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Timestamp: 2018-06-20 06:03:45+00:00

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OBTENCIÓN DE LA TEMPERATURA DE LA SUPERFICIE TERRESTRE A PARTIR DE LA SERIE HISTÓRICA LANDSAT (Land surface temperature retrieval from historical LANDSAT data) - J. - Autres
OBTENCIÓN DE LA TEMPERATURA DE LA SUPERFICIE TERRESTRE A PARTIR DE LA SERIE HISTÓRICA LANDSAT (Land surface temperature retrieval from historical LANDSAT data)
La teledetección térmica proporciona información de gran interés acerca de los procesos que ocurren en la superficie de nuestro planeta. En concreto, las imágenes térmicas a media y alta resolución permiten realizar distintos estudios medioambientales, como por ejemplo la estimación de la evapotranspiración a partir de la ecuación de balance energético, de gran aplicación en una problemática tan actual como es la gestión de los recursos hídricos. En este sentido, el lanzamiento en 1982 del sensor Thematic Mapper (TM) a bordo de la plataforma Landsat-4 y su posterior continuación en 1984 con el lanzamiento de la plataforma Landsat-5, actualmente operativa, ha permitido a los usuarios disponer de una base histórica de más de 25 años de imágenes térmicas a 120 metros de resolución espacial. La plataforma Landsat-7, puesta en órbita en 1999 con el sensor Enhanced Thematic Mapper plus (ETM+), incrementó la resolución espacial de las imágenes térmicas a 60 metros, si bien debido a un fallo técnico del sensor su uso está muy limitado. El presente trabajo se centra en la estimación de la Temperatura de la Superficie Terrestre (TST), que es la principal variable a obtener cuando se trabaja con datos medidos en el infrarrojo térmico. El trabajo presenta los distintos algoritmos que pueden emplearse para la obtención de esta variable a partir de datos Landsat, haciendo un especial hincapié en aquellos algoritmos que permiten realizar un procesamiento de forma operacional utilizando aproximaciones de los parámetros atmosféricos únicamente con el contenido en vapor de agua o bien con vapor de agua y temperatura del aire. Los resultados de la validación muestran errores inferiores a 2 K en el primer caso o inferiores a 1 K en el segundo caso. En este trabajo se muestra también un ejemplo de obtención de TST a partir de una serie temporal de imágenes Landsat-5 TM adquiridas en el año 2009 sobre la zona agrícola de Barrax en Albacete.
Thermal remote sensing provides useful information of surface processes occurring in our planet. In particular, thermal imagery at medium and high spatial resolution is useful in many environmental studies, such as evapotranspiration estimation from the energy balance equation, which is a key parameter when working in water resources management. In this sense, the launch in 1982 of the Thematic Mapper (TM) sensor on board the Landsat-4 platform and its continuity in 1984 with the launch of Landsat-5 platform, currently operative, have provided the users with thermal imagery at 120 meters spatial resolution for more than 25 years. In addition, the launch in 1999 of the Enhanced Thematic Mapper plus (ETM+) on board the platform Landsat-7 have provided thermal imagery at 60 meters spatial resolution, despite that its use is limited due to a technical failure in the sensor. This paper focuses on the Land Surface Temperature (LST) retrieval, which is the main variable to be extracted when working with thermal infrared data. The paper shows the different algorithms that can be used to retrieve this parameter from Landsat data, highlighting those ones which allow an operational retrieval using approaches of atmospheric parameters only versus water vapor content as well as water vapor and air temperature. Validation results show errors below 2 K in the first case and below 1 K in the second case. This paper also shows an example of LST retrieval from multitemporal Landsat-5 TM imagery acquired in 2009 over the Barrax agricultural site in Albacete.
Revista de Teledetección. ISSN: 1988-8740. 2010. 33: 53-63
Obtención de la temperatura de la superficie
terrestre a partir de la serie histórica LANDSAT
Land surface temperature retrieval from
historical LANDSAT data
1 1 2 1 2 3J. C. Jiménez-Muñoz , J. A. Sobrino , J. Cristóbal , G. Sòria , M. Ninyerola , X. Pons ,
1 1 1 1 1 1V. Hidalgo , B. Franch , M. Romaguera , R. Oltra-Carrió , Y. Julien y C. Mattar
jcjm@uv.es
1 Unidad de Cambio Global, Laboratorio de Procesado de Imágenes, Parque Científico de la
Universidad de Valencia, P. O. Box 2205, E-46071 Valencia.
