Análise Oceanográfica usando Dados de Trajetória no ArcGIS Pro

Keith-VanGraafeiland

Diversas formas de dados de sensoriamento remoto são coletadas para ajudar a entender nosso planeta. Imagens de satélite, que capturam a reflectância da superfície da Terra, são um recurso familiar dentro da comunidade GIS e servem como uma fonte vital de dados para análise e visualização GIS. Dados de altimetria são uma adição relativamente nova ao mundo do GIS e ArcGIS Pro. Dados de altimetria são coletados via sensores de satélite que registram a elevação de características da superfície, como altura do dossel, altura da superfície do mar e espessura do gelo.  Esses novos dados e capacidades apresentam uma oportunidade para análises e entendimentos aprimorados. Graças ao compromisso da NASA com iniciativas de ciência aberta—caracterizadas por transparência, acessibilidade, inclusividade e reprodutibilidade—esses dados de altimetria estão livremente e prontamente acessíveis a todos os pesquisadores.<\/P>

O ArcGIS tem como objetivo ser um sistema abrangente capaz de lidar com várias formas de dados de sensoriamento remoto, incluindo o processamento e análise de dados de sensores de altimetria.   Neste <\/SPAN>exemplo<\/A>, dados de altimetria CryoSat-2 são usados para análise no ArcGIS Pro para quantificar a quantidade de mudança\/perda na camada de gelo da Groenlândia ao longo do tempo.  Este é um ótimo exemplo de como os dados de altimetria podem ajudar a apoiar análises em terra.  Dados de altimetria também têm aplicações eficazes no ambiente oceânico. Os exemplos seguintes demonstram como isso pode ser alcançado.<\/P>

O oceano é vasto e dinâmico. Atualmente, o número de instrumentos coletando observações oceanográficas físicas in-situ quase em tempo real torna difícil medir mudanças no oceano aberto com alta precisão. Altímetros por satélite fornecem uma medição global e precisa da topografia da superfície do oceano. Esses instrumentos operam transmitindo pulsos de radar para a superfície do oceano, determinando a altura do sensor acima da superfície medindo o tempo que o pulso de radar leva para retornar. A altura da superfície do mar é então calculada como a diferença entre a altura do sensor e a altura do sensor acima da superfície.  Esses insights valiosos permitem monitorar mudanças na altura da superfície do mar, circulação oceânica e previsão do tempo para ciclones tropicais, entre outros usos.<\/P>

O ArcGIS Pro oferece suporte para vários sensores de altimetria, incluindo <\/SPAN>

Sentinel 3 SRAL<\/A>, <\/SPAN>Sentinel 6<\/A>, <\/SPAN>Jason 2 and Jason 3<\/A>, sendo os dois últimos adicionados recentemente na versão 3.2 do ArcGIS Pro.<\/P>

O conjunto de dados de trajetória<\/H1>Sensores de altimetria coletam dados pontuais ao longo das rotas de voo, que chamamos de dados de trajetória. O ArcGIS usa um conjunto de dados de trajetória para gerenciar efetivamente esse tipo de dado. Isso é semelhante ao modelo mosaic dataset, que organiza uma coleção de imagens, o <\/SPAN>conjunto de dados de trajetória<\/A> <\/SPAN>tem um propósito similar, mas gerenciando uma compilação de arquivos de trajetória contendo medições pontuais. A subcamada pontual do conjunto de dados de trajetória pode ser utilizada como uma camada feature class durante o processamento e análise. Você pode gerar um conjunto de dados de trajetória a partir de uma pasta contendo arquivos de trajetória usando duas ferramentas geoprocessamento:<\/P>A ferramenta <\/SPAN>Create Trajectory Dataset<\/A> <\/SPAN>cria um conjunto de dados de trajetória em uma geodatabase File<\/LI>A ferramenta <\/SPAN>Add Data to Trajectory Dataset<\/A> <\/SPAN>é usada para carregar os arquivos/dados da trajetória no conjunto de dados da trajetória. Existem diferentes opções ao importar os dados da trajetória que permitem aos usuários especificar os tipos dos sensores e as variáveis associadas a serem carregadas.<\/LI><\/UL>

Modelar a topografia da superfície do mar usando a variável SSH<\/H1>Neste exemplo, dados altimétricos do Sentinel-3 são usados para mapear a Altura da Superfície do Mar (SSH).  O Sentinel 3 possui uma configuração com dois satélites que oferece cobertura com um período rápido de revisita comparado a outros sensores altimétricos.  Os dados altimétricos do Sentinel 3 podem ser acessados pelo <\/SPAN>EUMETSAT Data Service<\/A>.<\/P>

Usando uma semana dos dados altimétricos nível-2 foi criado um conjunto de dados de trajetória.  O conjunto contém uma variável SSH que é calculada dinamicamente a partir das variáveis "nível médio da superfície do mar" e "anomalia da altura da superfície do mar".  A variável SSH é computada quando 00Add Data to Trajectory Dataset00 é usada para carregar os dados altimétricos no conjunto e o tipo Sentinel 3 SRAL é selecionado. Abaixo está o conjunto criado com os dados Sentinel 3 SRAL entre 01/02/2022 e 08/01/2022. Contém 394 trajetórias (linhas verdes) que referenciam 817.204 pontos observacionais.<\/P>

