21 research outputs found
Characterization of the surface emissivity and temperature at heterogeneous sites for different zenith viewing angles using remote sensing
Para estimar con precisión la temperatura de la superficie terrestre (TST) es necesario conocer con exactitud la emisividad de dicha superficie. Sobre zonas vegetadas, la estimación de la emisividad es más compleja debido a las reflexiones múltiples de la radiación (emitida y reflejada) entre los distintos elementos que forman la vegetación (suelo y elementos de la planta). En la literatura pueden encontrarse diversos métodos que modelan la emisividad de la vegetación. En este trabajo, se ha profundizado en el análisis y evaluación de los modelos de transferencia radiativa (MTR) para la obtención de la emisividad direccional de la vegetación. Los modelos utilizados para este estudio han sido: FR97 (François et al., 1997), Mod3 (François, 2002), Rmod3 (Shi, 2011), REN15 (Ren et al., 2015), CE-P (Cao et al., 2018) y 4SAIL (Verhoef et al., 2007). Estos modelos han sido validados con medidas in-situ, aplicados a datos de satélite y evaluados cuando las emisividades resultantes se usan como entrada de un algoritmo split-window (SW) para la obtención de la TST.
Validación de los MTR
Los MTR fueron evaluados realizando medidas in-situ de emisividad sobre una muestra de rosales y dos suelos con características distintas: un suelo orgánico con alta emisividad y un suelo inorgánico (arena) con baja emisividad. Para la realización de medidas in-situ se utilizaron dos radiómetros CE312 con cinco canales estrechos entre 8 y 13 µm, los cuales permitieron aplicar un método de separación temperatura-emisividad (TES). En un primer estudio, donde se utilizó un suelo orgánico, se realizaron 15 medidas de radiancia para 7 ángulos de observación y 6 valores de LAI en cada caso. En un segundo estudio, el suelo orgánico se cambió por arena y se tomaron 15 medidas de radiancia para 2 ángulos de observación distintos y 6 valores de LAI. Además, para la aplicación de los modelos se midieron las muestras de hoja de rosal y de los dos suelos. De estas medidas se obtuvo una emisividad constante en el caso de las hojas, cercana a 0,98. Para el suelo orgánico, la emisividad obtenida varió entre 0,949 y 0,967 según el canal espectral, mientras que para el suelo inorgánico la emisividad mostró tener un mayor contraste espectral, con una emisividad entre 0,732 y 0,962.
La emisividad derivada de los MTR se comparó primero con la emisividad medida en observación a nadir. Para el suelo orgánico, los resultados mostraron que las medidas de emisividad TES no diferían con la variación del LAI. Sin embargo, sobre el suelo inorgánico se observó en la emisividad TES el incremento en emisividad predicho por los MTR, principalmente debido a la mayor diferencia entre la emisividad del suelo inorgánico y de las hojas. Esta variación de la emisividad con el LAI, observada con las medidas in-situ, fue ajustada mediante regresión, obteniendo coeficientes de correlación entre 0,986 y 0,999 según el canal espectral. El MTR Mod3 obtuvo valores más cercanos a las medidas TES que el resto de modelos, teniendo en cuenta el análisis estadístico tanto del suelo orgánico como inorgánico. Estos mejores resultados del MTR Mod3 destacaron especialmente en aquellos canales donde la diferencia entre la emisividad de suelo y hoja era mayor.
