Desarrollo y Validación de Algoritmos de Temperatura de la Superficie Terrestre (Development and Validation of Land Surface Temperature Algorithms)

Revista de Teledetección. ISSN: 1988-8740. 2008. 29: 38-44
Desarrollo y Validación de Algoritmos de Tempera-
tura de la Superficie Terrestre
Development and Validation of Land Surface Tem-
perature Algorithms
J. M. Galve, C. Coll, V. Caselles, E. Valor, J. M. Sánchez y M. Mira
joan.galve@uv.es
Departamento de Física de la Tierra y Termodinámica. Facultad de Física. Universidad de Valencia.
C/ Dr. Moliner 50 46100 Burjassot (Spain)
Recibido el 16 de mayo de 2007, aceptado el 4 de abril de 2008
ABSTRACTRESUMEN
A database of global, cloud-free, atmosphericSe ha generado una base de radiosondeos at-
radiosounding profiles was compiled with themosféricos sin nubes y globales para simular
aim of simulating radiometric measurementsmedidas radiométricas de sensores en el infra-
from satellite-borne sensors in the thermal infra-rrojo térmico a bordo de satélites. El objetivo es
red. The objective of the simulation is to generategenerar algoritmos split-window (SW) para la
split-window (SW) algorithms for the retrievalobtención de la temperatura de la superficie te-
of land surface temperature (LST) fromrrestre (LST) para los sensores a bordo de saté-
Terra/MODIS and Envisat/AATSR data. The da-lite Terra/MODIS y Envisat/ AATSR. Esta base
tabase contains 382 radiosonde profiles acquiredcontiene 382 radiosondeos tomados en estacio-
over land, with nearly-uniform distribution ofnes meteorológicas terrestres con una distribu-
precipitable water between 0 and 5.5 cm. Radia-ción uniforme en el contenido de vapor de agua
tive transfer calculations were performed withhasta los 5,5 cm. Los cálculos de transferencia
the MOD-TRAN 4 code. Different viewing an-radiativa se han realizado utilizando el modelo
gles were considered in the simulation, takingMODTRAN 4. Para las simulaciones se han uti-
into account the features of each sensor. Thelizado diferentes ángulos de observación, consi-
MODIS bands 31 and 32 and the AATSR bandsderando las características de cada sensor. Las
11 and 12 are suitable to use in a SW algorithm.bandas 31 y 32 del sensor MODIS, y las bandas
These algorithms are quadratic in the brightness11 y 12 del sensor AATSR, son válidas para un
temperature difference, and depend explicitly onalgoritmo de tipo SW. Los algoritmos son cua-
the land surface emissivity. A sensitivity analysisdráticos y con una dependencia explicita con la
of the algorithms was made to obtain an estima-emisividad de la superficie. Se ha realizado un
tion of the algorithms error. Furthermore the al-análisis de sensibilidad para estimar así el error
gorithms developed from the simulation databasede los algoritmos. Éstos se han validado con me-
were validated with actual ground measurementsdidas en tierra de LST tomadas coincidente-
of LST collected, concurrently to MODIS andmente con el paso de los sensores MODIS y
AATSR observations, in a large area of rice cropsAATSR, en una gran extensión de arrozales si-
located close to the city of Valencia, Spain. Ope-tuada cerca de la ciudad de Valencia. Finalmente
rational LST algorithms of both sensors werecomparamos los resultados de nuestros algorit-
also validated in order to compare with the algo-mos con los productos estándar de LST de
rithms generated. Similar results are obtained inambos sensores en la misma zona. Se obtuvieron
all algorithms with an error around ±0.5 K.resultados similares en todos los algoritmos con
un error de ±0,5 K.
Revista de Teledetección. ISSN: 1988-8740. 2008. 29: 38-4438Desarrollo y Validación de Algoritmos de Temperatura de la Superficie Terrestre
PALABRAS CLAVE: Split-window, MODIS, KEYWORDS: Split-window, MODIS, AATSR,
AATSR, simulación de transferencia radiativa, radiative transfer simulation, ground measure-
medidas “in situ”. ments
En este trabajo se presenta una nueva base de radio-INTRODUCCIÓN
sondeos, CLAR (Cloudless Land Atmosphere Ra-
diosounding). A partir de ésta hemos generadoLa temperatura de la superficie terrestre, LST (por
algoritmos de tipo SW para la obtención de LST asus siglas en inglés), es una magnitud muy impor-
partir de los datos obtenidos por los sensorestante para el estudio del balance de energía y de
MODIS y AATSR. Estos sensores poseen unos pro-masa entre la superficie terrestre y la atmósfera.
