Comparison of Land Surface Temperature Derived From Landsat 7 ETM+ and Landsat 8 OLI/TIRS for Drought Monitoring

Abstract This investigation was conducted for the estimation of the temporal land surface temperature value using thermal remote sensing of Landsat-8 (OLI) Data in Hawassa City Administration, Ethiopia. Satellite datasets of Landsat-7 (ETM+) for 22nd March 2002 and Landsat-8 (OLI) of 22nd March 2019 were taken for this study. Different algorisms were used to estimate the Normalized Difference Vegetation Index threshold from the Red and Near-Infrared band and the ground earth's surface emissivity esteem is legitimately recovered from the thermal infrared by coordinating with the outcome got from MODIS information. The land use land cover map of the city was prepared with better accuracy using the on-screen classification technique. The spatial distribution of surface temperature of the city range from 6.62°C to 22.54°C with a mean of 14.58°C and a standard deviation of 11.25 in the year of march 22nd 2002. The LST result derived from Landsat 8 for March 22nd, 2019, ranges from 11.97°C to 35.5°C with a mean of 23.735 °C and a standard deviation of 16.64. In both years the higher LST values correspond to built-up/settlement and bare/open lands of the city; whereas, lower LST values were observed in vegetation (trees/woodlot, shrubs, and grass forested) area. Urban expansion (built-up area roads, and another impervious surface), decline in vegetation levels due to deforestation and increasing population density. Increasing an evergreen tree and green space coverage, design and develop city parks and rehabilitate the existing degraded natural environments are among the recommended strategy to reduce the rate of LST.

Download Full-text

Estimation of Land Surface Temperature from Landsat-8 OLI Thermal Infrared Satellite Data. A Comparative Analysis of Two Cities in Ghana

Advances in Remote Sensing ◽

10.4236/ars.2021.104009 ◽

2021 ◽

Vol 10 (04) ◽

pp. 131-149

Author(s):

Yaw A. Twumasi ◽

Edmund C. Merem ◽

John B. Namwamba ◽

Olipa S. Mwakimi ◽

Tomas Ayala-Silva ◽

...

Keyword(s):

Comparative Analysis ◽

Surface Temperature ◽

Land Surface Temperature ◽

Satellite Data ◽

Land Surface ◽

Thermal Infrared ◽

Landsat 8 ◽

Landsat 8 Oli ◽

Two Cities

Download Full-text

URBANIZATION AND IT IMPACTS TO LAND SURFACE TEMPERATURE ON SMALL MEDIUM SIZE CITY FOR YEAR 1991, 2011 AND 2018: CASE STUDY KOTA KINABALU

Journal of Borneo Social Transformation Studies ◽

10.51200/jobsts.v6i1.2791 ◽

2020 ◽

Vol 6 (1) ◽

pp. 58-76

Author(s):

Ricky Anak Kemarau ◽

Oliver Valentine Eboy

Keyword(s):

Land Cover ◽

Surface Temperature ◽

Land Surface Temperature ◽

Land Surface ◽

Hot Spot ◽

Medium Size ◽

Landsat 8 ◽

Landsat 8 Oli ◽

Urban Heat ◽

Landsat 5 Tm

Transformation of land cover vegetation toward urban areas causes the temperature at urban higher to compare to suburban and rural areas, namely urban heat island (UHI) effect. The UHI has a negative impact, such a stroke heat, air pollution, green gasses emission, and electric consumption. UHI studies at a tropical country still limited due to the containment of cloud cover. Besides that, studies only focus on big cities which have residents above than 2 million. The outcome this studied important to enhance our knowledge of urban heat effect at small-medium cities and guidelines to policymaker and urban planner to discover there has effectively taken to decrease the effect of urban heat at the hot spot area. The main goal of this research about to discovered influence of urban growth and selected urban index, namely the Normalized Difference Built Index (NDBI) to LST. NDBI is an index which denotes intensity of urban built up. In the first step, we generate the LST and NDBI from Landsat 8 OLI at year 2018 and Landsat 5 TM for the year 2011 and 1991. Second, we applied the unsupervised classification of Landsat 8 OLI and Landsat 5 TM to generate the land cover maps for the years 1991, 2011, and 2018. Third of our method to examine the relationship between Land surface temperature (LST) and NDBI. The higher value NDBI is a hot spot, and the low value is a cold spot. In the last step, we applied for Change Detection analysis using GIS to examine the land cover change between 1991 and 2018. Our results show the higher the value of NDBI and LST at the centre of the city and the lowest value at vegetation land cover. The transformation of land cover vegetation to urban increase at countryside area and out-of-town and significantly increase of distribution of UHI. On another hand, the shows positive relationships between LST and NDBI. The output of the study provides a guideline for policymakers and town designers to develop to toward city zero carbon, sustainable and health.

