Separação De Temperatura E Emissividade a Partir De Imagens Do Infravermelho Termal: Análise De Suas Aplicações/Restrições

Abstract

Resumo:O infravermelho termal (TIR -ThermalInfraRed) é uma porção do espectro eletromagnético com várias aplicações no Sensoriamento Remoto, tais como: geologia, climatologia, análises de processos biológicos, análises geofísicos, avaliação de desastres e detecção de mudanças, entre outras. No TIR a emissão de radiação dos alvos é dominante, comparado com a reflexão, e esta radiação é uma função de duas variáveis, a emissividade e a temperatura do alvo. Para estudos no TIR é necessário estimar com precisão a temperatura e/ou a emissividade a partir da radiação medida, e isto é um problema devido a relação não linear existente entre estas variáveis e a radiação medida. Por isso, nos últimos 40 anos vários pesquisadores têm desenvolvido métodos visando minimizar este problema, porém, todos estes métodos possuem restrições em suas aplicações. Assim, este trabalho tem como objetivo revisar os principais métodos propostosna literaturafacilitando a sua compreensão, reprodução, além de criar umasínteseque permitaráo leitor a escolha do método mais adequado a determinadas situações. Palavras-chave: TIR, TES, cálculo da temperatura, emissividade Abstract:Remote Sensing data coming from the Thermal InfraRed (TIR) channel of electromagnetic spectrum has several applications in remote sensing, geology, climatology, biological process analysis, geophysical process analysis, disaster assessment and change detection analysis. In the TIR region, the emission of the targets is dominant when compared with reflection. This radiation is a function of two unknowns -the emissivity and the temperature of the target. To study TIR, it is necessary estimate the temperature and/or emissivity from de measured radiation with precision. This process is usually difficult due to a non-linear relationship between these two unknowns and the measured radiation. Therefore, in the last 40 years, several researchers have developed approaches to minimize this problem. However, all these methods have constraints in their applications. This study try to review the main methods available in the literature, facilitating their understanding and replication and creating a summary that allows the reader to choose the most suitable method in their own application.

Comparative Analysis of Split-Window and Single-Channel Algorithms for Land Surface Temperature Retrieval of a Pseudo-Invariant Target

“…Information about land surface temperature (LST) acquired from remote sensing satellite observations is very important to monitor surface energy and water exchange processes at the land-atmosphere interface (Zhao et al 2019). In addition, it is a key variable to be retrieved from the Thermal Infrared (TIR) data because is widely used in many scientific fields including evapotranspiration, climate change, hydrological cycle, vegetation monitoring, urban climate and environmental studies, among others (Jiménez-Muñoz et al 2008;Cristóbal et al 2009;Li et al 2013;Grondona et al 2016;Ndossi and Avdan, 2016). LST also helps to analyze the climate change such as global warming (Chen et al 2016) and thus is selected as one of Essential Climate Variables by the World Meteorological Organization (WMO) (Kim et al 2019).…”