ductos operativos de LST que también se basan en laConcretamente, la LST es necesaria como dato ini-
técnica del SW. Todos estos algoritmos se han vali-cial en modelos de predicción meteorológica (Gou-
dado con medidas coincidentes en tierra sobre unatorbe et al., 1993), cálculo desde satélite de la
extensión de cultivo de arroz.evapotranspiración (Seguin et al., 1999), y detección
de incendios forestales (Calle et al., 2005), entre
DESARROLLO DE ALGORITMOSotros muchos. Además, puede considerarse también
como indicador del cambio climático (Allen et al.,
Base CLAR1994) y de la desertificación de una zona (Lambin y
Ehrlich, 1997). La teledetección en el infrarrojo tér-
La base CLAR fue confeccionada a partir de radio-mico es la única posibilidad de obtener esta magni-
sondeos compilados por el Atmospheric Science De-tud para grandes extensiones terrestres bajo
partment, University of Wyoming, disponibles adiferentes resoluciones espaciales y periodicidades.
través de su página web (http://weather.Para obtener la LST es necesario corregir la tempe-
uwyo.edu/upperair/sounding.html).ratura medida por el sensor, (denominada tempera-
CLAR contiene un total de 382 radiosondeos me-tura de brillo), de los efectos de absorción y emisión
didos en estaciones meteorológicas terrestres distri-atmosféricos (principalmente del vapor de agua) y
buidas de forma uniforme por todo el globo. Todosde los de la emisividad de la superficie terrestre. Las
los radiosondeos han sido sometidos a un filtro paradificultades que esto plantea radican en la gran va-
eliminar todos aquellos susceptibles de tener nubes.riabilidad espacio-temporal del vapor de agua at-
Si un radiosondeo tiene una capa con una humedadmosférico, y la dependencia de la emisividad en
relativa superior al 90% o más de una consecutivafunción del tipo de superficie, su cobertura vegetal,
con una humedad superior al 85% se considerasu estructura, su evolución temporal, etc.
como nublado y se elimina. Además si alguno poseeLos métodos de corrección atmosférica y emisivi-
en los dos primeros kilómetros una humedad supe-dad más sencillos y operativos, a la vez que precisos,
rior al 80% se considera con niebla y también se ex-son los basados en la absorción diferencial (McMi-
cluye. CLAR posee una buena distribución en elllin, 1975). La corrección atmosférica y de emisivi-
contenido de vapor de agua en una columna verticaldad se obtiene a partir de la diferente absorción
(W ) la cual es uniforme hasta los 5,5 cm alcanzandoatmosférica que existe bajo dos condiciones de ob- 0
cerca de los 7 cm. servación distintas. En nuestro caso, éstas son dos
Su distribución en latitud absoluta se basa en tresbandas espectrales situadas dentro de la ventana at-
grupos. El 40% de los radiosondeos están en latitu-mosférica entre 10,5 y 12,5 μm, donde la absorción
des bajas (<30 °), otro 40% en latitudes mediasatmosférica es diferente. Este tipo de métodos se de-
(30° - 60°) mientras que el 20% restante esta en la-nomina split-window, SW (Wan y Dozier 1996; Coll
titudes altas (>60°). La figura 1 muestra la distribu-y Caselles, 1997). Normalmente el método SW ex-
ción global de las estaciones meteorológicas usadaspresa la LST como una función lineal o cuadrática
para la adquisición de los radiosondeos y un histo-de la diferencia entre las temperaturas de brillo, con
grama en función de W .coeficientes constantes válidos local o globalmente. 0
Estos coeficientes se obtienen a partir de la simula-
Configuración de la simulaciónción de medidas radiométricas con un conjunto de
radiosondeos atmosféricos.
Los algoritmos que hemos generado se basan en el
Revista de Teledetección. ISSN: 1988-8740. 2008. 29: 38-44 39J.M.Galve, C. Coll, V. Caselles, E. Valor, J.M. Sánchez y M.Mira
modelo de SW de Coll y Caselles (1997), que puede cientes atmosféricos que sólo dependen de las con-
escribirse como: diciones atmosféricas, y α y β son los coeficientes
de la corrección de emisividad. La expresión teórica
de todos estos coeficientes la podemos encontrar en
Coll y Caselles (1997). Finalmente, ε y Δε son res-
pectivamente la emisividad media y la diferencia es-
donde T es la LST, T es la temperatura de brillo en pectral de la emisividad en los dos canalesi
el canal i (i= 11μm o 12 μm), A y Δ son los coefi- considerados.
Figura 1. a) Distribución de las estaciones meteorológicas utilizadas para la obtención de los radiosondeos de la base
CLAR. b) histograma de W de la base CLAR.0
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Los coeficientes A y Δ se pueden ob