Estimation of Surface Moisture Content and Evapotranspiration Using Weightage Approach.

Soil moisture (MC) and evapotranspiration (ET) are considered as the most significant boundary conditions controlling most of the hydrological cycle’s processes. However, monitoring them continuously over large areas using the high temporal-resolution optical satellites is very demanding. Satellites such as the Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) and the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), have a coarse spatial resolution in their images. Thus it not only impedes the acquisition of an accurate MC and ET but also represents multispectral reflections from the holistic surface features. This beside their dependence on vegetation and ground coefficient when assessing MC and ET. The study aims to enhance the spatial accuracy by weighting the MC produced from different surface cover classes within the pixel. MC for each pixel is segmented into three (3) different classes namely urban, vegetation and multi surface cover according to their respective MC weightage. Secondly, to generate an improved actual ETa map by overlaying the segmented MC with a rectified ETo. Images from AVHRR and MODIS satellites were selected in order to generate MC and ET maps. Two powerful MC algorithms were used based on land Surface Temperature (Ts), vegetation Indices (VI) and field measurements of MC; which were conducted at variable depths to examine the depth influence on MC and Ts magnitudes

Determinación de la temperatura superficial del mar mediante la sinergia de sensores AVHRR y TOVS: Aplicación a Canarias

Se ha desarrollado un algoritmo original para la determinación de la temperatura superficial del mar desde los satélites NOAA. Está basado en la técnica "Split-Window", considerando unos coeficientes variables dependiendo del contenido total en vapor de agua atmosférico. Para la estimación de este componente se propone un método que utiliza las temperaturas radioméricas de los canales 12, 11 y 8 del Hirs-2 subsitema del Tovs. En la validación del modelo de corrección atmosférica propuesto se han usado temperaturas tomadas "in situ" mediante un radiómetro de infrarrojos. Finalmente se presenta una de las aplicaciones más importantes que tiene la obtención de la SST en el área de Canarias, la oceanografía pesquera

Análisis espacio-temporal de la desertificación usando los sensores NOAA-AVHRR y Landsat –TM

La falta de control sobre la explotación de los bosques degenera habitualmente en procesos de degradación del suelo como el estudiado en esta memoria, englobado dentro del término desertificación. La zona objeto de nuestro análisis ha sido la Isla de la Española, una isla tropical, en la que en su porción Oeste, la ocupada por Haití, el proceso de deforestación es realmente preocupante. Se realiza un análisis del problema mediante el uso de los sensores NOAA-AVHRR y Landsat-TM. El uso de datos de índices de vegetación obtenidos de imágenes del proyecto Pathfinder AVHRR Land (PAL-8 km), con una serie temporal especialmente amplia, que abarca hasta 17 años, permite mostrar de forma clara las diferencias en las cubiertas forestales de Haití y República Dominicana, que de no ser por la acción del hombre deberían tener comportamientos similares en cuanto a evolución y densidad. Por su parte, la utilización de las imágenes Landsat-TM, ha permitido realizar un detallado estudio sobre la zona fronteriza entre ambos países, demostrando gracias a su alta resolución espacial, de forma clara y evidente la naturaleza antropogénica y dimensión del problema. La combinación de la temperatura del terreno (LST) e índices de vegetación en el estudio de la dinámica de las superficies vegetales, permite aportar información complementaria a la que los simples índices podrían darnos. Para ello se ha desarrollado un algoritmo de tipo Split-Window regional que permite obtener la temperatura del terreno a partir de los canales térmicos del sensor AVHRR con datos obtenidos del Global Land 1 km AVHRR Project

Calibration and Validation of Thermal Infrared Remote Sensing Sensors and Land/Sea Surface Temperature algorithms over the Iberian Peninsula