La evaluación de la emisividad obtenida en función del ángulo de observación mostró poca variación, tanto en el caso de los MTR como en el de las medidas TES, sobre cualquiera de las muestras con los distintos suelos utilizados. Por lo tanto, para condiciones similares a las analizadas en este estudio no se espera ninguna variación de la emisividad de la vegetación con el ángulo. En cuanto a la comparación entre los MTR y el método TES, para el suelo orgánico, donde la diferencia en emisividad entre suelo y hoja es mínima, el modelo Mod3 en global obtuvo los valores más cercanos a la emisividad TES en términos de RMSE. Sin embargo, estos valores fueron muy próximos a los obtenidos por los modelos FR97, REN15, CE-P y 4SAIL, con diferencias inferiores a la incertidumbre de las medidas. Si analizamos los resultados en función del intervalo de variación del LAI, el MTR que mejor se ajustó a los valores TES obtenidos de las medidas realizadas cuando LAI > 1,5 m2/m2 fue el MTR Mod3, pero para LAI < 1,5 m2/m2 el modelo con resultados más próximos a la emisividad TES fue el FR97. Cuando la diferencia entre la emisividad de suelo y hoja aumentó, como fue el caso de las medidas en el intervalo espectral 8,0 – 9,5 µm sobre la muestra con suelo inorgánico, el MTR Mod3 obtuvo los mejores resultados comparando con las medidas de emisividad TES para todos los valores de LAI. En este caso, los modelos FR97, REN15, CE-P y 4SAIL sobreestimaron considerablemente las medidas TES y el MTR Rmod3 la subestimó, especialmente para valores de LAI < 2 m2/m2.
Aplicación a satélite
Los MTR se utilizaron para generar mapas de emisividad direccional de la vegetación para imágenes del sensor MODIS a bordo del satélite EOS – Aqua sobre la Península Ibérica. El MTR Rmod3 fue excluido de este estudio debido a las grandes diferencias observadas en las medidas in-situ y su mayor coste computacional en la generación de los mapas. Estos mapas fueron generados para una rejilla de coordenadas constante con proyección WGS84 a una resolución espacial de 500 m, como máxima resolución, y a una resolución de 1 km para la comparación directa con los productos de emisividad MYD11 y MYD21 del sensor MODIS.
Para generar los mapas de emisividad direccional de la vegetación se utilizaron distintos productos MODIS: el producto de LAI MCD15A2H, el producto de tipo de cobertura de superficie MCD12Q1 y el producto de temperatura y emisividad MYD21A1 (obtenido con el uso de un método TES), el cual fue utilizado tanto para obtener el ángulo de observación de cada pixel, así como para una posterior comparación con los datos obtenidos. Además, para la asignación de la emisividad de suelo, se utilizó un mapa mundial de clasificación de taxonomía de suelo. Las emisividades seleccionadas tanto para cada suelo como tipo de hoja fueron obtenidas a partir de los distintos espectros de la librería espectral ECOSTRESS (Meerdink et al., 2019). La emisividad obtenida al aplicar los MTR con datos de satélite fue comparada con datos de referencia tomados en una zona experimental de validación en Cortes de Pallás. Esta zona es una planicie de ~200 km2 de matorrales. Al tratarse de una zona con poca variación de la cantidad de vegetación a lo largo del año, no se observó ninguna variación temporal. En cuanto a los MTR, estos mostraron una diferencia entre ellos inferior a 0,015, siendo la mayor diferencia la observada entre los modelos CE-P (emisividad ~0,985) y Mod3 (emisividad ~0,970). Esta emisividad fue comparada con la obtenida por los productos MODIS MYD11A1, MYD11B1 y MYD21A1 y el producto de emisividad IREMIS de la Universidad de Wisconsin. Los valores de emisividad extraídos de los productos MODIS eran concordantes con los valores obtenidos con los MTR sobre la zona de estudio. El producto MYD21A1 mostró una mayor dispersión de datos, especialmente con valores de emisividad inferiores a los esperados. Esta dispersión pudo ser debida a la mayor sensibilidad en la corrección atmosférica del método TES utilizado para su generación. Tal como ocurrió en las medidas experimentales, para el suelo orgánico y valores de LAI cercanos a 1 m2/m2, el MTR FR97 se ajustó mejor a los valores obtenidos con los productos MODIS. Por otra parte, el producto IREMIS mostró valores de emisividad poco realistas, con valores propios de suelo sin vegetación, los cuales no coinciden con la descripción de la zona de estudio.
