GOES-16 RGB Training material: some case studies over South America
Ester Ito, Natália Rudorff, Diego Souza, Douglas Uba, Silvia Garcia, Daniel Villa, Renato Negri
CPTEC/ INPE
Tokyo, Japan 7-9 November 2017
GOES-16 RGB Training material: some case studies over South - - PowerPoint PPT Presentation
GOES-16 RGB Training material: some case studies over South America Ester Ito, Natlia Rudorff, Diego Souza, Douglas Uba, Silvia Garcia, Daniel Villa, Renato Negri CPTEC/ INPE Tokyo, Japan 7-9 November 2017 Outline Overview of
Ester Ito, Natália Rudorff, Diego Souza, Douglas Uba, Silvia Garcia, Daniel Villa, Renato Negri
CPTEC/ INPE
Tokyo, Japan 7-9 November 2017
Overview of the training material being
Examples of some case studies selected for the
Covers basics concepts related to
‘"Training Access and Use of JPSS and GOES-R Imagery for Environmental Applications" 28, May, 2017, Santos, SP, Face to face course at the Brazilian Symposium of Remote Sensing
"Training on GOES-16 for Operational Meteorological Services", 20 to 31/10/2017, internal, face to face for CPTEC's operational meteorologists
"Training on GOES-16 for Operational Meteorological Services", online for national and regional meteorological services - to be given by December 2017, (using MOODLE).
Extra:
Curso Iberoamericano de Meteorologia Satelital "Aplicaciones de imágenes y productos de satélites a la meteorología de latitudes medias", Santa Cruz de la Sierra, Bolívia, 25 de Setembro a 6 de Outubro, 2017.
The Centres of Excellence (CoE) for training in Satellite Meteorology
DSA/CPTEC/INPE uses the platform for
The developing RGB training course will be available in this platform.
Module 1: Introduction to GOES-R and the benefits of the next generation environmental satellite for weather monitoring and forecast
Details about the new generation geostationary meteorological satellites
GOES-16 plataform: focus on ABI and GLM sensors
Spectral, spatial and temporal resolution of ABI data
Examples of images and derived products from ABI
GLM sensor: benefits and potential aplications
References training material for GOES-16 and
Module 2: Module 2: Advanced Baseline Imager spectral channels and applications for
Material was translated to spanish
R: red (vermelho) G: green (verde) B: blue (azul)
red green blue
green red blue yellow m agenta cyan
First, the basics of color composition are discussed Also, some color blindness test are applied to the students
NIR 1.6 NIR 0.87 VIS 0.64
Recommended Range and Enhancement: Beam Channel Range Gamma Red ABI ch05 (NIR1.6) 0 …+100 % 1.0 Green ABI ch03 (VIS0.8) 0 ... +100 % 1.0 Blue ABI ch02 (VIS0.6) 0 ... +100 % 1.0 Eumetsat “recipe”
RGB Natural Color
Ito, Negri, Uba 2017
Ito, Negri, Uba 2017 Ito, Negri, Uba 2017 Ito, Negri, Uba 201710
The first RGB presented is the Natural Color, easiest to understand and discuss the color composition (previous slide).
BGR BGR BGR BGR BGR BGR
CIRA Vlab
RGB Natural Color
After comparison between Vis/IR isolated channels and the RGB, a discussion about targets spectral response
EUMETSAT Interpretation Guide
Aplicações típicas: ‐ Diferenciar nuvens de água e de gelo (fase de nuvem) ‐ primeira impressão dos sistemas de grande escala ‐ detecção de neve/gelo ‐ identificar cobertura de solo
Contribuição física de cada canal: NIR1.6 Espessura ótica, fase e tamanho da partícula – informação da gotícula de água, partícula grande e pequena de gelo VIS0.8 Espessura ótica, diferenças em vegetação – verde da vegetação VIS0.6 Espessura ótica, albedo – informação da espessura da nuvem
neve Nuvem alta espessa Nuvem baixa Nuvem baixa Nuvem baixa
vegetação solo Cirrus fino 12
Ito, Negri, Uba 2017
One strong cold airmass reaching Manaus-AM One cyclogenesis One cold front One fog One heavy snow over Argentina Two recent severe weather events (TO DO)
