Generación de Mapas de Temperatura Radiativa de Superficie Utilizando Datos de Baja Resolución Espacial Mediante Diferentes Técnicas de Remuestreo

Abstract

La temperatura de superficie (Ts) es una variable importante dentro del modelado del balance de energía y parámetro fundamental para la estimación de variables hidrológicas como la humedad de suelo y la evapotranspiración. En la actualidad, estudios ambientales que utilizan información proveniente de sensores térmicos aerotransportados para la estimación diaria de la Ts, sólo han sido posibles a escala regional, limitados principalmente por el tamaño de píxel de la imagen y la frecuencia de revisita de los sensores. En tal sentido, es necesario contar con datos de satélites que permitan la estimación de la Ts con buena resolución espacio-temporal para la realización de estudios a escala local. En este trabajo se describen las ecuaciones y una metodología de fácil aplicación para estimar la temperatura de superficie (Ts) a escala puntual y regional con imágenes MODIS y Landsat TM utilizando principalmente los canales térmicos de los sensores, una precisa estimación de la emisividad y contenido de vapor de agua de la atmósfera. El modelo de Disgregación de Temperatura Radiativa de Superficie (DisTrad) posibilitó la manera de generar datos térmicos de alta resolución a partir de datos medidos a baja resolución ( 1 km) sobre la base de la relación inversa entre el NDVI a alta resolución y la Ts a baja resolución. En esta tesis, se presentan 6 modelos de remuestreo de datos térmicos desarrollados sobre la base metodología del modelo DisTrad, donde se evaluó la eficiencia en la estimación de la Ts a nivel de subpíxel en un área agrícola heterogénea de la región sub-húmeda pampeana de Argentina. La validación de los datos a nivel de subpíxel se realizó por medio de la asociación de los datos captados por sensores a bordo de plataformas aerotransportadas y medidas puntuales de Ts provistas por una Estación de Balance de Energía (EBE) y radiómetros portátiles del periodo 2006-2010 en los establecimientos agrícola Laura Leofú (37º 14’ S, 59º 34’ O) y Tata Dios (37º 06’ 45” S y 58º 58’ 50” O), ubicados a 25 km de la ciudad de Tandil, Provincia de Buenos Aires, Argentina. Los modelos fueron evaluados usando imágenes Landsat TM con datos agregados desde 960 m a 30 m, resultando la raíz cuadrada del error cuadrático medio (RMSE) menor de 1,5 K. Posteriormente, fueron evaluados usando datos térmicos MODIS Terra de 1 km que fueron agregados a 4 km, con RMSE menor a 1K en promedio. El modelo que presentó la mejor performance con respecto a los datos observados fue el modelo de Ts diferencia de límites (Ts Dif. de límites) que hasta el momento no había sido aplicado, indicando resultados estadísticos comparativamente superiores para ambas imágenes y clases analizadas.