La emisividad direccional de los MTR fue comparada frente al producto MYD21A1 sobre las distintas clases de coberturas de superficie de la Península Ibérica. El Mod3 mostró, en términos globales, un resultado más cercano a la emisividad obtenida con el producto MYD21A1 en los canales centrados en 11 y 12 µm. En cambio, en el canal centrado en 8,55 µm se observaron resultados similares en todos los modelos. Todos ellos obtuvieron mejores resultados en los canales de 11 y 12 µm, donde las diferencias entre la emisividad de las componentes de la superficie son, generalmente, más pequeñas. En el canal de 8,55 µm tanto la emisividad de suelo como de las hojas cubren un mayor intervalo, esto provocó una mayor dispersión en los datos observados, así como un mayor error sistemático en las distintas clases de superficie.
Evaluación del efecto de la emisividad de los MTR sobre la TST
La validación de los productos de TST es una tarea necesaria para el control del funcionamiento de los sensores térmicos a bordo de satélites, así como la mejora de la precisión de los algoritmos utilizados para la obtención de la TST. Con el fin de evaluar el efecto de la emisividad estimada a partir de cada MTR sobre la TST, la emisividad de los canales de 11 y 12 µm se utilizó en el algoritmo SW usado como operativo para MODIS (Wan, 2014), con los coeficientes propuestos por Wang et al. (2019). La TST obtenida con la emisividad de cada modelo, así como con la emisividad de los distintos productos MODIS, fue comparada con datos tomados in-situ en la zona de validación de Cortes de Pallás, tanto con los datos obtenidos con un sistema de barrido angular como con los radiómetros instalados con ángulo de observación fijo.
Los resultados obtenidos de la comparación con ambos sistemas fueron similares. En los dos casos, se observó un error sistemático entre +0,0 y +0,6 K y un error aleatorio cercano a ±1 K para todos los MTR y productos MODIS, excepto para el producto de emisividad IREMIS, que obtuvo un error sistemático superior a +1 K. Dentro de estos resultados, la TST obtenida con la emisividad de los MTR CE-P, REN15, 4SAIL y FR97 obtuvo el menor error sistemático (< 0,2 K). En cuanto a la TST obtenida con la emisividad de los productos de MODIS MYD11A1, MYD11B1 y MYD21A1, mostraron resultados muy próximos a los obtenidos con los MTR, ya que la emisividad de estos productos es similar a la obtenida por los MTR en esta zona. La validación de la TST realizada para estos mismos productos sobre la zona obtuvo buenos resultados en términos de exactitud, con un error sistemático de +0,3 K y +0,4 K para los productos MYD11A1 y MYD21A1, respectivamente.
Finalmente, se realizó complementariamente una validación R-based sobre dos zonas en la Península Ibérica: una de olivos y una de viña. En esta validación se observó un error aleatorio inferior a ±1 K en ambas zonas para la temperatura obtenida con la emisividad proporcionada por los MTR. En cuanto al error sistemático obtenido por los MTR fue distinto para cada una de las zonas, siendo entre -0,6 y -0,1 K en la zona de olivos y entre -0,1 y +0,2 K en la viña. Para la temperatura determinada con la emisividad del producto MYD11A1 se obtuvo un error sistemático y aleatorio igual que los MTR 4SAIL y REN15 sobre la zona de olivos y un error sistemático ligeramente superior en la zona de viña. Por lo tanto, se observaron mejores resultados con el MTR Mod3 que con la emisividad de los otros MTR y de los productos MODIS sobre la zona de olivos. En cambio, estos resultados fueron similares tanto en la zona de validación de Cortes de Pallás, con datos de validación in-situ, como sobre la zona de viña, con datos de validación R-based. En este último caso, a pesar del valor reducido de fracción de cobertura vegetal ( 0,984). Sin embargo, la emisividad obtenida por los MTR (entre 0,97 y 0,98) resultaba más realista, teniendo en cuenta el tipo de superficie de la zona de estudio. Con todo ello, los MTR demuestran proporcionar buenos resultados en la estimación de la emisividad requerida para la determinación de la TST desde satélites con sensores térmicos como el MODIS, ya que los resultados son similares o, en algunos casos, incluso mejores a los obtenidos mediante los procedimientos actualmente operativos. Estos resultados hacen interesante la extensión de los MTR a otros sensores satelitales, para los que permitiría obtener la emisividad de la superficie considerando las posibles variaciones en la cubierta vegetal en términos de LAI.Introduction and objectives