Download Full-text

Identifikasi Urban Heat Island di Kota Solok menggunakan Algoritma Landsat-8 OLI Landsurface Temperature

Media Komunikasi Geografi ◽

10.23887/mkg.v19i1.13755 ◽

2018 ◽

Vol 19 (1) ◽

pp. 31

Author(s):

Adenan Yandra Nofrizal

Keyword(s):

Surface Temperature ◽

Urban Heat Island ◽

Land Surface Temperature ◽

Land Surface ◽

Landsat 8 ◽

Heat Island ◽

Landsat 8 Oli ◽

Urban Heat

Pembangunan yang terjadi di Kota Solok akan menyebabkan terjadinya perubahan penggunaan lahan. Perubahan penggunaan lahan yang terjadi dengan meningkatnya lahan terbangun akan menyebabkan naiknya suhu permukaan (surface temperature) yang dapat menyebabkan terjadinya urban heat island. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui suhu permukaan yang ada di Kota Solok dan daerah fenomena urban heat island dan hubungan antara perubahan penggunaan lahan terhadap suhu permukaan yang menyebabkan terjadinya urban heat island di daerah Kota Solok. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu dengan menggunakan salah satu model Land Surface Temperature untuk mengetahui suhu permukaan dengan menggunakan aplikasi pengolahan citra digital selain itu juga menggunakan metode Object Base Image Analyst (OBIA) untuk mendapatkan penggunaan lahan yang ada di Kota Solok. Dengan menggunakan metode yang digunakan akan didapatkan suhu permukaan yang ada di Kota Solok dan daerah fenomena Urban Heat Island serta hubungannya penggunaan lahan dengan suhu permukaan.Kata Kunci : Suhu Permukaan, OBIA, Penggunaan Lahan

Download Full-text

PEMANFAATAN CITRA PENGINDERAN JAUH MULTI-TEMPORAL UNTUK DETEKSI URBAN HEAT ISLAND (UHI) TERHADAP PERUBAHAN PENGGUNAAN LAHAN DI KABUPATEN BULELENG

MAJALAH ILMIAH GLOBE ◽

10.24895/mig.2020.22-2.1046 ◽

2020 ◽

Vol 22 (2) ◽

pp. 71

Author(s):

A Sediyo Adi Nugraha ◽

Dewa Made Atmaja

Keyword(s):

Maximum Likelihood ◽

Urban Heat Island ◽

Land Surface Temperature ◽

Land Surface ◽

Landsat 8 ◽

Heat Island ◽

Landsat 8 Oli ◽

Landsat 7 ◽

Multi Temporal ◽

Urban Heat

Fenomena Urban Heat Island (UHI) sering dipengaruhi oleh kepadatan penduduk dan perubahan penggunaan lahan. Perubahan tesebut memiliki hubungan dengan peningkatan suhu permukaan (Land Surface Temperature/LST) sebagai awal terjadinya UHI. Deteksi perubahan penggunaan lahan dan suhu permukaan dilakukan dari tahun 2000, 2010, dan 2018 pada daerah Kabupaten Buleleng dan berfokus pada Kecamatan Buleleng karena memiliki perubahan lahan terbangun lebih cepat dibandingkan kecamatan lain. Tujuannya untuk mengetahuii bagaimana fenomena UHI itu terjadi akibat dari perubahan penggunaan lahan. Selain itu, seberapa besar peningkatan suhu permukaan selama 18 tahun khususnya di Kecamatan Buleleng dengan mengetahui kondisi ditribusi dan intensitas UHI. Metode yang digunakan dalam deteksi UHI menggunakan citra penginderaan jauh multi-temporal yaitu citra Landsat 7 ETM+ dan citra Landsat 8 OLI/TIRS (The Operational Land Imager and the Thermal Infrared Scanner) sebagai data primer. Pengolahan data akan berfokus pada ekstraksi suhu permukaan dengan metode Split-Windows Algorithm Sobrino (SWA-S) untuk Landsat 8 dan metode Brightness Temperature Emissivity Correction untuk Landsat 7, kemudian Maximum Likelihood sebagai metode penggunaan lahan. Hasil pengolahan menunjukkan bahwa penggunaan metode yang berbeda memberikan dampak terhadap fenomena UHI. Perbedaan suhu selama 18 tahun sebesar sebesar ±5°C hal itu dipengaruhi dari kondisi awan dan bayangan. Perubahan penggunaan lahan dari tahun 2000 hingga 2018 terdapat peningkatan lahan terbangun di Kecamatan Buleleng dan peningkatan suhu permukan sebesar 2°-7°C dari lahan terbangun. Fenomena UHI untuk distribusi dan instensitas UHI terjadi di daerah pusat perkotaan dan kenaikan intensitas UHI sebesar 1.75°C. kesimpulannya bahwa perubahan lahan terbangun memberikan dampak kenaikan suhu permukaan dan menyebabkan fenomena UHI.

