Комбинированное использование изображений Landsat 8 и Sentinel 2А для улучшения пространственного разрешения температуры поверхности Земли

Температура подстилающей поверхности является важным параметром теплового излучения подстилающей поверхности и может использоваться при мониторинге лесных, угольных пожаров, теплового излучения городов и разработке климатических моделей. Наземные наблюдения дают информацию о температуре небольших площадей вокруг метеостанций и фактически не могут предоставить высокую плотность данных о температуре поверхности. Многообещающими в этом отношении являются технологии дистанционного зондирования. Однако вследствие низкого пространственного разрешения в инфракрасном канале температура поверхности, рассчитанная по изображениям со спутников Landsat и Aster, не всегда имеет требуемую детализацию, необходимую при изучении небольших территорий. Представлены результаты комбинирования (совместной цифровой обработки) изображений со спутников Sentinel 2A и Landsat 8, выполненного в целях повышения пространственного разрешения температуры подстилающей поверхности. Сравнение экстремальных значений температуры поверхности показывает, что, несмотря на небольшое отличие экстремальных значений температуры, пространственное поле температуры в случае комбинирования изображений было более детальным и вариабельным. Об этом свидетельствует существенное увеличение вариабельности стандартного отклонения температуры. Прямые визуальные наблюдения фрагментов изображений также подтверждают, что комбинирование изображений со спутников Sentinel 2A и Landsat 8 повышает пространственное разрешение температуры поверхности по сравнению с изображением со спутника Landsat 8

Литература

[1] Бондур В.Г., Цидилина М.Н., Кладов В.Л. и др. Аномальная изменчивость пространственно-временных распределений природных пожаров и эмиссий вредных примесей на территории Европы по данным космического мониторинга. ДАН, 2019, т. 485, № 6, с. 91--95. DOI: https://doi.org/10.31857/S0869-56524856745-749

[2] Бондур В.Г., Гинзбург А.С. Эмиссия углеродсодержащих газов и аэрозолей от природных пожаров на территории России по данным космического мониторинга. ДАН, 2016, т. 466, № 4, с. 473--477. DOI: https://doi.org/10.7868/S0869565216040186

[3] Бондур В.Г. Космический мониторинг эмиссий малых газовых компонент и аэрозолей при природных пожарах в России. Исследования Земли из Космоса, 2015, № 6, с. 21--35. DOI: https://doi.org/10.7868/S0205961415060032

[4] Wan Z., Li Z.-L. MODIS land surface temperature and emissivity. In: Ramachandran B., Justice C., Abrams M. (eds). Land Remote Sensing and Global Environmental Change. Remote Sensing and Digital Image Processing, 2010, vol. 11, New York, NY, Springer. DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-4419-6749-7_25

[5] Chaka D.S., Oda T.K. Understanding land surface temperature on rift areas to examine the spatial variation of urban heat island: the case of Hawassa, southern Ethiopia. GeoJournal, 2021, vol. 86, no. 2, pp. 993--1014. DOI: https://doi.org/10.1007/s10708-019-10110-5

[6] Hereher M.E. Estimation of monthly surface air temperatures from MODIS LST time series data: application to the deserts in the Sultanate of Oman. Environ. Monit. Assess., 2019, vol. 191, no. 9, art. 592. DOI: https://doi.org/10.1007/s10661-019-7771-y

[7] Huang F., Ma W., Wang B., et al. Air temperature estimation with MODIS data over the Northern Tibetan Plateau. Adv. Atmos. Sci., 2017, vol. 34, no. 5, pp. 650--662. DOI: https://doi.org/10.1007/s00376-016-6152-5

[8] Balling R.C., Brazel S.W. High resolution surface temperature patterns in a complex urban Terrain. Photogramm. Eng. Remote Sens., 1988, vol. 54, no. 9, pp. 1289--1293.

[9] Kumar S., Bhaskar P., Padmakumari K. Estimation of land surface temperature to study urban heat island effect using Landsat ETM + image. IJEST, 2012, vol. 4, no. 2, pp. 771--778.

[10] Maltick J., Kant Y., Bharath D. Estimation of land surface temperature over Delhi using Landsat-7 ETM+. J. Ind. Geophys. Union, 2008, vol. 12, no. 3, pp. 131--140.

[11] Trinh L.H. Studies of land surface temperature using multispectral image Landsat. Vietnam J. Earth Sci., 2014, vol. 36, no. 1, pp. 82--89.

[12] Yuan F., Bauer M. Comparison of impervious surface area and normalized difference vegetation index as indicators of surface urban heat island effects in Landsat imagery. Rem. Sens. Env., 2007, vol. 106, iss. 3, pp. 375--386. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rse.2006.09.003

[13] Anandababu D., Purushothaman B.M., Suresh B.S. Estimation of land surface temperature using Landsat 8 data. IJARIIT, 2018, vol. 4, no. 2, pp. 177--186.

