# Un simple algorithme mono-canal pour l'estimation de la température de surface à partir des images du canal infrarouge thermique de METEOSAT

Abdelkader Labbi* et Ammar Mokhnache

Laboratoire de Physique Energétique, Département de Physique
Université Mentouri, Constantine, Algérie

(reçu le 22 Novembre 2009 – accepté le 20 Mai 2010)

**Résumé** - La température de surface est utilisée dans plusieurs applications, notamment en agro météorologie, climatologie et les études environnementales. Dans cette étude, nous avons développé un algorithme mono-canal pour l'estimation de la température de surface ($T_s$) dans une bande spectrale donnée, telle que pour le canal infrarouge (IR) du satellite METEOSAT-7. Cet algorithme nous permet de relier par une relation de second ordre la température de surface à la température de brillance ($T_b$) au niveau du capteur. L'algorithme est obtenu à partir de l'équation de transfert radiatif et exige la connaissance de la transmittance atmosphérique ($\tau$), l'émissivité du sol ($\varepsilon$) et de la température effective de l'air ($T_a$). Les résultats obtenus ont été validés à l'aide du code de transfert radiatif Modtran3.5. Pour des valeurs du contenu intégré en vapeur d'eau (W) inférieur ou égale à 3.1 $g/cm^2$ et pour des valeurs des émissivités égale ou supérieur à 0.98, nous avons trouvé que la différence maximale entre la température de surface estimée par l'algorithme et la température de surface simulée par Modtran3.5 ne dépasse pas 2 °C.

**Abstract** - The knowledge of the surface temperature is strongly required in several applications, for instance in agrometeorology, climatology and environmental studies. In this study we have developed an algorithm mono-canal to estimate land surface temperature ($T_s$) in spectral band as the infrared channel (IR) of METEOSAT-7. This algorithm permits us to join by a relationship of second order the surface temperature to the brightness temperature ($T_b$) at the sensor level. This algorithm is obtained starting from the radiative transfer equation and requires the knowledge of atmospheric transmittance ($\tau$), the surface emissivity ($\varepsilon$) and the effective mean atmospheric temperature ($T_a$). The results obtained were validated by using the Modtran3.5 radiative transfer code. For a values of atmospheric water content (W) lower or equal to 3.1 $g/cm^2$ and for values of emissivity equal or higher than 0.98, we had found that the maximum difference between the land surface temperature estimated and simulated by Modtran3.5 does not exceed 2 °C.

**Mots clés:** Température de surface - Modtran3.5 - Meteosat - Algorithme mono-canal.

## 1. INTRODUCTION

Les satellites Météosat sont des satellites européens dont le propriétaire et l'opérateur sont Eumetsat. La première utilisation des images du satellite Météosat était évidemment destinée à la prévision météorologique [1]. Le satellite Météosat-7 observe la terre depuis une orbite quasi-circulaire à une altitude d'environ 36 000 km dite géostationnaire. La vitesse de rotation autour de la planète sur cette orbite est identique à la rotation propre de la Terre sur elle-même et permet l'observation d'une même

<footnote>* labbiabdelkader@yahoo.fr</footnote>
région du globe. Le champ visuel couvre l'Afrique, l'Europe et les extrémités de l'Asie et de l'Amérique méridionale [1, 2]. Les données fournies par Météosat-7 sont caractérisés par:

- Une résolution spatiale: chaque pixel représente une certaine étendue de la surface réelle visualisée sur l'image, (5 km sur le canal infrarouge thermique);

- Une résolution temporelle: les systèmes embarqués à bord du satellite, permettent d'observer la surface terrestre avec une plus ou moins grande régularité temporelle, (il fournit une image toutes les 30 minutes);

- Une résolution spectrale: les mesures du capteur sont effectuées à une certaine longueur d'onde ou ensemble de longueurs d'onde (3 canaux).

La température de surface est un paramètre clé d'entrée des modèles de bilan radiatif et de circulation générale. Elle est donc indispensable dans les études climatiques et météorologiques [3]. Dans les précédentes études, la détermination de T<sub>s</sub> a été faite par deux méthodes: la méthode mono-canal et la méthode dite 'split-window' [4-6].

La première méthode utilise les corrections atmosphériques directement sur un seul intervalle spectral. Elle exige une bonne connaissance de l'état de l'atmosphère [3].

