Land Surface Temperature (LST) estimated from Landsat images: applications in burnt areas and tree-grass woodlands (dehesas)

A lo largo de los últimos 40 años, las diferentes misiones del proyecto Landsat han proporcionado una gran cantidad de información espectral sobre la superficie terrestre. Las imágenes obtenidas por estos satélites se caracterizan por una resolución espacial de tipo medio, bandas espectrales situadas en diferentes regiones del espectro electromagnético (ópticas y térmicas) y una amplia cobertura terrestre. Si bien las bandas del óptico han sido utilizadas con éxito en numerosas aplicaciones, el uso del térmico ha sido mucho más limitado, a pesar de la gran importancia que representa el parámetro de la temperatura de superficie para numerosas aplicaciones ambientales, especialmente para aquellas relacionadas con la modelización de los flujos de energía en el sistema suelo-vegetación-atmósfera y con el cambio global. En este contexto, el objetivo principal de la presente investigación es explorar el potencial de la temperatura de superficie terrestre (siglas en inglés - LST), derivada de imágenes Landsat, en el estudio de ecosistemas heterogéneos, concretamente (i) áreas afectadas por los incendios forestales y (ii) ecosistemas de dehesa,formaciones constituidas por los árboles dispersos y pastizal/cultivos. En primer lugar, en el marco del proyecto BIOSPEC “Linking spectral information at different spatial scales with biophysical parameters of Mediterranean vegetation in the context of Global Change” (http://www.lineas.cchs.csic.es/biospec) se comparan las diferentes metodologías disponibles para la estimación de la LST a partir de la banda térmica de Landsat. Los mejores resultados, en condiciones atmosféricas caracterizadas por niveles medios de contenido de vapor, se obtuvieron usando el método mono-banda (en inglés - SingleChannel) (Jiménez-Muñoz et al., 2009), con un error de estimación <1º K. En el siguiente paso de la investigación la información sobre la distribución de LST derivada del sensor Thematic Mapper se utilizó en el análisis de la severidad del fuego en una zona forestal de Las Hurdes(Extremadura, España), y en el estudio de los efectos ocasionados por los diferentes tratamientos post-incendio en una zona quemada, esta vez localizada en los Montes de Zuera (Zaragoza, España). En relación con la severidad del fuego analizada en diferentes fechas post-incendio, se han detectado diferencias estadísticamente significativas entre los valores de LST correspondientes a las categorías de severidad establecidas a partir del índice espectral ΔNBR (Key y Benson, 2006).Los niveles de LST más elevados se observaron en las zonas donde la severidad del fuego fue mayor, debido a la menor emisividad de los productos de combustión y los cambios en el balance de energía relacionados con la ausencia de vegetación. En cuanto a las consecuencias de los tratamientos de madera quemada en la regeneración vegetal, se han observado diferencias estadísticamente significativas entre las áreas intervenidas y no intervenidas. En este sentido, en las áreas no intervenidas se registraron valores de LST ~1 K más bajos y niveles de recubrimiento vegetal ~10% más altos que en las intervenidas. En otro ámbito de aplicación, los datos de LST obtenidos mediante imágenes de Landsat-5 TM (período 2009-2011), se utilizaron en el análisis de los patrones espacio-temporales de la LST y su relación con el grado de ocupación de la fracción arbórea en ecosistemas de dehesa. Se ha detectado una relación negativa entre la LST y la cobertura arbórea, con diferencias a nivel estacional debido al dinamismo del ciclo fenológico del pastizal

Variabilidad espacio-temporal de la temperatura de superficie en ecosistemas de dehesa estimada mediante imágenes Landsat TM: el papel del arbolado

