ESTIMACION DE EMISIVIDAD SUPERFICIAL DEL SUELO CON ...aulavirtual.ig.conae.gov.ar/moodle/pluginfile.php/513/mod_page... · que permite obtener cinco emisividades y un valor de temperatura;

JOSÉ JESÚS PASAPERA GONZALES

[email protected] Página

ESTIMACION DE EMISIVIDAD SUPERFICIAL DEL SUELO CON

DIFERENTES SENSORES ESPACIALES Y CON DATOS DATOS

DE CAMPO

Por: José Jesús Pasapera Gonzales





I.INTRODUCCIÓN En teledetección, la emisividad y temperatura de la superficie terrestre (EST, TST) son dos

variables acompladas a la radiancia emitida por la superificie captada por un sensor , que en un

intervalo razonable de temperaturas se independientemente. Este hecho, expresa

indeterminación a un sistema de ecuaciones formado por un sensor con N canales, que

proporciona N ecuaciones, para un problema de N+1 incógnitas ( N emisividades más la

temperatura). Por ello, siempre es necesario introducir algún tipo de hipótesis que permita

solucionar el sistema (Caselles et al., 2001). Existen diversas formas de solucionar el sistema:

emisividad (EST) utiliza el visible, infrrarrojo cercano y medio, en lugar de usar solamente el

infrarrojo térmico, para ello utiliza el modelo propuesto por Caselles y Sobrino, 1989 y

encuentra una relación a partir de la fracción de cobertura vegetal (encontrada de un índice de

vegetación); la temperatura (TST) utiliza la ecuación de transferencia radiativa para elaborar

algoritmos monocanales(Barsi et al ), (Barsi et al., y bicanales(C. Coll y Caselles,

En la actualidad, la información obtenida con las técnicas de teledetección, EST y TST,

requieren validarse para que la comunidad científica pueda usar dichas variables en diversos

estudios como los de modelamiento para el cambio climático y los de balance de energia . Esta

validación requiere mediciones en terreno que en muchos casos no existen para todo el mundo

y las pocas encontradas son usadas para calibrar algoritmos globales, dejando como

problemática la medición a escala regional y/o local (Rivas y Carmona, 2011). Los instrumentos

de medida no siempre son de campo y además, accesibles economicamente:

espectroradiometro en el infrarrojo térmico útiles para temperatura y emisividad; el FTIR usado

para espectros de emisividad; y caja de emisividad (económicamente accesible)(Rubio et al.,

.

Los sensores a bordo de satélites que permiten obtener los productos de EST y TST son pocos,

siendo los más reconocidos el sensor ASTER del satélite TERRA que con cinco bandas térmicas

que permite obtener cinco emisividades y un valor de temperatura; el sensor TM, ETM con una

banda térmica nos da, emisividad y temperatura; el sensor MODIS que brinda dos bandas de

emisividad y un producto de temperatura, por ultimo el nuevo satélite Landsat 8 con el sensor

TIRS dá emisividad para dos bandas y temperatura.

El objetivo del documento es el aprendizaje del alumno de metodologías que permitan estimar

la EST y TST con imágenes y con instrumento den campo, titulado El titulo considerado

“Estimación de la emisividad y temperatura superficial a partir de datos in situ y de satelite” . Es

asi, que utilizamos para la emisividad con satelite el modelo propuesto por Valor, 1996

(fracción de cobertura vegetal a partir de un índice de vegetación)(Carlson y Ripley, 1997); la

temperatura con imagenes a partir del algoritmo monocanal (Barsi et al ), (Barsi et al.,

y el bicanal “split Windows” (usa datos de vapor de agua y emisividad con satélite) (C.

Coll y Caselles, 1997). La metodología desarrollada para medir emisividades insitu, es la



propuesta por Rubio et al., , quien propuso elaborar “ caja de emisividad”. Las bases

teóricas para cada uno de los modelos usados se en la sección Bases Teoricas. En la sección

Metodologia, se muestra el área de estudio con sus características climáticas más notables,

radiación neta, humedad, viento, otras y la construcción y medidas de la caja de emisividad,

además, de lo desarrollado para la TST. Las resultados, muestran las consideraciones a tomar

para cada medida de emisividad, tablas de los datos de emisividad en campo e imágenes y

también para temperatura. Todo lo mostrado, forma parte de las actividades realizadas en la

“Maestría en Aplicaciones Espaciales de Alerta y Respuesta Temprana a Emergencias” - M-

AEARTE de la Comisión Nacional de Actividades Espaciales CONAE con instituciones de

trayectoria nacional e internacional, como es el Instituto de Hidrologia de Llanuras IHLLA.

II. FUNDAMENTO TEORICO Este apartado explica los fundamentos teóricos utilizados para obtener en los métodos insitu

las ecuaciones que justifican la construcción del instrumento de medida “caja de emisividad” y

con imágenes las ecuaciones para la emisividad (EST) y temperatura (TST).

2.1. EMISIVIDAD EFECTIVA

La emisividad es la propiedad física que define la capacidad de radiación de un cuerpo y energía

absorbida del medio. Esta definida como la razón entre la emisión real de un objeto y la

emisión de un cuerpo negro a su temperatura termodinámica (o cinetica) (Mira et al., .

La emisividad acoplada a la temperatura puede ser exactamente estimada de la radiancia de la

superficie (consideración superficie lambertiana) que es expresada como:

( ) ( ) [1].

Donde , es la emisividad de la muestra, ( ) la función de radiacion de Planck a la

temperatura de la muestra y la radiancia descendente que llega de la atmosfera y de

otros elementos vecinos. Es asi que, la ecuación [1] útil para usar con imágenes de satélite no

puede ser usada directamente para obtener temperatura, por requerirse información

adicional de los alrededores (propiedades térmicas del área de estudio “emisividad”) no

siempre disponible y que es obtenida por métodos insitu y de imágenes. Objetivo de nuestro

documento.

2.1.1. Método de la caja

El método de campo propuesto por Rubio et al., 1997 llamado “método de la caja de

emisividad” tiene dos versiones, la “tapa caliente” no considerada en este documento y la

versión “tapa fría” . El método tiene la ventaja de realizar medidas directas de la temperatura

radiométrica en la superficie y ademas controlar las condiciones ambientales de los



alrededores, requeriendo de una caja que tiene dimensiones parecidas a la propuesta en el

modelo geométrico de Caselles y Sobrino, 1989, quienes consideran una superficie en un

sistema heterogéneo (compuesto de partes más elementales con temperaturas y

emisividades distintas) y rugoso, constituido por un suelo donde la vegetación se distribuye

aleatoriamente en forma más o menos lambertianas, con anchuras L, altura H y separadas

una distancia S. En base a este esquema, el modelo usa las siguientes aproximaciones: No

considera la existencia de sombras, con lo que sólo hay tres elementos distinguibles: techo,

pared y suelo de la rugosidad (ver figura N° 01); desprecia las reflexiones dobles y de orden

superior que pueden existir en el seno de las cavidades denifidas por la rugosidad entre sus

elementos simples, aproximación que supone un error de 0.1 K en la definición de la

temperatura efectiva; simplifica la geométrica del sistema siguiendo el modelo de cajas

infinitamente largas; supone que la diferencia de temperaturas entre las diferentes partes del

sistema es menor a 30 K, con lo que se puede un desarrollo de Taylor de la función de Planck

y es simplificada a una ecuación de primer orden.