La deuxième méthode est basée sur les propriétés d'absorption différentielle de l'atmosphère en fonction de la longueur d'onde.

Dans ce travail, nous avons utilisé la méthode mono-canal, parce que Météosat-7 possède un seul canal dans l'infrarouge thermique. Donc, un modèle théorique permettant de relier T<sub>s</sub> à T<sub>b</sub>, a été développé. Ce modèle est obtenu à partir de l'équation de transfert radiatif et exige la connaissance de la transmittance atmosphérique, l'émissivité du sol et la température effective de l'air.

Les résultats obtenus ont été validés par des simulations théoriques en utilisant le code de transfert radiatif Modtran3.5.

## 2. METHODE DE CALCUL

La luminance mesurée par le radiomètre du satellite (L<sub>sat</sub>) n'est malheureusement pas la luminance émise par la surface. Cette luminance subit de nombreuses perturbations qui dépendent des conditions atmosphériques, de la longueur d'onde et de la distance à parcourir au cours de sa propagation dans l'atmosphère [3].

La luminance mesurée par le radiomètre est donnée par:

$$L_{\text{sat}} = \tau \left[ \varepsilon \times B(T_s) + (1 - \varepsilon) \times L_{\text{atm}}^{\downarrow} \right] + L_{\text{atm}}^{\uparrow} \quad (1)$$

Où, τ est la transmission atmosphérique, ε l'émissivité de la surface, B(T<sub>s</sub>) est la fonction de Planck.

L<sub>atm</sub><sup>↑</sup>, est la luminance atmosphérique ascendante et elle s'exprime par:

$$L_{\text{atm}}^{\uparrow} = \int_{0}^{z} B(T_{z}) \times \frac{\partial \tau(z, Z)}{\partial z} dz \quad (2)$$
Où, $T_Z$ est la température de l'atmosphère à l'altitude z, Z l'altitude du satellite.

$\tau(z, Z)$ représente la transmission atmosphérique ascendante de l'altitude z jusqu'au satellite.

$L_{\text{atm}}^{\uparrow}$, est la luminance atmosphérique descendante et elle s'exprime par:

$$L_{\text{atm}} = 2 \int_{0}^{\pi/2} \int_{\infty}^{0} B(T_Z) \times \frac{\partial \tau'(\theta', z, 0)}{\partial z} \cos \theta' \cdot \sin \theta' \cdot dz \cdot d\theta' \quad (3)$$

Où $\theta'$ représente la direction descendante de la luminance atmosphérique, $\tau'(\theta', z, 0)$ la transmission atmosphérique descendante de l'altitude z à la surface de la terre. En faisant des approximations [7] et en admettant que $L_{\text{atm}}^{\uparrow} = (1 - \tau) \times B(T_a)$ et $L_{\text{atm}}^{\downarrow} = (1 - \tau) \times B(T_a)$, l'équation (1) devient:

$$L_{\text{sat}} = \tau \cdot \varepsilon \times B(T_s) + (1 - \tau)[1 + \tau(1 - \varepsilon)] \times B(T_a) \quad (4)$$

Où, $T_a$ est la température effective de l'air.

On sait que $T_a$ et $T_s$ sont proches de $T_b$. En utilisant un développement limité au premier ordre de la fonction de Planck au voisinage de $T_b$ [7], on aura donc:

$$B(T) = [T - T_b + L(T_b)] \cdot \frac{\partial B(T)}{\partial T} \quad (5)$$

$$\text{Où } L(T_b) = B(T_b) / \left( \frac{\partial B(T_b)}{\partial T} \right)_{T_b}$$

A partir des équations (4) et (5), on obtient l'équation suivante:

$$L(T_b) = \varepsilon \cdot \tau [T_s - T_b + (T_b)] + (1 - \tau)[1 + \tau(1 - \varepsilon)][T_a - T_b + L(T_b)] \quad (6)$$

Pour Météosat-7, nous avons trouvé que $L(T_b)$ est donné par la relation suivante:

$$L(T_b) = \frac{-T_b^2}{A} \quad (7)$$

Où, A est une constante égale à -1255,5465 K.

