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Cloudy land surface temperature retrieval from three-channel microwave data

Authors :
Cheng Huang
Zhao-Liang Li
Si-Bo Duan
Xiao-Jing Han
Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (ICube)
Institut National des Sciences Appliquées - Strasbourg (INSA Strasbourg)
Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale du Génie de l'Eau et de l'Environnement de Strasbourg (ENGEES)-Réseau nanophotonique et optique
Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Matériaux et nanosciences d'Alsace (FMNGE)
Institut de Chimie du CNRS (INC)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
École Nationale du Génie de l'Eau et de l'Environnement de Strasbourg (ENGEES)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Institut National des Sciences Appliquées - Strasbourg (INSA Strasbourg)
Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Les Hôpitaux Universitaires de Strasbourg (HUS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Matériaux et Nanosciences Grand-Est (MNGE)
Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Réseau nanophotonique et optique
Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Source :
International Journal of Remote Sensing, International Journal of Remote Sensing, Taylor & Francis, 2019, 40 (5-6), pp.1793-1807. ⟨10.1080/01431161.2018.1471552⟩, International Journal of Remote Sensing, 2019, 40 (5-6), pp.1793-1807. ⟨10.1080/01431161.2018.1471552⟩
Publication Year :
2019
Publisher :
HAL CCSD, 2019.

Abstract

International audience; Land surface temperature (LST) plays an important role in land surface processes, and it is a key input for estimating important hydrological states and fluxes, such as soil moisture and evapotranspiration. In this study, a three-channel method is proposed to retrieve cloudy LST values from passive microwave data based on the relationship among surface emissivities at 18.70, 36.50, and 89.00 GHz over a bare soil surface. The performance of the method was evaluated using simulated data, resulting in a root mean square error (RMSE) of approximately 1.4 K over the bare soil surface. This method was further extended to retrieve cloudy LST values over a natural surface. Due to the lack of in situ LST measurements, ground-based air temperatures were used as proxy data to validate the cloudy LST values retrieved from AMSR-E data. The RMSE values of the differences between the retrieved cloudy LST values and the ground-based air temperatures are approximately 3.4 K and 4.3 K for the descending and ascending overpasses, respectively. The results demonstrate that the three-channel method can be used to retrieve cloudy LST values from passive microwave data with reasonable accuracy.

Details

Language :
English
ISSN :
01431161 and 13665901
Database :
OpenAIRE
Journal :
International Journal of Remote Sensing, International Journal of Remote Sensing, Taylor & Francis, 2019, 40 (5-6), pp.1793-1807. ⟨10.1080/01431161.2018.1471552⟩, International Journal of Remote Sensing, 2019, 40 (5-6), pp.1793-1807. ⟨10.1080/01431161.2018.1471552⟩
Accession number :
edsair.doi.dedup.....b38ac5c6a7f84ba179a9fc961993f2e5
Full Text :
https://doi.org/10.1080/01431161.2018.1471552⟩