25 research outputs found
Optimal estimation for global ground-level fine particulate matter concentrations
We develop an optimal estimation (OE) algorithm based on top-of-atmosphere reflectances observed by the MODIS satellite instrument to retrieve near-surface fine particulatematter (PM2.5). The GEOS-Chem chemical transport model is used to provide prior information for the Aerosol Optical Depth (AOD) retrieval and to relate total column AOD to PM2.5. We adjust the shape of the GEOS-Chem relative vertical extinction profiles by comparison with lidar retrievals from the CALIOP satellite instrument. Surface reflectance relationships used in the OE algorithm are indexed by land type. Error quantities needed for this OE algorithm are inferred by comparison with AOD observations taken by a worldwide network of sun photometers (AERONET) and extended globally based upon aerosol speciation and cross correlation for simulated values, and upon land type for observational values. Significant agreement in PM2.5 is found over North America for 2005 (slope = 0.89; r = 0.82; 1-σ error = 1 μg/m3 + 27%), with improved coverage and correlation relative to previous work for the same region and time period, although certain subregions, such as the San Joaquin Valley of California are better represented by previous estimates. Independently derived error estimates of the OE PM2.5 values at in situ locations over North America (of ±(2.5 μg/m3 + 31%) and Europe of ±(3.5 μg/m3 + 30%) are corroborated by comparison with in situ observations, although globally (error estimates of (3.0 μg/m3 + 35%), may be underestimated. Global population-weighted PM2.5 at 50% relative humidity is estimated as 27.8 μg/m3 at 0.1° × 0.1° resolution
The Time Series Technique for Aerosol Retrievals over Land from MODIS: Algorithm MAIAC
Atmospheric aerosols interact with sun light by scattering and absorbing radiation. By changing irradiance of the Earth surface, modifying cloud fractional cover and microphysical properties and a number of other mechanisms, they affect the energy balance, hydrological cycle, and planetary climate [IPCC, 2007]. In many world regions there is a growing impact of aerosols on air quality and human health. The Earth Observing System [NASA, 1999] initiated high quality global Earth observations and operational aerosol retrievals over land. With the wide swath (2300 km) of MODIS instrument, the MODIS Dark Target algorithm [Kaufman et al., 1997; Remer et al., 2005; Levy et al., 2007] currently complemented with the Deep Blue method [Hsu et al., 2004] provides daily global view of planetary atmospheric aerosol. The MISR algorithm [Martonchik et al., 1998; Diner et al., 2005] makes high quality aerosol retrievals in 300 km swaths covering the globe in 8 days. With MODIS aerosol program being very successful, there are still several unresolved issues in the retrieval algorithms. The current processing is pixel-based and relies on a single-orbit data. Such an approach produces a single measurement for every pixel characterized by two main unknowns, aerosol optical thickness (AOT) and surface reflectance (SR). This lack of information constitutes a fundamental problem of the remote sensing which cannot be resolved without a priori information. For example, MODIS Dark Target algorithm makes spectral assumptions about surface reflectance, whereas the Deep Blue method uses ancillary global database of surface reflectance composed from minimal monthly measurements with Rayleigh correction. Both algorithms use Lambertian surface model. The surface-related assumptions in the aerosol retrievals may affect subsequent atmospheric correction in unintended way. For example, the Dark Target algorithm uses an empirical relationship to predict SR in the Blue (B3) and Red (B1) bands from the 2.1 m channel (B7) for the purpose of aerosol retrieval. Obviously, the subsequent atmospheric correction will produce the same SR in the red and blue bands as predicted, i.e. an empirical function of 2.1. In other words, the spectral, spatial and temporal variability of surface reflectance in the Blue and Red bands appears borrowed from band B7. This may have certain implications for the vegetation and global carbon analysis because the chlorophyll-sensing bands B1, B3 are effectively substituted in terms of variability by band B7, which is sensitive to the plant liquid water. This chapter describes a new recently developed generic aerosol-surface retrieval algorithm for MODIS. The Multi-Angle Implementation of Atmospheric Correction (MAIAC) algorithm simultaneously retrieves AOT and surface bi-directional reflection factor (BRF) using the time series of MODIS measurements
MODIS Land Data Products: Generation, Quality Assurance and Validation