Land surface temperature (LST) was recognized as an essential climate variable by the World Meteorological Organization, as it is directly related with the energy balance between the Earth surface and the atmosphere. Atmospheric absorption and surface emissivity corrections are the main factors that affect an accurate retrieval of LST for data acquired from satellite sensors in the thermal infrared (TIR) spectrum. Therefore, an accurate characterization of the surface emissivity on the TIR spectrum is required for an accurate retrieval of the LST. The surface emissivity was well-characterized in the last decades for homogeneous and flat surfaces, e.g. water or arid bare soil sites. However, for heterogeneous surfaces the emissivity modeling is a more challenging point because of its structural complexity. The difficulties on the estimation of the canopy emissivity are higher due to the multiple reflections of the radiance (emitted and reflected) among the canopy components (soil and plant elements). For that, it is necessary to consider the multiple reflections that take place inside the canopy when the emissivity is being modeled. Different canopy emissivity models are found in the literature. These models can be classified as: geometrical models, bidirectional reflectance distribution function (BRDF) models and radiative transfer models (RTMs).
In this work, several RTMs to obtain the directional canopy emissivity were analyzed and evaluated. These RTMs were: FR97 (François et al., 1997), Mod3 (François, 2002), Rmod3 (Shi, 2011), REN15 (Ren et al., 2015), CE-P (Cao et al., 2018) and 4SAIL (Verhoef et al., 2007). These models have common input parameters, which are the soil and leaf emissivity, the observation zenith angles and the leaf area index (LAI). The RTMs were validated against in-situ measurements and applied to satellite data. Moreover, they were used to obtain the LST applying a split-window (SW) algorithm, and the retrieved LST was evaluated with in-situ data.
The main objectives of this thesis are:
- To evaluate the RTMs performance over canopy with in-situ measurements,
- evaluate the angular variation of the canopy emissivity from the RTMs and in-situ measured data,
- generate directional emissivity maps using the RTMs for moderate resolution data (e.g., 500 m and 1 km),
- compare the directional emissivity maps with the MODIS MYD21 emissivity product, which is obtained with the TES method,
- and evaluate the RTMs emissivity effect when applying them to retrieve the LST from satellite data.
Methodology
The FR97 and Mod3 models are based on the RTM proposed by Prevot (1985) which takes into account the soil and leaves contributions to the canopy emissivity. The main difference between these models lies in the fact that the Mod3 models does not take into account the multiple reflections that takes place among the vegetated components (i.e. the different leaves inside the canopy), considering just the interaction between the soil and the leaves. For that, the cavity effect coefficient is not used in the Mod3 model, while it is part of the leaves contribution in the FR97 model. The Rmod3 model was presented as a modified version of the Mod3 model for satellite mixed pixels. This model introduced the vegetation fraction (Pv) as an input parameter modifying the Mod3 model, and added an additional term relating the bare soil emissivity with the bare soil fraction (1 – Pv). The 4SAIL model is an extension to the TIR of the four components scattering by arbitrarily inclined leaves (SAIL) model. The model is expressed in four differential equations which describe the interaction among four fluxes (two direct and two diffuse fluxes). A free distributed program code to solve these equations analytically was used in this study. The REN15 model follows the theory of the FR97 model, but it uses the 4SAIL model to estimate the cavity effect coefficient instead of the given coefficients for the FR97 model. Due to this modification, REN15 obtains closer values to the 4SAIL model than the FR97. The CE-P model is based on the recollision probability parameter instead of the cavity effect coefficient to consider the multiple reflections inside the canopy. This parameter is defined as the probability of a photon to interact with a canopy component after an interaction with another component. The recollision parameter was originally used in the visible and near infrared spectral range, and it is extended in this model to the TIR spectrum.
