1. DEVELOPMENT OF A NEW LAND SURFACE TEMPERATURE PRODUCT FOR IMPROVING SATELLITE-BASED EVAPOTRANSPIRATION MODELLING IN THE EUROPEAN ALPS
- Author
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CASTELLI, MARIAPINA, Bartkowiak, P, COLOMBO, ROBERTO, CITTERIO, SANDRA, BARTKOWIAK, PAULINA, CASTELLI, MARIAPINA, Bartkowiak, P, COLOMBO, ROBERTO, CITTERIO, SANDRA, and BARTKOWIAK, PAULINA
- Abstract
Le Alpi sono state colpite dall'intensificarsi della siccità meteorologica negli ultimi anni. A causa delle mutevoli condizioni climatiche, la regione è vulnerabile alle deviazioni nel ciclo dell'acqua, che possono essere osservate nel contesto delle anomalie dell'evapotraspirazione (ET). La temperatura della superficie terrestre (LST) è un fattore chiave nella regolazione dello scambio di acqua ed energia tra terra e atmosfera, che la mette in relazione direttamente con ET. Lo sviluppo di modelli di bilancio energetico a due fonti (TSEB) guidati da dati di telerilevamento termico ha dato un contributo significativo alla stima dell'ET su larga scala. Tuttavia, la loro risoluzione spaziale grossolana e la sensibilità degli strumenti TIR alle condizioni del cielo nuvoloso li rendono insufficienti per ecosistemi complessi, come le regioni di montagna. Per superare queste limitazioni, questa tesi è servita per sviluppare un nuovo prodotto della temperatura della superficie terrestre in cielo sereno con una risoluzione spaziale di 250 m, in alternativa ai dati MODIS LST di 1 km, per la stima dei flussi TSEB a risoluzione fine. Nella prima parte della tesi, lo squilibrio tra la risoluzione spaziale dei dati MODIS LST di 1 km è stato risolto applicando una procedura di sharpening per ottenere LST giornaliero a una risoluzione spaziale di 250 m. A causa delle ridotte capacità dei modelli statistici LST-VNIR in ecosistemi complessi, sono stati utilizzati predittori multi-sorgente, tra cui l'indice di NDVI e il DEM. Ispirato dalla superiorità dell'apprendimento automatico per problemi non lineari, sono state sfruttate le relazioni tra LST a risoluzione grossolana e predittori di 250 m con algoritmo a foresta casuale (RF). I risultati ottenuti indicano un miglioramento del 20% nell'accordo tra Landsat e l'affilato LST rispetto alle statistiche per il set di dati MODIS originale. I modelli LST hanno determinato un RMSE medio di 2,3°C e un MAE di 1,8°C. Al fine di ricost, The European Alps have been affected by intensification of meteorological droughts in recent years. Due to changing climatic conditions, the region is vulnerable to deviations in water cycling, which can be observed in the context of evapotranspiration (ET) anomalies. Land surface temperature (LST) is a key factor in regulating the exchange of water and energy between land and atmosphere, which directly relates it to ET. Development of two-source energy balance (TSEB) models driven by thermal remote sensing data has made a significant contribution to estimate ET at large scale. However, their coarse spatial resolution and sensitivity of TIR instruments to cloudy-sky conditions make them insufficient for complex ecosystems, such as mountain regions. To overcome these limitations, this thesis served to develop a new clear-sky land surface temperature product at 250 m spatial resolution, as an alternative to 1-km MODIS LST data, for estimating fine-resolution TSEB fluxes. In the first part of the thesis, imbalance between spatial resolution of 1-km MODIS LST data was solved by applying a sharpening procedure to obtain daily LST at 250-m spatial resolution. Due to reduced capabilities of LST–VNIR statistical models in complex ecosystems, multi-source predictors, including normalized difference vegetation index (NDVI) and digital elevation model (DEM) were used. Inspired by superiority of machine learning for non-linear problems, relationships between coarse resolution LSTs and 250-m predictors with random forest (RF) algorithm were exploited. The obtained results indicate an improvement of 20% in the agreement between Landsat and the sharpened LST compared to statistics for the original MODIS dataset. The LST models determined averaged RMSE of 2.3°C and MAE of 1.8°C. In order to reconstruct missing LSTs beneath the clouds, the author proposed a novel approach to predict invalid pixels by exploiting correlation between ground-based LST and air temperature in conjunction
- Published
- 2022