@MastersThesis{Ummus:2009:AvEsTe,
               author = "Ummus, Marta Eichemberger",
                title = "Avalia{\c{c}}{\~o}es de estimativas de temperatura da 
                         superf{\'{\i}}cie terrestre em eventos frios para a Regi{\~a}o 
                         Sul do Brasil, utilizando dados do sensor MODIS",
               school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais",
                 year = "2009",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                month = "2009-09-25",
             keywords = "temperaturas baixas, Produto MOD11, Regi{\~a}o Sul, modelo BRAMS, 
                         low temperatures, MOD11 product, Southern Brazil, BRAMS.",
             abstract = "Os acentuados decl{\'{\i}}nios de temperatura na Regi{\~a}o Sul 
                         do Brasil podem gerar graves conseq{\"u}{\^e}ncias para a 
                         agricultura e pecu{\'a}ria, como por exemplo as geadas. Dados de 
                         temperatura de superf{\'{\i}}cie terrestre obtidos via 
                         sensoriamento remoto constituem uma importante ferramenta para a 
                         compreens{\~a}o destes fen{\^o}menos, uma vez que podem cobrir 
                         {\'a}reas nem sempre abrangidas por esta{\c{c}}{\~o}es 
                         convencionais de coleta de dados meteorol{\'o}gicos. Com o 
                         intuito de subsidiar metodologias que possam ser utilizadas 
                         operacionalmente para detec{\c{c}}{\~a}o de baixas temperaturas, 
                         avalia-se o potencial dos dados de temperatura de 
                         superf{\'{\i}}cie terrestre estimados pelo produto MOD11 do 
                         sensor Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) e 
                         simulados pelo modelo Brazilian Regional Atmospheric Modeling 
                         System (BRAMS), com base nos dados observados por Plataformas de 
                         Coleta de Dados do Instituto Nacional de Metorologia (INMET). A 
                         an{\'a}lise baseou-se em alguns processos de varia{\c{c}}{\~a}o 
                         espacial e temporal dos elementos clim{\'a}ticos, tais como: 
                         per{\'{\i}}odo (diurno e noturno, nos hor{\'a}rios 
                         correspondentes ao hor{\'a}rio de passagem do sensor), latitude, 
                         altitude, temperatura, velocidade do vento, umidade, 
                         compartimentos geomorfol{\'o}gicos, orienta{\c{c}}{\~a}o de 
                         vertentes e {\^a}ngulo de visada do sensor. A fim de se avaliar o 
                         grau de ajuste entre os dados de temperatura estimados, simulados 
                         e observados, foram utilizados como crit{\'e}rios 
                         estat{\'{\i}}sticos na valida{\c{c}}{\~a}o os erros 
                         quantificados por meio das medidas do Vi{\'e}s (Bias), do RMSE 
                         (Root Mean Square Error - raiz quadrada do erro m{\'e}dio 
                         quadr{\'a}tico) e do r (coeficiente de correla{\c{c}}{\~a}o de 
                         Pearson). Os dados simulados pelo modelo BRAMS apresentaram-se 
                         bastante semelhantes aos dados estimados pelo sensor MODIS. Os 
                         resultados mostraram que as melhores estimativas se deram no 
                         per{\'{\i}}odo diurno e que as principais fontes de erro 
                         est{\~a}o relacionadas {\`a} altitude, temperatura, latitude e 
                         {\^a}ngulo de visada do sensor. Dessa forma, foram encontrados 
                         resultados satisfat{\'o}rios para {\'a}reas inseridas em baixas 
                         altitudes, nas latitudes m{\'e}dias e com {\^a}ngulos de visada 
                         menores que 30°. Os dados do modelo BRAMS se mostraram 
                         satisfat{\'o}rios para situa{\c{c}}{\~o}es semelhantes. 
                         ABSTRACT: Sharp decline in temperature in southern Brazil can 
                         produce serious consequences for agriculture and livestock, such 
                         as frost. Data of surface temperature obtained by remote sensing 
                         is an important tool for understanding these phenomena, since they 
                         may cover areas not always covered by conventional stations 
                         collecting meteorological data. In order to support methodologies 
                         that can be used operationally for detection of low temperatures 
                         events, the potential of data of land surface temperature 
                         estimated by the MOD11 product sensor Moderate Resolution Imaging 
                         Spectroradiometer (MODIS) and simulated by the Brazilian Regional 
                         Atmospheric Modeling System (BRAMS) is assessed, based on observed 
                         data by Data Collection Platforms from the National Institute of 
                         Metorologia (INMET). The analysis was based on some genetic 
                         processes of spatial and temporal variation of climatic elements 
                         such as: time (day and night, at times corresponding to the time 
                         of passage of the sensor), latitude, altitude, temperature, wind 
                         speed, humidity, geomorphologic compartments, aspect and sensor 
                         view angle. In order to assess the degree of fit between the 
                         estimated, simulated and observed temperature data, the Bias, Root 
                         Mean Square Error (RMSE) and Pearson correlation coefficient (r) 
                         were used as statistical criteria. The data simulated by the BRAMS 
                         model is very similar to the data from the MODIS sensor. The 
                         results showed that the best estimates are made during the day and 
                         that the main sources of error are related to altitude, 
                         temperature, latitude and sensor view angle. Thus, it was possible 
                         to validate the data of temperature for the product MOD11 for low 
                         altitude areas, in middle latitudes and with view angles less than 
                         30 °. The data from the BRAMS model were satisfactory for similar 
                         situations.",
            committee = "Formaggio, Antonio Roberto (presidente) and Ferreira, Nelson Jesus 
                         (orientador) and Kampel, Milton and Andr{\'e}, I{\'a}ra Regina 
                         Nocentini",
           copyholder = "SID/SCD",
         englishtitle = "Evaluations of estimates of land surface temperature in cold 
                         events for Southern Brazil, using MODIS data sensor",
             language = "pt",
                pages = "129",
                  ibi = "8JMKD3MGP8W/35UDPU2",
                  url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP8W/35UDPU2",
           targetfile = "publicacao.pdf",
        urlaccessdate = "10 maio 2024"
}