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Análisis comparativo de métodos para la estimación de la emisividad en la banda térmica del sensor tm de landsat-5
- Source :
- Geofocus: Revista Internacional de Ciencia y Tecnología de la Información Geográfica, ISSN 1578-5157, Nº. 19, 2017
- Publication Year :
- 2017
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Abstract
- The objective of this work is to compare the emissivity estimates corresponding to the thermal band of the Landsat-5 TM sensor obtained following the algorithms of Valor and Caselles (1996), Sobrino and Raissouni (2000) and Wittich (1997). Their evaluation through soil field measurements shows that they produce values within the ranges. Furthermore, the capability of TM to detect a significant increase of soils emissivity (up to 0.018) according to their water content is demonstrated. The study shows a discrepancy between the methods in emissivity estimates lower than 0.014, depending on the land cover type. An spatio-temporal analysis by thematic classes allows observing the seasonal changes of crops, reproduced in a similar way by the three methods. To conclude, the presented comparison highlights the importance of choosing both the algorithm to be applied and the correct definition of the input constants taking into account the spectral characteristics of the study area.<br />El objetivo de este trabajo es comparar las estimaciones de emisividad de la banda térmica del sensor TM de Landsat-5 obtenidas según los algoritmos Valor y Caselles (1996), Sobrino y Raissouni (2000) y Wittich (1997). La evaluación de dichos algoritmos a través de medidas terreno sobre suelos demuestra que proporcionan estimaciones enmarcadas dentro de los valores esperados. Además, se demuestra la capacidad de TM para detectar un aumento significativo (hasta 0.018) de la emisividad de los suelos en función de su contenido de humedad. Asimismo, el estudio pone de manifiesto una discrepancia entre métodos en las estimaciones de emisividad menores a 0.014, variable según el tipo de cubierta. Un análisis espacio-temporal por clases temáticas permite, de manera similar en los tres métodos, observar los cambios estacionales de los cultivos. En conclusión, la comparación aquí realizada destaca la importancia de la elección del algoritmo a aplicar y de la correcta definición de las constantes de entrada teniendo en cuenta las características espectrales de la zona de estudio.
Details
- Database :
- OAIster
- Journal :
- Geofocus: Revista Internacional de Ciencia y Tecnología de la Información Geográfica, ISSN 1578-5157, Nº. 19, 2017
- Notes :
- application/pdf, Geofocus: Revista Internacional de Ciencia y Tecnología de la Información Geográfica, ISSN 1578-5157, Nº. 19, 2017, Spanish
- Publication Type :
- Electronic Resource
- Accession number :
- edsoai.on1343625635
- Document Type :
- Electronic Resource