Evaluación de métodos estereoscópicos para la estimación de la altura de las nubes a partir de imágenes de cámaras de cielo

Abstract

En este trabajo se evalúa la fiabilidad de las estimaciones de la altura de la base de las nubes (ABN) mediante una técnica estereoscópica. Esta técnica se basa en el empleo de un algoritmo que compara dos imágenes del cielo tomada de forma simultánea por dos cámaras de nubes. La fiabilidad de las estimaciones es evaluada mediante una ceilómetro, instrumento que, basándose en la técnica LIDAR, es capaz de medir con muchísima precisión la ABN. La ABN es un parámetro fundamental en los modelos de predicción de radiación a corto plazo, que se utilizan para la gestión de las plantas solares. La evaluación se lleva a cabo con un set de imágenes que cubren todos los tipos de nubes posibles. Los resultados muestran que la técnica es capaz de evaluar de forma fiable las estimaciones de las nubes tipo cumuliforme, con errores cuadráticos medios relativos del orden del 10%. Sin embargo, para las nubes estratiformes, el error es superior al 30%. Se discute el origen de estas diferencias a la luz de las características de las nubes. Here an evaluation of the reliability of cloud base height (CBH) estimates derived from a stereoscopic method is evaluated. This technique relies on the comparison of two sky images taken by sky cameras. Ceilometer measurement is used as ground through. The CBH is a key parameter in solar radiation nowcasting models. Evaluation is carried out based on a set of images covering all cloud types. Results show that the methods are able to provide reliable estimates of cumuliform clouds, with relative root mean square error of around 10%. On the other hand, for strati form clouds, errors are higher than 30%. These results are analyzed on the light of the cloud characteristics.