The Moderate Resolution Imaging Spectrometer (MODIS) on-board NASA's Earth Observing System (EOS) Terra and Aqua Satellites are key instruments for providing data on global land, atmosphere, and ocean dynamics. Derived MODIS land, atmosphere and ocean products are central to NASA's mission to monitor and understand the Earth system. NASA has developed and generated on a systematic basis a suite of MODIS products starting with the first Terra MODIS data sensed February 22, 2000 and continuing with the first MODIS-Aqua data sensed July 2, 2002. The MODIS Land products are divided into three product suites: radiation budget products, ecosystem products, and land cover characterization products. The production and distribution of the MODIS Land products are described, from initial software delivery by the MODIS Land Science Team, to operational product generation and quality assurance, delivery to EOS archival and distribution centers, and product accuracy assessment and validation. Progress and lessons learned since the first MODIS data were in early 2000 are described
High-resolution satellite-based cloud-coupled estimates of total downwelling surface radiation for hydrologic modelling applications
A relatively simple satellite-based radiation model yielding high-resolution (in space and time) downwelling longwave and shortwave radiative fluxes at the Earth's surface is presented. The primary aim of the approach is to provide a basis for deriving physically consistent forcing fields for distributed hydrologic models using satellite-based remote sensing data. The physically-based downwelling radiation model utilises satellite inputs from both geostationary and polar-orbiting platforms and requires only satellite-based inputs except that of a climatological lookup table derived from a regional climate model. Comparison against ground-based measurements over a 14-month simulation period in the Southern Great Plains of the United States demonstrates the ability to reproduce radiative fluxes at a spatial resolution of 4 km and a temporal resolution of 1 h with good accuracy during all-sky conditions. For hourly fluxes, a mean difference of &minus;2 W m<sup>&minus;2</sup> with a root mean square difference of 21 W m<sup>&minus;2</sup> was found for the longwave fluxes whereas a mean difference of &minus;7 W m<sup>&minus;2</sup> with a root mean square difference of 29 W m<sup>&minus;2</sup> was found for the shortwave fluxes. Additionally, comparison against advanced downwelling longwave and solar insolation products during all-sky conditions showed comparable uncertainty in the longwave estimates and reduced uncertainty in the shortwave estimates. The relatively simple form of the model enables future usage in ensemble-based applications including data assimilation frameworks in order to explicitly account for input uncertainties while providing the potential for conditioning estimates from other readily available products derived from more sophisticated retrieval algorithms
AEOLIAN SYSTEM DYNAMICS DERIVED FROM THERMAL INFRARED DATA
Thermal infrared (TIR) remote-sensing and field-based observations were used to study aeolian systems, specifically sand transport pathways, dust emission sources and Saharan atmospheric dust. A method was developed for generating seamless and radiometrically accurate mosaics of thermal infrared data from the Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) instrument. Using a combination of high resolution thermal emission spectroscopy results of sand samples and mosaic satellite data, surface emissivity was derived to map surface composition, which led to improvement in the understanding of sand accumulation in the Gran Desierto of northern Sonora, Mexico. These methods were also used to map sand transport pathways in the Sahara Desert, where the interaction between sand saltation and dust emission sources was explored. The characteristics and dynamics of dust sources were studied at White Sands, NM and in the Sahara Desert. At White Sands, an application was developed for studying the response of dust sources to surface soil moisture based on the relationship between soil moisture, apparent thermal inertia and the erosion potential of dust sources. The dynamics of dust sources and the interaction with sand transport pathways were also studied, focusing on the Bodele Depression of Chad and large dust sources in Mali and Mauritania. A dust detection algorithm was developed using ASTER data, and the spectral emissivity of observed atmospheric dust was related to the dust source area in the Sahara. At the Atmospheric Observatory (IZO) in Tenerife, Spain where direct measurement of the Saharan Air Layer could be made, the cycle of dust events occurring in July 2009 were examined. From the observation tower at the IZO, measurements of emitted longwave atmospheric radiance in the TIR wavelength region were made using a Forward Looking Infrared Radiometer (FLIR) handheld camera. The use of the FLIR to study atmospheric dust from the Saharan is a new application. Supporting data from AERONET and other orbital data enabled study of net radiative forcing
A Cross Comparison of Spatiotemporally Enhanced Springtime Phenological Measurements From Satellites and Ground in a Northern U.S. Mixed Forest
