A emissividade da superfície terrestre (EST) é uma propriedade importante na caracterização de alvos através do Sensoriamento Remoto (SR). A estimativa da EST envolve a aplicação de uma função indeterminada de várias variáveis em dados de radiância contaminados por uma atmosfera de complexa modelagem. Dunas, em geral, são compostas por quartzo, cujo comportamento emissivo é bem caracterizado com sensores que operam entre 8–12μm. Neste trabalho foram avaliados 4 métodos de recuperação de temperatura-emissividade a partir de dados de radiância corrigida dos efeitos atmosféricos. Os quatro métodos foram aplicados em dados do subsistema do infravermelho termal (TIR) do sensor ASTER e são: Método da Emissividade Normalizada (MEN), Método da Banda de Referência (MBR), Separação de Emissividade e Temperatura (TES) e Resíduos Alpha (α-Residual). Foram geradas imagens de emissividade, cujas amostras puras (controle) de quartzo foram comparadas com uma curva homóloga da biblioteca espectral do Laboratório de Sensoriamento Remoto do Centro Estadual de Pesquisas em Sensoriamento Remoto e Meteorologia da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS). Neste trabalho, os métodos foram comparados pelas diferenças na emissividade média, temperatura média de uma imagem ASTER e geometria da curva através de seus valores alphas. Obteve-se como resultado que o método TES apresentou uma emissividade média absoluta maior em relação ao MEN e MBR. A temperatura média para métodos MEN e MBR foi de 35,18ºC, TES de 30,10ºC e o α-Residual não gerou um valor de temperatura, pois não considera esta variável na estimativa do espectro alpha. A geometria da curva do método TES foi a mais próxima da curva espectral de referência. Os métodos comparados neste trabalho não obtiveram um desempenho quantitativo dentro dos limiares certos, é dizer no intervalo de emissividade de um quartzo a 29ºC. Os métodos neste trabalho tiveram uma tendência a superestimar os valores de temperatura e consequentemente os valores de emissividade, devido a uma correção atmosférica inexata em condições de alta umidade, suposições iniciais (emissividade) com grande erro, heterogeneidade do alvo. Em contrapartida se obteve bom desempenho na individualização dos campos de dunas preservando a forma da curva espectral (geometria) do quartzo. / The land surface emissivity (LSE) is an important property in the characterization of targets through Remote Sensing (RS). The estimation of LSE involves the application of an indeterminate function of several variables in radiance data contaminated by an atmosphere of complex modeling. In general, sand dunes are composed of quartz, whose spectral behavior is well characterized with sensors operating between 8-12μm. In this work, four methods of temperature-emissivity recovery were evaluated from atmospheric effects corrected radiance data. The four methods were applied to data from the thermal infrared (TIR) subsystem of the ASTER sensor, and they are: Normalization Emissivity Method (NEM), Reference Channel Method (RCM), Temperature Emissivity Separation (TES) and Alpha Residuals Method (α- Residual). Emissivity images were generated, whose pure quartz samples (control) were compared to a homologous curve of the spectral library of the Remote Sensing Laboratory of the State Center for Remote Sensing and Meteorology Research at the Federal University of Rio Grande do Sul (UFRGS). In this study, the methods were compared by differences in mean emissivity, mean temperature of ASTER image and curve geometry through their alpha values. As a result, the TES method presented a higher mean absolute emissivity, in relation to NEM and RCM. The mean temperature for NEM and RCM methods was 35.18 °C, TES was 30.10 °C and α-Residuals did not generate a temperature value, since it does not consider this variable in the estimation of the alpha spectrum. The geometry of the TES method curve was the closest to the reference spectral curve. The methods compared in this work did not obtain a quantitative performance within the certain thresholds, in the emissivity range of a quartz at 29 °C. The methods tend to overestimate the temperature values and consequently the emissivity values due to an inaccurate atmospheric correction under conditions of high humidity, initial assumptions (emissivity) with great error, heterogeneity of the target. In contrast, a good performance was obtained in the individualization of the dune fields, preserving the shape of the spectral curve (geometry) of the quartz.