Las dehesas son sistemas agro-forestales en los que se producen complejos mecanismos de intercambio de carbono y agua debido a la presencia de estratos de vegetación con comportamiento eco-fisiológico contrastado: arbolado/herbáceo. Una de las variables clave en la parametrización del balance energético en estos ecosistemas es la temperatura de superficie (Ts). Este trabajo analiza su variación espacio-temporal en función de la cobertura arbórea en una dehesa al norte de Cáceres. La Ts se obtiene a partir de una serie de 14 imágenes Landsat-5 TM (2009-2011) que se agrupan en 3 compuestos estacionales (primavera, verano y otoño). La cobertura arbórea se estima a partir de ortofotografía e información del SIOSE. La distribución espacial de la Ts se relaciona con los niveles de cobertura en los compuestos de otoño y, especialmente, en verano momento en el que las diferencias medias entre las categorías extremas de arbolado (60%) alcanzan los 2,5°C

Variabilidad espacio-temporal de la temperatura de superficie en ecosistemas de dehesa estimada mediante imágenes Landsat TM: el papel del arbolado

Dehesas are sylvo-agro-pastoral ecosystems with complex mechanisms of carbon and water interchange due to existence of contrasted ecophysiological vegetation layers: tree and grass. One of the key variables in parametrization of energy balance in these systems is Land Surface Temperature(LST). This study analyzes spatio-temporal variability of LST as a function of tree cover in dehesa ecosystem in the northern part of the province of C&aacute;ceres. LST is retrieved from a series of 14 Landsat-5 TM images (2009-2011) grouped and analyzed by season (spring, summer and autumn). Tree cover is estimated from the orthophotos and SIOSE data. Spatial distribution of LST is related to the percentage of tree cover in autumn and even more in summer, the moment when mean differences among the lowest and the highest categories established according tree cover percentage (&lt;10% and &gt;60%) achieve 2,5&deg;C.Las dehesas son sistemas agro-forestales en los que se producen complejos mecanismos de intercambio de carbono y agua debido a la presencia de estratos de vegetaci&oacute;n con comportamiento eco-fisiol&oacute;gico contrastado: arbolado/herb&aacute;ceo. Una de las variables clave en la parametrizaci&oacute;n del balance energ&eacute;tico en estos ecosistemas es la temperatura de superficie (Ts). Este trabajo analiza su variaci&oacute;n espacio-temporal en funci&oacute;n de la cobertura arb&oacute;rea en una dehesa al norte de C&aacute;ceres. La Ts se&nbsp;obtiene a partir de una serie de 14 im&aacute;genes Landsat-5 TM (2009-2011) que se agrupan en 3 compuestos estacionales (primavera, verano y oto&ntilde;o). La cobertura arb&oacute;rea se estima a partir de ortofotograf&iacute;a e informaci&oacute;n del SIOSE. La distribuci&oacute;n espacial de la Ts se relaciona con los niveles de cobertura en los compuestos de oto&ntilde;o y, especialmente, en verano momento en el que las diferencias medias entre las categor&iacute;as extremas de arbolado (&lt;10% y &gt;60%) alcanzan los 2,5&deg;C

Assessment of methods for land surface temperature retrieval from Landsat-5 TM images applicable to multiscale tree-grass ecosystem modeling

Land Surface Temperature (LST) is one of the key inputs for Soil-Vegetation-Atmosphere transfer modeling in terrestrial ecosystems. In the frame of BIOSPEC (Linking spectral information at different spatial scales with biophysical parameters of Mediterranean vegetation in the context of global change) and FLUXPEC (Monitoring changes in water and carbon fluxes from remote and proximal sensing in Mediterranean “dehesa” ecosystem) projects LST retrieved from Landsat data is required to integrate ground-based observations of energy, water, and carbon fluxes with multi-scale remotely-sensed data and assess water and carbon balance in ecologically fragile heterogeneous ecosystem of Mediterranean wooded grassland (dehesa). Thus, three methods based on the Radiative Transfer Equation were used to extract LST from a series of 2009–2011 Landsat-5 TM images to assess the applicability for temperature input generation to a Landsat-MODIS LST integration. When compared to surface temperatures simulated using MODerate resolution atmospheric TRANsmission 5 (MODTRAN 5) with atmospheric profiles inputs (LSTref), values from Single-Channel (SC) algorithm are the closest (root-mean-square deviation (RMSD) = 0.50 °C); procedure based on the online Radiative Transfer Equation Atmospheric Correction Parameters Calculator (RTE-ACPC) shows RMSD = 0.85 °C; Mono-Window algorithm (MW) presents the highest RMSD (2.34 °C) with systematical LST underestimation (bias = 1.81 °C). Differences between Landsat-retrieved LST and MODIS LST are in the range of 2 to 4 °C and can be explained mainly by differences in observation geometry, emissivity, and time mismatch between Landsat and MODIS overpasses. There is a seasonal bias in Landsat-MODIS LST differences due to greater variations in surface emissivity and thermal contrasts between landcover components