Cross comparison of satellite-derived land surface phenology (LSP) and ground measurements is useful to ensure the relevance of detected seasonal vegetation change to the underlying biophysical processes. While standard 16-day and 250-m Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) vegetation index (VI)-based springtime LSP has been evaluated in previous studies, it remains unclear whether LSP with enhanced temporal and spatial resolutions can capture additional details of ground phenology. In this paper, we compared LSP derived from 500-m daily MODIS and 30-m MODIS-Landsat fused VI data with landscape phenology (LP) in a northern U.S. mixed forest. LP was previously developed from intensively observed deciduous and coniferous tree phenology using an upscaling approach. Results showed that daily MODIS-based LSP consistently estimated greenup onset dates at the study area (625 m × 625 m) level with 4.48 days of mean absolute error (MAE), slightly better than that of using 16-day standard VI (4.63 days MAE). For the observed study areas, the time series with increased number of observations confirmed that post-bud burst deciduous tree phenology contributes the most to vegetation reflectance change. Moreover, fused VI time series demonstrated closer correspondences with LP at the community level (0.1-20 ha) than using MODIS alone at the study area level (390 ha). The fused LSP captured greenup onset dates for respective forest communities of varied sizes and compositions with four days of the overall MAE. This study supports further use of spatiotemporally enhanced LSP for more precise phenological monitoring
Using middle-infrared reflectance for burned area detection
Tese de doutoramento, Ciências Geofísicas e da Geoinformação (Meteorologia), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2011A strategy is presented that allows deriving a new index for burned area
discrimination over the Amazon and Cerrado regions of Brazil. The index is based on
information from the near-infrared (NIR) and middle-infrared (MIR) channels of the Moderate
Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). A thorough review is undertaken of existing
methods for retrieving MIR reflectance and an assessment is performed, using simulated and
real data, about the added value obtained when using the radiative transfer equation (RTE)
instead of the simplified algorithm (KR94) developed by Kaufman and Remer (1994), the
most used in the context of burned area studies. It is shown that use of KR94 in tropical
environments to retrieve vegetation reflectance may lead to errors that are at least of the
same order of magnitude of the reflectance to be retrieved and considerably higher for large
values of land surface temperature (LST) and solar zenith angle (SZA). Use of the RTE
approach leads to better estimates in virtually all cases, with the exception of high values of
LST and SZA, where results from KR94 are also not usable. A transformation is finally
defined on the MIR/NIR reflectance space aiming to enhance the spectral information such
that vegetated and burned surfaces may be effectively discriminated. The transformation is
based on the difference between MIR and NIR in conjunction with the distance from a
convergence point in the MIR/NIR space, representative of a totally burnt surface. The transformation allows defining a system of coordinates, one coordinate having a small scatter
for pixels associated to vegetation, burned surfaces and soils containing organic matter and
the other coordinate covering a wide range of values, from green and dry/stressed vegetation
to burned surfaces. The new set of coordinates opens interesting perspectives to
applications like drought monitoring and burned area discrimination using remote-sensed
information.O coberto vegetal da superfície da Terra tem vindo a sofrer mudanças, por vezes
drásticas, que conduzem a alterações tanto na rugosidade da superfície terrestre como no
seu albedo, afectando directamente as trocas de calor sensível e latente e de dióxido de
carbono entre a superfície terrestre e a atmosfera (Sellers et al., 1996). Neste contexto, as
queimadas assumem um papel de extremo relevo (Nobre et al., 1991; O’Brien, 1996; Xue,
1996) na medida em que constituem uma das mais importantes fontes de alteração do
coberto vegetal, resultando na destruição de florestas e de recursos naturais, libertando
carbono da superfície continental para a atmosfera (Sellers et al., 1995) e perturbando as
interacções biosfera-atmosfera (Levine et al., 1995; Scholes, 1995) através de mudanças na
rugosidade do solo, na área foliar e noutros parâmetros biofísicos associados ao coberto
vegetal. Ora, neste particular, a Amazónia Brasileira constitui um exemplo notável de
mudanças no uso da terra e do coberto vegetal nas últimas décadas, como resultado da
desflorestação induzida pelo homem bem como por causas naturais (Gedney e Valdes,
2000; Houghton, 2000; Houghton et al., 2000; Lucas et al., 2000), estimando-se que as regiões tropicais sejam responsáveis por cerca de 32% da emissão global de carbono para
a atmosfera (Andreae, 1991). Neste contexto, a disponibilidade de informações
pormenorizadas e actualizadas sobre as distribuições espacial e temporal de queimadas e
de áreas ardidas em regiões tropicais afigura-se crucial, não só para uma melhor gestão dos
recursos naturais, mas também para estudos da química da atmosfera e de mudanças
climáticas (Zhan et al., 2002).