La Temperatura de la Superficie Terrestre (TST) y la Temperatura de la Superficie del Mar (TSM) son parámetros clave en los procesos físicos de intercambio de energía entre la superficie y la atmósfera. La TST/TSM están directamente relacionadas con el espectro Infrarrojo Térmico (TIR) que constituye la principal fuente de emisión de radiación de la superficie terrestre. El control de los datos térmicos se puede realizar con la Calibración Vicarea (VC) para, de esta forma, garantizar la calidad de los datos una vez el sensor a bordo de satélite está en órbita. Normalmente, la validación directa de los algoritmos de TST y la VC del espectro térmico se realiza con datos in-situ en tierra, mientras que la TSM se puede validar con datos de boyas. En el marco del proyecto CEOS-Spain, la Unidad de Cambio Global (UCG) ha instalado seis estaciones fijas y automáticas en la península Ibérica, en tres sitios de validación (Barrax, Doñana y Cabo de gata) los cuales obtienen datos para la realización de las actividades de calibración y validación (cal/val) de sensores con una baja y media resolución espacial. La validación de la TSM ha sido realizada con datos de boyas disponibles en la página web de Puertos del Estado. Antes de la realización de la cal/val, un estudio completo de los sitios de validación ha sido realizado para obtener la máxima precisión de las medidas realizadas por las estaciones. Las fuentes de error más comunes asociadas a las medidas in-situ de la TST son, entre otras: la homogeneidad del terreno, la emisividad y la radiación descendente. Conociendo cada error y su contribución a la medida de la TST, se ha podido establecer la precisión de nuestras medidas in-situ. Para nuestras estaciones, se ha obtenido un error por debajo de 1 K. Teniendo en cuenta los errores de la medidas in-situ, la VC ha sido realizada la los sensores TIR sensor (TIRS), Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) y MODIS, mostrando todos ellos valores precisos de las bandas del térmico. La validación de los algoritmos de TST también se ha realizado de forma directa e indirecta (con datos de sensor a bordo de avión). Los resultados de validación muestran valore por debajo de 2 K y, en los mejores casos y en las condiciones más favorables, valores por debajo de 1 K. Los algoritmos de estimación de la TSM (de tipo split-window) también han obtenido una precisión por debajo de 0.8 K y, en los mejores casos (sin radiación solar y con altas velocidades del viento), valores por debajo de 0.5 K. Finalmente, dos algoritmos de la TST (para TIRS y MODIS) y uno de la TSM (para MODIS) han sido propuestos para su inclusión en la cadena de procesado gestionada por la UCG.Land Surface Temperature (LST) and Sea Surface Temperature (SST) are a key parameters in physical processes of surface energy at local and global scales. LST/SST are directly related to Thermal Infrared (TIR) spectra, which constitute the main source of Earth emission. Control of satellite TIR data can be performed through Vicarious Calibration (VC), which is the more common way to guaranty data quality once sensor is on orbit. Usually, direct validation of LST algorithms and VC of TIR data is performed through in-situ measurements of LST while SST is controlled through anchor buoys or ship transect data. In the framework of CEOS-SPAIN project, Global Unit Change (GCU) group has installed six fixed and automatic stations in three test sites over the Iberian Peninsula (Barrax, Doñana and Cabo de Gata), which provides suitable data for calibration and validation (cal/val) activities of middle and low spatial resolution Earth Observation Sensors (EOS). Validation of SST has been performed with buoys web data available in the database of Puertos del Estado webpage. Before sensors cal/val, complete suitability study of land test sites was performed in order to obtain the maximal precision given by our fixed stations (in Kelvin). Uncertainties sources linked to in-situ LST retrievals were analyzed such as area inhomogeneity, emissivity or down-welling radiance among others. Finally, with each uncertainty source contribution it was possible to establish the precision of our in-situ measurements regarding the sensor’s spatial resolution. For our test sites, LST precision was set below 1 K. Keeping in mind the values of in-situ LST precision, VC was performed on Landsat TIR sensor (TIRS) and Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) as well as Terra/Aqua MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), showing no displacement in raw TIR data. Test of LST algorithms was also performed with direct and indirect (through airborne sensor data) validations. Results showed Root Mean Square Errors (RMSE) in LST estimations below 2 K and, in the best cases (with the most favorable external conditions), values of 1 K. SST algorithms (Split-Window type) demonstrated precisions below 0.8 K and, in the best case (no solar radiation and high wind velocity), values of 0.5 K. Finally, two LST algorithms (for TIRS and MODIS) and one SST algorithm (MODIS) have been proposed for its inclusion in the sensor images process chain managed by the GCU group