Download Full-text

ANALISIS SPASIAL KERAPATAN BANGUNAN DAN PENGARUHNYA TERHADAP SUHU Studi Kasus di Kabupaten Bogor

Seminar Nasional Geomatika ◽

10.24895/sng.2018.3-0.1005 ◽

2019 ◽

Vol 3 ◽

pp. 529

Author(s):

Mega Adeanti ◽

Muhammad Chaidir Harist

Keyword(s):

Surface Temperature ◽

Land Surface Temperature ◽

Land Surface ◽

Vegetation Index ◽

Normalized Difference Vegetation Index ◽

Landsat 8 ◽

Landsat 8 Oli ◽

Level 1

Kabupaten Bogor merupakan salah satu kabupaten yang saat ini pembangunannya cukup berkembang. Pada tahun 2016 jumlah penduduk di Kabupaten Bogor berjumlah 5.715.009 jiwa. Bertambahnya penduduk menyebabkan berkurangnya lahan dengan tutupan vegetasi menjadi daerah yang terbangun, dari bertambahnya lahan terbangun meyebabkan meningkatnya suhu di Kabupaten Bogor. Dengan pemanfaatan Sistem Informasi Geografis (SIG) dapat diketahui peningkatan suhu akibat dari padatnya bangunan di Kabupaten Bogor. Melalui pengolahan Citra Landsat 8 OLI/TIRS C1 Level-1 dengan ukuran 30 x 30 m tahun 2018 digunakan metode Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) untuk mengetahui indeks kerapatan vegetasi, Normalized Difference Built Index (NDBI) untuk mengetahui kerapatan bangunan, dan metode Land Surface Temperature (LST) untuk mengetahui suhu permukaan di Kabupaten Bogor. Hasil yang didapatkan dari penelitian ini adalah semakin rapatnya bangunan maka suhu semakin tinggi dan sebaliknya, begitu juga dengan luas dari wilayah yang mengalami kenaikan suhu.

Download Full-text

Accuracy Assessment of The Urban Land Surface Temperature Calculation Based on Landsat-8/Oli Data (Case Study: Coyhaique, Chile)

IGARSS 2019 - 2019 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium ◽

10.1109/igarss.2019.8898233 ◽

2019 ◽

Author(s):

Konstantin Verichev ◽

Polina Mikhaylyukova ◽

Alisa Salimova ◽

Cristian Salazar ◽

Manuel Carpio

Keyword(s):

Surface Temperature ◽

Land Surface Temperature ◽

Land Surface ◽

Accuracy Assessment ◽

Urban Land ◽

Landsat 8 ◽

Landsat 8 Oli ◽

Temperature Calculation

Download Full-text

PEMANFAATAN METODE SPLIT-WINDOWS ALGORITHM (SWA) PADA LANDSAT 8 MENGGUNAKAN DATA UAP AIR MODIS TERRA

GEOMATIKA ◽

10.24895/jig.2019.25-1.877 ◽

2019 ◽

Vol 25 (1) ◽

pp. 9

Author(s):

A Sediyo Adi Nugraha

Keyword(s):

Surface Temperature ◽

Land Surface Temperature ◽

Land Surface ◽

Thermal Infrared ◽

Landsat 8 ◽

Landsat 8 Oli ◽

Atmospheric Transmission ◽

Microsoft Excel ◽

Moderate Resolution

Metode Split-Windows Algorithm (SWA) memiliki metode yang bervariasi untuk pengolahan suhu permukaan (Land Surface Temperature/LST). Salah satunya pada pengolahan citra Landsat 8 OLI/TIRS (The Operational Land Imager and the Thermal Infrared Scanner) karena menggunakan dua saluran yaitu 10 (10,60 - 11,19 µm) dan band 11 (11,50 - 12,51 µm). Metode SWA pada penelitian ini menggunakan data primer yaitu parameter uap air untuk meningkatkan akurasi pengolahan suhu permukaan. Data parameter uap air diperoleh dari citra MODIS untuk mengetahui nilai rata–rata uap air (W) dan citra emisivitas diperoleh dari citra Landsat 8 OLI/TIRS dengan saluran tampak. Perolehan data tersebut dilakukan dengan bantuan Microsoft Excel, berbeda dengan penelitian sebelumnya yang menggunakan aplikasi MODTRAN (MODerate resolution atmospheric TRANsmission). Tujuan dari pengolahan suhu permukaan dengan metode SWA menggunakan data parameter uap air untuk mengetahui akurasi antara hasil pengolahan citra dengan nilai suhu permukaan di lapangan. Hasil pengolahan data suhu permukaan melalui metode SWA menunjukkan perbedaan nilai yang kecil (<1°K) terhadap kondisi suhu di lapangan. Selain itu terdapat pola keselarasan antara penggunaan Microsoft Excel untuk perolehan data dengan aplikasi MODTRAN sehingga proses perolehan data parameter uap air telah sesuai. Aplikasi SPSS digunakan untuk mengetahui tingkat hubungan dan akurasi dari hasil pengolahan suhu permukaan metode SWA terhadap hasil survey lapangan dan menunjukkan nilai korelasi sebesar -0,962. Perolehan dan pengolahan data suhu permukaan dengan metode SWA akan optimal jika nilai transmitted atmospheric yang digunakan merupakan wilayah untuk daerah tropis.

Download Full-text