Una ecuación que modela la emisividad total es la mostrada en la ecuación [2], donde

existe la posibilidad de que el equilibrio térmico no puede ser alcanzado entre las paredes de

la caja y la muestra . Esta consideración es modificada con la consideración de un termino

correctivo que depende de la geometría de la caja. (Caselles y Sobrino, 1989), (Caselles y

García, 2003), (Nerry et al., 1990), (Rubio et al., 1997).

[2].

Figura N° 1. Diagrama de la transferencia de radiación entre dos superficies encerradas por superficies especulares.



Utilizando las ecuaciones dadas por Rubio et al 1997, podemos obtener la ecuación de

emisividad para la versión “tapa fría”, que requiere medidas directas de la muestra, de la

caja sobre la muestra y la atmosfera (ver ecuación [3]).

( )

( )

( )

( )

[3].

2.1.2. BASES TEORICAS CON METODOS DE IMÁGENES DE SATELITE.

Un modelo teorico que permite relacionar la EST en el infrarrojo termico con el índice de

vegetación es el Fracción de Cobertura Vegetal (FCV) propuesto por Valor y Caselles, 1996.

Este modelo permite modelar condiciones de observación de una superficie cualquiera y

encontrar una relación entre la emisividad efectiva y la información obtenida con los índices

de vegetación para una superficie heterogénea (dependiendo de la resolución espacial del

sensor agruparia agua, hielo, nieve, áreas urbanas, suelo y vegetación) y rugosa constituido

por un suelo donde la vegetación se encuentra dispersa en forma aleatoria. No tiene en

cuenta heterogeneidad en superficies como agua, hielo, nieve, áreas urbanas. Las hipótesis

considerada para su funcionamiento es: Una superficie es heterogenea y rugosa tanto en

temperatura como en emisividad; no considera la influencia de sombras (asi solo tres

elementos del sistema heterogéneo y rugoso son considerados: cima o techo, vegetación y

laterales o paredes (ver figura N°0 ); desprecia el proceso de doble dispersión entre las

diferentes partes del sistema, para Caselles y Sobrino, 1989 y Valor y Caselles, 1996 es

equivalente a decir que se tiene un error de 0.1°C; la simplificación del sistema es deacuerdo

a una caja infinita y lambertiana; asume una diferencia no mayor a 30° C entre las

temperaturas de cada una de las partes del sistema (por ello la función de Planck puede ser

expandida por una serie de Taylor de primer orden). De acuerdo a estas consideraciones la

emisividad es definida como la ecuación [ ], donde representa una fracción de la

emisividad de la superficie correspondiente a la radiacion que llega directamente de los

elementos simples, y es hecha sobre la suma de emisividades de los sistemas, techo,

vegetación y paredes.

[4].

La proporción , , son observadas desde el sensor. No considera dependencia angular por

no ser esta muy marcada a angulo menores de 30° (Caselles y Sobrino, 1989). Como hipótesis

simplificadores se considera la cima o techo y los laterales o pared correspondientes a la

vegetación con , .



Figura N° 2. Esquema que representa la contribución de las diferentes partes que integran el modelo geometrico propuesto por Valor y Caselles, 1996

La de emisividad efectiva de una superficie rugosa general expresada en términos de

radiancia nos permite relacionarla con el porcentaje de vegetación o fracción de cobertura

vegetal, obtenido del índice de vegetación (NDVI, ver ecuación [5]) (Valor y Caselles, 1996).

[5].

La relación de (Carlson y Ripley, 1997) muy usada en los trabajos del IHLLA (Rivas y Carmona,

. Es la usada para estimar la Fracción de cobertura vegetal.

[( )

]

[6].

2.1.3. Temperatura Superficial del suelo

Estimar la TST parte de la ecuación de transferencia radiativa (ver ecuación [7]) donde las

hipótesis simplificadoras para evitar la complejidad de la ecuación son: atmosfera libre de

aerosoles, donde el procesos de dispersión no es relevante y solo se considera los procesos

de absorción y emisión; el equilibrio termodinámico local, permite relacionar los procesos de

absorción y emisión; suponer una atmósfera estratificada en capas plano-paralelas.



( )

( )[ ( ) ( ( ))] [7].

De la ecuación [7], la radiancia monocromática, ( )es la temperatura a la altura z. ( )

la función de Planck. Para valores la ecuación [ ] hace referencia a la radiancia

ascendente (ecuación [8]) y para es la radiancia descendente (ecuación [9]).

( ) ( ) ( )

[ ( )]

( ) [8].

( ) ( ) ( )

[ ( )]

( ) [9].

Con , son las emisividades de las superficies que limitan la atmosfera (referencia

distancia entre dos puntos), ,

los flujos descendentes y ascendetes.

( ) [

∫ ( )

] [10].

La solución de la ecuación de transferencia radiativa para obtener la temperatura, por el

método monocanal o el Split Windows, requiere de expresarlas en términos de radiancias del

sensor con aproximaciones de , ( )

( ), ( )

( ),

( ) ( ), ∫ ( ( ))

( )

( ). Una forma general muy usada es

la mostrada en la ecuación [11]

( )

( ) ( ) ( ) [11].

2.1.3.1. MetodoETR (Julia Barsi)

En Barsi et al 2003 y Barsi et al., 2005 se propuso usar la solución de transferencia radiativa y relacionarla con la ecuación de Planck para encontrar TSS. Para lograr dicho objetivo se desarrollo una aplicación web para encontrar los parametro de corrección por atmosfera (http://atmcorr.gsfc.nasa.gov/) necesarios para encontrar los valores de radiancia de la atmosfera. La aplicación web, calcula la transmisividad atmosférica y radiancia ascendente con facilidad , por ser estas difíciles de calcular. Por ser dependiente de las características de la superficie y por tener que integrarse a la función filtro del instrumentos. Se requiere de datos específicos, tiempo y localización como variables de entrada (ver figura N° ) necesarias para convertir radiancia del satélite a radiancia de superficie. Los datos de salida dependen de las condiciones locales que han sido usadas para interpolarla. Se usan capas de 3 km de espsos sobre el nivel del mar para remover las discontinuidades (Barsi et al., 2005). Los perfiles atmosféricos generados por información

http://atmcorr.gsfc.nasa.gov/



del National Centers for Environmental Prediction (NCEP). Estos perfiles contiene información del lugar y tiempo especifico como temperatura del aire, vapor de agua sobre unos 30 km del nivel del mar. Con el fin de calcular la información se usa código de Transferencia MODTRAN para varios tipos de atmosferas estándar. Finalmente la información es entregada via email (ver la cuación [12] la identificación de dichas variables).

( ) [ ( ) ( )]

( ) ( ) [12].

