Aplicaciones e imágenes compuestas RGB satelitales
Combinando los canales/imágenes de los satélites de forma apropiada mediante las técnicas RGB (Red-Green-Blue) es posible destacar características de las superficies observadas por los satélites: nieve, humos, polvo, cristalitos de hielo, etc.
Satellite RGB Composite Imagery and Applications
Acerca de esta lección
Esta lección explora las composiciones RGB (por la sigla del inglés Red, Green, Blue, es decir, rojo/verde/azul) de imágenes satelitales, que son particularmente útiles en varias aplicaciones medioambientales, como la detección y descripción de características de superficie, tipos de nubes, convección y polvo atmosférico.
La lección presenta varios ejemplos centrados en distintos lugares de los Estados Unidos que cubren situaciones tanto diurnas como nocturnas e ilustran las ventajas de los productos RGB multiespectrales generados a partir de los datos de plataformas orbitales geoestacionarias y en órbita terrestre baja. La lección describe varios productos, como los RGB en GeoColor, tierra/nubes diurno (Day Land Cloud), nieve/niebla diurno (Day Snow Fog), diferenciación diurna de la fase de las nubes (Day Cloud Phase Distinction), diferenciador entre nieve/nubes (Snow Cloud Discriminator) del VIIRS, microfísica nocturna (Nighttime Microphysics) y polvo (Dust). La lección se basa en ejercicios que brindan la oportunidad de explorar la utilidad de los productos RGB en situaciones de pronóstico reales y demuestran el valor de las composiciones multiespectrales en comparación con las imágenes de bandas individuales.
IDIOMAS Inglés
TEMAS Ambiente y sociedad, Meteorología convectiva, Meteorología satelital
TIEMPO DE ESTUDIO 0.75 - 1.00 h
FECHA DE PUBLICACIÓN 2 de julio de 2021
Objetivos
- Identificar varias situaciones y retos de pronóstico y otras aplicaciones a las cuales los productos RGB pueden agregar valor.
- Describir los productos RGB de uso más difundido en aplicaciones de pronóstico.
- Identificar el producto RGB más apropiado dado un problema o una situación de pronóstico.
- Usar el aspecto de valor agregado de un producto RGB para identificar las características en una imagen.
Comenzar la lección aquí.
COMET METED