Des deux équations (6) et (7), nous pouvons relier $T_s$ à $T_b$ par l'expression suivante, qui est du second ordre:

$$T_s = \alpha \cdot T_b^2 + \beta \cdot T_b + \gamma \quad (8)$$

où
$$ \alpha = \frac{(\varepsilon - 1) \tau}{\varepsilon \cdot A} \qquad (8a) $$

$$ \beta = \frac{1 + (\varepsilon - 1) \tau^2}{\varepsilon \cdot \tau} \qquad (8b) $$

$$ \gamma = (1 - \beta) T_a \qquad (8c) $$

Donc pour l'estimation de T_s par cette méthode, il faut déterminer la transmittance atmosphérique τ, la température effective de l'air T_a et le contenu atmosphérique en vapeur d'eau W.

## 2.1 La transmittance atmosphérique

Le code de transfert radiatif Modtran3.5, pour une altitude donnée et un angle d'observation donné, nous permet de calculer τ pour les différentes atmosphères. Plusieurs auteurs [7, 8] ont montré qu'il existe une relation linéaire entre τ et W dans la bande infrarouge thermique.

En appliquant la méthode des moindres carrées aux résultats obtenus par Modtran3.5 pour différente angles d'observations et pour les 6 modèles d'atmosphère, nous avons trouvé une régression linéaire entre τ et W (Fig. 1) pour le canal infrarouge thermique (IRT) de Météosat-7.

Cette relation est donnée par la formule suivante:

$$ \tau = -0.111 W + 0.998 \qquad (9) $$

<figure><img src="image_1.png" /><figcaption>Fig. 1: Variation de la transmittance atmosphérique en fonction du contenu intégré en vapeur d'eau pour les 6 modèles d'atmosphère de Modtran3.5 et pour θ = 0°, 20° et 40°</figcaption></figure>
## 2.2 La température effective de l'air

La méthode développée dans ce travail exige la connaissance de $T_a$. Pour déterminer cette température à partir des profils verticaux de température et de vapeur d'eau, nous avons utilisé la relation suivante [7]:

$$T_a = \frac{1}{W} \cdot \int_{W_o}^{0} T_z \cdot dW(z, Z) \qquad (10)$$

Où, $W_o$ est le contenu de la vapeur d'eau au niveau du sol, $T_z$ est la température de l'air à l'altitude z.

Nous avons calculé au début $T_a$ à partir des 2311 profils atmosphériques de la base de données climatologiques TIGR2000, ensuite, nous avons utilisé la méthode des moindres carrées pour trouver la relation entre $T_a$ et la température de l'air au niveau du sol $T_0$.

Les résultats obtenus sont représentés sur la figure 2. Ils montrent l'existence d'une relation linéaire entre les deux températures, cette relation est donnée par:

$$T_a = 0.797 T_0 + 49.116 \qquad (11)$$

Donc en utilisant cette relation, nous pouvons calculer $T_a$ à partir de la température de l'air mesurée par les stations météorologiques.

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Fig. 2: Variation de la température effective de l'air en fonction de la température de l'air au niveau du sol pour 2311 situations atmosphériques (TIGR)</figcaption></figure>

## 2.3 Le contenu atmosphérique en vapeur d'eau

La vapeur d'eau est un constituant atmosphérique variable, il fluctue dans le temps et dans l'espace. Le contenu intégré de la vapeur d'eau $W$ peut être déterminé à partir des profils de vapeur d'eau et de pression par l'expression suivante [9]:
$$ W = \frac{1}{g} \cdot \int_{p_0}^{0} M_r \times d p \qquad (12) $$

Où, g est l'accélération de la gravité, $p_0$ la pression au niveau du sol, $M_r$ le rapport de mélange.

Pour les régions où nous n'avons pas les profils atmosphériques qui coïncident spatialement et temporellement avec les données satellitaire, il faut trouver une solution pour remplacer ces données.

La solution que nous proposons dans ce travail consiste à trouver une relation entre W et le contenu en vapeur d'eau au niveau du sol $W_o$. En utilisant la méthode des moindres carrées pour les 2311 profils atmosphériques de la base de données TIGR2000, nous avons trouvé une relation linéaire entre W et $W_o$ (Fig. 3). Cette relation est donnée par l'expression suivante:

$$ W = 4.771 \cdot W_o + 0.124 \qquad (13) $$

En acceptant l'erreur commise sur le calcul (Déviation standard SD = 0.6 g/cm²), cette relation peut remplacer les données de W du profil.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Fig. 3: Variation du contenu intégré en vapeur d'eau en fonction du contenu en vapeur d'eau au niveau du sol pour 2311 situations atmosphériques (TIGR)</figcaption></figure>