Para obtener la la TST (ver ecuación [13]) se requiere reemplazar la radiancia La ecuación para obtener la radiancia en suelo encontrada a partir de la radiancia del sensor, la radiancia ascendente y descendente y el valor de emisividad obtenido del apartado 2.1.2.

*

+

[13].

Donde , valores constantes, 666.09 (L7) ,607.76 (L5) con unidades de W/m2 sr μm y

constante 1282.71 (L7) y 1260.56 (L5) con unidades (K).

Figura N° 3. Interface para calcular parametros de corrección atmosfrica en el infrarrojo térmico (http://atmcorr.gsfc.nasa.gov/)



2.1.3.2. Metodo Split Window

Es una solución de la ecuación de transferencia radiativa y se basa en la aproximación

lineal hecha a la función Planck por el método de series de Taylor y utiliza dos canales o

bandas térmicas, dentro de una ventana atmosférica. Para obtener el angulo Split window

( Coll y Caselles, 1997) debemos considerar que cumple lo siguiente:

i. La transmisividad para un angulo de observación es 53° igual para la banda 1 y

banda 2. La representaremos como

.

ii. La radiación de cuerpo negro a la es la misma para ambas bandas.

El propósito de realizar estas aproximacion es corregir TST por absorción y emisición

atmosférica y por cuerpos grises de las superficies naturales. La ventaja de esta

consideración es la absorción diferencial que debe ser altamente correlacionable con las

condiciones atmosféricas (vapor de agua y perfiles de temperautra del aire) como lo es

con las bandas 4 y 5 del sensor AVHRR (Coll y Caselles, 1997). El efecto de emisividad

también es considerado y esta incluida en la atenuación atmosférica en el caso del suelo,

siendo diferente para superficies marinas. La emisividad es altamente variable porque

depende de un gran numero de factores, cobertura de vegetación, suelo, geometria de la

sueperficie, humedad, otros. Ademas de una variación espectral.

De la ecuacion [11] expresada en radiancias se encuentra la radiancia del suelo para las

dos bandas espectrales utilizadas en este método que convertidas en temperaturas para

cada banda, permite conocer la ecuación de temperura para dos bandas térmicas.( Coll y

Caselles, 1997).

( ) ( ) [14].

Donde la constante ( )

( ) ( ); las temperaturas de cada banda y llamadas

temperaturas de brillo; la emisividad es la media de cada valor de emisividad entre las dos

bandas

; la diferencia entre emisividades es expresada como ;

* [ ( ) ( ( ) ( )

)]+; ( ) ( ) ; (

) ( ) ; ( )

;

(

( )

), transmitancia

atmosférica, angulo cenit de observación; ( ) , ( )

la temperatura atmosférica

efectiva para el canal n en la dirección ascendente y descendente; es la tasa de

radiancia descendente hemisférica.

Una forma abreviada de la ecuación [ ] es dada en ( Coll et al., 2005) quien señala la

dependencia de la emisividad de la superficie. Mostrando la ecuación para AATSR y

MODIS.



( ) ( ) ( ) [15].

Donde , , , , y dependen del canal usado. Ademas el coeficiente depende

también del vapor de agua precipitable. Tiene un termino cuadrático con el fin de

consdierar o tener en cuenta el incremento de la correccion atmosférica para grandes

cantidades de vapor de agua.

III. METODOLOGIA

Se realiza una descripción del área de estudio para las primeras medidas en campo, de la

contrucción de la caja de emisividad, del protocolo de medidas, de los instrumentos

usados,. Ademas, el uso de imágenes de satélite para el sensor TIR del satélite Landsat 8 y

el sensor MODIS del satélite TERRA.

3.1.1. AREA DE ESTUDIO.

El Instituto de Hidrologia de Llanuras “IHLLA” tiene estaciones de balance de energía,

ubicada en la Ciudad de Tandil de la provincia de Buenos Aires. La estación usada en

nuestro es la del campus de Tandil de la Universidad Nacional del Centro, cuyas

coordenadas geográficas son: -37.32° Sur, -59.08° Oeste y una altitud de 214 m.s.n.m, al

sur de la capital Argentina.

Los instrumentos de la estación de balance de energía miden flujo de calor del suelo,

velocidad del viento, humedad del suelo a 10 cm de profundidad, radiación de onda corta

(ascendente y descendente), radiación de onda larga(ascendente y descendente) y un

pluviografo. De dichas medidas podemos obtener radiación neta, radiación solar,

contenido volumétrico de agua, otros (F. Carmona et al., .

El suelo de la parcela constituye un arguidol típico, profundo, rico en materia orgánica y

minerales (arcillas). Una idea de lo mencionado se muestra en la Figura N° donde un

perfil con sus respectivos horizontes, teniendo en los 25 cm los horizontes con aptitud

agrícola.



Figura N° 4. Area de medidas en campo de emisividad

Figura N° 5. Areas de toma de muestras con la caja de emisividad.

3.1.2. CONSTRUCCIÓN DE CAJA DE EMISIVIDAD

La caja de emisividad, es un instrumento elaborado para medir emisividad en el campo, su

construcción requiere de materiales adecuados aluminio con dimensiones de 29 cm x 29 cm, y

84 de altura (difiera de la caja de emisividad propuesta por Rubio et al 1997 con medidas de

30x30 cm y 80 cm de altura por errores de doblado y consideraciones de cerrado de bordes) y

pulido espejo ( ) para cumplir con las condiciones minimas de funcionamiento del

instrumento, ver figura N° 05, madera prensada o triplay con dimensiones de 32 cm x 32 cm,

pegamento y herramientas, dobladora de aluminio, pulidor de aluminio (1 mm de espesor de

130 cm x 84 cm, ver figura N° ), telgopor de alta densidad (protege al aluminio de la

transferencia de calor (ver figura N° 14) aislando térmicamente la caja), remachadora, entre

otras (Rubio et al., 1997). El armado de la caja se realizó con el pegado del telgopor a la madera(



tres cubiertas en formas de u) para evitar su dañado y además, la deformación de la caja de

aluminio. El pegado requerió usar un pegamento especial para este tipo de superficies.

Finalmente colocada la caja de aluminio, se procedio a colocar la parte de la caja faltante

sellando primero con las paredes laterales. Los bordes de la caja (parte superior inferior y

superior) se sellaron con doble finalidad: evitar la expansión del telgopor con la humedad (agua)

que pueda tenerse del lugar de muestra en el campo (ver figura N°5) y seguridad del diseño (ver

figura N°4).

Figura N° 6. Diseño para la elaboración de la caja de emisividad con el aluminio.

Las tapas intercambiables, se formaron de forma personalizada para ajustar la tapa a la caja y así

no encuentrar zonas de perdida de energia, por influencia del viento. La figura N° 5.



Figura N° 7. Pasos considerados para el armado de la caja de emisividad

Los protocolos de medida, para lograr un correcto funcionamiento de la caja de emisividad

requiere conocer los instrumentos siguientes: radiómetro infrarrojo (ver tabla A), con una banda

espectral de de 8- um, con un angulo de visión de 4°; cuerpo negro de referencia (ver tabla B),

permite calibrar el radiómetro térmico y que trabaja a temperatura ambiente; caja de

emisividad y cuaderno de notas.