A sensibility analysis of the RTMs was done to estimate each model uncertainty and the contribution of each parameter to the uncertainty. For that, typical soil and leaves emissivities were used, i.e. 0.94 and 0.98, respectively. It was estimated for observation zenith angles ranging from 0o to 60o in steps of 10o, and for LAI values ranging from 0.5 to 3.0 m2/m2 in steps of 0.5 m2/m2. Uncertainties of ±0.01 were assigned to each input emissivity, ±0.5o to the input observation zenith angle and ±23 % to the LAI uncertainty. An emissivity uncertainty between ±0.003 and ±0.010 was observed for most models, depending on the LAI and observation zenith angle. The highest contribution to the models uncertainty was the input emissivities, showing the soil emissivity the highest contribution when LAI 1 m2/m2. The contribution of the LAI uncertainty to the model uncertainty was also relevant for LAIs < 2 m2/m2. The contribution of the observation zenith angle to the models uncertainties was negligible.
The RTMs were validated with in-situ emissivity measurements over a set of rose plants and two soils with different features: an organic soil (OS) with high emissivity and an inorganic soil (IS, sand) with low emissivity. The rose plants were selected because they form a continuous canopy, which allowed to control the structure when cutting off the leaves, and the steam was strong but fine enough to have a negligible contribution on the canopy emissivity. Moreover, this continuous canopy is in agreement with the type of canopy for which the RTMs are defined. Two CIMEL Electronique CE312 radiometers were used to take in-situ radiance measurements for five narrow channels in the 8 – 14 µm spectral range. In-situ directional emissivity measurements were obtained using the Temperature and Emissivity Separation (TES) method. These radiometers were calibrated in 2016 with a reference blackbody source during an international experiment in the framework of the Fiducial Reference Measurements for validation of Surface Temperature from Satellites (FRM4STS) project. They are regularly calibrated in our laboratory with a temperature variable Landcal P80P blackbody source, which was also calibrated in the 2016 FRM4STS experiment showing a root mean square error (RMSE) of ±0.05 K. Both radiometers (CE1 and CE2) were calibrated following the guidelines proposed by the Joint Committee for Guides in Metrology (JCGM, 2008), taking into account the random and systematic uncertainties. It was obtained a total uncertainty of ±0.15 K and ±0.12 K for CE1 and CE2 radiometers, respectively.
The experiment took place at the Physics Faculty of University of Valencia, Spain. All measurements were taken at nighttime on cloudless days, in order to avoid shadow effects and to reduce the atmospheric absorption contribution in the methodology applied for the in-situ emissivities retrieval. In a first study, where the organic soil was used, 15 radiance measurements were taken for 7 observation zenith angles (from 0o to 60o in steps of 10) and 6 different LAI values (ranging from 0 to 2.8 m2/m2). In a second study, the organic soil was replaced by sand, and 15 radiance measurements were taken for 2 observation zenith angles (0o and 55o) and 6 LAI values (ranging from 0 to 3.3 m2/m2). The two soil samples and rose leaves were also measured at nadir observation in order to apply the RTMs. For each sample measurement, a simultaneous radiance measurement was taken over a high reflectance gold panel in order to estimate the sky radiance. To obtain the in-situ emissivity, the TES method was applied with the measured radiances previously corrected from the atmospheric contribution by subtracting the measured sky radiance. An emissivity close to 0.98 was obtained for the leaves for all CE312 channel. For the OS, the measured emissivity was between 0.949 and 0.967 depending on the spectral channel, while for the IS a higher spectral contrast was observed, with emissivity values between 0.732 and 0.962. In addition, the angular emissivity variation between nadir and 60o was measured, obtaining an emissivity decrease of 0.01 for the 10 - 12 µm spectral range and of 0.02 for the 8.0 – 9.5 µm spectral range for the OS. However, for the IS, it was observed a decreasing of 0.03 for the 10 - 12 µm and of 0.06 for the 8.0 – 9.5 µm. The measured at-nadir emissivities were used as input for the RTMs. The LAI was measured with Pocket-LAI Android app after cutting out the quantity of leaves (to reduce the LAI value) and previously to each set of radiance measurements. For each LAI value, 36 Pocket-LAI measurements were taken, considering their average as the corresponding LAI value for using as input parameter. This application has an associated uncertainty for broadleaf samples of ±23 %.