2 Unidad de Botánica, Departamento de Biología Animal, Biología Vegetal y Ecología,
Universidad Autónoma de Barcelona, 08193 Cerdanyola del Vallès.
3 Departamento de Geografía de la Universidda Autónoma de Barcelona y Centro de Investigación
Ecológica y Aplicaciones Forestales, 08193 Cerdanyola del Vallès.
Recibido el 05 de marzo de 2010, aceptado el 30 de abril de 2010
Thermal remote sensing provides useful infor-La teledetección térmica proporciona informa-
mation of surface processes occurring in our pla-ción de gran interés acerca de los procesos que
net. In particular, thermal imagery at mediumocurren en la superficie de nuestro planeta. En
concreto, las imágenes térmicas a media y alta and high spatial resolution is useful in many en-
resolución permiten realizar distintos estudios vironmental studies, such as evapotranspiration
medioambientales, como por ejemplo la estima- estimation from the energy balance equation,
ción de la evapotranspiración a partir de la ecua- which is a key parameter when working in water
ción de balance energético, de gran aplicación resources management. In this sense, the launch
en una problemática tan actual como es la ges- in 1982 of the Thematic Mapper (TM) sensor on
tión de los recursos hídricos. En este sentido, el board the Landsat-4 platform and its continuity
lanzamiento en 1982 del sensor Thematic Map- in 1984 with the launch of Landsat-5 platform,
per (TM) a bordo de la plataforma Landsat-4 y currently operative, have provided the users with
su posterior continuación en 1984 con el lanza- thermal imagery at 120 meters spatial resolution
miento de la plataforma Landsat-5, actualmente for more than 25 years. In addition, the launch in
operativa, ha permitido a los usuarios disponer 1999 of the Enhanced Thematic Mapper plus
de una base histórica de más de 25 años de imá- (ETM+) on board the platform Landsat-7 have
genes térmicas a 120 metros de resolución es- provided thermal imagery at 60 meters spatial re-
pacial. La plataforma Landsat-7, puesta en solution, despite that its use is limited due to a
órbita en 1999 con el sensor Enhanced Thema- technical failure in the sensor. This paper focu-
tic Mapper plus (ETM+), incrementó la resolu- ses on the Land Surface Temperature (LST) re-
ción espacial de las imágenes térmicas a 60 trieval, which is the main variable to be extracted
metros, si bien debido a un fallo técnico del sen- when working with thermal infrared data. The
sor su uso está muy limitado. El presente tra- paper shows the different algorithms that can be
bajo se centra en la estimación de la Temperatura used to retrieve this parameter from Landsat data,
de la Superficie Terrestre (TST), que es la prin- highlighting those ones which allow an opera-
cipal variable a obtener cuando se trabaja con tional retrieval using approaches of atmospheric
datos medidos en el infrarrojo térmico. El tra- parameters only versus water vapor content as
bajo presenta los distintos algoritmos que well as water vapor and air temperature.
Revista de Teledetección. ISSN: 1988-8740. 2010. 33: 53-63 53J. C. Jiménez-Muñoz et al.
pueden emplearse para la obtención de esta va- Validation results show errors below 2 K in the
riable a partir de datos Landsat, haciendo un es- first case and below 1 K in the second case. This
pecial hincapié en aquellos algoritmos que paper also shows an example of LST retrieval
permiten realizar un procesamiento de forma from multitemporal Landsat-5 TM imagery ac-
operacional utilizando aproximaciones de los pa- quired in 2009 over the Barrax agricultural site in
rámetros atmosféricos únicamente con el conte- Albacete.
nido en vapor de agua o bien con vapor de agua
y temperatura del aire. Los resultados de la va-
lidación muestran errores inferiores a 2 K en el
primer caso o inferiores a 1 K en el segundo caso.
En este trabajo se muestra también un ejemplo
de obtención de TST a partir de una serie tempo-
ral de imágenes Landsat-5 TM adquiridas en el
año 2009 sobre la zona agrícola de Barrax en Al-
PALABRAS CLAVE: temperatura de la superfi- KEYWORDS: land surface temperature, thermal
cie terrestre, infrarrojo térmico, monocanal, infrared, single-channel, Landsat.