A emissividade da superfície terrestre (EST) é uma propriedade importante na caracterização de alvos através do Sensoriamento Remoto (SR). A estimativa da EST envolve a aplicação de uma função indeterminada de várias variáveis em dados de radiância contaminados por uma atmosfera de complexa modelagem. Dunas, em geral, são compostas por quartzo, cujo comportamento emissivo é bem caracterizado com sensores que operam entre 8–12μm. Neste trabalho foram avaliados 4 métodos de recuperação de temperatura-emissividade a partir de dados de radiância corrigida dos efeitos atmosféricos. Os quatro métodos foram aplicados em dados do subsistema do infravermelho termal (TIR) do sensor ASTER e são: Método da Emissividade Normalizada (MEN), Método da Banda de Referência (MBR), Separação de Emissividade e Temperatura (TES) e Resíduos Alpha (α-Residual). Foram geradas imagens de emissividade, cujas amostras puras (controle) de quartzo foram comparadas com uma curva homóloga da biblioteca espectral do Laboratório de Sensoriamento Remoto do Centro Estadual de Pesquisas em Sensoriamento Remoto e Meteorologia da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS). Neste trabalho, os métodos foram comparados pelas diferenças na emissividade média, temperatura média de uma imagem ASTER e geometria da curva através de seus valores alphas. Obteve-se como resultado que o método TES apresentou uma emissividade média absoluta maior em relação ao MEN e MBR. A temperatura média para métodos MEN e MBR foi de 35,18ºC, TES de 30,10ºC e o α-Residual não gerou um valor de temperatura, pois não considera esta variável na estimativa do espectro alpha. A geometria da curva do método TES foi a mais próxima da curva espectral de referência. Os métodos comparados neste trabalho não obtiveram um desempenho quantitativo dentro dos limiares certos, é dizer no intervalo de emissividade de um quartzo a 29ºC. Os métodos neste trabalho tiveram uma tendência a superestimar os valores de temperatura e consequentemente os valores de emissividade, devido a uma correção atmosférica inexata em condições de alta umidade, suposições iniciais (emissividade) com grande erro, heterogeneidade do alvo. Em contrapartida se obteve bom desempenho na individualização dos campos de dunas preservando a forma da curva espectral (geometria) do quartzo. / The land surface emissivity (LSE) is an important property in the characterization of targets through Remote Sensing (RS). The estimation of LSE involves the application of an indeterminate function of several variables in radiance data contaminated by an atmosphere of complex modeling. In general, sand dunes are composed of quartz, whose spectral behavior is well characterized with sensors operating between 8-12μm. In this work, four methods of temperature-emissivity recovery were evaluated from atmospheric effects corrected radiance data. The four methods were applied to data from the thermal infrared (TIR) subsystem of the ASTER sensor, and they are: Normalization Emissivity Method (NEM), Reference Channel Method (RCM), Temperature Emissivity Separation (TES) and Alpha Residuals Method (α- Residual). Emissivity images were generated, whose pure quartz samples (control) were compared to a homologous curve of the spectral library of the Remote Sensing Laboratory of the State Center for Remote Sensing and Meteorology Research at the Federal University of Rio Grande do Sul (UFRGS). In this study, the methods were compared by differences in mean emissivity, mean temperature of ASTER image and curve geometry through their alpha values. As a result, the TES method presented a higher mean absolute emissivity, in relation to NEM and RCM. The mean temperature for NEM and RCM methods was 35.18 °C, TES was 30.10 °C and α-Residuals did not generate a temperature value, since it does not consider this variable in the estimation of the alpha spectrum. The geometry of the TES method curve was the closest to the reference spectral curve. The methods compared in this work did not obtain a quantitative performance within the certain thresholds, in the emissivity range of a quartz at 29 °C. The methods tend to overestimate the temperature values and consequently the emissivity values due to an inaccurate atmospheric correction under conditions of high humidity, initial assumptions (emissivity) with great error, heterogeneity of the target. In contrast, a good performance was obtained in the individualization of the dune fields, preserving the shape of the spectral curve (geometry) of the quartz.

