Metodología de validación de productos MODIS para la estimación de temperatura de la superficie en zonas heterogéneas y homogéneas de Colombia

La acelerada producción científica en geomática, ha permitido conocer fenómenos sobre la faz de la Tierra. Sus herramientas como el modelamiento espacial, los geodatos de sensores remotos, la administración de la información geoespacial y los estudios sobre la dinámica del planeta, han suministrado claves de acceso al mejoramiento del entendimiento de los fenómenos naturales y antropogénicos. El avance tecnológico provee el uso de mayor información para estudiar variables ambientales como la temperatura de la superficie (del aire a 2 metros). Sin embargo, obtener estos datos de manera tradicional involucra un costo económico y un cubrimiento espacial insuficiente, ya que esta información es requerida para adelantar estudios agronómicos expansivos, modelos matemáticos de interacción Tierra-Atmósfera y cambio climático. Frente a esta necesidad, el uso de información proveniente de datos satelitales crece a medida que los objetivos y metas en la investigación también aumentan. En Colombia, la baja cobertura espacial de las estaciones meteorológicas deja vacíos de información que pueden ser estimados a través de las herramientas geomáticas. En esta investigación, la explotación de los datos satelitales del sensor Modis en conjunto con los termodatos de las estaciones en terreno, permitieron establecer los parámetros que explican espacialmente el fenómeno de temperatura en el país y cómo ésta se comporta de acuerdo a las diferencias geográficas propias del territorio. A través del modelamiento geoestadístico, el conocimiento empírico y los ajustes teóricos, se estableció un Modelo de Regresión Lineal Múltiple, que estima las temperaturas de la superficie con alta fiabilidad. / Abstract. The growing scientific studies in geomatics allow understanding phenomena related to Earth system. Spatial modelling,remote sensing data, spatial information management and studies on planetary dynamism as tools are keys for ameliorating the knowledge on natural and human-derived phenomena. The advance on technology sets huge load information handle for studying the environmental variables as land surface temperature. Nevertheless, to obtain those data in the oldway involves economics costs and, certainly, an insufficient spatial cover. Because this information is required for large agronomic studies, Earth- Atmosphere mathematical models and climate change. Facing this necessity, the use for remote sensing data grows as much as objectives and goals in research. In Colombia, the low spatial cover by meteorology stations allow no-information places might be estimated using geomatics tools. In this research, Modis Land Surface Temperature –LST product with terrestrial stations data, allow establishing parameters that can explain land surface temperature phenomenon spatially in the country and how it behaves according to spatial geographic variances. Using geostatical modelling, statical processes and theorical basis, a Regression Model was stablished with high fidelity for estimating land surface temperatureMaestrí