INTRODUCCIÓN siendo
2 -L : radiancia medida por el sensor (W m- srEl lanzamiento de la serie Landsat ha supuesto la sen
1 -1μm )creación de una base histórica de datos térmicos
ε: emisividad de la superficie(desde 1982 hasta la actualidad) a media resolución
B: ley de Planckespacial, de gran utilidad en distintos estudios me-
Ts: temperatura de la superficie terrestre (K)diambientales tales como la gestión de los recursos
↓ -2L : radiancia atmosférica descendente (W mhídricos mediante la estimación de flujos de energía
-1 -1sr μm )como la evapotranspiración tanto en cultivos como
τ: transmisividad atmosféricaen zonas naturales a partir de la resolución de la
↑ -2L : radiancia atmosférica ascendente (W mecuación de balance energético o el seguimiento de
-1 -1sr μm )las islas de calor en zonas urbanas.
Excepto la TST dada por el término Ts, el resto deCuando se trabaja con teledetección térmica, la
magnitudes son espectrales, aunque no aparece ex-Temperatura de la Superficie Terrestre (TST) es la
plícitamente esta dependencia por simplicidad en laprincipal variable a obtener. En este trabajo, se
notación. De igual forma se ha omitido la depen-muestran los distintos algoritmos que permiten una
dencia angular.estimación de este parámetro a partir de los datos
térmicos proporcionados por la banda 6 (B6) de los
sensores Thematic Mapper (TM) a bordo de las pla- ALGORITMOS
taformas Landsat-4 (L4) y Landsat-5 (L5), y del sen-
sor Enhanced Thematic Mapper plus (ETM+) a Inversión directa de la ETR
bordo de la plataforma Landsat-7 (L7).
La base teórica de los algoritmos de estimación de La TST (Ts) puede obtenerse mediante inversión
la TST es la Ecuación de Transferencia Radiativa directa de la ETR dada por la Ec. (1):
(ETR) aplicada a la región del infrarrojo térmico,
Revista de Teledetección. ISSN: 1988-8740. 2010. 33: 53-6354Obtención de la temperatura de la superficie terrestre a partir de la serie histórica LANDSAT
Algoritmo monocanal de Jiménez-Muñoz y So-donde finalmente Ts se obtiene por inversión de la
brinoley de Planck. Nótese que para poder calcular Ts es
necesario conocer, además de la emisividad de la su-
perficie (incógnita presente en cualquier algoritmo Jiménez-Muñoz y Sobrino (2003) desarrollaron un
de estimación de TST), los parámetros atmosféricos. algoritmo monocanal generalizado, en principio
En principio, estos parámetros pueden calcularse a aplicable a cualquier banda térmica con un ancho de
partir de perfiles atmosféricos (que deben corres- banda entre aproximadamente 0,5 y 1,5 μm. Este
ponder aproximadamente a la hora de adquisición algoritmo monocanal viene dado por:
de la imagen) y códigos de transferencia radiativa. A
pesar de que este ha sido el principal inconveniente
de la técnica monocanal, ya que no siempre es posi-
ble disponer de perfiles atmosféricos, actualmente (4)
el problema tiene en parte solución gracias a los re-
sultados obtenidos por los modelos de predicción
numérica. Un claro ejemplo de la aplicación a datos
Landsat es la herramienta web desarrollada por Barsi donde  y δ son dos parámetros que pueden obte-
et al. (2003; 2005), en la que el usuario obtiene los nerse a partir de la radiancia (Lsen) o temperatura
↑ ↓valores de τ, L y L para su imagen. Sin embargo, de brillo del sensor (Tsen) y  (i=1,2,3) son las lla-i
esta aplicación no permite una obtención de la TST madas funciones atmosféricas, que dependen en
de forma operacional para una serie histórica de ↑ ↓principio de los parámetors τ, L y L . Tal y como se
datos, ya que la aplicación web únicamente propor- ha comentado anteriormente, el algoritmo fue des-
ciona un valor puntual para una imagen (por lo que arrollado en principio para poder aplicarse de forma
el usuario tendría que rellenar cada vez el formula- general a cualquier banda térmica, aunque también
rio web) y por el momento sólo para imágenes pos- se desarrollaron coeficientes particularizados para
teriores a 2003. En los siguientes apartados se distintos sensores, entre ellos el TM de Landsat-5.
muestran algunos algoritmos que podrían aplicarse Recientemente este algoritmo se ha actualizado y ex-
de forma operacional a la serie Landsat. tendido su aplicación a datos L4B6, L5B6 y L7B6,
tal y como se recoge en Jiménez-Muñoz et al.
