@MastersThesis{Souza:1999:DeNoMe,
author = "Souza, Mariza Pereira de",
title = "Desenvolvimento de uma nova metodologia para
determina{\c{c}}{\~a}o da cobertura de nuvens",
school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
year = "1999",
address = "Sao Jose dos Campos",
month = "1999-09-03",
keywords = "ci{\^e}ncia espacial e atmosf{\'e}rica, radia{\c{c}}{\~a}o
solar, cobertura de nuvens, processamento de imagens,
instrumenta{\c{c}}{\~a}o, sensor por transfer{\^e}ncia de
cargas, CCD, solar radiation, cloud cover, image processing,
instrumentation, charge coupled devices.",
abstract = "Este trabalho descreve o desenvolvimento de uma nova metodologia
para estimar o {\'{\i}}ndice de cobertura de nuvens. O
m{\'e}todo emprega uma base de dados obtida em
superf{\'{\i}}cie, atrav{\'e}s de uma c{\^a}mara digital com
sensor tipo Charge Coupled Device (CCD), na faixa de
radia{\c{c}}{\~a}o do vis{\'{\i}}vel e aquisi{\c{c}}{\~a}o
de imagens em vermelho, verde e azul (RGB). Para analisar as
imagens coletadas foi desenvolvido um algoritmo cuja
fun{\c{c}}{\~a}o {\'e} a de classificar os p{\'{\i}}xeis, com
base em um processo de decis{\~a}o preestabelecido empiricamente
por observadores de campo, determinando, assim, a
fra{\c{c}}{\~a}o de c{\'e}u encoberto por nuvens. Para isso foi
empregada a transforma{\c{c}}{\~a}o do espa{\c{c}}o de
atributos RGB para Intensity, Hue and Saturation (IHS) utilizando
a satura{\c{c}}{\~a}o (S) na separa{\c{c}}{\~a}o dos
p{\'{\i}}xeis que correspondem a c{\'e}u e a nuvens. A
metodologia foi testada com imagens coletadas na
Esta{\c{c}}{\~a}o Ant{\'a}rtica Brasileira Comandante Ferraz.
Os resultados obtidos com a aplica{\c{c}}{\~a}o do algoritmo
desenvolvido sobre essas imagens mostram que a t{\'e}cnica usada
{\'e} adequada para o trabalho proposto. A valida{\c{c}}{\~a}o
da metodologia foi realizada por compara{\c{c}}{\~a}o com os
dados oriundos da inspe{\c{c}}{\~a}o visual do c{\'e}u no local
e das respectivas imagens obtidas. Foram testados 2 blocos com 25
imagens, representando cenas de c{\'e}u claro e encoberto e um
bloco com 29 imagens referentes a c{\'e}u parcialmente encoberto.
O percentual de acerto para os p{\'{\i}}xeis das imagens do
grupo classificado visualmente como c{\'e}u claro ficou entre 94%
e 99%, para o grupo de c{\'e}u classificado como totalmente
encoberto entre 99,96% e 100%. O percentual de acerto para
c{\'e}u parcialmente encoberto apresenta uma grande dificuldade
de valida{\c{c}}{\~a}o pela pr{\'o}pria caracter{\'{\i}}stica
subjetiva do processo de identifica{\c{c}}{\~a}o visual,
normalmente empregado nas esta{\c{c}}{\~o}es
meteorol{\'o}gicas. Portanto, a avalia{\c{c}}{\~a}o dos
resultados da classifica{\c{c}}{\~a}o autom{\'a}tica realizada
pelo m{\'e}todo, foi obtida pela an{\'a}lise de {"}estudo de
casos{"} (case studies) com base em diversos estados de cobertura
do c{\'e}u. Esses casos foram escolhidos de forma a representar:
(1) padr{\~o}es de cobertura de nuvens no c{\'e}u bem definidos
(contornos das nuvens bem definidos) e; (2) c{\'e}u com
padr{\~o}es pouco definidos e grande quantidade de nebulosidade
(bordas de nuvens pouco definidas e/ou estados de cobertura
indefinidos). Para essas condi{\c{c}}{\~o}es, o programa de
reconhecimento tamb{\'e}m exibe resposta coerente com o processo
subjetivo de classifica{\c{c}}{\~a}o baseado na
inspe{\c{c}}{\~a}o visual. Foram classificadas pelo m{\'e}todo
imagens, coletadas para diferentes valores de angulo zenital e de
estados de cobertura de nuvens. O algoritmo de
classifica{\c{c}}{\~a}o dividiu os resultados em tr{\^e}s casos
distintos: (1) efetivamente nuvens (11% a 82,93%); (2) estado
indefinido (10% a 23,41%) e (3) c{\'e}u claro (13,82% a 85,32%).
Todos os grupos foram testados com n{\'{\i}}vel de
confian{\c{c}}a de 99,73%. ABSTRACT: This work describes the
development of a new methodology to field-estimate the sky cloud
coverage percentage. This method employs as data base digital
images collected by a Charge Coupled Device (CCD) camera, in the
visible range of the solar spectra as Red - Green - Blue (RGB)
compositions. An algorithm was developed to classify each pixel
according to a decision process. This process was derived from
empirical methods used by the meteorologists to classify the sky
according to its cloud cover status. The method transforms the
image attributes from the RGB space to the Intensity - Hue -
Saturation (IHS) space. This allows the identification of the
pixel contamination by clouds by using the information of the
saturation (S) component of the IHS space. This methodology was
tested at the Brazilian Antarctic Station, Ferraz (62º 05'S 58º
23',5W). The classification results obtained by applying this new
methodology are adequate for the aim of this project, which is the
automatic ground determination of the cloud fraction index. The
validation of the methodology was made by comparing the results of
the method with the field-observation of the sky, and with the RGB
images. For the validation process we used two blocks of 25 images
each, representing clear-sky, and overcast-sky and one block with
29 images representing images with intermediate sky conditions.
The accuracy of the method for clear-sky was between 94% and 99%.
For overcast conditions, the accuracy was between 99.96% and 100%.
For intermediate conditions, this validation was somewhat more
empirical and was applied to some {"}case studies{"}. Several
cloud sky conditions were selected in order to (1) represent
well-defined clouds (sharp boundaries between cloud and
clear-sky), and (2) represent sky conditions where the boundaries
between clouds and sky were not well defined and/or with random
nebulosity or thin clouds. For these two types of skies the
classification algorithm yielded three distinct classes of
results: (1) effectively clouds (11% to 82.93%); (2) undefined
situation (10% to 23.41%); and clear sky (13.82% to 85.32%). All
these groups were tested within the level of confidence of
99.97%.",
committee = "Takahashi, Hisao (presidente) and Pereira, Enio Bueno (orientador)
and Pinto Junior, Osmar and Setzer, Alberto Waingort and Silva,
Heitor Evangelista da",
copyholder = "SID/SCD",
englishtitle = "Development of a new method to determine the effective cloud-cover
index",
label = "8977",
language = "pt",
pages = "108",
ibi = "6qtX3pFwXQZ4PKzA/r3xtU",
url = "http://urlib.net/ibi/6qtX3pFwXQZ4PKzA/r3xtU",
targetfile = "publicacao.pdf",
urlaccessdate = "27 abr. 2024"
}