15
Case #1: 18/07/2017 Strong polar cold airmass over South America
This cold airmass had reach Manaus-AM, located in the Amazon Rain forest
Interpretando as contribuições…. Cor Canal/Dif.canais Pequena contribuição Grande contribuição Red WV6.2 – WV7.3 Úmido em níveis superiores Seco em níveis superiores GreenIR9.7 – IR10.3 Baixa tropopausa e alto ozônio Alta tropopausa e baixo ozônio Blue WV6.2 Seco em níveis superiores ou Úmido em níveis superiores ou alta TB (quente) baixa TB (frio)
Ito, Negri, Uba 2017 Massa de ar quente menos úmida
Massa de ar quente Nuvem alta espessa Massa de ar polar Corrente de jato/ Massa de ar seco/ Nível superior Elevada VP Nuvem baixa Nuvem média
EUMETSAT Interpretation Guide
Case #1: 18/07/2017 Strong cold airmass
Evento 26/04/2017 Ciclogênese na América do Sul
Ito, Negri, Uba 2017
18
RGB Airmass
800hPa 300hPa 800hPa 500hPa 700hPa 700hPa 500hPa
Downdraft jet/ dry airmass/ high/med levels Cold conveyor belt Warm conveyor belt
Ito, Negri, Uba 2017
19
RGB Airmass
GFS 2017‐04‐26 12:00UTC Wind + UR 500hPa
earth.nullschool.net
20
Massa de ar quente menos úmida Massa de ar quente Nuvem alta espessa Massa de ar polar Corrente de jato/ Massa de ar seco/ Nível superior Elevada VP Nuvem baixa Efeito de limbo/borda Nuvem média Nuvem alta fina
Ito, Negri, Uba 2017
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EUMETSAT Interpretation Guide
RGB Airmass
22
Divisão de Satélites e Sistemas Ambientais
Evento 03/08/2017 Sistema frontal
Massa de ar quente menos úmida Massa de ar quente Nuvem alta espessa Massa de ar frio Corrente de jato/ Massa de ar seco/ Nível superior Nuvem baixa Efeito de limbo/borda Nuvem média
Ito, Negri, Uba 2017
23
EUMETSAT Interpretation Guide
RGB Airmass Nuvem baixa Nuvem média
Ito, Negri, Uba 2017
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RGB Airmass
Ito, Negri, Uba 2017
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RGB Airmass
Massa de ar quente menos úmida Massa de ar quente Nuvem alta espessa Massa de ar frio Corrente de jato/ Massa de ar seco/ Nível superior Nuvem baixa Efeito de limbo/borda Nuvem média
Ito, Negri, Uba 2017
EUMETSAT Interpretation Guide
RGB Airmass
4 4 9 8 19 9 15 13 ,’, 22 22 14 14 , , 16 15 10 17 12 10 21 15 18 8 18 19 18 .. 21 16 16 10 15 14 .. 15
. . .
14 13 13 22
Ito, Negri, Uba 2017
RGB Airmass
800hPa 300hPa 800hPa 500hPa 700hPa 700hPa 500hPa
Warm conveyor belt Cold conveyor belt Downdraft jet stream/ dry airmass/ high‐med levels
Ito, Negri, Uba 2017
RGB Airmass
GFS 2017‐08‐03 12:00UTC Wind + UR 700hPa
earth.nullschool.net
29
30
Divisão de Satélites e Sistemas Ambientais
Ito, Negri, Uba 2017
RGB Airmass
WV 6.9 m
Ito, Negri, Uba 2017
WV 6.9 m
31
Ito, Negri, Uba 2017
32
Ito, Negri, Uba 2017
33
Ito, Negri, Uba 2017
34
Ito, Negri, Uba 2017
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Ito, Negri, Uba 2017
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Ito, Negri, Uba 2017
RGB Airmass
WV 6.9 m WV 6.9 m
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RGB Night Microphysics Fog/Stratus (case 20170529)
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Ito, Negri, Uba 2017
RGB Night Microphysics
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RGB Night Microphysics – Fog/Stratus
Recommended Range and Enhancement: Beam Channel Range Gamma Red IR 12.3 – IR 11.2 [-6 , 2] K 1.0 GreenIR 11.2 – IR 3.9 [-2 , 5] K 1.0 Blue IR 11.2 [243 , 293] K1.0 Eumetsat “recipe”
Ito, Negri, Uba 2017
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Evento 18/06/2017 Nevasca na Patagônia
30/sep/2017 25/oct/2017
ester.ito@ine.br natalia.rudorff@inpe.br diego.souza@cptec.inpe.br silvia.castro@inpe.br douglas.uba@inpe.br daniel.vila@inpe.br renato.galante@inpe.br
Acknowledgements: WMO for funding the CPTEC/INPE participation in this workshop