Algoritmo monocanal de Qin, Karnieli y Berliner (2009). En el citado trabajo se muestran que los pa-
rámetros  y δ pueden obtenerse de forma simplifi-
Qin et al. (2001) desarrollaron un algoritmo mo- cada mediante las expresiones:
nocanal para estimar la TST con datos L5B6 a par-
tir de la expresión:
(3) donde la constante b tiene valores de 1290, 1256 y
1277 K para L4B6, L5B6 y L7B6, respectivamente.
El cálculo de las funciones atmosféricas se puedesiendo C =ε τ , D = (1 - τ )[1 + (1 - ε )τ ], a =6 6 6 6 6 6 6 6 abordar de distintas formas, tal y como se detalla en67.355351, b =0.458606 y T la temperatura atmos-6 a la siguiente sección.férica media. Con el fin de evitar la dependencia de
los parámetros τ y T , Qin et al. (2001) propusierona
APROXIMACIONES PARA LAS FUN-aproximaciones lineales de estos parámetros con el
vapor de agua y con la temperatura del aire, respec- CIONES ATMOSFÉRICAS
tivamente. Estas aproximaciones no son únicas, y
dependen de la selección previa de una atmósfera A partir de perfiles atmosféricos
estándar, aplicando también un criterio de tempera-
tura del aire “alta” o “baja” no del todo bien esta- Tal y como se muestra en Jiménez-Muñoz y So-
blecido. brino (2003), las funciones atmosféricas vienen
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Los valores de la matriz de coeficientes C para
datos L4B6, L5B6 y L7B6, obtenidas a partir de dis-
tintas bases de datos de perfiles atmosféricos, pue-
den encontrarse en Jiménez-Muñoz et al. (2009).(6)
Por ejemplo, para datos L5B6 y la base de datos con
61 perfiles atmosféricos (TIGR61) los coeficientes
Si se dispone de perfiles atmosféricos, junto con un
código de transferencia radiativa, es posible obtener
↑ ↓los valores de τ, L y L , y por tanto de las funciones
 . Lógicamente esta es la forma más precisa de ob-i
tener estas funciones, pero presenta el mismo pro-
blema que la inversión directa de la ETR mostrada
anteriormente, es decir, requiere de la disponibilidad
de perfiles atmosféricos para la hora de adquisición (8)
Es importante resaltar que en este caso el único
dato necesario para estimar la TST, además de laDependencia con el vapor de agua
emisividad, es el vapor de agua, necesitando por lo
tanto un parámetro menos (temperatura del aire) queCon el fin de evitar la dependencia de perfiles at-
el algoritmo de Qin et al. (2001).mosféricos, Jiménez-Muñoz y Sobrino (2003) pro-
pusieron una dependencia única con el vapor de
Dependencia con el vapor de agua y la tempera-agua atmosférico, ya que este componente atmosfé-
tura del airerico es el responsable de la mayor parte de la absor-
ción atmosférica que se produce en la región del
Las estimaciones de TST pueden mejorarse bajoinfrarrojo térmico. Utilizando notación matricial y
determinadas condiciones (sobre todo en el caso deconsiderando un ajuste cuadrático con el vapor de
-2vapores de agua superiores a 2 g cm ) si se intro-agua, w, las funciones atmosféricas pueden expre-
duce, al igual que en el algoritmo de Qin et al.sarse como:
(2001), una dependencia con la temperatura del aire
además de la dependencia en vapor de agua, tal y
como se propone en Cristóbal et al. (2009). Si-
guiendo la notación matricial utilizada en el caso an-
terior, y teniendo en cuenta una dependencia
cuadrática tanto en vapor de agua como en tempera-
tura del aire, las funciones atmosféricas vendrían
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Al igual que en el caso anterior, en la citada refe- entrada. Por ejemplo, para datos L5B6 y la base de
rencia pueden encontrarse los valores de las funcio- datos con 61 perfiles atmosféricos (TIGR61) los co-
nes  cuando se consideran estos dos parámetros de eficientes vienen dados por:i
Nótese que en este caso es posible mejorar las es- adicional de utilizar un único dato de entrada. En el
timaciones de la TST pero se necesita un parámetro estudio presentado en Jiménez-Muñoz et al. (2009)
más de entrada, la temperatura del aire, de forma si- el algoritmo monocanal actualizado y extendido a
milar al caso del algoritmo de Qin et al. (2001), si datos L4B6, L5B6 y L7B6 fue validado con datos
bien el algoritmo monocanal con las funciones at- simulados independientes, además de ser comparado