After the validation of the RTMs with in-situ data, the RTMs were used to generate directional emissivi
Retrieval Consistency between LST CCI Satellite Data Products over Europe and Africa
The assessment of satellite-derived land surface temperature (LST) data is essential to ensure their high quality for climate applications and research. This study intercompared seven LST products (i.e., ATSR_3, MODISA, MODIST, SLSTRA, SLSTRB, SEVIR2 and SEVIR4) of the European Space Agency’s (ESA) LST Climate Change Initiative (LST_cci) project, which are retrieved for polar and geostationary orbit satellites, and three operational LST products: NASA’s MODIS MOD11/MYD11 LST and ESA’s AATSR LST. All data were re-gridded on to a common spatial grid of 0.05° and matched for concurrent overpasses within 5 min. The matched data were analysed over Europe and Africa for monthly and seasonally aggregated median differences and studied for their dependence on land cover class and satellite viewing geometry. For most of the data sets, the results showed an overall agreement within ±2 K for median differences and robust standard deviation (RSD). A seasonal variation of median differences between polar and geostationary orbit sensor data was observed over Europe, which showed higher differences in summer and lower in winter. Over all land cover classes, NASA’s operational MODIS LST products were about 2 K colder than the LST_cci data sets. No seasonal differences were observed for the different land covers, but larger median differences between data sets were seen over bare soil land cover classes. Regarding the viewing geometry, an asymmetric increase of differences with respect to nadir view was observed for day-time data, which is mainly caused by shadow effects. For night-time data, these differences were symmetric and considerably smaller. Overall, despite the differences in the LST retrieval algorithms of the intercompared data sets, a good consistency between the LST_cci data sets was determined
Análisis de métodos de validación cruzada para la obtención robusta de parámetros biofísicos
Los métodos de regresión no paramétricos son una gran herramienta estadística para obtener parámetros biofísicos a partir de medidas realizadas mediante teledetección. Pero los resultados obtenidos se pueden ver afectados por los datos utilizados en la fase de entrenamiento del modelo. Para asegurarse de que los modelos son robustos, se hace uso de varias técnicas de validación cruzada. Estas técnicas permiten evaluar el modelo con subconjuntos de la base de datos de campo. Aquí, se evalúan dos tipos de validación cruzada en el desarrollo de modelos de regresión no paramétricos: hold-out y k-fold. Los métodos de regresión lineal seleccionados fueron: Linear Regression (LR) y Partial Least Squares Regression (PLSR). Y los métodos no lineales: Kernel Ridge Regression (KRR) y Gaussian Process Regression (GPR). Los resultados de la validación cruzada mostraron que LR ofrece los resultados más inestables, mientras KRR y GPR llevan a resultados más robustos. Este trabajo recomienda utilizar algoritmos de regresión no lineales (como KRR o GPR) combinando con la validación cruzada k-fold con un valor de k igual a 10 para hacer la estimación de una manera robust
Validation of Sentinel-3 SLSTR Land Surface Temperature Retrieved by the Operational Product and Comparison with Explicitly Emissivity-Dependent Algorithms
Land surface temperature (LST) is an essential climate variable (ECV) for monitoring the Earth climate system. To ensure accurate retrieval from satellite data, it is important to validate satellite derived LSTs and ensure that they are within the required accuracy and precision thresholds. An emissivity-dependent split-window algorithm with viewing angle dependence and two dual-angle algorithms are proposed for the Sentinel-3 SLSTR sensor. Furthermore, these algorithms are validated together with the Sentinel-3 SLSTR operational LST product as well as several emissivity-dependent split-window algorithms with in-situ data from a rice paddy site. The LST retrieval algorithms were validated over three different land covers: flooded soil, bare soil, and full vegetation cover. Ground measurements were performed with a wide band thermal