Calibración de nuevos sensores térmicos a bordo de satélite y validación de productos de temperatura superficial terrestre

• Autores: Jesús Jose Puchades Yago
• Directores de la Tesis: Raquel Niclos (dir. tes.), César Coll Company (codir. tes.)
• Lectura: En la Universitat de València ( España ) en 2025
• Idioma: español
• Número de páginas: 255
• Tribunal Calificador de la Tesis: Joan Miquel Galve Romero (presid.), Vicente García-Santos (secret.), Mara Jesús Barberà (voc.)
• Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Teledetección por la Universitat de València (Estudi General)
• Calificación: Sobresaliente Cum Laude
• Materias:
  • Ciencias tecnológicas
    • Tecnología de las telecomunicaciones
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en:  TESEO  RODERIC 
• Resumen

  • Para conocer la precisión y exactitud de la temperatura de la superficie terrestre (LST) obtenida a partir de datos de sensores satelitales es necesario validar los algoritmos con los que se deriva la LST frente a medidas terrestres. Además de comprobar el calibrado de los sensores. Los datos necesarios para la validación de las LST de satélite se obtienen a partir de medidas radiométricas in situ de LST (t-based) que se obtienen con radiómetros de campo. Para que estas medidas sean comparables a datos de satélite, las zonas de validación deben ser térmicamente homogéneas lo que limita la aplicación del método t-based de validación. También puede utilizarse el método basado en radiancia (r-based) en el que la LST de referencia se calcula a partir de las radiancias en el techo de la atmósfera. Los algoritmos monocanales (SC) calculan la LST a partir de la temperatura de brillo y requieren la emisividad y los perfiles atmosféricos. Otro tipo de algoritmos son los métodos de absorción diferencial (SW) que se basan en utilizar dos temperaturas de brillo. También existe el método multicanal TES, que requiere de al menos tres bandas IRT. Se calibró el sensor SLSTR y los resultados obtenidos muestran un R-RMSD de ~0.8 K para las dos bandas en Sentinel-3A y -3B. La validación t-based del producto LST de SLSTR presentó diferencias medias superiores a 1 K, y el SW propuesto solo las mostró en las zonas desérticas con datos diurnos. Los resultados con el método r-based para el producto de LST de SLSTR mejoraron, aunque algunas zonas superaron el ±1 K, y el SW igual que en la validación t-based. Al sensor TIRS en 2019 se le realizó un reprocesado y se obtuvieron diferencias medias de -0.1 K y 0.5 K para las bandas 10 y 11. Los resultados con el método SC muestran que no existe diferencia entre el procesado de 2017 y el de 2019. En el procesado de 2019 las diferencias medias de todos los SW aumentaron entre 1.3 K y 1.9 K. La calibración IRT del sensor TIRS-2 fue evaluada frente a datos in situ para los datos originales y tras el reprocesado de 2023. Tras el reprocesado, la banda 10 mostró una diferencia media despreciable, y la banda 11 fue de 0.2 K. La validación del producto operativo de LST y de los SW estudiados con el método t-based presentan diferencias medias dentro del intervalo ±1 K. En el sensor MODIS hemos realizado la validación r-based de los productos de LST de M*D11 y M*D21. El producto M*D11 presentó una subestimación de -1.0 K (0.0 K) para los datos diurnos (nocturnos). La desviación media mostrada por el M*D21 fue de 0.1 K (0.3 K). Se realizó la validación t-based al producto operativo de LST de LSA-SAF y algoritmos SW del sensor AVHRR/3 a bordo de MetOp-A, -B y -C. El producto mostró resultados en R-RMSD de 3.4 K con datos diurnos. El SW propuesto presentó medianas cercanas a cero en los casos.