A detecção remota constitui, neste âmbito, uma ferramenta indispensável na medida
em que permite uma monitorização em tempo quase real, a qual se revela especialmente
útil em áreas extensas e/ou de difícil acesso afectadas pelo fogo (Pereira et al., 1997).
Diversos instrumentos, tais como o Land Remote Sensing Satellite/Thematic Mapper
(LANDSAT/TM) e o National Oceanic and Atmospheric Administration/Advanced Very High
Resolution Radiometer (NOAA/AVHRR) têm vindo a ser extensivamente utilizados na
gestão dos fogos florestais, em particular aos níveis da detecção de focos de incêndio e da
monitorização de áreas queimadas. Mais recentemente, o instrumento VEGETATION a
bordo do Satellite Pour l'Observation de la Terre (SPOT) tem vindo a ser utilizado com
sucesso na monitorização de fogos. Finalmente, são de referir os sensores da série Along
Track Scanning Radiometer (ATSR) para os quais têm vindo a ser desenvolvidos algoritmos
de identificação de focos de incêndio, e ainda o sensor Moderate Resolution Imaging
Spectroradiometer (MODIS) que tem vindo a demonstrar capacidades óptimas no que
respeita à observação global de fogos, plumas e áreas queimadas.
Neste contexto, os métodos actuais de detecção de áreas ardidas através da
detecção remota têm vindo a dar prioridade à utilização das regiões do vermelho (0.64 μm)
e infravermelho-próximo (0.84 μm) do espectro eletromagnético. No entanto, tanto a região
do vermelho quanto a do infravermelho-próximo apresentam a desvantagem de serem
sensíveis à presença de aerossóis na atmosfera (Fraser e Kaufman, 1985; Holben et. al.,
1986). Desta forma, em regiões tropicais como a Amazónia, onde existem grandes camadas
de fumo devido à queima de biomassa, a utlização destas duas regiões do espectro eletromagnético torna-se insatisfatória para a detecção de áreas ardidas. Por outro lado, a
região do infravermelho médio (3.7 – 3.9 μm) tem a vantagem de não ser sensível à
presença da maior parte dos aerossóis, exceptuando a poeira (Kaufman e Remer, 1994)
mostrando-se, ao mesmo tempo, sensível a mudanças na vegetação devido à absorção de
água líquida.
Com efeito, estudos acerca dos efeitos do vapor de água na atenuação do espectro
eletromagnético demonstraram que a região do infravermelho médio é uma das únicas
regiões com relativamente pouca atenuação (Kerber e Schut, 1986). Acresce que a região
do infravermelho médio apresenta uma baixa variação da irradiância solar (Lean, 1991),
tendo-se ainda que a influência das incertezas da emissividade na estimativa da
temperatura da superfície é pequena quando comparada com outras regiões térmicas tais
como as de 10.5 e 11.5 μm (Salysbury e D’Aria, 1994).
