Fusion of Landsat TM, NOAA/AVHRR and DEM data for generating daily high resolution maps of land surface temperature in a semi-arid catchment

Author(s):  
F. Lahoche ◽  
I. Herlin
Revista CERES ◽  
2013 ◽  
Vol 60 (2) ◽  
pp. 194-204 ◽  
Author(s):  
Anibal Gusso

Uma avaliação inicial das condições do desenvolvimento da safra nacional, enquanto as plantas ainda estão nos campos, é altamente necessária para o cálculo correto das projeções na tomada de decisão e políticas relacionadas com o planejamento governamental e segurança alimentar. O objetivo deste trabalho foi avaliar a adequação dos dados NOAA/AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration / Advanced Very High Resolution Radiometer) em detectar mudanças nas condições da vegetação, devidas à ocorrência de estresse hídrico, na soja, por meio de uma combinação do índice NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) e da LST (Land Surface Temperature). Os dados LST e NDVI foram combinados e comparados pixel a pixel, sobre uma área de cultivo de soja, no Rio Grande do Sul. A relação teórica inversa prevista na combinação de LST e NDVI foi detectada. Foi observado que ocorre um aumento médio na LST em uma safra de ciclo normal (de 301,02 K para 308,36 K), quando comparada a uma safra sob condição de estresse hídrico, no desenvolvimento da cultura. Uma redução média do NDVI foi observada no ciclo normal (de 0,65 para 0,53), comparada com uma safra sob efeitos ocasionados pela estiagem no desenvolvimento da cultura. Foi observado maior correlação da produtividade municipal com LST (R2=0,78) do que com o NDVI (R2 = 0,59). Os resultados obtidos indicam que a integração de imagens do sensor AVHRR, proveniente de diferentes instituições, proporciona a adequada combinação espacial e temporal dos dados LST e NDVI, a fim de detectar a ocorrência de estresse hídrico, bem como sua intensidade, caracterizando as condições do ciclo de desenvolvimento da soja.


2014 ◽  
Vol 72 (12) ◽  
pp. 5183-5196 ◽  
Author(s):  
Prashant K. Srivastava ◽  
Dawei Han ◽  
Miguel A. Rico-Ramirez ◽  
Michaela Bray ◽  
Tanvir Islam ◽  
...  

2021 ◽  
Author(s):  
Jin Ma ◽  
Ji Zhou

<p>As an important indicator of land-atmosphere energy interaction, land surface temperature (LST) plays an important role in the research of climate change, hydrology, and various land surface processes. Compared with traditional ground-based observation, satellite remote sensing provides the possibility to retrieve LST more efficiently over a global scale. Since the lack of global LST before, Ma et al., (2020) released a global 0.05 ×0.05  long-term (1981-2000) LST based on NOAA-7/9/11/14 AVHRR. The dataset includes three layers: (1) instantaneous LST, a product generated based on an ensemble of several split-window algorithms with a random forest (RF-SWA); (2) orbital-drift-corrected (ODC) LST, a drift-corrected version of RF-SWA LST at 14:30 solar time; and (3) monthly averages of ODC LST. To meet the requirement of the long-term application, e.g. climate change, the period of the LST is extended from 1981-2000 to 1981-2020 in this study. The LST from 2001 to 2020 are retrieved from NOAA-16/18/19 AVHRR with the same algorithm for NOAA-7/8/11/14 AVHRR. The train and test results based on the simulation data from SeeBor and TIGR atmospheric profiles show that the accuracy of the RF-SWA method for the three sensors is consistent with the previous four sensors, i.e. the mean bias error and standard deviation less than 0.10 K and 1.10 K, respectively, under the assumption that the maximum emissivity and water vapor content uncertainties are 0.04 and 1.0 g/cm<sup>2</sup>, respectively. The preliminary validation against <em>in-situ</em> LST also shows a similar accuracy, indicating that the accuracy of LST from 1981 to 2020 are consistent with each other. In the generation code, the new LST has been improved in terms of land surface emissivity estimation, identification of cloud pixel, and the ODC method in order to generate a more reliable LST dataset. Up to now, the new version LST product (1981-2020) is under generating and will be released soon in support of the scientific research community.</p>


2011 ◽  
Vol 356-360 ◽  
pp. 2307-2311
Author(s):  
Qin Li ◽  
Xi Chen ◽  
An Ming Bao

A typical arid area in China is the province of Xinjiang. The objective of this paper is to present a description of a method based on the energy balance and evaporative fraction, which is obtained by broadband albedo and land surface temperature, to estimate evapotranspiration (ET) in Arid Areas. In Arid areas, the ET always fluctuates from 0 to 2mm in the most part of region in 2005, especially the Tarim, Junggar and Turpan basins. In the mountain especially Tian-shan mountain and crop land of oasis, ET values rises 6mm.


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