mosféricas dadas por las Ec. (9) proporciona mejo- con estimaciones de TST por inversión directa de la
res resultados que el algoritmo de Qin et al. ETR a partir tanto de perfiles atmosféricos coinci-
dentes con la fecha y hora de adquisición de la ima-
Look-Up-Tables gen como de perfiles atmosféricos obtenidos a partir
de modelos de predicción numérica. Los errores en
Otra forma alternativa a las mostradas en los apar- este caso fueron inferiores a 1,5 K cuando se utiliza
tados anteriores para el cálculo de las funciones at- la aproximación con el vapor de agua. En todos los
mosféricas es el uso de Look-Up-Tables (LUTs), casos la precisión del algoritmo monocanal es simi-
construidas con datos de simulación obtenidos a par- lar a la inversión de la ecuación de transferencia ra-
tir de bases de datos de perfiles atmosféricos y có- diativa cuando las funciones atmosféricas se
↑digos de transferencia radiativa, tal y como se calculan directamente a partir de los valores de τ, L
↓propone en Jiménez-Muñoz et al. (2009). y L utilizando la Ec. (6).
La precisión y sensibilidad del algoritmo monoca-
RESULTADOS nal cuando se utilizan las funciones atmosféricas es-
timadas a partir de valores de vapor de agua y
temperatura del aire ha sido igualmente analizada enValidación del algoritmo monocanal
detalle en Cristóbal et al. (2009). En el citado tra-
bajo se muestra que utilizando datos simulados laLa precisión del algoritmo monocanal en su forma
aproximación con w y Ta mejora los resultados engeneralizada ha sido analizada tanto a partir de aná-
comparación con el uso únicamente de w, resultadolisis de sensibilidad como a partir de medidas in situ
esperado ya que los parámetros atmosféricos depen-aplicando éste a distintas bandas térmicas de senso-
den de estos dos parámetros. Los errores encontra-res de observación de la Tierra (Jiménez-Muñoz y
dos fueron de alrededor de 1 K. También se realizóSobrino, 2003). En el caso de utilizar la aproxima-
una validación a partir de datos extraídos de imáge-ción del vapor de agua, los resultados mostraron que
nes Landsat 5 y 7 sobre una zona de Cataluña, utili-el algoritmo proporciona buenos resultados bajo
-2 zando vapor de agua del producto MODIS ycondiciones atmosféricas moderadas (w < 2 g cm ),
temperatura del aire modelizada tal y como se deta-con errores inferiores a los 2 K. En Sobrino et al.
lla en Cristóbal et al. (2008). Los resultados mos-(2004) el algoritmo monocanal, en la primera ver-
traron que en algunos casos la aproximación con wsión de su adaptación a datos L5B6, fue también
y Ta mejora las estimaciones de la TST en compa-comparado con el algoritmo de Qin et al. (2001),
ración con el uso únicamente de w, mientras que enproporcionando resultados similares con la ventaja
Revista de Teledetección. ISSN: 1988-8740. 2010. 33: 53-63 57J. C. Jiménez-Muñoz et al.
otros casos los errores fueron similares para las dos es de 0,8 K, frente a un error de 1,7 K cuando sólo
aproximaciones. se considera el vapor de agua. Sin embargo, en este
El algoritmo monocanal se ha validado en el caso último caso se obtiene un mejor coeficiente de co-
2L7B6 (ETM+) utilizando los datos proporcionados rrelación lineal (R =0,92), indicando que la aproxi-
por Coll et al. (2010). En el citado trabajo se pre- mación únicamente con vapor de agua se
sentan medidas de campo realizadas en una zona ho- correlaciona mejor con las medidas de campo que
mogénea de arrozal en Valencia para un total de en el caso de vapor de agua y temperatura del aire
2siete casos en coincidencia con imágenes Land- (R =0,79). Si se aplicara el ajuste entre datos pro-
sat7/ETM+ adquiridas en julio y agosto entre los porcionados por el algoritmo y datos medidos en
años 2004 y 2007. campo, el error en el caso de aproximación con
Los resultados obtenidos en la validación se mues- vapor de agua sería de 0,36 K, mientras que en el
tran en la Figura 1. Se puede observar como en el caso de vapor de agua y temperatura del aire sería
caso de la aproximación tanto con vapor de agua de 0,42 K, es decir, un error de 0,4 K en ambos
como temperatura del aire el error cuadrático medio casos.