infrared radiometer at a permanent station. The coefficients of the proposed split-window algorithm were estimated using the Cloudless Land Atmosphere Radiosounding (CLAR) database: for the three surface types an overall systematic uncertainty (median) of −0.4 K and a precision (robust standard deviation) 1.1 K were obtained. For the Sentinel-3A SLSTR operational LST product, a systematic uncertainty of 1.3 K and a precision of 1.3 K were obtained. A first evaluation of the Sentinel-3B SLSTR operational LST product was also performed: systematic uncertainty was 1.5 K and precision 1.2 K. The results obtained over the three land covers found at the rice paddy site show that the emissivity-dependent split-window algorithms, i.e., the ones proposed here as well as previously proposed algorithms without angular dependence, provide more accurate and precise LSTs than the current version of the operational SLSTR product
Comparing different profiles to characterize the atmosphere for three MODIS TIR bands
Accurate Land surface temperature (LST) retrievals from sensors aboard orbiting satellites are dependent on the corresponding atmospheric correction, especially in the Thermal InfraRed (TIR) spectral domain (8-14 µm). To remove the atmospheric effects from at-sensor measured radiance in the TIR range it is needed to characterize the atmosphere by means of three specific variables; the upwelling path and the hemispherical downwelling radiances plus the atmospheric transmissivity. Those variables can be derived from the previous knowledge of vertical atmospheric profiles of air temperature and relative humidity at different geo-potential heights and pressures. In this work, the above mentioned atmospheric variables were analyzed for three specific weather station site located in Spain, at three different altitudes. These variables were calculated with atmospheric profiles retrieved from three different sources; The National Centers for Environmental Prediction (NCEP) web-tool atmospheric profiles calculator, the MODIS (MOD07) product and the radiosoundings available on the web of the University of Wyoming (WYO), which are launched by the Agencia Estatal de Meteorologia (AEMET), in the particular case of Spain. Atmospheric profiles from 2010 to 2013 were obtained to carry out the present study. Results from comparison of these three different atmospheric profiles show that the NCEP profiles characterize the atmosphere in a better manner than MOD07. Average results values of the three MODIS spectral bands 29, 31 and 32 show a BIAS of 0.06 Wm-2µm-1sr-1 and RMSE of ±0.2 Wm-2µm-1sr-1 for upwelling radiance, a BIAS of 0.13 Wm-2µm-1sr-1 and RMSE of ±0.3 Wm-2µm-1sr-1 for the donwelling radiance and a BIAS of -0.008 and RMSE of ±0.03 for the atmospheric transmissivity. In terms of simulated LST, these errors yield a deviation of ±0.9 K when applying a single-channel method
Changes in bread consumption and 4-year changes in adiposity in Spanish subjects at high cardiovascular risk
The effects of bread consumption change over time on anthropometric measures have been scarcely studied. We analysed 2213 participants at high risk for CVD from the PREvención con DIeta MEDiterránea (PREDIMED) trial to assess the association between changes in the consumption of bread and weight and waist circumference gain over time. Dietary habits were assessed with validated FFQ at baseline and repeatedly every year during 4 years of follow-up. Using multivariate models to adjust for covariates, long-term weight and waist circumference changes according to quartiles of change in energy-adjusted white and whole-grain bread consumption were calculated. The present results showed that over 4 years, participants in the highest quartile of change in white bread intake gained 0·76 kg more than those in the lowest quartile (P for trend = 0·003) and 1·28 cm more than those in the lowest quartile (P for trend 2 kg) and gaining waist circumference (>2 cm) during follow-up was not associated with increase in bread consumption, but participants in the highest quartile of changes in white bread intake had a reduction of 33 % in the odds of losing weight (>2 kg) and a reduction of 36 % in the odds of losing waist circumference (>2 cm). The present results suggest that reducing white bread, but not whole-grain bread consumption, within a Mediterranean-style food pattern setting is associated with lower gains in weight and abdominal fat