Fusionado de imágenes TERRA-MODIS y Landsat-TM/OLI en el contexto del análisis del incendio forestal de Las Hurdes (Cáceres)

Este trabajo explora, en el marco del estudio de los incendios forestales, la combinación de los sensores TERRA-MODIS y Landsat-TM/OLI a través del algoritmo STARFM; un algoritmo de fusión que simula imágenes con la resolución espacial de Landsat a partir de los registros diarios de MODIS. La evaluación ha sido desarrollada en el área afectada por el incendio forestal de Las Hurdes (Cáceres), ocurrido en el verano de 2009. Se han abordado procesos de simulación para predecir las imágenes de dos fechas: 29/07/09 (postfuego inmediato) y 08/07/13 (4 años después del fuego). El proceso de validación banda a banda ha mostrado valores de ajuste (R2) superiores a 0,85. La comparación de los índices de severidad (dNBR) y vegetación (NDVI) reales y simulados refleja un elevado acuerdo a nivel estadístico y cartográfico, demostrando así la capacidad de este algoritmo para evaluar el área inmediatamente después del fuego y estudiar su regeneración vegetal

Analysis of the Relationship between Land Surface Temperature and Wildfire Severity in a Series of Landsat Images

The paper assesses spatio-temporal patterns of land surface temperature (LST) and fire severity in the Las Hurdes wildfire of Pinus pinaster forest, which occurred in July 2009, in Extremadura (Spain), from a time series of fifteen Landsat 5 TM images corresponding to 27 post-fire months. The differenced Normalized Burn Ratio (dNBR) was used to evaluate burn severity. The mono-window algorithm was applied to estimate LST from the Landsat thermal band. The burned zones underwent a significant increase in LST after fire. Statistically significant differences have been detected between the LST within regions of burn severity categories. More substantial changes in LST are observed in zones of greater fire severity, which can be explained by the lower emissivity of combustion products found in the burned area and changes in the energy balance related to vegetation removal. As time progresses over the 27 months after fire, LST differences decrease due to vegetation regeneration. The differences in LST and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) values between burn severity categories in each image are highly correlated (r = 0.84). Spatial patterns of severity and post-fire LST obtained from Landsat time series enable an evaluation of the relationship between these variables to predict the natural dynamics of burned areas

Análisis de la variabilidad espacio-temporal de la temperatura de superficie en ecosistemas de dehesa mediante imágenes Landsat TM y datos del SIOSE