Figura 1. Validación del algoritmo monocanal para datos Landsat7-ETM+ a partir de medidas de campo en una zona de
arrozal (Valencia) considerando la aproximación para las funciones atmosféricas únicamente con vapor de agua, f(w), o
la aproximación tanto con vapor de agua como con temperatura del aire, f(w,Ta). La gráfica incluye algunas estadísticas
básicas como el bias para la diferencia entre la TST del algoritmo y la TST medida in situ, la desviación estándar (dvst) y
2el error cuadrático medio (ecm), así como la recta de regresión y el coeficiente de correlación lineal (R )
Aplicación a una serie de imágenes Landsat en Las imágenes fueron proporcionadas por el Instituto
2009 Geográfico Nacional (IGN) en el marco del Plan Na-
cional de Teledetección (PNT). Eliminando aque-
Como ejemplo de procesamiento operacional se llas imágenes contaminadas por nubes, un total de
muestra en este apartado los resultados obtenidos a 20 fueron finalmente procesadas. El procesamiento
partir de una serie de imágenes Landsat5-TM sobre incluye corrección geométrica, corrección atmosfé-
la zona agrícola de Barrax (Albacete) y adquiridas rica de las bandas visible e infrarrojo cercano a par-
durante el año 2009 (Path/Row 199/33 y 200/33). tir del código SMAC (Rahman and Dedieu, 1994) y
Revista de Teledetección. ISSN: 1988-8740. 2010. 33: 53-6358Obtención de la temperatura de la superficie terrestre a partir de la serie histórica LANDSAT
obtención de TST utilizando el algoritmo monocanal CONCLUSIONES
con las funciones atmosféricas calculada a partir de
la aproximación con el vapor de agua según las Ecs. En este trabajo se ha mostrado la viabilidad de ob-
(7) y (8). Los valores de vapor de agua para cada tener la TST a partir de datos térmicos adquiridos
una de las fechas de adquisición de las imágenes fue- con los sensores TM y ETM+ a bordo de las plata-
ron obtenidos a partir del producto MODIS de vapor formas Landsat (4, 5 y 7) revisando los distintos
de agua (MOD05). La emisividad (ε) necesaria para algoritmos existentes basados en la técnica monoca-
aplicar la Ec. (4) se ha obtenido a partir del método nal. El trabajo se centra sobre todo en el algoritmo
de los umbrales del NDVI desarrollado por Sobrino monocanal desarrollado por Jiménez-Muñoz y So-
y Raissouni (2000) y adaptado a Landsat5-TM en brino (2003) en el que las funciones atmosféricas
Sobrino et al. (2004) y Sobrino et al. (2008). La Fi- pueden obtenerse o bien de forma directa a través de
gura 2 muestra una composición en color RGB (ban- los parámetros atmosféricos, o bien mediante apro-
das 3, 2, 1 de Landsat5-TM) de la zona de Barrax, ximaciones únicamente con el contenido en vapor
mientras que la Figura 3 muestra un ejemplo de de agua atmosférico (Jiménez-Muñoz et al., 2009)
mapas de NDVI y TST para tres fechas (5-mayo, 15- o bien con vapor de agua y temperatura del aire
julio y 10-septiembre de 2009). En las gráficas in- (Cristóbal et al., 2009). En este último caso es po-
cluidas en la Figura 4 se muestra la evolución del sible mejorar las estimaciones de la TST, si bien son
NDVI y la TST para las 20 fechas procesadas y para necesarios dos parámetros de entrada (w y Ta). La
dos píxeles con distinta evolución fenológica, co- ventaja de utilizar únicamente la aproximación con
rrespondientes a un cultivo de maíz y a un cultivo w radica en el hecho de que este parámetro puede
de cebada. obtenerse directamente a partir de los datos propo-
Figura 2. Composición RGB (color natural) a partir de una imagen Landsat-5 TM adquirida el 12 de julio de 2005 sobre
la zona agrícola de Barrax (Albacete)
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Figura 3. Ejemplo de imágenes de NDVI y de Temperatura de la Superficie Terrestre obtenida con el algoritmo monoca-
nal a partir de imágenes Landsat-5 TM de la zona agrícola de Barrax (Albacete) durante el año 2009
Revista de Teledetección. ISSN: 1988-8740. 2010. 33: 53-6360Obtención de la temperatura de la superficie terrestre a partir de la serie histórica LANDSAT
Figura 4. Evolución temporal del NDVI y de la Temperatura de la Superficie Terrestre obtenida con el algoritmo mono-
canal a partir de imágenes Landsat-5 TM de la zona agrícola de Barrax (Albacete) durante el año 2009. Las gráficas co-
rresponden a dos píxeles con distinta fenología (cultivo de maíz, gráfica superior, y de cebada, gráfica inferior), tal y como
puede observarse en la curva del NDVI
Revista de Teledetección. ISSN: 1988-8740. 2010. 33: 53-63 61J. C. Jiménez-Muñoz et al.