# 3. RESULTATS ET DISCUSSION

## 3.1 Etude de la sensibilité de l'algorithme

Pour étudier la sensibilité de l'algorithme, nous avons calculé l'erreur d'estimation de $T_s$, qui est donné par la formule suivante [7]:
$$ \delta T_s = |T_s(x + \delta x) - T_s(x)| \quad (14) $$

Où, $\delta T_s$ est l'erreur d'estimation de la température de surface; $x$ est une variable qui peut être l'émissivité $\varepsilon$, la température de l'air $T_a$ ou le contenu en vapeur d'eau $W$. $\delta x$, est l'erreur possible sur la variable $x$.

Dans cette étude, nous n'avons tenu compte uniquement que des températures $T_b$ qui sont dans l'intervalle 270 - 320 K. Pour une valeur de $W$ égale à 2,14 g/cm² et une valeur de $T_a$ égale à 280 K, nous avons représenté sur la figure 4, l'évolution de $\delta T_s$ en fonction de $T_b$ pour différentes valeurs de l'émissivité.

On remarque clairement que $\delta T_s$ varie de façon croissante avec $T_b$, elle augmente aussi rapidement avec les variations de $\varepsilon$.

Une variation de $\varepsilon$ égale à 0,01 entraîne à une variation de $\delta T_s$ de 0,37 °C à 0,87 °C. Par ailleurs, une variation de $\varepsilon$ de 0,04, entraîne une variation de $\delta T_s$ entre 1,62 °C et 3,5 °C. Donc l'algorithme est très sensible à l'émissivité de surface.

Pour une émissivité $\varepsilon$ égale à 0,98 et une température $T_a$ égale à 280 K, nous avons représenté sur la figure 5, l'évolution de $\delta T_s$ en fonction de la température de brillance pour différentes valeurs de $W$.

On remarque clairement que $\delta T_s$ varie de façon décroissante avec $T_b$, elle diminue aussi rapidement pour les fortes variations de $W$. Par exemple, une variation de $W$ égale à 0,5 g/cm² donne un $\delta T_s$ qui varie entre 0,9 °C et 2,5 °C.

Pour une variation de $W$ égale à 2 g/cm², $\delta T_s$ variera entre 3,8 °C et -13 °C. Donc l'algorithme est très sensible et exige la vraie valeur de $W$.

On remarque aussi clairement que les effets atmosphériques sont dispersées autour du point neutre dans laquelle on a: $T_s = T_b = T_a$.

Pour un $W$ égal à 2,14g/cm² et une émissivité de surface égale à 0,98, nous avons représenté sur la figure 6, l'évolution de $\delta T_s$ en fonction de $T_b$ pour différentes valeurs $T_a$.

On voit clairement sur la figure 6 que $\delta T_s$ reste constante avec l'augmentation de $T_b$.

En effet selon l'expression de l'erreur d'estimation de la température de surface, on a:

$$ \delta T_s = |T_s(T_a + \delta T_a) - T_s(T_a)| \quad (15) $$

$$ \delta T_s = |\alpha \cdot T_b^2 + \beta \cdot T_b + (1 - \beta)(T_a + \delta T) - \alpha T_b^2 - \beta \cdot T_b - (1 - \beta)T_a| \quad (16) $$

$$ \delta T_s = |(1 - \beta) \cdot \delta T_a| \quad (17) $$
<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Fig. 4: Evolution de l'erreur d'estimation de la température de surface en fonction de la température de brillance pour différentes valeurs de l'émissivité</figcaption></figure>

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Fig. 5: Evolution de l'erreur d'estimation de la température de surface en fonction de la température de brillance pour différentes valeurs du contenu intégré en vapeur d'eau</figcaption></figure>

Donc $\delta T_s$ ne dépend pas de $T_b$, mais varie de façon croissante avec $T_a$. Par exemple, une variation de $T_a$ égale à 10 °C donne une valeur de $\delta T_s$ égale à 3,1 °C. Par ailleurs, une variation de la température effective de l'air de 20 °C donne un $\delta T_s$ de 6,5 °C.
Donc notre algorithme mono-canal exige la bonne connaissance de la température
effective de l'air.

