Estimación de la temperatura terrestre a partir de datos METOP-AVHRR3 mediante un algoritmo Split-Window

J. C. Jiménez-Muñoz
jcjm@uv.es

J. A. Sobrino

RESUMEN

En este trabajo se propone un algoritmo de tipo Split-Window (SW) que combina las bandas 4 (10.8 µm) y 5 (12 µm) para la estimación de la Temperatura de la Superficie Terrestre (TST) a partir del sensor Advanced Very High Resolution Radiometer/3 (AVHRR/3) a bordo de la plataforma MetOp-A. Los coeficientes del algoritmo SW se han obtenido a partir de una base de datos simulados, obtenida a partir del código de transferencia radiativa MODTRAN4 junto con una serie de perfiles atmosféricos extraídos de la base de datos Thermodynamic Initial Guess Retrieval (TIGR) y una serie de espectros de emisividad extraídos de la librería espectral ASTER. Se ha realizado un análisis de sensibilidad del algoritmo mediante teoría clásica de errores asumiendo unos errores del 1% para la emisividad, de 0.1 K para el ruido (Noise Equivalent Delta Temperature – NEΔT) y de 0.5 g/cm2 para el contenido total en vapor de agua de la atmósfera. En este caso, el error total de la estimación de la TST es de 1.7 K. Las estimaciones de la TST con el algoritmo propuesto en este trabajo se han comparado con productos estándar como los proporcionados por los proyectos MODIS y LSA SAF (SEVIRI) sobre distintas áreas forestales. Los resultados muestran una diferencia media (AVHRR3 menos el producto) de 0.7 K para SEVIRI y 0.2 K para MODIS, con Errores Cuadráticos Medios inferiores a 1.5 K en ambos casos.

PALABRAS CLAVE: temperatura, split-window, Metop, AVHRR, MODIS, SEVIRI

ABSTRACT

In this paper we provide a Split-Window (SW) algorithm which combines bands 4 (10.8 µm) and 5 (12 µm) to retrieve Land Surface Temperature (LST) from Advanced Very High Resolution Radiometer/3 (AVHRR/3) onboard the MetOp-A platform. The coefficients involved in the SW algorithm have been calculated from a complete simulated dataset, which was obtained using MODTRAN4 radiative transfer code, atmospheric profiles extracted from the Thermodynamic Initial Guess Retrieval (TIGR) database and emissivity spectra of different natural surfaces extracted from the ASTER spectral library. A sensitivity analysis was carried out according to classical error theory by assuming an error on the surface emissivity of 1%, a Noise Delta Equivalent Temperature (NΔET) of 0.1 K and an error of 0.5 g/cm2 for the total atmospheric water vapour content. In this case, the total error on LST retrieval is 1.7 K. LST retrievals from AVHRR/3 data using the proposed algorithm were compared to standard LST products such as the ones generated by the MODIS and LSA SAF (SEVIRI) projects over different forest areas. Results show a mean difference (AVHRR/3 minus product) of 0.7K for SEVIRI and 0.2 K for MODIS, with Root Mean Square Errors bellow 1.5 K in both cases.

KEYWORDS: temperature, split-window, Metop, AVHRR, MODIS, SEVIRI

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