Figura N° 8. Radiometro EVEREST 100.3ZL; Caja de emisividad; Cuerpo negro de referencia Modelo 1000



Especificaciones Tecnicas: EVEREST 100.3ZL

Rango de trabajo de temperaturas: -40°C a 100 °C

Resolución: 0.1 °C

Exactitud: ± 0.5 °C

Repetitividad ±0.1°C

Temperatura Todos están dados en función de voltaje de salida

Ruido Efectivo de temperatura ±0.2°C

Rango espectral 8-14 μm

Campo de visión Estándar 4° o 15°

Operatividad ambiental -10° C a 70°C sobre 99% de humedad relativa

Temperatura de almacenamiento Es la misma para operar a temperatura ambiente

Tiempo de respuesta 0.10 segundos

emisividad -

Distancia de operación 2 cm a 300 m Fuente: http://www.ictinternational.com.au/brochures/1003zl.pdf

Tabla N° A. Configuración técnica del radiómetro EVEREST 100.3ZL

Especificaciones Tecnicas: Fuente de Calibración Infrarroja Modelo 1000

Lectura de salida -mayor de 13 mm LCD

Rango de trabajo de temperatura °C a 60 °C

Rango de operatividad a condiciones ambiente: 0 °C a 60 °C

Exactitud absoluta ±0. °C en todo el rango

Resolución ±0.1°C

Condiciones para el equilibrio instantaneo

Metodo calentamiento Asume la temperatura del ambiente

emisividad Considera una alta emisividad de 0.98±0.01

Tabla N° B. Especificaciones técnicas del cuerpo negro de referencia Modelo 1000

Las consideraciones para una correcta medida con la caja de emisividad requiere tomar en

cuenta lo siguiente

a. Las medidas deben realizarse en intervalos de tiempo lo más cortos posibles

(considerar la velocidad viento por este factor el que nos lleva a mayores errores),

pues pequeños cambios en las condiciones hacen variar de forma significativa la

http://www.ictinternational.com.au/brochures/1003zl.pdf



fiabilidad de la medida. Para evitar este inconveniente es mejor realizar las medidas

durante días despejados y de viento en calma.

b. La medida de la emisividad con la caja queda restringida a periodos diurnos; no podrá

utilizarse por tanto durante la noche. Ademas durante el invierno es posible realizar la

medida únicamente en las horas centrales del dia (10 a 15 h) donde se encuentran las

máximas de radiación solar.

c. Para realizar las medidas es mejor seguir la secuencia de primero realizar la medida

de la muestra con la caja, la medida de la muestra y posterior la de la atmosfera.

d. La emisividad de la muestra con la caja nunca debe ser igual a la de la muestra. Por ser

esta condición una negación al cumplimiento de la ley de Planck donde un cuerpo

negro a la misma temperatura que un cuerpo gris emite de forma diferente por ser un

caso ideal.

En la Figura N° 9 se muestra los pasos a seguir para una correcta medidas de temperatura

radiométrica en el campo.

Figura N° 9. Procedimiento seguido para la medida de la emisividad con el método de la caja con tapa caliente

3.1.3. EMISIVIDAD CON SATELITE

Para estimar la EST con imágenes de satélite requiere de las ecuaciones de la radiancia, la reflectancia, índice de vegetación, y fracción de cobertura vegetal. Según la metodología utilizada en el IHLLA (Rivas y Carmona, 2013). La conversión de nivel digital a radiancia aplicada para Landsat 7 y Landsat 8 utiliza las siguientes ecuaciones (Chander et al., 2009), resueltas del header de la imagen original. Para las imágenes del sensor MODIS, usado en este trabajo, utiliza los productos MOD021KM



( ) [16]. Donde es la radiancia en cada banda, la constante de calibración llamada ganancia,

la constante de calibración llamada bias y ( ) el nivel digital de la imagen de satélite.

Para la reflectividad, que es un factor de corrección por la distancia Tierra-Sol en función de

la fecha de adquisición de la imagen, y el angulo de observación, es dada como (Chander et

al., 2009).

( ) [17].

Donde la reflectividad en la banda espectral , la radiancia, la distancia Tierra-Sol

( ( ( ( )))), el dia juliano es el

día de toma de la imagen, el angulo de elevación solar que nos permite hallar al angulo

cenital solar y de (Chander et al., 2009) para el Landsat 7. Para el satélite Landsat 8

se encuentra un ligero cambio, la ecuación de reflectividad, se usa de la misma manera que

la radiancia haciéndose desde los niveles digitales, obviando la metodología de irradancia

atmosférica(ver ecuación [18].

( )

( ) [18].

La manera tradicional de estimar reflectividad con irradiancia atmosférica, requiere

conocer en cada banda espectral su propio valor de irradiancia y para mostrarlo a manera

de ejemplo se ha utilizado el modelo de irradiancia de Kurucz, muy usado para el sensor

ASTER ( ver figura N° 21)

Figura N° 10. Irradiancia espectral exoatmosferica modelada ) web http://staff.aist.go.jp/s.tsuchida/aster/cal/info/solar/.

http://staff.aist.go.jp/s.tsuchida/aster/cal/info/solar/



La reflectividad encontrada es la captada en el sensor, y para hallar la de la superficie se

necesita atenuar por atmosférica. Es así, que el método Dark Subtract permite desde la

randiancia encontrar la reflectividad del suelo y lo hace usando valores de transmisividad

atmosférica de la superficie al sensor (

) y transmisividad atmosférica en la

dirección de la iluminación solar (

( )) , siendo el angulo cenital del

sensor y como se esta en el nadir es igual a cero, (

) ) e irradiancia difusa desde la atmosfera a la superficie ,

que para la región del espectro correspondiente al infrarojo medio, la atmosfera no

introduce efectos significativos, aproximándose a cero. Ver la figura N° de forma grafica

lo representado en la ecuación [ ].

( )

( ( ) ) [19].

Figura N° 11. Radiancia recibida por el sensor remoto e interacciones atmósfera - energía electromagnetica



Donde ( ( )

) con es el valor de radiancia

minimo de una superficie oscura dentro de la banda espectral de la imagen a procesar que

es de aproximadamente 1000 pixeles (Bayala, 2011)

El hallar la reflectividad del sensor, de superficie, nos permite encontrar el índice de

vegetación, según lo mostrado en la ecuación [5]. Este índice asume las propiedades del

fondo constantes o que las variaciones del suelo son normalizadas (para observar

diferencias entre el índice de vegetación a partir de la reflectividad del sensor y el

corregido por atmosfera, en nuestros resultados la incluiremos por separado para explicar

el efecto que tiene sobre la emisividad). Ademas, esta claro que el procedimiento se

realiza para el satélite Landsat 7, Landsat 8 y el Terra con su sensor MODIS.

Posteriormente, se encontró la fracción de cobertura vegetal, dada por la ecuación [ ] de

la sección 2.1.2.