[14] Boori M.S., Vozenilek V., Balzter H., et al. Land surface temperature with land cover classes in ASTER and Landsat data. J. Geophys. Remote Sensing, 2015, vol. 4, no. 1, art. 1000138. DOI: https://doi.org/10.4172/2169-0049.1000138

[15] Guha S., Govil H., Dey A., et al. Analytical study of land surface temperature with NDVI and NDBI using Landsat 8 OLI and TIRS data in Florence and Naples city, Italy. Eur. J. Remote. Sens., 2018, vol. 51, iss. 1, pp. 667--678. DOI: https://doi.org/10.1080/22797254.2018.1474494

[16] Bui Q.T. Urban heat island analysis in Ha Noi: examining the relationship between land surface temperature and impervious surface. Hoi thao ung dung GIS toan quốc, 2015, pp. 674--677.

[17] Nguyen N.D., Pham V.V. Application of remote sensing and GIS to study surface temperature changes of the urban districts in Hanoi during 2005--2015 periods. VJAS, 2016, vol. 14, no. 8, pp. 1219--1230 (in Vietnamese).

[18] Van T.T., Lan H.T., Trung L.V. Thermal remote sensing method in study on urban surface temperature distribution. Vietnam J. Earth Sci., 2009, vol. 31, no. 2, pp. 168--177 (in Vietnamese).

[19] Prakash A., Gupta R.P. Surface fires in Jharia coalfield, India --- their distribution and estimation of area and temperature from TM data. Int. J. Rem. Sens., 1999, vol. 20, iss. 10, pp. 1935--1946. DOI: https://doi.org/10.1080/014311699212281

[20] Mishra R., Roy P., Pandey J., et al. Study of coal fire dynamics of Jharia coalfield using satellite data. IJGAGS, 2014, vol. 4, no. 3, pp. 477--484.

[21] Чинь Ле Хунг, Заблоцкий В.Р. Применение разновременных ИК-изображений тепловой съемки Landsat для выявления подземных пожаров на угольной шахте Хань Хоа, провинция Тхай Нгуен, Вьетнам. Исследование Земли из Космоса, 2016, № 5, с. 42--49. DOI: https://doi.org/10.7868/S0205961416050067

[22] Sandholt I., Rasmussen K., Anderson J. A simple interpretation of the surface temperature/vegetation index space for assessment of the surface moisture status. Rem. Sens. Env., 2002, vol. 79, iss. 2-3, pp. 213--224. DOI: https://doi.org/10.1016/S0034-4257(01)00274-7

[23] Bao Y., Gama G., Gang B., et al. Monitoring of drought disaster in Xilin Guole grassland using TVDI model. CRC Press, 2013.

[24] Leblon B. Monitoring forest fire danger with remote sensing. Nat. Hazards, 2005, vol. 35, no. 3, pp. 343--359. DOI: https://doi.org/10.1007/s11069-004-1796-3

[25] Xiao-rui T., Mcrae D.J., Li-fu S., et al. Satellite remote sensing technologies used in forest fire management. J. For. Res., 2005, vol. 16, no. 1, pp. 73--78. DOI: https://doi.org/10.1007/BF02856861

[26] Landsat 8 data users handbook. URL: https://www.usgs.gov/core-science-systems/nli/landsat/landsat-8-data-users-handbook (дата обращения: 16.09.2021).

[27] Valor E., Caselles V. Mapping land surface emissivity from NDVI. Application to European African and South American areas. Rem. Sens. Env., 1996, vol. 57, iss. 3, pp. 167--184. DOI: https://doi.org/10.1016/0034-4257(96)00039-9

[28] Carlson T.N., Ripley D.A. On the relation between NDVI, fractional vegetation cover, and leaf area index. Rem. Sens. Env., 1997, vol. 62, iss. 3, pp. 241--252. DOI: https://doi.org/10.1016/S0034-4257(97)00104-1

[29] Dang N.D., Dao N.L., Trinh L.H. Study on the change of land surface temperature in Thanh Hoa city in the period of 2000--2017 using Landsat thermal infrared data. J. Geodesy and Cartography, 2017, vol. 6, pp. 26--32 (in Vietnamese).

[30] Van de Griend A.A., Owen M. On the relationship between thermal emissivity and the normalized difference vegetation index for natural surface. Int. J. Rem. Sens., 1993, vol. 14, iss. 6, pp. 1119--1131. DOI: https://doi.org/10.1080/01431169308904400