<\span><\span><\p>Em seguida, usando a ferramenta

Interpolate From Spatiotemporal Points foi produzido um raster SSH.  Para melhorar a visualização, foi usada a opção triangulação para interpolação dos dados.<\span>Ferramenta Geoprocessamento  Uma máscara terrestre também é usada para limpar os pixels em terra. O raster SSH resultante foi então utilizado como fonte elevacional em 3D, funcionando também como camada raster sobreposta à superfície elevacional. Isso fornece uma representação clara dos picos e vales presentes durante este período na topografia oceânica.<\p>  Analisando as mudanças na altura da superfície do mar<\h1>Neste exemplo, os dados dos sensores Jason 2 e Jason 3 são usados para mostrar mudanças na SSH. A combinação dos sensores Jason 2 e 3 oferece cobertura temporal contínua desde 2008 até o presente (Jason 2 – 2008 a 2016 e Jason 3 2016 até o presente). O acesso aos dados dos Jason 3 e Jason 2 está disponível em várias fontes; neste caso, o site  NOAA NCEI ftp foi acessado devido à facilidade para download em lote.<\p>Para realizar uma análise da altura da superfície do mar durante um período prolongado, utilizamos duas variáveis: SSH (Altura da Superfície do Mar) e SSHA (Anomalia da Altura da Superfície do Mar).  Dois conjuntos independentes foram criados para os dados Jason 2 e Jason 3 respectivamente, cada um contendo as variáveis SSH e SSHA.  As feições foram então exportadas para classes individuais usando a ferramenta Copy Feature, mantendo-as como duas classes separadas para análises subsequentes.<\p>Calcular a média mensal SSHA<\h2>Nesses passos usamos os dados SSHA das classes Jason 2 e Jason 3 para criar rasters multidimensionais independentes (séries temporais).  Para isso, usaremos novamente a ferramenta Interpolate From Spatiotemporal Points – desta vez usando a opção IDW para calcular uma variável mensal SSHA para cada conjunto independentemente.  Em seguida, mesclamos as saídas dos Jason 2 e Jason 3 usando a ferramenta Merge Multidimensional Raster.  O resultado animado abaixo é uma compilação mensal das séries temporais tanto dos Jason 2 quanto dos Jason 3 abrangendo o período entre 2008 até 2022.<\p> alt="anomaly_animate2.gif" \/><\/span><\/P> <\/P>Mudança global média da altura da superfície do mar<\/H2>Neste exemplo, o objetivo é calcular a altura média global da superfície do mar utilizando os pontos de dados de altimetria usando as classes de feição Jason 2 e Jason 3 criadas na etapa anterior. Mais uma vez, a ferramenta 1nterpolar a partir de Pontos Espaçotemporais7 e9 usada, desta vez selecionando o me9todo de interpolae7e3o 1Me9dia7 para calcular as me9dias mensais para cada classe de feie7e3o independentemente. A ope7e3o Me9dia calcula a me9dia usando os pontos de observae7e3o dentro do tamanho do pixel designado e intervalo de tempo, evitando extrapolae7e3o de pixels em a1reas sem dados e remove a introdue7e3o de erros.  Abaixo este1 um exemplo da me9dia mensal interpolada do Jason criada. A a1rea de dados ve1lida este1 entre -180 e 180 e -60 e 60 (distorcida nas regif5es polares).<\/P><\/span><\/P> Ao analisar os dados raster de 2016 do Jason 2 e Jason 3 (a sobreposie7e3o de um ano mantida para propf3sitos de calibrae7e3o dos dados), observamos uma discrepe2ncia de 0,7 metros. Consequentemente, aplicamos um fator de corree7e3o de 0,7 metros aos dados do Jason 2 antes de mescle1-los com o conjunto de dados do Jason 3.<\/P>Em seguida, as me9dias globais para SSH mensal e anual foram calculadas usando a ferramenta 1 Estatísticas Zonais como Tabela<\/A>; os resultados sao representados como grficos abaixo.  Isso fornece a capacidade de examinar variaveis sazonais e anuais, mudancas e tendncias na SSH global.<\/P>

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Monitoramento da altura significativa das ondas<\/H1>Vários desses sensores de altimetria oferecem medições quase em tempo real da altura da superfície do mar, altura significativa das ondas e velocidade do vento, facilitando a oceanografia operacional e o monitoramento climático. A nova <\/SPAN>gráfico de perfil de trajetória<\/A> <\/SPAN>fornece uma ferramenta valiosa para visualizar rapidamente dados quase em tempo real. O seguinte mostra uma comparaçn da altura significativa das ondas do Sentinel 6 ao longo de dois dias consecutivos em duas trajetórias distintas.<\/P><\/span><\/P> <\/P>Estes exemplos destinam-se a ajudar a fornecer insights sobre como essas ferramentas de trajetória no ArcGIS Pro podem ser usadas para análise oceanográfica.  Sinta-se à vontade para entrar em contato com os autores do blog se tiver dúvidas, comentários ou feedback.<\/SPAN><\/P>Link para o Blog ArcGIS: https:\/\/www.esri.com\/arcgis-blog\/products\/arcgis-pro\/analytics\/oceanographic-analysis-using-trajectory-data\/<\/A> <\/P>