La emisividad, expresada en la ecuacuón [2] con imágenes de satélite ha llevado a las siguientes aproximaciones dependiendo el tipo de satélite utilizado: satélite landsat 7, Landsat 8, Terra sensor MODIS. Para el satélite Landsat 7

( ) [20]. Para el satélite Landsat 8

( ) [21].

( ) [22]. Para el satélite Terra, sensor MODIS.

( ) [23].

( ) [24].

Las ecuaciones de emisividad mostradas para el satélite Landsat 8 han requerido de la proporción de vegetación y suelo y sus respectivas emisividades extraidas de librerías espectrales para diferentes tipos de suelo (arguidol) y vegetación (gras vigoroso)



Figura N° 12. Emisividad de la banda térmica TIRS del satélite Landsat 8

3.1.4. Temperatura de la superficie del suelo

Se usa la ecuación [ ] para obtener la temperatura de brillo y para desarrollarla se necesita

de las constantes de cada satélite utilizado: Landsat 5- (Chander et al., 2009) y Landsat 8

(web oficial http://landsat.usgs.gov/). La tabla N° C muestra un resumen de las constantes

utilizadas para la temperatura de brillo con el satélite landsat.

Banda

Unidades W/(m sr μm) Kelvin

Landsat 4 Banda 6

Landsat 5 Banda 6

Landsat 7 Banda 6

Landsat 8 Banda 10

Banda 11

Tabla N° C. Constantes de calibración de la banda térmica del satélite Landsat

Como se menciono en la introducción la emisividad y las variables atmosféricas (radiancia

descendente, transmisividad y vapor de agua) son necesarias para determinar la TST. Como

nuestro caso, utiliza dos métodos para estimar la TST: ecuación monocanal y ecuación Split

window, usaremos la propuesta de Barsi et al 2003 para hallar Transmisividad, radiancias

http://landsat.usgs.gov/



ascendentes y descendentes (ver figura N° 3). El otro método solamente necesita del vapor

de agua.

El vapor de agua, puede ser estimado con imágenes de satélite según la metodología

propuesta por (Sobrino et al, 2003) que utiliza las bandas 17,18, 19 y 02 del sensor MODIS:

[25].

Donde (

) (

)

en función de la radiancias de

las bandas 17 y 2; (

) (

)

en función de la

radiancias de las bandas 18 y 2; (

) (

)

en

función de la radiancias de las bandas 19 y 2. Tambien, existe el método de radiosonda que

brinda la Universidad de Wyoming http://weather.uwyo.edu/upperair/sounding.html que

utiliza información de Servicios Meteorologicos de los países (ver figura 13).

Figura N° 13.

Representación grafica del entorno web para acceder a datos de radiosondeo. Para nuestra area de estudio Tandil, tenemos disponible el SAEZ (87576 SAEZ Ezeiza Aero Observations) y SAZR (87623 SAZR Santa Rosa Aero Observations)

http://weather.uwyo.edu/upperair/sounding.html



La TST para una banda térmica como la del satélite Landsat 7 requiere utilizar la ecuación [12] y [13] fundamenta por el algoritmo por Barsi et al 2003. La ecuación [15] usada para el satélite TERRA sensor MODIS es la mostrada como [ ( )]( ) ( ) [26].

La ecuación [83] representa la ecuación general para encontrar la TSS con imágenes modis.

Donde , es la temperatura de brillo en las bandas 31 y 32, la emisividad promedio de

las bandas 31 y 32, la diferencia de emisividades entre las bandas 31 y 32,

(

) (

)

es una constante dependiente del vapor de agua y del angulo

cenital del sensor y finalmente (

) dependiente del vapor de agua y

del angulo cenital del sensor.

Para el satélite Landsat 8, despues de realizar un análisis y comparación del ancho espectral de

cada banda térmica con el sensor MODIS (parecidos, ver figura N° 14) se ha procedido a utilizar

la ecuación [26] para obtener un valor relativo de TST. Motivado por la necesidad de analizar el

algoritmo Split window y encontrar sus constantes.

Figura N° 14. Respuesta Espectral de las bandas térmicas del Satelite Landsat 8 y Terra con el sensor MODIS.



IV. RESULTADOS En esta sección, se muestran los resultados tomados en campo, procesados con imágenes y el

análisis ejecutado en cada procedimiento.

4.1. Emisividad de Librería Espectral

La información de emisividad obtenida de librerías espectrales (firmas espectrales de

laboratorio), en todo el rango espectral permite realizar clasificaciones de tipo de coberturas

en superficie como suelo, vegetación, rocas y agua (Baldridge et al., 2009). Para propósitos de

análisis el documento se usa información de vegetación y suelos (suelos arguidoles de la zona

pampeana), con la finalidad de identificar cual es la variabilidad de estas superficies en rangos

espectrales de sensores térmicos a bordos de satélites Landsat 7, Landsat 8 y Terra MODIS.

La librería espectral disponible1 solo considera 4 firmas espectrales de vegetación (gras seco,

gras, coníferas y plantas con hojas secas), 69 firmas espectrales de suelo con 9 muestras de

molisoles, típico de la región pampeana con su clase arguidol. Como se menciono

anteriormente, la emisividad es variable espectralmente y medirla es difícil de realizar en

especial en campo. Para nuestro caso “caja de emisividad” se usa un radiómetro térmico en el

rango espectral de 8 a 14 µm donde la emisividad para gras vigoroso tiene un valor de

, diferente a los rangos espectrales de las bandas térmicas de los sensores ETM, TIRS y

MODIS cuyas diferencias de emisividad son B6L7: , B10L8: , B11L8: ,

B31MOD: ,B32MOD: . La mayor variabilidad se muestra en el rango espectral 11.5 a

µm donde se localizan las bandas B10 y B32 del sensor TIRS y MODIS. Para el suelo

arguidol se observa una mayor variabilidad de produciendo unas diferencias de

B6L7:1.63% , B10L8: %, B11L8: % , B31MOD: 5% ,B32MOD: %. De igual manera

que el caso de vegetación se observa que la mayor variabilidad se da las correspondientes

bandas 11 para Landsat 8 y banda 32 para Terra-Modis. Para la clase de suelo con 9 muestras

molisoles (arguidol, Agialboll, Argiustoll, Cryoboroll, Hapludoll, Paleustoll, Haplustall) se

observa que los valores de emisividad para todos los rangos espectrales considerados L7, L8,

Terra-Modis y Radiometro de campo, se tiene una desviación estándar de 0.21%,

0.24%,0.15%,0.23%, 0.13% y 0.97% para todas las muestras. Una variabilidad entre el promedio

de las clases de suelo (promedio) en el rango de 8 a 14 µm que es de dandonos un

diferencia con B6L7:1.0% , B10L8:0.83%, B11L8:1.31% , B31MOD:0.82% ,B32MOD:1.38%.