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Fig. 6: Evolution de l'erreur d'estimation de la température de surface en fonction de la température de brillance pour différentes valeurs de la température effective de l'air</figcaption></figure>

3.2 Validation de l'algorithmme

La meilleure méthode pour valider l’algorithme est la comparaison avec les mesures
in situ, c’est-à-dire la comparaison de la température de surface estimée avec la
température de surface mesurée au sol. Mais cette méthode est impossible, parce qu’il
est très difficile de trouver une mesure in situ qui correspond à la taille du pixel de
Météosat-7 (5×5 km).

Une méthode alternative, dans cette direction, est l’utilisation des données simulées qui sont obtenues par les programmes de simulation atmosphérique comme 4A, Lowtran ou Modtran. Les principaux paramètres d’entrées de ces programmes sont les profils verticaux de température, vapeur d’eau, ozone, la géométrie de la situation considérée (angle de visée du satellite...) et le domaine spectral considéré.

A partir des informations entrées par l'utilisateur, ces programmes permettent de
simuler les luminances au niveau du satellite dans l'infrarouge thermique. La
température de brillance de Météosat-7 peut être obtenue à partir de la luminance
simulée. La validation de notre algorithme a été faite par la comparaison avec les
données simulées par Modtran3.5.

Le Tableau 1 (a, b, c et d) présente la variation de la différence entre la température de surface simulée par Modtran3.5 et estimée par notre algorithme (T<sub>s</sub> (mod)–T<sub>s</sub>) pour une émissivité de surface égale à 0.98.

Ce tableau montre que pour les valeurs W inférieure ou égale à 3.1 g/cm² la
différence (T<sub>s</sub> (mod) – T<sub>s</sub>) ne peut pas dépasser 2 °C.
<table><caption>**Tableau 1:** (a, b, c et d)- Différence entre la température de surface simulée et estimée pour différentes valeurs du contenu intégré en vapeur d'eau</caption><thead><tr><th>a)</th><th>modèle 5</th><th>θ=0</th><th>W=0.394</th></tr><tr><th>T<sub>s</sub> (mod)</th><th>T<sub>b</sub></th><th>T<sub>s</sub></th><th>T<sub>s</sub> (mod) - T<sub>s</sub></th></tr></thead><tbody><tr><td>270</td><td>267.17</td><td>268.883694</td><td>1.1163063</td></tr><tr><td>275</td><td>271.89</td><td>273.878391</td><td>1.12160871</td></tr><tr><td>280</td><td>276.63</td><td>278.894948</td><td>1.10505164</td></tr><tr><td>285</td><td>281.36</td><td>283.901617</td><td>1.09838323</td></tr><tr><td>290</td><td>286.08</td><td>288.898392</td><td>1.10160789</td></tr><tr><td>295</td><td>290.83</td><td>293.927624</td><td>1.07237566</td></tr><tr><td>300</td><td>295.63</td><td>299.010507</td><td>0.98949312</td></tr><tr><td>305</td><td>300.37</td><td>304.030505</td><td>0.96944521</td></tr><tr><td>310</td><td>305.16</td><td>309.104265</td><td>0.89573514</td></tr><tr><td>315</td><td>309.9</td><td>314.125714</td><td>0.8742859</td></tr><tr><td>320</td><td>314.7</td><td>319.211436</td><td>0.78856372</td></tr></tbody></table>

<table><thead><tr><th>b)</th><th>modèle 3</th><th>θ=0</th><th>W=0.877</th></tr><tr><th>T<sub>s</sub> (mod)</th><th>T<sub>b</sub></th><th>T<sub>s</sub></th><th>T<sub>s</sub> (mod) - T<sub>s</sub></th></tr></thead><tbody><tr><td>270</td><td>267.68</td><td>268.806881</td><td>1.19311907</td></tr><tr><td>275</td><td>272.15</td><td>273.824398</td><td>1.17560204</td></tr><tr><td>280</td><td>276.65</td><td>278.876181</td><td>1.12381948</td></tr><tr><td>285</td><td>281.16</td><td>283.939784</td><td>1.06021585</td></tr><tr><td>290</td><td>285.69</td><td>289.026442</td><td>0.97355771</td></tr><tr><td>295</td><td>290.21</td><td>294.102474</td><td>0.89752955</td></tr><tr><td>300</td><td>294.79</td><td>299.24649</td><td>0.75351034</td></tr><tr><td>305</td><td>299.33</td><td>304.346189</td><td>0.65381091</td></tr><tr><td>310</td><td>303.94</td><td>309.525136</td><td>0.47486423</td></tr><tr><td>315</td><td>308.5</td><td>314.548524</td><td>0.35147618</td></tr><tr><td>320</td><td>313.14</td><td>319.862421</td><td>0.1375792</td></tr></tbody></table>

