Determinación de la temperatura de la superficie terrestre mediante imágenes Landsat 8: Estudio comparativo de algoritmos sobre la ciudad de Granada

Abstract

El empleo de imágenes satelitales se ha convertido, en las últimas décadas, en una de las formas más habituales para determinar la Temperatura de la Superficie Terrestre (TST). Una de ellas es mediante el empleo de imágenes Landsat 8 que requiere del uso de algoritmos del tipo monocanal (MC) y bicanal (BC). En este estudio se ha determinado la TST de una ciudad de tamaño medio, Granada (España) a lo largo de un año mediante el empleo de cinco algoritmos Landsat 8 que posteriormente se comparan con las temperaturas ambientales. Pocos estudios comparan la fuente de datos con las variaciones estacio-temporales de una misma metrópolis lo que unido a su situación geográfica, alta contaminación y las importantes variaciones térmicas que experimenta la convierten en un lugar adecuado para el desarrollo de esta investigación. Como resultado del proceso de análisis estadístico se obtuvieron los coeficientes de regresión R2, el error medio cuadrático (RMSE), sesgo medio del error (MBE) y la desviación estándar (DE). Los resultados medios obtenidos revelan que las TST derivada de los algoritmos BC (1,0 °C) son las más próximas a las temperaturas ambientales en contraposición con los MC (-5,6 °C) aunque se han verificado importantes variaciones entre las distintas zonas de la urbe según su cobertura y los periodos estacionales. Por todo ello, se concluye que los algoritmos BC son los más adecuados para recuperar la TST de la urbe objeto de estudio.

The use of satellite images has become, in recent decades, one of the most common ways to determine the Land Surface Temperature (LST). One of them is through the use of Landsat 8 images that requires the use of single-channel (MC) and two-channel (BC) algorithms. In this study, the LST of a medium-sized city, Granada (Spain) has been determined over a year by using five Landsat 8 algorithms that are subsequently compared with ambient temperatures. Few studies compare the data source with the seasonal variations of the same metropolis, which together with its geographical location, high pollution and the significant thermal variations it experiences make it a suitable place for the development of this research. As a result of the statistical analysis process, the regression coefficients R2, mean square error (RMSE), mean error bias (MBE) and standard deviation (SD) were obtained. The average results obtained reveal that the LST derived from the BC algorithms (1.0 °C) are the closest to the ambient temperatures in contrast to the MC (-5.6 °C), although important variations have been verified between the different zones of the city according to its coverage and seasonal periods. Therefore, it is concluded that the BC algorithms are the most suitable for recovering the LST of the city under study.