1 http://speclib.jpl.nasa.gov/



EMISIVIDAD

MUESTRAS DE SUPERFICIE LIBRERIAS ESPECTRALES

Librería Espectral

Landsat 7 (ETM) Landsat 8 (OLI-TIRS) Terra (Modis)

Banda Espectral

B06 - . )

µm

B10 - )

µm

B11 . - . )

µm

B31 -

µm

B32 -

µm - µm

Gras Seco Gras Coniferas Deciduos Dark grayish brown silty loam (mollisol-Agialboll) Vary dark grayish brown loam (mollisol-Agriudoll) Very dark grayish brown silty loam (mollisol-Argiustoll) Black loam(mollisol-Cryoboroll) Very dark grayish brown loam (mollisol-Cryoboroll) Gray silty clay (mollisol-Haplaquoll) Brown to dark brown sandy loam (mollisol-Hapludoll) Grayish brown loam(mollisol-Haplustall) Very dark grayish brown loam (mollisol-Paleustoll) Desviación Estandar Vegetación Emisividad Promedio Vegetación Desviación Estandar Molisol Emisividad Promedio Suelo



4.2. Emisividad con instrumento “Caja de emisividad” con tapa fria

La metodología hace referencia a los pasos a realizar con la caja emisividad, que con el

radiómetro EVEREST en el rango espectral de 8- µm nos permite obtener la emisividad. En la

tabla N° XXX se muestra medidas de prueba realizadas para los dís 6, 9 ,13, 23 y 30 de mayo

para superficies césped, concreto, suelo (agrícola y mixto) ver figura N° .

Figura N° 15. Areas de medida con la caja de emisividad para los días 6, 9, 13, 23 y 30 de mayo del 2013.

El procedimiento ecuación de calibración entre el radiómetro y el fuente de calibración de

cuerpo negro, nos permiten encontrar unas constantes de ajuste lineal que permite mejorar

las medidas realizadas con el radiómetro EVEREST. Hay que considerar que el instrumento

tiene un rango de funcionamiento de -40° a 100°C (ver tabla N° E) como extremos y que el uso

actual registra valores de -26° como valor máximo negativo. El ajuste lineal solamente hace

referencia a las medidas postivias del instrumento, teniendo como limitante la medida de

radiancia descendente que es la que nos brinda la información del extremo negativo. Porque

no abordar el tema máximo negativo es por las características del instrumento de cuerpo negro

de referencia que trabaja a temperatura ambiente (ver tabla N° F)



Tabla N° D. Datos de campo medidos con la caja de emisividad, el radiómetro y la fuente de calibración

EMISIVIDAD OBTENIDA CON EL METODO DE LA CAJA

FECHA Ecuación EVEREST-

Black Muestra

Temperatura Brillo Ajustada Radiancia Emisividad

Sin Caja Con Caja Cielo Sin Caja Con Caja Cielo - µm

06-May

Y=1.145X- Cesped

09-May

Y=1.145X-

Cemento

13-May

Y=1.145X-

Cesped

Vereda

23-May

Y=1.424X-

Suelo

Suelo

Suelo

Suelo

Suelo

Suelo

Suelo

Suelo

Suelo



EMISIVIDAD OBTENIDA CON EL METODO DE LA CAJA

FECHA Ecuación EVEREST-

Black Muestra

Temperatura Brillo Ajustada Radiancia Emisividad

Sin Caja Con Caja Cielo Sin Caja Con Caja Cielo - µm

23-May

Y=1.424X-

Suelo-Mixto Suelo-Mixto Suelo-Mixto Suelo-Mixto Suelo-Mixto Suelo-Mixto Suelo-Mixto

Suelo

Suelo

Suelo

Suelo

Suelo

Suelo

30-May

Y=0.763X+2.860

Suelo

Suelo

Suelo

Suelo

Suelo

Suelo Suelo Mixto Suelo Mixto Suelo Mixto Suelo Mixto Suelo Mixto Suelo Mixto

Suelo

Suelo

Suelo



4.3. Emisividad con satelite

Obtener un valor de emisividad para datos de campo y de satélite requiere de los valores de

Radiancia (ver ecuación N° [74], Tabla N° I Tabla N° J ) que desde el punto de vista físico es la

información del flujo de energía que llega a un pixel y que para poder calibrarla en función de

la distancia Tierra-Sol y del angulo de observación se tiene que convertir en valores de

reflectividad ( ver Tabla N° K)

La emisividad con satélite se estima a partir del método de coberatura vegetal que requiere

del índice de vegetación “NDVI” y de valores de emisividad vegetal y de suelo de la zona de

estudio. Es asi, que las ecuaciones [78], [81] y [82] son usados para estimar la ESS. Nuestra

metodología hace uso de imágenes del satélite Landsat 7, Landsat 8 y Terra-Modis adquiridas

para nuestra area de estudio Tandil. La grafica muestra la hora de adquisición de las imagenes

(figura N° 26) en este trabajo. De donde obsrevamos que el area de estudio Tandil donde se

encuentra la estación de balance de energía del IHLLA, usa los path 224 y 225 para los satélites

L7 y L8 y el mismo row 086. Con un periodo de toma cada 7 dias.

Figura N° 16. Descripción de la hora de paso del satélite Landsat 7, Landsat 8 y Terra Modis



Los valore de ndvi brindan información de la vegetación y lo hace a partir del rango -1 a +1

realizada con información del sensor y atmosférica (método de corrección atmosférica,

Dark Subtract). La zona de estudio es “Tandil” es una zona agrícola de maíz y soja que para

los meses de abril a junio la vegetación es ya en muchos lugares escasa (alrededores de la

estación de balance de energía). Las ecuaciones de emisividad, anteriormente mostradas

también requieren de la proporción de vegetación que es una información de la cantidad

representa en un pixel en vegetación ( no discrimina el tipo de vegetación). La tabla N° L

muestra un resumen de los datos para el pixel de la estación de balance de energía del

IHLLA.

Los valores de emisividad para nuestra area de estudio de muestran en la Tabla N° M y Tabla N° N.

En ellas se muestran los valores de emisividad para las imágenes sin corregir atmosféricamente y las

corregidas atmosféricamente. También el caso especial que usamos para el satélite Landsat 8 el

cual llamamos ESUN. ESUN, es un producto que ha sido elaborado a partir de la información

modelada de la irradiancia exoatmosferica. La infomacion ESUN no cambia abruptamente con

respecto a la información brindada del header de la imagen.



Tabla N° E. Valores de Radiancia de las imágenes Landsat y Terra

RADIANCIA

FECHA

Información obtenida del Header de la Imagen Dato de un pixel (- ° ’ ’’ y - ° ’ ’’) (Estación de Balance de Energía)

Landsat 7 (ETM) Landsat 8 (OLI-TIRS) Terra (Modis) B03 B04 B61 B62 B04 B05 B10 B11 B04 B05 B10 B11 13-Abr - - - - - - 20-Abr - - - - - - 21-Abr - - - - - - - 14-May - - - - - - 15-May - - - - - - 22-May - - - - - - 07-Jun - - - - - -

RADIANCIA

FECHA

Información obtenida del Header de la Imagen Dato Kernel 3x3 pixel (- ° ’ ’’ y - ° ’ ’’ Estación de Balance de Energía)

Landsat 7 (ETM) Landsat 8 (OLI-TIRS) Terra (Modis) B03 B04 B61 B62 B04 B05 B10 B11 B04 B05 B10 B11 13-Abr - - - - - - - - 20-Abr - - - - - - - - 21-Abr - - - - - - - - 14-May - - - - - - - - 15-May - - - - - - - - 22-May - - - - - - - - 07-Jun - - - - - - - -



Tabla N° F. Valores de reflectividad para los satélites Landsat y Terra. El valor de reflectividad considera la reflectancia Toa y la Reflectancia con corrección atmosférica.

