@InProceedings{MartinsPereAbre:2004:InÍnCo,
               author = "Martins, Fernando Ramos and Pereira, Enio Bueno and Abreu, Samuel 
                         Luna de",
          affiliation = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, Centro de Previs{\~a}o 
                         do Tempo e Estudos Clim{\'a}ticos (INPE.CPTEC) and Instituto 
                         Nacional de Pesquisas Espaciais, Centro de Previs{\~a}o do Tempo 
                         e Estudos Clim{\'a}ticos (INPE.CPTEC) and Universidade Federal de 
                         Santa Catarina, Laborat{\'o}rio de Energia Solar 
                         (UFSC.LABSOLAR)",
                title = "Influ{\^e}ncia do {\'{\i}}ndice de cobertura de nuvens obtido a 
                         partir de imagens de satelite na precisao das estimativas de 
                         energia solar incidente na superf{\'{\i}}cie",
            booktitle = "Anais...",
                 year = "2004",
         organization = "Congresso Brasileiro de Meteorologia, 13.",
             keywords = "METEOROLOGIA, Cobertura de nuvens, Imagem de sat{\'e}lite, 
                         Energia solar, METEOROLOGY, Cloud cover, Satellite imagery, Solar 
                         energy.",
             abstract = "O {\'{\i}}ndice de cobertura de nuvens (CCI) {\'e} o dado de 
                         entrada mais importante para a obten{\c{c}}{\~a}o de estimativas 
                         de recurso energ{\'e}tico solar com uso de modelos de 
                         transfer{\^e}ncia radiativa como, por exemplo, o modelo 
                         BRASIL-SR. A sua obten{\c{c}}{\~a}o a partir de imagens de 
                         sat{\'e}lites {\'e} uma tarefa complexa devido {\`a} 
                         variabilidade das caracter{\'{\i}}sticas climatol{\'o}gicas 
                         apresentadas no Brasil de modo que um grande esfor{\c{c}}o 
                         cient{\'{\i}}fico tem sido desenvolvido para 
                         obten{\c{c}}{\~a}o de valores precisos e confi{\'a}veis. Este 
                         trabalho descreve duas t{\'e}cnicas desenvolvidas com o objetivo 
                         de maximizar a precis{\~a}o dos valores de CCI obtidos a partir 
                         das imagens dos canais 1 e 4 do sat{\'e}lite GOES. Essas 
                         t{\'e}cnicas baseiam-se em an{\'a}lise estat{\'{\i}}stica e 
                         geom{\'e}trica para cada um dos p{\'{\i}}xeis da imagem do 
                         sat{\'e}lite. Ambas as t{\'e}cnicas s{\~a}o analisadas, em 
                         rela{\c{c}}{\~a}o {\`a} t{\'e}cnica de limiar, por meio da 
                         compara{\c{c}}{\~a}o dos desvios das estimativas de 
                         irradia{\c{c}}{\~a}o solar fornecidas pelo modelo BRASIL-SR. Os 
                         dados de superf{\'{\i}}cie foram medidos na esta{\c{c}}{\~a}o 
                         instalada em Caic{\'o}(PE) como parte do projeto SWERA. 
                         Verificou-se uma redu{\c{c}}{\~a}o de at{\'e} 66% no desvio 
                         m{\'e}dio e de at{\'e} 50% no erro quadr{\'a}tico m{\'e}dio 
                         com a aplica{\c{c}}{\~a}o das novas t{\'e}cnicas. A 
                         correla{\c{c}}{\~a}o entre valores medidos e estimados foi 
                         incrementada em at{\'e} 50% com a aplica{\c{c}}{\~a}o das 
                         t{\'e}cnicas propostas. ABSTRACT: Cloud cover index (CCI) is a 
                         very important input data for radiative transfer models and great 
                         effort is being made to its determination from satellite images 
                         with high confidence. The influence of CCI on solar radiation 
                         assessment becomes evident in large continental areas such as the 
                         Brazilian territory, with a wide range of climatic environments. 
                         This work describes two techniques to obtain CCI information using 
                         channel 1 (visible) and channel 4 (infrared) data from GOES 
                         satellite in order to maximize the reliability of CCI evaluation. 
                         The techniques are based on statistical and geometry analyses for 
                         each pixel of satellite data. This work also presents a comparison 
                         among ground measurements and solar irradiation estimates provided 
                         by the BRASIL-SR using CCI data obtained with both techniques and 
                         with the threshold methodology. The ground data were measured in 
                         Caic{\'o}/PE as part of the SWERA project. The MBE was reduced up 
                         to 66% and the RMSE was decreased up to 50% due to implementation 
                         of the new techniques. The correlation factor among measured and 
                         estimated values of surface global solar irradiation increased 50% 
                         when new techniques were used to get CCI values.",
  conference-location = "Fortaleza",
      conference-year = "29 ago.- 03 set.",
           copyholder = "SID/SCD",
             language = "pt",
         organisation = "SBMET",
           targetfile = "0000000742.doc",
        urlaccessdate = "27 abr. 2024"
}