Orientador: Rosana Maria Caram / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Civil, Arquitetura e Urbanismo / Made available in DSpace on 2018-08-19T03:21:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Roriz_VictorFigueiredo_D.pdf: 10020580 bytes, checksum: b85781c508b837b2a89be30231390421 (MD5) Previous issue date: 2011 / Resumo: Saliências e reentrâncias existentes nas superfícies típicas das edificações, tanto na escala da rugosidade quanto das ondulações (de uma telha, por exemplo), constituem obstáculos que podem diferenciar o comportamento das mesmas em relação aos fluxos por radiação, se comparadas a superfícies perfeitamente lisas e planas. Absortividades e emissividades são propriedades dos materiais, enquanto absortâncias e emitâncias são características das superfícies, sendo influenciadas não apenas pelo material de que são constituídas, mas também por sua geometria. Esta pesquisa objetivou verificar tais influências, por meio de desenvolvimentos teóricos, e por procedimentos experimentais. Foi desenvolvido um modelo teórico de cálculo para o chamado "efeito cavidade", que permite estimar as absortâncias e emitâncias efetivas de uma superfície. As estimativas resultantes foram comparadas às obtidas em procedimentos clássicos para cálculo deste mesmo efeito. Foram realizados ensaios de campo, a céu aberto e sob condições climáticas reais, possibilitando uma análise do fenômeno na presença de outros fluxos de calor e sob a influência das diversas variáveis do clima. Para complementar os dados, experimentos foram realizados sob condições controladas, possibilitando aferir o modelo teórico. A fim de quantificar as implicações dos efeitos acima mencionados, simulações foram feitas no software EnergyPlus, considerando uma edificação de geometria simples, submetida ao clima da cidade de Brasília, com diferentes propriedades radiantes para as telhas. Adotando-se absortâncias e emitâncias efetivas, as simulações revelaram diferenças acima de 2.5oC nas temperaturas internas do ar, em relação às obtidas supondo-se que a cobertura fosse lisa e plana. No caso de uso de condicionadores de ar, esta diferença pode provocar uma variação de até 30% nas estimativas de consumo de energia elétrica. A pesquisa demonstrou que, para as superfícies normalmente encontradas nas edificações, o modelo proposto é adequado e pode contribuir para o aperfeiçoamento dos estudos de comportamento térmico e energético dos edifícios / Abstract: On surfaces perfectly flat and smooth, there are no obstacles to the radiant flow. However, typical surfaces of buildings have bumps and hollows that can significantly change the behaviour of them. The absorptivity and emissivity are properties of materials, while the emittance and absorptance are surface characteristics, being influenced not only by the material they are made, but also by its geometry and surface feature. This research aimed to verify such influences by means of theoretical and experimental procedures. A theoretical model for calculating the so-called "cavity effect" was developed, which allows to estimate the effective absorptance and Emittance of a surface. The resulting estimates were compared with those obtained in classical procedures for calculating the same effect. Field tests were conducted under actual weather conditions, allowing an analysis of the phenomenon in the presence of other heat fluxes and under the influence of different climate variables. To complement the data, experiments were performed under controlled conditions, allowing to test the theoretical model. In order to quantify the implications of the effects mentioned above, simulations were made with the software EnergyPlus considering a simple geometry building, submitted to the climate of the city of Brasilia, with different radiant properties of the roofs Adopting effective absorptances and emittance, simulation results show differences of up to 2.5 ° C in the internal air temperature, compared to those obtained ignoring the influences that the ripples of the tiles have on radiant flows. Considering the use of air conditioners, this could represent up to 30% variation in the energy consumption estimative. Research has shown that for surfaces typically found in buildings, the proposed model is adequate and may contribute to the improvement of thermal and behavioral studies of buildings / Doutorado / Arquitetura e Construção / Doutor em Engenharia Civil

