Avaliação de métodos single channel na estimativa da temperatura da superfície terrestre no hemisfério sul a partir de dados orbitais no infravermelho termal

Abstract

Diversos métodos tem sido propostos para estimar a Temperatura da Superfície Terrestre (LST) a partir de dados do infravermelho termal obtidos por satélites. Esses esforços são uma tentativa de minimizar os erros impostos na solução não-linear da transferência radiativa no sistema superfície-atmosfera. Além disso, a correção atmosférica em dados termais é um dos fatores fundamentais para obter LST acurada. Os métodos Single Channel (SC) permitem derivar a LST a partir da radiância medida em uma banda. Assim, consistem em uma oportunidade para estimar LST de longo prazo com os dados termais da série Landsat, com quase 40 anos de registro. Contudo, a maioria dos SC é desenvolvida e projetada para as condições atmosféricas e de superfície do Hemisfério Norte. Nesse contexto, essa dissertação objetivou avaliar o desempenho dos algoritmos Generalized Single Channel (GSC), Improved Single Channel (ISC) e Surface Temperature product (produto ST) na estimativa da LST em uma região litorânea do Hemisfério Sul. Para tanto, um campo de dunas composto por 99,53% de quartzo foi selecionado e dados do Landsat 8 TIRS foram utilizados. Inicialmente, para fundamentar a avaliação, investigou-se a aplicabilidade de perfis verticais de diferentes resoluções espaciais e horizontais, derivados de produtos de reanálise NCEP, na correção atmosférica, bem como, os impactos gerados na estimativa da LST. Os resultados mostraram que os perfis NCEP CFSv2 de resoluções originais e os perfis NCEP FNL utilizados pela Calculadora de Parâmetros de Correção Atmosférica (ACPC) da NASA foram os mais adequados para a correção atmosférica. Considerando as vantagens da ACPC, ela também foi utilizada para estimar os dados atmosféricos empregados nos algoritmos GSC e ISC na avaliação. O algoritmo ISC (RMSE de 0,69 K) apresentou o melhor desempenho na estimativa da LST, seguido do GSC (RMSE de 2,5 K) e do produto ST (RMSE de 4,24 K). De modo geral, concluiu-se que o ISC se mostrou o mais adequado para calcular a LST, podendo ser aplicado em estudos de balanço de energia, onde um erro de até 2 K é aceitável. Confirmou-se, portanto, a importância da análise dos métodos SC no presente trabalho, justificada pela sua aplicação em dados de radiância de sensores termais com uma banda, principalmente para estudos com séries temporais de LST da série Landsat, além de situações de mau funcionamento de canais espectrais.

Several methods have been proposed to estimate the Land Surface Temperature (LST) from thermal infrared data obtained by satellites. These efforts are an attempt to minimize errors imposed in the nonlinear solution of radiative transfer in the surface- atmosphere system. Furthermore, atmospheric correction in thermal data is one of the key factors to obtain accurate LST. Single Channel (SC) methods allow to retrieve the LST from the measured radiance in one band. Thus, they provide an opportunity to estimate long-term LST with the Landsat thermal data series, with almost 40 years of record. However, most SCs are developed and designed for the atmospheric and surface conditions of the Northern Hemisphere. In this context, this dissertation aimed to evaluate the performance of the Generalized Single Channel (GSC), Improved Single Channel (ISC) and Surface Temperature product (ST product) algorithms in estimating LST in a coastal region of the Southern Hemisphere. For that, a dune field composed of 99.53% quartz was selected and Landsat 8 TIRS data were used. Initially, to support the evaluation, the applicability of vertical profiles of different spatial and horizontal resolutions, derived from NCEP reanalysis products, in atmospheric correction, as well as the impacts generated in the LST estimation, was investigated. The results showed that the original resolution NCEP CFSv2 profiles and the NCEP FNL profiles used by NASA's Atmospheric Correction Parameters Calculator (ACPC) were the most suitable for atmospheric correction. Considering the advantages of ACPC, it was also used to estimate the atmospheric data used in the GSC and ISC algorithms in the evaluation. The ISC algorithm (RMSE of 0.69 K) presented the best performance in retrieving the LST, followed by the GSC (RMSE of 2.5 K) and the ST product (RMSE of 4.24 K). In general, it was concluded that the ISC proved to be the most suitable to calculate the LST, and can be applied in energy balance studies, where an error of up to 2 K is acceptable. Therefore, the importance of the analysis of SC methods in the present work was confirmed, justified by their application in radiance data from thermal sensors with one band, mainly for studies with time series of LST from Landsat series, in addition to situations of channel malfunction.