las nubes y características del suelo);
    • la banda «tamaño de partículas nubosas» es más sensible a las diferencias en el tamaño de las partículas.
  • Imágenes nocturnas para usos relacionados con incendios y puntos calientes;
  • El uso óptimo requiere productos derivados a partir de una combinación de imágenes de varias bandas (como se muestra en la tabla) e imágenes RGB.

Recursos

Recursos en internet

• Sitio oficial del programa GOES-R: http://www.goes-r.gov/
• Materiales de formación sobre el GOES-R en general: http://www.goes-r.gov/users/training.html
• GOES-R: beneficios de la observación ambiental de próxima generación: http://www.meted.ucar.edu/training_module.php?id=980
• Programa GOES-R: materiales de divulgación, http://www.goes-r.gov/education/outreach.html
  (el sitio, que se actualiza regularmente, enlaza a recursos como hojas de datos, marcadores, carteles, folletos y calendarios que ilustran la misión, los productos y los servicios del GOES-R.)
• Página del campo de pruebas del GOES-R: http://www.goes-r.gov/users/proving-ground.html
• Página de documentación del GOES-R: http://www.goes-r.gov/resources/docs.html
• Publicaciones científicas sobre el GOES-R: http://www.goes-r.gov/resources/Scipubs/index.html
• Conferencias y reuniones sobre GOES y POES:http://www.goes-r.gov/users/conf-mtgs.html
• Bitácora de UW CIMSS sobre satélites y el GOES-R: http://cimss.ssec.wisc.edu/goes/blog/archives/category/goes-r
• VISIT: SHyMet para pronosticadores: Sesión de formación básica sobre el GOES-R: http://rammb.cira.colostate.edu/training/shymet/forecaster_goesr101.asp

Sobre el generador avanzado de imágenes de base (Advanced Baseline Imager, ABI)

• Página del instrumento ABI del GOES-R: http://www.goes-r.gov/spacesegment/abi.html
• El ABI del GOES-R: la próxima generación de imágenes satelitales http://www.meted.ucar.edu/training_module.php?id=1141
• Hoja de datos del ABI: http://www.goes-r.gov/education/docs/Factsheet_ABI.pdf
• Guías de información rápida sobre las bandas del ABI: http://www.goes-r.gov/education/ABI-bands-quick-info.html

 

Referencias

GOES-R

• Schmit, T., P. Griffith, M. Gunshor, J. Daniels, S. Goodman y W. Lebair, 2016: A closer look at the ABI on the GOES-R series. Bull. Amer. Meteor. Soc., doi:10.1175/BAMS-D-15-00230.1, en prensa.
• Publicaciones científicas y otra documentación sobre el GOES-R y GOES (disponible en el sitio web del programa GOES-R):
  Publicaciones: http://www.goes-r.gov/resources/Scipubs/index.html
  Documentación: http://www.goes-r.gov/resources/docs.html

Colaboradores

Patrocinadores de COMET

MetEd y The COMET® Program forman parte de los Programas de la Comunidad de UCAR (University Corporation for Atmospheric Research Community Programs, UCP) y están patrocinados por el National Weather Service (NWS) de la NOAA, con fondos adicionales de las siguientes organizaciones:

• Bureau of Meteorology of Australia (BoM)
• Bureau of Reclamation, United States Department of the Interior
• European Organisation for the Exploitation of Meteorological Satellites (EUMETSAT)
• Meteorological Service of Canada (MSC)
• NOAA's National Environmental Satellite, Data and Information Service (NESDIS)
• NOAA's National Geodetic Survey (NGS)
• Naval Meteorology and Oceanography Command (NMOC)
• U.S. Army Corps of Engineers (USACE)

Para aprender más sobre nuestra organización, visite la página web de COMET.

Colaboradores del proyecto

Gerentes del proyecto

• Wendy Abshire – UCAR/COMET
• Bruce Muller – UCAR/COMET

Meteorólogo del proyecto

• Patrick Dills — UCAR/COMET

Diseño instruccional

• Bruce Muller — UCAR/COMET

Asesores y colaboradores científicos

• Dr. Jordan Gerth — Cooperative Institute for Meteorological Satellite Studies (CIMSS)/NOAA/University of Wisconsin
• Tim Schmit — NOAA NESDIS STAR/ASPB en CIMSS

Infografía/Animaciones

• Steve Deyo — UCAR/COMET

Diseño multimedia y de interfaz

• Gary Pacheco — UCAR/COMET

Edición/producción audiovisual

• Steve Deyo – UCAR/COMET

Imágenes del Himawari-8 proporcionadas por

• El archivo abierto SSEC/Unidata Community ADDE de la University of Wisconsin, Madison
• La agencia meteorológica del Japón (JMA)

Traducción al español

• David Russi — UCAR/COMET

Revisión de la versión en español

• Luciano Vidal — SMN Argentina
• Martin Rugna — SMN Argentina

Personal de COMET, 2016

Oficina del director

• Dr. Rich Jeffries, director
• Dr. Greg Byrd, vicedirector
• Lili Francklyn, especialista de desarrollo comercial

Administración de empresa

• Dra. Elizabeth Mulvihill Page, gerenta de grupo
• Lorrie Alberta, administradora
• Hildy Kane, asistenta administrativa

Servicios de tecnologías de la información

• Tim Alberta, gerente de grupo
• Bob Bubon, administrador de sistemas
• Dolores Kiessling, ingeniera de software
• Joey Rener, estudiante
• Malte Winkler, ingeniero de software

Servicios instruccionales y multimedia

• Bruce Muller, gerente de grupo
• Dr. Alan Bol, científico/diseño instruccional
• Steve Deyo, diseño gráfico y 3D
• Lon Goldstein, diseño instruccional
• Bryan Guarente, diseño instruccional/meteorólogo
• Lindsay Johnson, estudiante
• Dra. Vickie Johnson, diseño instruccional (ocasional)
• Gary Pacheco, diseño y desarrollo web
• Sarah Ross-Lazarov, diseño instruccional (ocasional)
• Tsvetomir Ross-Lazarov, diseño instruccional
• Sylvia Quesada, asistenta de producción
• David Russi, traducción al español
• Andrea Smith, diseño instruccional/meteoróloga
• Marianne Weingroff, diseño instruccional

Grupo científico

• Wendy Schreiber-Abshire, gerenta de grupo
• Dr. William Bua, meteorólogo
• Dr. Frank Bub, oceanógrafo (ocasional)
• Patrick Dills, meteorólogo
• Matthew Kelsch, hidrometeorólogo
• Dra. Elizabeth Mulvihill Page, meteoróloga
• Amy Stevermer, meteoróloga
• Vanessa Vincente, meteoróloga