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Validación de la emisividad y temperatura de la superficie del suelo usando datos del satélite LANDSAT 8 / José Jesús Pasapera Gonzales.

Por: Colaborador(es): Detalles de publicación: [S.l. : s.n. ], 2014.Descripción: 221 h. : il. (algunas col.) ; 30 cmTema(s): Recursos en línea: Disponible en línea.Nota de disertación: Tesis (Magister en Aplicaciones Espaciales de Alerta y Respuesta Temprana a Emergencias)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía y Física, 2014. Resumen: El objetivo de la presente tesis es la validación de la emisividad y temperatura de la superficie para parcelas agrícolas de Argentina y Perú usando datos del satélite Landsat 8. Para lograrlo se ha construido instrumento casero para estimar la ESS “caja de emisividad” para obtener la información en campo, se ha estimado a partir de librerías espectrales las constantes de emisividad de vegetación y suelo que permite obtener la ecuación general de emisividad con el satelite Landsat 8 con el método de umbrales NDVI. La validación se realiza con los datos medidos con la caja de emisividad y por Intercomparación con el sensor MODIS banda 31. Para TSS se ha utilizado la información obtenida por el grupo de Teledetección del Instituto de Hidrología de Llanuras (IHLLA) e información de áreas de prueba adicionales con temperatura de ruido mínimas (aprox. 0.5 K) según lo requerido por el instrumento Landsat 8. Los resultados para ESS mostraron una correlación de 0.88 entre la banda 31 MODIS y banda 10 TIRS y debido a la falta de información con la caja de emisividad se estimó solo diferencias, lográndose tener desvío para vegetación de 0.0291±0.01456, suelo mixto 0.0691±0.0086 y suelo 0.1439±0.0075. Para TSS la correlación de la información en campo con el algoritmo de la inversa de la ecuación de transferencia radiativa da un valor de 0.73, con el algoritmo generalizado de Jiménez-Muñoz una correlación de 0.73 (usando la función filtro de 1 μm de espesor) y 0.77 (usando la función filtro de la banda 10 TIRS). Cuando se prueba el algoritmo Split window presentado por Jiménez-Muñoz et al. 2014 se tiene una correlación de 0.88.
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Magister Magister FaMAF Secc. Tesis y Trabajos especiales MGAEA PAS 1 Disponible Disponible también en línea 22628
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Incluye índice, lista de figuras, de tablas, de símbolos, acrónimos y apéndices.

Maestría conjunta con el Instituto de Altos Estudios Espaciales "Mario Gulich"-CONAE.

Tesis (Magister en Aplicaciones Espaciales de Alerta y Respuesta Temprana a Emergencias)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía y Física, 2014.

Bibliografía : h. 167-174.

El objetivo de la presente tesis es la validación de la emisividad y temperatura de la superficie para parcelas agrícolas de Argentina y Perú usando datos del satélite Landsat 8. Para lograrlo se ha construido instrumento casero para estimar la ESS “caja de emisividad” para obtener la información en campo, se ha estimado a partir de librerías espectrales las constantes de emisividad de vegetación y suelo que permite obtener la ecuación general de emisividad con el satelite Landsat 8 con el método de umbrales NDVI. La validación se realiza con los datos medidos con la caja de emisividad y por Intercomparación con el sensor MODIS banda 31. Para TSS se ha utilizado la información obtenida por el grupo de Teledetección del Instituto de Hidrología de Llanuras (IHLLA) e información de áreas de prueba adicionales con temperatura de ruido mínimas (aprox. 0.5 K) según lo requerido por el instrumento Landsat 8. Los resultados para ESS mostraron una correlación de 0.88 entre la banda 31 MODIS y banda 10 TIRS y debido a la falta de información con la caja de emisividad se estimó solo diferencias, lográndose tener desvío para vegetación de 0.0291±0.01456, suelo mixto 0.0691±0.0086 y suelo 0.1439±0.0075. Para TSS la correlación de la información en campo con el algoritmo de la inversa de la ecuación de transferencia radiativa da un valor de 0.73, con el algoritmo generalizado de Jiménez-Muñoz una correlación de 0.73 (usando la función filtro de 1 μm de espesor) y 0.77 (usando la función filtro de la banda 10 TIRS). Cuando se prueba el algoritmo Split window presentado por Jiménez-Muñoz et al. 2014 se tiene una correlación de 0.88.

Disponible en línea.

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https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/

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