TanSat: nuevo satélite para investigar el CO2 atmosférico
China lanza TanSat para estudiar los procesos atmosféricos de dióxido de carbono
El dióxido de carbono (CO2) es uno de los principales gases de efecto invernadero, y causa gran preocupación debido al rápido aumento de sus concentraciones atmosféricas.
China lanzó su primer minisatélite dedicado a la detección y monitoreo de dióxido de carbono a las 15:22 UTC del 22 de diciembre de 2016.
El satélite chino de observación del dióxido de carbono (TANSAT) fue diseñado para centrarse en la observación global del CO2. Para recuperar el dióxido de carbono de las observaciones de TANSAT, la detección de nubes es un paso esencial del preprocesamiento.
El proyecto TANSAT es uno de los programas nacionales de investigación y desarrollo de alta tecnología financiados por el Ministerio de Ciencia y Tecnología de la República Popular de China y la Academia China de Ciencias.
Durante el estudio previo al lanzamiento de TANSAT, un equipo del Departamento de Ciencias Atmosféricas y Oceánicas de la Facultad de Física de la Universidad de Pekín propuso un esquema de detección de nubes para la imagen de polarización de nubes y aerosoles: Cloud and Aerosol Polarization Imager (CAPI)
Su trabajo se basa en los datos de radiancia del radiómetro visible e infrarrojo (VIRR) a bordo del satélite meteorológico chino FengYun-3A en órbita polar (FY-3A), que utiliza cuatro bandas de onda similares a la de CAPI y puede servir como un proxy para su mediciones.
El esquema de detección de nubes para TANSAT / CAPI, basado en algoritmos previos de detección de nubes, define un método para reagrupar las pruebas de umbral individuales en una base píxel por píxel de acuerdo con el nivel de confianza.
El esquema se ha aplicado a una serie de escenas de FY3A / VIRR sobre cuatro áreas de blanco (desierto, nieve, océano, bosque) en China para todas las estaciones. Las comparaciones con el producto de detección de nubes de MODIS sugieren que el esquema propuesto hereda las ventajas de los esquemas descritos en publicaciones anteriores y muestra mejores resultados de detección de nubes.
Se ha demostrado que este esquema es más eficiente para sensores con pocos canales o frecuencias disponibles para el cribado de nubes.
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