A high dietary glycemic index increases total mortality in a Mediterranean population at high cardiovascular risk
OBJECTIVE: Different types of carbohydrates have diverse glycemic response, thus glycemic index (GI) and glycemic load (GL) are used to assess this variation. The impact of dietary GI and GL in all-cause mortality is unknown. The objective of this study was to estimate the association between dietary GI and GL and risk of all-cause mortality in the PREDIMED study. MATERIAL AND METHODS: The PREDIMED study is a randomized nutritional intervention trial for primary cardiovascular prevention based on community-dwelling men and women at high risk of cardiovascular disease. Dietary information was collected at baseline and yearly using a validated 137-item food frequency questionnaire (FFQ). We assigned GI values of each item by a 5-step methodology, using the International Tables of GI and GL Values. Deaths were ascertained through contact with families and general practitioners, review of medical records and consultation of the National Death Index. Cox regression models were used to estimate multivariable-adjusted hazard ratios (HR) and their 95% CI for mortality, according to quartiles of energy-adjusted dietary GI/GL. To assess repeated measures of exposure, we updated GI and GL intakes from the yearly FFQs and used Cox models with time-dependent exposures. RESULTS: We followed 3,583 non-diabetic subjects (4.7 years of follow-up, 123 deaths). As compared to participants in the lowest quartile of baseline dietary GI, those in the highest quartile showed an increased risk of all-cause mortality [HR = 2.15 (95% CI: 1.15-4.04); P for trend = 0.012]. In the repeated-measures analyses using as exposure the yearly updated information on GI, we observed a similar association. Dietary GL was associated with all-cause mortality only when subjects were younger than 75 years. CONCLUSIONS: High dietary GI was positively associated with all-cause mortality in elderly population at high cardiovascular risk
Ficha descriptiva sobre vídeo docente "Práctica 8 CTA_NHD Física: ÍNDICES DE REFRACCIÓN"
Ficha descriptiva del vídeo docente asociado a la práctica 8 del laboratorio de Física del Grado en Ciencia y Tecnología de los Alimentos y del Grado en Nutrición Humana y Dietética de
la Universidad de Valencia. Las URL de los vídeos asociados son:
https://docenciavirtual.uv.es/video/65f21aff3f3220fbe96233a2 (vídeo principal)
https://docenciavirtual.uv.es/video/65f21c043f3220fc194af8a3 (vídeo secundario)
Proyecto de innovación docente: Transformando la docencia tradicional de asignaturas de laboratorio de base física a una docencia híbrida con metodología flipped classroom (UV-SFPIE_PIEE-2732863)
Ficha descriptiva sobre vídeo docente "Práctica 5 CTA_NHD Física: TENSIÓN SUPERFICIAL"
Ficha descriptiva del vídeo docente asociado a la práctica 5 del laboratorio de Física del Grado en Ciencia y Tecnología de los Alimentos y del Grado en Nutrición Humana y Dietética de la Universidad de Valencia. La URL del vídeo asociado es:
https://docenciavirtual.uv.es/video/65f217373f3220fb580f016
Proyecto de innovación docente: Transformando la docencia tradicional de asignaturas de laboratorio de base física a una docencia híbrida con metodología flipped classroom (UV-SFPIE_PIEE-2732863)
Ficha descriptiva sobre vídeo docente "Práctica 7 CTA_NHD Física: MEDIDAS DE SONIDO"
Ficha descriptiva del vídeo docente asociado a la práctica 7 del laboratorio de Física del Grado en Ciencia y Tecnología de los Alimentos y del Grado en Nutrición Humana y Dietética de
la Universidad de Valencia. Las URL de los vídeos asociados son:
https://docenciavirtual.uv.es/video/65f218643f3220fb591fe082 (vídeo principal)
https://docenciavirtual.uv.es/video/65f21a243f3220fb96542ade (vídeo secundario)
https://docenciavirtual.uv.es/video/65f219693f3220fb96542ad5 (vídeo secundario)
Proyecto de innovación docente: Transformando la docencia tradicional de asignaturas de laboratorio de base física a una docencia híbrida con metodología flipped classroom (UV-SFPIE_PIEE-2732863)