Las dehesas son sistemas agro-forestales en los que se producen complejos mecanismos de intercambio de carbono y agua debido a la presencia de estratos de vegetación diferenciados (pastizal, arbolado y matorral), en un marco climático caracterizado por periodos de sequía. Dichos componentes no se dan en las mismas proporciones constituyendo complejos mosaicos en función del tipo de manejo, la densidad del arbolado y el momento de año. En este contexto, una de las variables clave en la parametrización del balance energético entre el suelo y atmósfera es la temperatura de superficie (Ts). El análisis de sus patrones espacio-temporales es importante para valorar el papel de la dehesa como sumidero de carbono, por cuanto la Ts controla la velocidad de procesos metabólicos en la vegetación y la descomposición de la materia orgánica del suelo, influyendo de esta manera en la transferencia neta del carbono hacia la atmósfera. Este trabajo analiza la variación espacio-temporal de la Ts en función de la densidad y tipo de arbolado. Utilizando como referencia el SIOSE (PNOT) se analizan las diferencias espacio-temporales de los valores de Ts, calculados a partir de una serie multitemporal de imágenes Landsat-5 TM. En este trabajo se presentan los resultados cartográficos en 14 fechas a lo largo del período de 2009-2011. Se han detectado diferencias estadísticamente significativas en los valores de Ts en función de la densidad del arbolado, así que los valores de Ts más elevados se localizan en las dehesas con menor cubierta de Quercus ilex y de especies arbustivas. Debido a la mayor variabilidad eco-fisiológica del estrato herbáceo, las diferencias medias más acusadas se registran en las imágenes de verano.Este trabajo se ha realizado en el marco del proyecto FLUXPEC (CGL2012-34383) financiado por el Ministerio de Economía y Competitividad. Los autores también agradecen la financiación de la investigación predoctoral de Lidia Vlassova por parte de SENESCYT-Ecuador.Peer reviewe

Variabilidad espacio-temporal de la temperatura de superficie en ecosistemas de dehesa estimada mediante imágenes Landsat TM: el papel del arbolado

Dehesas are sylvo-agro-pastoral ecosystems with complex mech-anisms of carbon and water interchange due to existence of contrasted eco-physiological vegetation layers: tree and grass. One of the key variables in parametrization of energy balance in these systems is Land Surface Tem-perature (LST). This study analyzes spatio-temporal variability of LST as a function of tree cover in dehesa ecosystem in the northern part of the province of Cáceres. LST is retrieved from a series of 14 Landsat-5 TM im-ages (2009-2011) grouped and analyzed by season (spring, summer and autumn). Tree cover is estimated from the orthophotos and SIOSE data. Spatial distribution of LST is related to to the percentage of tree cover in autumn and even more in summer, the moment when mean differences among the lowest and the highest categories established according tree cover percentage (60%) achieve 2,5°C.Las dehesas son sistemas agro-forestales en los que se produ-cen complejos mecanismos de intercambio de carbono y agua debido a la presencia de estratos de vegetación con comportamiento eco-fisiológico contrastado: arbolado/herbáceo. Una de las variables clave en la parame -trización del balance energético en estos ecosistemas es la temperatura de superficie (Ts). Este trabajo analiza su variación espacio-temporal en fun-ción de la cobertura arbórea en una dehesa al norte de Cáceres. La Ts se obtiene a partir de una serie de 14 imágenes Landsat-5 TM (2009-2011) que se agrupan en 3 compuestos estacionales (primavera, verano y oto ño). La cobertura arbórea se estima a partir de ortofotografía e información del SIOSE. La distribución espacial de la Ts se relaciona con los niveles de co-bertura en los compuestos de otoño y, especialmente, en verano momento en el que las diferencias medias entre las categorías extremas de arbolado (60%) alcanzan los 2,5°C

Fusionado de imágenes terra-modis y landsat-tm/oli en el contexto del análisis del incendio forestal de las hurdes (cáceres)

Este trabajo explora, en el marco del estudio de los incendios forestales, la combinación de los sensores TERRA-MODIS y Landsat-TM/OLI a través del algoritmo STARFM; un algoritmo de fusión que simula imágenes con la resolución espacial de Landsat a partir de los registros diarios de MODIS. La evaluación ha sido desarrollada en el área afectada por el incendio forestal de Las Hurdes (Cáceres), ocurrido en el verano de 2009. Se han abordado procesos de simulación para predecir las imágenes de dos fechas: 29/07/09 (postfuego inmediato) y 08/07/13 (4 años después del fuego). El proceso de validación banda a banda ha mostrado valores de ajuste (R2) superiores a 0,85. La comparación de los índices de severidad (dNBR) y vegetación (NDVI) reales y simulados refleja un elevado acuerdo a nivel estadístico y cartográfico, demostrando así la capacidad de este algoritmo para evaluar el área inmediatamente después del fuego y estudiar su regeneración vegetal