REFLECTIVIDAD Información obtenida del Header de la Imagen

Dato de un pixel (- ° ’ ’’ y - ° ’ ’’ Estación de Balance de Energía

FECHA Landsat 7 (ETM) Landsat 8 (OLI-TIRS) Terra (Modis)

ESUN DOS Header ESUN DOS MOD021KM DOS

B03 B04 B03 B04 B04 B05 B04 B05 B04 B05 B B B B 13-Abr - - - -

20-Abr - - - -

21-Abr - - - - - -

14-May - - - - - -

15-May - - - -

22-May - - - -

07-Jun - - - -

REFLECTIVIDAD Información obtenida del Header de la Imagen

Dato Kernel 3x3 pixel (- ° ’ ’’ y - ° ’ ’’ Estación de Balance de Energía

FECHA Landsat 7 (ETM) Landsat 8 (OLI-TIRS) Terra (Modis)

ESUN DOS Header ESUN DOS MOD021KM DOS

B03 B04 B03 B04 B04 B05 B04 B05 B04 B05 B01 B02 B01 B02 13-Abr - - - -

20-Abr - - - -

21-Abr - - - - - -

14-May - - - - - -

15-May - - - -

22-May - - - -

07-Jun - - - -



Tabla N° G. Valores del índice de vegetación para las imágenes del satélite Landsat y terra

ÍNDICE DE VEGETACIÓN(NDVI) – PROPORCIÓN DE VEGETACIÓN (Pv) Información obtenida del Header de la Imagen

Dato de un pixel (- ° ’ ’’ y - ° ’ ’’ Estación de Balance de Energía

Fecha NDVI Pv NDVI Pv NDVI Pv


ESUN DOS ESUN DOS Header ESUN DOS Header ESUN DOS ESUN DOS ESUN DOS 13-Abr - - - -

20-Abr - - - -

21-Abr - - - - - -

14-May - - - - - -

15-May - - - -

22-May - - - -

07-Jun - - - -

ÍNDICE DE VEGETACIÓN(NDVI) – PROPORCIÓ DE VEGETACIÓN (Pv) Información obtenida del Header de la Imagen

Dato Kernel 3x3 pixel (- ° ’ ’’ y - ° ’ ’’ Estación de Balance de Energía)

Fecha NDVI Pv NDVI Pv NDVI Pv


ESUN DOS ESUN DOS Header ESUN DOS Header ESUN DOS ESUN DOS ESUN DOS 13-Abr - - - -

20-Abr - - - -

21-Abr - - - - - -

14-May - - - - - -

15-May - - - -

22-May - - - -

07-Jun - - - -



Tabla N° H. Emisividad superficial de imágenes Landsat 7 y Landsat 8

EMISIVIDAD SUPERFICIAL DEL SUELO Información obtenida del Header de la Imagen - Dato de un pixel (- ° ’ ’’ y - ° ’ ’’ Estación de Balance de Energía

FECHA Landsat 7

(ETM Landsat 8 (OLI-TIRS)

B10 B11 DIF Mean

ESU

N

DO

S

He

ade

r

ESU

N

DO

S

He

ade

r

ESU

N

DO

S

He

ade

r

ESU

N

DO

S

He

ade

r

ESU

N

DO

S

13-Abr - -

-

-

-

20-Abr - -

-

-

-

21-Abr - - - - - - - - - - - -

14-May

- - - - - - - - - - - -

15-May

- -

-

-

-

22-May

- -

-

-

-

07-Jun - -

-

-

-


FECHA Landsat 7

(ETM Landsat 8 (OLI-TIRS)

B10 B11 DIF Mean

ESU

N

DO

S

He

ade

r

ESU

N

DO

S

He

ade

r

ESU

N

DO

S

He

ade

r

ESU

N

DO

S

He

ade

r

ESU

N

DO

S

13-Abr - - - -

20-Abr - - - - -

21-Abr - - - - - - - - - - - -

14-May - - - - - - - - - - - -

15-May - - - - -

22-May - - - - -

07-Jun - - - - -



Tabla N° I. Emisividad superficial de imágenes del sensor MODIS del satélite TERRA


FECHA Terra (Modis) B31 B32 DIF Mean

ESU

N

DO

S

ESU

N

DO

S

ESU

N

DO

S

ESU

N

DO

S

13-Abr - - 20-Abr - - 21-Abr - - 14-May - 15-May - - 22-May - - 07-Jun - -


FECHA Terra (Modis) B31 B32 DIF Mean

ESU

N

DO

S

ESU

N

DO

S

ESU

N

DO

S

ESU

N

DO

S

13-Abr - - 20-Abr - - 21-Abr - - 14-May - - 15-May - - 22-May - - 07-Jun - -



Tabla N° J. Temperatura Superficial del suelo par aun pixel que representa la estación de balance de energia

TEMPERATURA SUPERFICIAL DEL SUELO Información obtenida del Header de la Imagen - Dato de un pixel (- ° ’ ’’ y - ° ’ ’’ Estación de Balance de Energía

Fecha Landsat 7 (ETM) Landsat 8 (OLI-TIRS)

TB61 TB62 Atmosfera ESUN DOS

TB10 TB11

MODIS WVR

Header ESUN DOS

B61 B62 B61 B62 wv EZE SRosa

13-Abr - - - - - - - - -

20-Abr - - - - - - - - -

21-Abr - - - - -

14-May - -

- - -

15-May - - - - - - - - -

22-May - - - - - - - - -

07-Jun - - - - - - - - -

Tabla N° K. Temperatura supercial del suelo del satélite TERRA MODIS

TEMPERATURA SUPERFICIAL DEL SUELO Información obtenida del Header de la Imagen - Dato de un pixel (- ° ’ ’’ y - ° ’ ’’ Estación de Balance de Energía

Fecha TERRA (MODIS)

WVR WV TBrillo TSS

EZE SRosa MODIS TB31 TB32 ESUN DOS

13-Abr 20-Abr 21-Abr

14-May

15-May 22-May 07-Jun



Tabla N° L. Información de temperatura superficial del suelo para imágenes del satélite Landsat.