cionados por sensores destinados a la observación mospheric correction with ground-based me-
de la Tierra siempre y cuando tengan las bandas ne- asurements, IEEE Transactions on Geos-
cesarias (por ejemplo sensores MODIS, MERIS, cience and Remote Sensing. 48(1): 547-555.
etc.). En todo caso la aproximación únicamente con CRISTÓBAL, J., NINYEROLA, M., & PONS, X.
-2w es válida para valores moderados (w < 2 g cm ). 2008. Modeling air temperature through a
En situaciones de valores de w altos se recomienda combination of remote sensing and GIS data,
utilizar la aproximación con w y Ta o bien calcular Journal of Geophysical Research. 113,
las funciones atmosféricas directamente a partir de D13106, doi:10.1029/2007JD009318.
los parámetros atmosféricos. JIMÉNEZ-MUÑOZ, J. C., & SOBRINO, J. A.
La validación realizada a partir de valores medidos 2003. A generalized single-channel
en campo en una zona de arrozal en Valencia y va- method for retrieving land surface tempera-
lores extraídos de imágenes Landsat-7 ETM+ ha ture from remote sensing data,
proporcionado unos errores en la estimación de la Journal of Geophysical Research.
TST con el algoritmo monocanal de 1,7 K y 0,8 K doi:10.1029/2003JD003480. 108(D22).
cuando se considera la aproximación con w o la CRISTÓBAL, J., JIMÉNEZ-MUÑOZ, J. C., SO-
aproximación con w y Ta, respectivamente. La apro- BRINO, J. A., NINYEROLA, M., & PONS,
ximación con w proporcionó sin embargo una mejor X. 2009. Improvements in land surface
2correlación con las medidas de campo (R =0,92) que temperature retrieval from the Landsat series
2la aproximación con w y Ta (R =0,79). Como ejem- thermal band using water vapour
plo de aplicación, se han obtenido mapas de TST a and air temperature, Journal of
partir de una serie temporal de imágenes Landsat-5 Geophysical Research. 114, D08103,
TM adquiridas en el año 2009 sobre la zona agrícola doi:10.1029/2008JD010616.
de Barrax. La validación de estos resultados así JIMÉNEZ-MUÑOZ, J. C., & SOBRINO, J. A.
como su explotación está actualmente en curso. 2003. A generalized single-channel
method for retrieving land surface
temperature from remote sensing data,AGRADECIMIENTOS
doi:10.1029/2003JD003480. 108(D22).Este trabajo ha sido realizado en parte gracias a la
JIMÉNEZ-MUÑOZ, J. C., CRISTÓBAL, J., SO-financiación recibida por el Ministerio de Ciencia y
BRINO, J. A., SÒRIA, G., NINYEROLA,Tecnología (EODIX, AYA2008-0595-C04-01) y por
M., & PONS, X. 2009. Revision of the Sin-la Unión Europea (CEOP-AEGIS, FP7-ENV-2007-
gle-Channel Algorithm for Land Surface1 no. 212921; WATCH, 036946). Agradecemos al
Temperature Retrieval from Landsat Ther-Instituto Geográfico Nacional (IGN) por proporcio-
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