Metodología geoestadística multivariante para la obtención de imágenes de temperatura de superficie de alta resolución.

• V.F. Rodriguez-Galiano ^[1] ; M.J. García-Soldado ^[1] ; E. Pardo-Iguzquiza ^[2] ; M. Chica-Olmo ^[1]
  1. [1] Universidad de Granada

     Universidad de Granada

     Granada, España

     
  2. [2] Instituto Geológico y Minero de España

     Instituto Geológico y Minero de España

     Madrid, España

     
• Localización: Geotemas (Madrid), ISSN 1576-5172, Nº. 13, 2012 (Ejemplar dedicado a: VIII Congreso Geológico de España, Oviedo, 17-19 de julio, 2012.), págs. 1064-1067
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Multivariate geostatistical methodology for high resolución land surface temperature obtention.
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• Resumen
  • español

    Las imágenes de temperatura constituyen una base científica de gran interés para muchas aplicaciones de las ciencias de la Tierra. Sin embargo, tienen un tamaño de pixel mucho mayor que el resto de imágenes correspondientes a otras regiones del espectro electromagnético (visible o infrarrojo).

    Por ello, su resolución espacial puede no ser suficiente para desarrollar determinadas aplicaciones geoambientales. En este trabajo se muestra la aplicación de un método geoestadístico para la obtención de imágenes de temperatura de superficie (Ts) de alta resolución a partir de otra imagen Ts de menor resolución y el índice de vegetación normalizado (NDVI). Como resultado de aplicar esta metodología a una escena del sensor ETM+ del satélite Landsat se obtiene una imagen Ts con una coherencia perfecta;

    es decir, si la imagen es remuestreada a su resolución original se obtiene una imagen exactamente idéntica a la imagen de partida. Por tanto, la radiometría original de las imágenes no se ve alterada. Además, el error cuadrático medio obtenido para la metodología propuesta fue inferior a 1 grado Kelvin (0,85).

  • English

    Thermal infrared (TIR) satellite images and derived Land Surface Temperature (Ts) are variables of great interest in many Earth sciences applications. However, the TIR band has a spatial resolution which is coarser than the other multispectral bands for a given satellite sensor (visible, near and shortwave infrared bands); therefore, the spatial resolution of TIR bands from available satelliteborne sensors is not accurate enough to be used in certain applications. The application of a method is shown here for obtaining land surface temperature images with enhanced spatial resolution, using low resolution thermal images and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). A Ts image with perfect consistency has been obtained by applying this method to a Landsat 7 ETM+ TIR band. This implies that, if the downscaled TIR image is degraded to its original resolution, the degraded image obtained is identical to the original. Hence high spatial resolution Ts images have been obtained without altering the original radiometry. Moreover, the root mean square error for the proposed methodology was lower to 1 Kelvin degree (0.85).