<table><thead><tr><th>c)</th><th>modèle 6</th><th>θ=0</th><th>W=1.44</th></tr><tr><th>T<sub>s</sub> (mod)</th><th>T<sub>b</sub></th><th>T<sub>s</sub></th><th>T<sub>s</sub> (mod) - T<sub>s</sub></th></tr></thead><tbody><tr><td>270</td><td>269.63</td><td>268.543</td><td>1.45699974</td></tr><tr><td>275</td><td>273.75</td><td>273.518873</td><td>1.48112749</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>280</td><td>277.91</td><td>278.543523</td><td>1.45647653</td></tr><tr><td>285</td><td>282.09</td><td>283.592806</td><td>1.40719365</td></tr><tr><td>290</td><td>286.28</td><td>288.654647</td><td>1.34535336</td></tr><tr><td>295</td><td>290.52</td><td>293.777378</td><td>1.22262228</td></tr><tr><td>300</td><td>294.79</td><td>298.93685</td><td>1.06315042</td></tr><tr><td>305</td><td>299.1</td><td>304.145158</td><td>0.85484245</td></tr><tr><td>310</td><td>303.38</td><td>309.317714</td><td>0.68228633</td></tr><tr><td>315</td><td>307.69</td><td>314.52703</td><td>0.47296958</td></tr><tr><td>320</td><td>312.03</td><td>319.773118</td><td>0.22688164</td></tr></table>

<table><thead><tr><th>d)</th><th>modèle 2</th><th>θ=0</th><th>W=3.1</th></tr><tr><th>T<sub>s</sub> (mod)</th><th>T<sub>b</sub></th><th>T<sub>s</sub></th><th>T<sub>s</sub> (mod) - T<sub>b</sub></th></tr></thead><tbody><tr><td>270</td><td>275.61</td><td>269.09102</td><td>0.90898014</td></tr><tr><td>275</td><td>278.58</td><td>273.703552</td><td>1.29644781</td></tr><tr><td>280</td><td>281.6</td><td>278.393929</td><td>1.60607114</td></tr><tr><td>285</td><td>284.68</td><td>283.177692</td><td>1.82230848</td></tr><tr><td>290</td><td>287.81</td><td>288.039319</td><td>1.96068075</td></tr><tr><td>295</td><td>291.01</td><td>293.009889</td><td>1.99011123</td></tr><tr><td>300</td><td>294.25</td><td>298.042812</td><td>1.9571878</td></tr><tr><td>305</td><td>297.52</td><td>303.122563</td><td>1.87743698</td></tr><tr><td>310</td><td>300.83</td><td>308.264683</td><td>1.73531704</td></tr><tr><td>315</td><td>304.16</td><td>313.438108</td><td>1.56189187</td></tr><tr><td>320</td><td>307.53</td><td>318.673917</td><td>1.32608347</td></tr></tbody></table>

## 4. CONCLUSION

La télédétection satellitaire sans doute joue un rôle très important pour l'étude des variations spatio-temporelles de l'état de la surface et de l'état de l'atmosphère terrestre. Dans ce travail, nous avons trouvé une relation de second ordre entre $T_s$ et $T_b$ à partir de l'équation de transfert radiatif et ensuite, nous avons déterminé $T_a$ et $\tau$ qui sont directement utilisés dans l'algorithme de calcul.

Les résultats obtenus par notre algorithme ont été validés par comparaison avec les résultats de simulation par Modtran3.5. La connaissance de l'état de l'atmosphère et l'état du sol est très importante pour la précision des calculs. Si l'état de l'atmosphère est inconnu, on a dans ce cas recours à la méthode dite 'split-window' et les images de Météosat Second Génération qui possède plusieurs canaux dans l'infrarouge thermique.

## Remerciements

Nous tenons à remercier Mme Scott Noëlle, du Laboratoire de Météorologie Dynamique, de nous avoir exploité la base de données climatologiques TIGR2000.
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