A textura e o conteúdo do carbono orgânico (CO) influenciam na resposta espectral dos solos. O estudo desses atributos é de grande importância para a preservação e o manejo adequado da terra na busca de uma agricultura sustentável. O uso de sensores de laboratório e satélites tem se mostrado como uma ferramenta no auxílio para o estudo destes, porém a análise dos atributos do solo com esses sensores tem focado principalmente nas regiões do espectro eletromagnético do visível (Vis), infravermelho próximo (NIR) e infravermelho de ondas curtas (SWIR), com poucos estudos no infravermelho médio (MIR). O objetivo deste trabalho foi identificar o padrão espectral do solo com diferentes granulometrias (areia e argila) e teores de CO utilizando sensores de laboratório e satélite na região do MIR, especificamente na faixa do infravermelho termal (TIR). O estudo teve uma avaliação qualitativa e quantitativa da argila, CO e das frações de areia (fina e grossa). A área de estudo está localizada na região de Piracicaba, São Paulo, Brasil. Foram coletadas 150 amostras de solo a uma profundidade de 0-20 cm. A textura do solo foi determinada pelo método da pipeta e a porcentagem de CO via combustão seca. Dados espectrais em refletância e emissividade (ε) foram adquiridos com o sensor Fourier Transform Infrared (FT-IR) Alpha (Bruker optics Corporation). Uma imagem \"ASTER_05\" foi adquirida em 15 de julho de 2017 em valores de ε. As amostras foram separadas por classes texturais e o comportamento espectral no TIR foi descrito. Os dados obtidos pelo sensor de laboratório foram reamostrados para as bandas do sensor de satélite. O comportamento entre os espectros de ambos sensores foi semelhante e teve correlação significativa com os atributos estudados, principalmente para areia. Para os modelos de regressão por mínimos quadrados parciais (PLSR), foram utilizadas seis estratégias (MIR, MIR_ASTER, ASTER, Termal, Termal IDC e MIR IDC) que consistiram no uso de todas as bandas de sensores, ou pela seleção das mesmas que apresentaram as correlações mais significativas com cada um dos atributos. Os modelos apresentaram um bom desempenho na predição de todos os atributos usando o MIR inteiro. No TIR, o modelo para areia total e para as frações fina e grossa foi bom. No caso dos modelos criados com os dados do sensor ASTER, não foram tão promissores quanto os de laboratório. O uso de bandas específicas ajudou a estimar alguns atributos no MIR e no TIR, aumentando o desempenho preditivo melhorando a validação dos modelos. Portanto, a discriminação dos atributos do solo com sensores de satélite pode ser melhorada com a identificação de bandas específicas, como observado nos resultados com sensores de laboratório. / Soil texture and organic carbon (OC) content influence its spectral response. The study of these attributes is relevant for the preservation and proper management of land in pursuit of a sustainable agriculture. Laboratory and satellite sensors have been applied as a useful tool for studying soil attributes, but their analysis with these sensors has mainly focused on the visible (Vis), near infrared (NIR) and shortwave infrared (SWIR) regions of the electromagnetic spectrum, with few studies in the Medium Infrared (MIR). The objective of this study was to identify the spectral pattern of soils with different granulometry (sand and clay) and OC content using laboratory and satellite sensors in the MIR region, specifically in the Thermal Infrared (TIR) range. This study had qualitative and quantitative analyses of clay, OC and sand fractions (fine and coarse). The study area is located in the region of Piracicaba, São Paulo, Brazil. 150 soil samples were collected at a depth of 0-20 cm. Soil texture was determined by the pipette method and the percentage of OC via dry combustion. Reflectance and emissivity (ε) spectral data were obtained with the Fourier Transform Infrared (FT-IR) Alpha sensor (Bruker Optics Corporation). An image \"ASTER_05\" from July 15, 2017 was acquired with values of ε. Samples were separated by textural classes and the spectral behavior in the TIR region was described. The data obtained by the laboratory sensor were resampled to the satellite sensor bands. The behavior between spectra of both sensors was similar and had significant correlation with the studied attributes, mainly sand. For the partial least squares regression (PLSR) models, six strategies were used (MIR, MIR_ASTER, ASTER, Thermal, Thermal IDC and MIR IDC), which consisted in the use of all sensors bands, or by the selection of bands that presented the most significant correlations with each one of the attributes. Models presented a good performance in the prediction of all attributes using the whole MIR. In the TIR, models for total sand content and for fine and coarse fractions were good. In the case of models created with ASTER sensor data, they were not as promising as those with laboratory data. The use of specific bands was useful in estimating some attributes in the MIR and TIR, improving the predictive performance and validation of models. Therefore, the discrimination of soil attributes with satellite sensors can be improved with the identification of specific bands, as observed in the results with laboratory sensors.