[ca] L'illa de calor urbana (ICU) és un dels exemples de la modificació del clima local que implica el procés d'urbanització. I es defineix com la diferència de temperatura entre la zona urbana i la zona rural que l'envolta. Es pot definir-se a distints nivells atmosfèrics, depenent si la temperatura de l'aire es pren dins de la capa dosser urbana (CDU) o si es fa en la capa límit urbana (CLU). No obstant això, quan s'utilitza la teledetecció tèrmica per a quantificar i seguir l'evolució del fenomen, l'ICU es defineix a nivell de superfície (ICU de superfície, ICUS) i es mesura com la diferència entre la temperatura de la superfície del terra (TST) de la zona urbana i la TST de la zona no urbana. Els objectius d'aquesta tesi doctoral són quantificar l'efecte d'ICUS de la ciutat de Madrid a partir de les dades adquirides durant la campanya DESIREX, que va tindre lloc a Madrid els mesos de juny i juliol de 2008; comprovar l'eficàcia de l'algoritme Temperature and Emissivity Separation (TES) sobre una zona urbana; i determinar les característiques de resolució espacial i hora de pas idònies que deuria de posseir un sensor destinat a l'estudi de l'efecte ICUS. S'utilitzen tres algoritmes (el mètode dels llindars de NDVI, el TES i el TISI) per a obtenir l'emissivitat de la superfície del terra (EST) a partir de les imatges del sensor Airborne Hyperspectral Scanner (AHS). Els resultats es comparen amb mesures in situ obtenint un error del 5.6% per al mètode dels llindars de NDVI, del 3.9% per al TES i del 3.0% per al TISI. A continuació els mapes de EST s'introdueixen en un algoritme Split Window per a obtenir la TST de la ciutat, la qual també es valida amb mesures in situ, obtenint un error de 2.9 K per al mètode dels llindars de NDVI i de 2 K per al TES i per al TISI. Tenint en compte els resultats i les necessitats de resolució espectral i espacial de cada algoritme, finalment es recomana la utilització de l'algoritme TES. L'ICUS és analitzada a diferents resolucions espacials. El resultat per a distints sensors no és directament comparable, perquè els distints angles zenitals d'observació de cada adquisició fan que, fins i tot quan s'examina la mateixa àrea, les superfícies observades siguen distintes. No obstant això, el comportament de l'ICUS mesurat és similar en tots els sensors, amb valors positius durant la nit i prop de zero (o fins i tot negatius) durant el dia. La temperatura de l'aire enregistrada sobre els edificis s'ha utilitzat per a estimar l'ICU atmosfèrica a la CLU, metre que a la CDU s'ha obtingut de mesures mòbils realitzades dins de la ciutat. Ambdós fenòmens evolucionen de manera semblant i, quan es comparen amb l'efecte ICUS, concloem que durant la nit l'efecte atmosfèric i el de superfície concorden millor que a migdia. A continuació, s'estudien els errors introduïts a la TST i l'EST durant tot el processament de les imatges. Es proposen tres fonts d'error. Primer l'algoritme mateix, que pot no respondre de manera adequada per a tots els materials artificials que es troben en una ciutat. Segon, la correcció atmosfèrica feta amb sondejos que poden no reproduir fidelment l'atmosfera. I tercer, es té en compte l'estructura tridimensional de l'entorn urbà, utilitzant la ferramenta de simulació TITAN. La influència de la rugositat de la superfície s'ha estudiat sobre l'asfalt, que és el material utilitzat comunament al fons dels canons urbans. Així, les tres fonts d'error sobre aquest material donen un error global del 0.7% en l'EST i de 0.5 K en la TST. Quan tenim en compte els materials més representatius de la ciutat, sols es cosideren les dues primeres fonts d'error, trobant un error del 1.8% en l'EST i de 1 K en la TST. A la fi, s'obtenen imatges de TST agregada a partir de la resolució original de 4 m de les imatges AHS. S'introdueix el concepte d'ICUS màxima per a avaluar la resolució espacial adient per a observar la ciutat i trobem que la resolució llindar per a diferencial el comportament tèrmic de diferents àrees de la ciutat és de 50 m. L'hora de pas del sensor que minimitza la influència de la geometria d'adquisició i facilita la relació entre l'ICU atmosfèrica i de superficie és abans de l'eixida del sol.

[en] The urban heat island (UHI) is an example of the local weather modification which involves the process of urbanization. It is defined as the temperature difference between the urban zone and the rural surroundings. It can be defined at different atmospheric levels, depending on if the air temperature is taken within the urban canopy layer (UCL) or if it is in the boundary (UBL). However, when using thermal remote sensing, the phenomenon is defined at surface level (surface UHI, SUHI) and it is measured as the difference between the land surface temperature (LST) of the urban and the LST of the non-urban area. The general objectives of this PhD Thesis are to quantify the effect of the SUHI of Madrid from the data obtained during the DESIREX campaign, which was held in Madrid in June and July 2008; to test the efficacy of the algorithm Temperature and Emissivity Separation (TES) over a urban area; and to determine the characteristics of spatial resolution and time overpass that should possess a suitable sensor designed to study the ICUS effect. Three algorithms (NDVI Thresholds Method, TES and TISI) have been used to retrieve the Land Surface Emissivity (LSE) from the imagery acquired with the Airborne Hyperspectral Scanner (AHS). Results have been compared with in-situ data obtaining an error of 5.6% for the NDVI Thresholds Method, of 3.9% for the TES and of 3.0% for the TISI methods. Then, LSE maps have been introduced in a Split Window algorithm to obtain the LST of the city, which has been validated against in-situ measurements, obtaining an error of 2.9 K for the NDVI Thresholds Method and of 2.0 K for the TES and TISI approaches. Taking into account the results and the spectral and temporal necessities of each algorithm, we finally recommend the TES algorithm. The SUHI is analysed at different spatial resolutions. The results from different platforms are not directly comparable, as the different view zenith angle of each acquisition leads to the observation of different surfaces even if the same area is examined. Nevertheless the SUHI values perform similarly for all the platforms, with positive values during the night and near zero or even negative values during daytime. Air temperature registered over the buildings has been used to estimate the atmospheric UHI at the UBL, while at the UCL it has been retrieved from mobile traverses inside the city. Both phenomena evolve quite similar and, when compared with the SUHI effect, we have concluded that at night the atmospheric and the surface effects match better than at midday. Then, we study the errors introduced in the LST and LSE products during all the processing procedure. Three different sources are proposed. First, the algorithm itself, which may not perform well for all the man-made materials found in a city. Second, the atmospheric correction performed with atmospheric soundings may not reproduce the urban atmosphere. And third, the 3D structure of the urban environment is taken into account, using the TITAN simulation tool. The influence of the roughness of the surface has been studied over the asphalt, which is the material commonly found at the bottom of the urban canyons. Therefore the three error sources over the asphalt material lead to a global error of 0.7% in LSE and of 0.5 K in LST. When the most representative urban materials are considered, only the first two error sources are considered and the overall error obtained is of 1.8% for the LSE and 1 K for the LST. Finally, we obtained aggregated spatial resolution images from the 4 m AHS imagery. We introduced the maximum SUHI to evaluate the suitable spatial resolution to observe a city and we found that 50 m is the boundary resolution to differentiate the thermal performances between different areas of the city. The visit time that minimises the influence of the acquisition geometry and facilitates the relation between the heat island phenomenon at surface and at atmosphere levels is before sunrise.