TEMPERATURA SUPERFICIAL DEL SUELO Información obtenida del Header de la Imagen -Dato Kernel 3x3 pixel (- ° ’ ’’ y - ° ’ ’’ Estación de Balance de Energía

Fecha Landsat 7 (ETM Landsat 8 (OLI-TIRS)

TB61 TB62 Atmosfera ESUN DOS

TB10 TB11

MODIS WVR

Header ESUN DOS

B61 B62 B61 B62 WV EZE SRosa

13-Abr - - - - - - - - -

20-Abr - - - - - - - - -

21-Abr - - - - -

14-May - -

- - -

15-May - - - - - - - - -

22-May - - - - - - - - -

07-Jun - - - - - - - - -

Tabla N° M. Información de temperatura superficial del suelo del satélite MODIS

TEMPERATURA SUPERFICIAL DEL SUELO Información obtenida del Header de la Imagen -Dato Kernel 3x3 pixel (- ° ’ ’’ y - ° ’ ’’ Estación de Balance de Energía

Fecha TERRA (MODIS)

WVR WV TBrillo TSS

EZE SRosa MODIS TB31 TB32 ESUN DOS

13-Abr 20-Abr 21-Abr 14-May

15-May 22-May 07-Jun



4.4. Temperatura Superficial del suelo con satelite

La temperatura superficial del suelo estimadas para los satélites Landsat 7, Landsat 8 y

Terra Modis se muestra en las tablas N° 0, P, Q, R donde se reporta los valores de

emisividad para la estación de balance de energía del IHLLA. Tambien, se identifico un

valor de nueve pixeles para mostrar como cambia los valores de emisividad a medida que

espacialmente vamos cambiando la resolución espacial del sensor (pixel normal 30m).



I. BIBLIOGRAFIA

Baldridge, A. M., Hook, S. J., Grove, C. I., & Rivera, G. (2009). The ASTER spectral

library version 2.0. Remote Sensing of Environment, (4), 711–715.

doi:10.1016/j.rse.2008.11.007

Barsi, J. A., Barker, J. L., Schott, J. R., & Ny, R. (2003a). An Atmospheric Correction

Parameter Calculator for a Single Thermal Band Earth-Sensing Instrument. In

Geoscience and Remote Sensing Syposium. IGARSS’0 . Proceedings. IEEE

International, , 3014–

Barsi, J. A., Barker, J. L., Schott, J. R., & Ny, R. (2003b). An Atmospheric Correction

Parameter Calculator for a Single Thermal Band Earth-Sensing Instrument. In

Geoscience and Remote Sensing Syposium. IGARSS’0 . Proceedings. IEEE

International, , 3014–

Barsi, J. A., Schott, J. R., Palluconi, F. D., & Hook, S. J. (2005). Validation of a Web-

Based Atmospheric Correction Tool for Single Thermal Band Instruments. Proc. SPIE

5882, Earth Observing Systems X, 58820E. doi:10.1117/12.619990

Bayala, M. I. (2011). Generación de mapas de temperatura radiativa de superficie

utilizando datos de baja resolución espacial mediante técnicas de remuestreo. Instituto

Gulich CONAE, Nacional de Cordoba. Retrieved from

http://www2.famaf.unc.edu.ar/carreras/posgrado/documents/maestria_aearte/Tesis_Baya

la-Martin.pdf

Carlson, T. N., & Ripley, D. A. (1997). On the Relation between NDVI , Fractional

Vegetation Cover, and Leaf Area Index. Remote Sensing of Environment, , 241–

Caselles, V, Coll, C., Rubio, E., Valor, E., Artigao, M. M., & Martínez, R. N. L. (2001).

Análisis comparativo de las ventanas espectrales precisa de la temperatura. Revista de

Teledetección, , 1–

Caselles, V, & García, L. R. Y. (2003). Determinación simultánea de las temperaturas de

la vegetación y del suelo. In Revista de Teledetección (pp. 73–

Caselles, Vicente, & Sobrino, J. A. (1989). Determination of Frosts in Orange Groves

from NOAA-9 AVHRR Data. Remote Sensing of Environment, , 135–

Chander, G., Markham, B. L., & Helder, D. L. (2009). Summary of current radiometric

calibration coefficients for Landsat MSS, TM, ETM+, and EO-1 ALI sensors. Remote

Sensing of Environment, (5), 893–903. doi:10.1016/j.rse.2009.01.007



Coll, C., & Caselles, V. (1997). A split-window algorithm for land surface temperature

from advanced very high resolution radiometer data: Validation and algorithm

comparison. Journal of Geophysical Research, 0 (D14), 16697.

doi:10.1029/97JD00929

Coll, T., Caselles, V., Galve, J. M., Valor, E., Niclo, R., & Sa, J. M. (2005). Ground

measurements for the validation of land surface temperatures derived from AATSR and

MODIS data, , 288–300. doi:10.1016/j.rse.2005.05.007

E. Rubio; V. Caselles; C. Badenas. (1997). Emissivity Measurements of Several Soils

and Vegetation Types in the 8-14 um wabe band: Analysis of two Field Methods.

Remote Sensing of Environment, , 490–

Enric Valor, V. C. (1996). Mapping Land Surface Emissivity from NDVI Application to

European, African, and South American Areas. remote sensing environment, , 167–

F. Carmona, R. Rivas, D. Ocampo, J. Schirmbeck, M. H. (2011). Sensors form the

measurement and validation of Hydrological variables at local and regional scales from

energy balance. Agua-Lac, , 26–

Mira, M., Schmugge, T. J., Valor, E., Caselles, V., & Coll, C. (2009). Comparison of

Thermal Infrared Emissivities Retrieved With the Two-Lid Box and the TES Methods

With Laboratory Spectra. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, (4),

1012–1021. doi:10.1109/TGRS.2008.2008901

Nerry, F., Labed, J., & Stoll, M. P. (1990). Spectral Properties of Land Surfaces in the

Thermal Infrared. 2. Field Method for Spectrally Averaged Emissivity Measurements.

Water Resources Research, (B5), 7045–

Rivas, R. E., & Carmona, F. (2011). Evapotranspiration in the Pampean Region using

field measurements and satellite data. Physics and Chemistry of the Earth, - , 27–34.

doi:10.1016/j.pce.2010.12.002

Rivas, R. E., & Carmona, F. (2013). Evapotranspiration in the Pampean Region using

field measurements and satellite data. Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C,

- , 27–34. doi:10.1016/j.pce.2010.12.002

Rubio, E., Caselles, V., & Badenas, C. (1986). Emissivity Measurements of Several

Soils and Vegetation Types in the 8- um Wave Band : Analysis of Two Field

Methods. Remote Sensing of Environment, , 490–



Sobrino, J. a., El Kharraz, J., & Li, Z.-L. (2003). Surface temperature and water vapour

retrieval from MODIS data. International Journal of Remote Sensing, (24), 5161–

5182. doi:10.1080/0143116031000102502

Valor, E., & Caselles, V ( 99 Mapping Land Surface Emissivity from NDVI :

Application to European , African , and South American Areas. Remote Sensing of

Environment, , 167–

Documents

ESTIMACION DE EMISIVIDAD SUPERFICIAL DEL SUELO CON ...aulavirtual.ig.conae.gov.ar/moodle/pluginfile.php/513/mod_page... · que permite obtener cinco emisividades y un valor de temperatura;