A utilização da radiância medida através de satélites na região do infravermelho
médio é, no entanto, dificultada pelo facto de esta ser afectada tanto pelo fluxo térmico
quanto pelo fluxo solar, contendo, desta forma, duas componentes, uma emitida e outra
reflectida, tendo-se que a componente reflectiva contém os fluxos térmico e solar reflectidos
pela atmosfera e pela superfície enquanto que as emissões térmicas são oriundas da
atmosfera e da superfície. Ora, a componente solar reflectida é de especial interesse para a
detecção de áreas ardidas pelo que se torna necessário isolá-la do sinal total medido pelo
sensor. Devido à ambiguidade deste sinal, a distinção dos efeitos da reflectância e da
temperatura torna-se uma tarefa muito complexa, verificando-se que os métodos em que se
não assume nenhuma simplificação, levando-se, portanto, em consideração todos os
constituintes do sinal do infravermelho médio se tornam complexos e difíceis de serem
aplicados na prática, na medida em que requerem dados auxiliares (e.g. perfis atmosféricos)
e ferramentas computacionais (e.g. modelos de tranferência radiativa). Kaufman e Remer
(1994) desenvolveram um método simples para estimar a reflectância do infravermelho
médio o qual assenta em diversas hipóteses simplificadoras. Apesar do objectivo primário que levou ao desenvolvimento do método ser a identificação de áreas cobertas por
vegetação densa e escura em regiões temperadas, este método tem sido lagarmente
utilizado nos estudos acerca da discriminação de áreas queimadas, algumas das vezes em
regiões tropicais (Roy et al., 1999; Barbosa et al., 1999; Pereira, 1999). Na literatura não
existe, no entanto, nenhum estudo acerca da exactidão e precisão deste método quando
aplicado com o objectivo de detectar áreas ardidas, em especial em regiões tropicais. Neste
sentido, no presente trabalho procedeu-se a um estudo de viabilidade do método proposto
por Kaufman e Remer (1994) em simultâneo com a análise da equação de tranferência
radiativa na região do infravermelho médio, tendo sido realizados testes de sensibilidade
dos algoritmos em relação aos erros nos perfis atmosféricos, ruído do sensor e erros nas
estimativas da temperatura da superfície. Para tal recorreu-se ao modelo de transferência
radiativa Moderate Spectral Resolution Atmospheric Transmittance and Radiance Code
(MODTRAN), dando-se especial atenção ao caso do sensor MODIS. Os resultados
demonstraram que a utilização do método proposto por Kaufman e Remer (1994) em
regiões tropicais para a estimativa da reflectância no infravermelho médio, leva a erros que
são pelo menos da mesma ordem de magnitude do parâmetro estimado e, em alguns casos,
muito maior, quando ocorre a combinação de altas temperaturas da superfície terrestre com
baixos ângulos zenitais solares. A utilização da equação de transferência radiativa mostrouse
uma boa alternativa, desde que estejam disponíveis dados acerca da temperatura da
superfíce terrestre assim como dos perfis atmosféricos. Entretanto, nas regiões onde
ocorrem altos valores de temperatura da superfície terrestre e baixos ângulos zenitais
solares, quaisquer dos dois métodos se mostra pouco utilizável, já que nesta região a
estimativa da reflectância constitui um problema mal-posto.
Em paralelo, utilizaram-se informações sobre aerossóis de queimada para efectuar
simulações do MODTRAN que permitiram avaliar a reposta do canal do infravermelho-médio
à este tipo de perturbação do sinal, muito comum na Amazónia Brasileira. A fim de tornar o
estudo o mais realístico possível, procedeu-se à coleta de material resultante de queimadas na região Amazónica, mais especificamente em Alta Floresta, Mato Grosso, Brasil. Estes
resultado foram então integrados nos estudos em questão, possibilitando a caracterização
espectral das áreas ardidas.
Com base nos resultados obtido definiu-se uma tranformação no espaço do
infravermelho próximo e médio com o objetivo de maximizar a informação espectral de
forma a que as superfícies vegetadas pudessem ser efectivamente discriminadas e as áreas
ardidas identificadas. A tranformação baseia-se na diferença entre a reflectância nos
infravermelhos próximo e médio, em conjunto com a distância a um ponto de convergência
no espaço espectral dos infravermelhos próximo e médio, ponto esse representativo de uma
área completamente ardida. A tranformação permitiu a definição de um novo sistema de
coordenadas, o qual provou ser bastante útil no que diz respeito á identificação de áreas
ardidas. Este novo espaço de coordenadas constitui uma inovação na área dos estudos de
queimadas, já que permite ao mesmo tempo definir dois tipos de índices, o primeiro dos
quais identifica superfícies que contém ou não biomassa e o segundo identifica, de entre as
superfícies que contêm biomassa, a quantidade de água presente, podendo variar de
vegetação verde (abundância de água) até áreas ardidas (ausência de água). Além de
distiguir áreas ardidas, os índices desenvolvidos podem ainda ser aplicados em outros
casos como, por exemplo, estudos de estresse hídrico e secas.DSA/INPE; Portuguese Foundation of Science and Technology (Fundação para a Ciência e Tecnologia / FCT)(SFRH/BD/21650/2005