Ejercicio 1: Vista del huracán Katrina desde las nubes hasta el océano, continuación
b) Olas del océano: ASAR
Los radares (sistemas de detección y medición de distancias por radio) son sensores activos que generan su propia fuente de energía electromagnética. Utilizan una antena para emitir radiaciones de onda mediante una serie de impulsos. Cuando la energía alcanza su objetivo, parte de la energía se refleja y vuelve hacia el sensor. Esta radiación de microondas de retorno (retrodispersión) se detecta, se mide y se cronometra. El tiempo que tarda la energía en llegar hasta el objetivo y volver al sensor determina la distancia a la que se encuentra. Si se registra la distancia y la magnitud de la energía reflejada desde todos los objetos a medida que pasa el sistema, es posible generar una imagen bidimensional de la superficie.
Y dado que el radar emite su propia energía, las imágenes pueden captarse de día o de noche. La energía de las microondas también puede penetrar a través de las nubes y la mayor parte de la lluvia, lo que convierte al radar en un sensor apto para cualquier situación atmosférica y capaz de atravesar las nubes del huracán Katrina.
Abre la imagen del huracán generada por ASAR. Examina primero su histograma y trata de entender por qué LEOWorks no puede mostrar la imagen correctamente.
Proyección de la imagen del radar en una imagen de 8 bits en LEOWorks
Dado que la radiación reflejada se mide con gran precisión, los valores de los píxeles cubren un intervalo de valores mucho más amplio que los píxeles de las imágenes de 8 bits. Las imágenes de 8 bits almacenan valores en un intervalo de 0 a 255. La precisión de ASAR requiere un intervalo más amplio. Para poder proporcionar mayor cantidad de valores, los píxeles de las imágenes de ASAR se almacenan en formato de 32 bits (float32) en lugar de 8 bits. El intervalo de valores de píxeles que puede mostrar el visor de LEOWorks es de 0-255 (8 bits) y, por tanto, no puede mostrar imágenes de 32 bits con exactitud en la pantalla del ordenador.
Tu siguiente tarea consiste en proyectar esta imagen del radar a una escala de 8 bits aplicando la función de estiramiento interactivo (“stretching”).
Observa ahora la imagen del radar.
1. Compara la imagen con la de un mapa de un atlas. ¿Puedes localizar la línea de costa en la parte superior de la imagen?
2. Describe cómo se ven los diferentes elementos del Katrina en la imagen del radar.
3. Utiliza la herramienta “Measure” para medir la distancia existente desde el ojo del Katrina hasta la costa. ¿Qué longitud tiene el diámetro del ojo?
A diferencia de la imagen de MERIS, no verás las nubes porque, como hemos dicho, la radiación de microondas utilizada por el radar puede atravesarlas.
Es el momento de examinar la superficie del mar que se encuentra bajo el huracán.
De nuevo, trata de extraer conclusiones a partir de la dirección del océano en rotación y la dirección de la espiral del huracán.
Dado que las imágenes de radar (como las captadas por ASAR) se crean de forma muy distinta a las imágenes ópticas (como las obtenidas por MERIS), también tienen que interpretarse de forma distinta.
En lugar de medir la intensidad de la radiación reflejada y emitida dentro de una banda del espectro, se mide la parte reflejada del impulso emitido por el sensor activo. Los valores altos, es decir, los píxeles más claros, indican una retrodispersión comparativamente grande y viceversa.
4. ¿Qué indica la claridad del océano en la imagen del radar sobre el estado de las aguas en la superficie?
La siguiente imagen puede ayudarte a responder a esta pregunta.
Relationship between greyscale of radar images and backscattering of different targets
Como seguramente has deducido de la pregunta anterior, las zonas con aguas agitadas aparecen más claras en la imagen del radar, mientras que las superficies en calma se muestran oscuras.
Vuelve a examinar los valores de la escala de grises del ojo del huracán y los bordes del ojo teniendo en cuenta esta información.
5. ¿Puedes deducir alguna información sobre la velocidad del viento en el ojo del Katrina?
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