Estimación de la temperatura y la emisividad de la superficie terrestre a partir de datos suministrados por sensores de alta resolución

RESUMEN La necesidad del conocimiento de la temperatura de la superficie terrestre para estudios medioambientales y para la administración de los recursos de la Tierra ha convertido la estimación de la temperatura desde satélite en uno de los temas de investigación más importantes en el campo de la Teledetección en el infrarrojo térmico durante las últimas dos décadas. Excepto para los componentes de la irradiancia solar, los flujos que intervienen en el balance de energía en la interfase superficie/atmósfera únicamente pueden parametrizarse a partir del uso de la temperatura de la superficie terrestre. Por lo tanto, el conocimiento de la temperatura resulta de gran interés para muchas aplicaciones, como la estimación de los balances de agua y energía, evapotranspiración, modelos de circulación general (GCM), efecto invernadero, estudios de desertificación, etc. Para obtener valores de temperatura a partir de datos de sensores a bordo de satélites lo suficientemente precisos es necesario corregir los efectos atmosféricos y angulares, así como corregir el efecto de la emisividad. Esta magnitud, que mide la eficiencia inherente de la superficie para convertir la energía calorífica en energía radiante fuera de la misma, también aporta una valiosa información, sobre todo en estudios de geología. La emisividad proporciona información acerca de la composición de las superficies, siendo por lo tanto útil para estudios de desarrollo y erosión de suelos, para detectar cambios en coberturas vegetales dispersas y para la exploración de recursos. En este trabajo se estudia en profundidad el tema de la estimación de la temperatura y la emisividad de la superficie terrestre a partir de los datos proporcionados por los sensores de alta resolución, sobre todo en la región espectral del infrarrojo térmico comprendida entre los 8 y los 13 mm. Los algoritmos y métodos desarrollados en el trabajo se aplican a imágenes DAIS y ASTER para su posterior validación. Actualmente, los resultados muestran que en general y desde satélite, la temperatura de la superficie terrestre puede obtenerse con una precisión inferior a 2 K y la emisividad con una precisión inferior al 2%. ____________________________________________________________________________________________________Except for solar irradiance components, most of the fluxes at the surface/atmosphere interface can only be parameterized through the use of surface temperature. Land surface temperature (LST) can play either a direct role, such as when estimating long waves fluxes, or indirectly as when estimating latent and sensible heat fluxes. Moreover, many other applications rely on the knowledge of LST (geology, hydrology, vegetation monitoring, global circulation models, evapotranspiration, etc.). However, thermal infrared data provided by satellites requires mainly three corrections in order to obtain accurate values of LST, namely, i) atmospheric correction, ii) emissivity correction and iii) directional effects. Atmospheric correction is needed in order to remove the atmospheric perturbation from the electromagnetic signal measured by the sensor, whereas the emissivity correction is needed due to natural surfaces are not black or even grey bodies (i. e. the emissivity is not unity and may also be wavelength dependent). In addition, all these corrections depend on the observation angle (directional effects). This work focuses on the land surface temperature and emissivity retrieval from multispectral thermal data provided by high resolution sensors, overall in the thermal infrared region between 8 and 13 mm. The algorithms and methods developed in this memory have been validated and applied to DAIS and ASTER images. The results show that land surface temperature and emissivity can be obtained with an accuracy lower than 2 and lower than 2%, respectively