The estimation of surface temperature over an agricultural area in the state of Haryana and Panjab, India, and its relationship with the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), using NOAA-AVHRR data

Gupta, Rajendra Kumar; Prasad, Surendra; Sai, M. V. R. Sesha; Viswanadham, T.S.

doi:10.1080/014311697216586

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“…Embora os métodos atuais ainda sejam muito sensíveis à contaminação pela radiação emitida do solo, autores como Andersen (1997), Gupta et al (1997), Kerényi & Putsay (2000) e Sobrino et al (2001) têm confirmado a eficiência do cálculo da emissividade utilizando o NDVI. Apesar disso, é conhecido, que a instabilidade temporal do fator emissividade também pode limitar a precisão dos métodos.…”

Section: Resultsunclassified

Mapeamento da temperatura da superfície terrestre com uso do sensor AVHRR/NOAA

Gusso

Fontana

Gonçalves

2007

Pesq. agropec. bras.

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Resumo -O objetivo deste trabalho foi avaliar a adequação do uso do sensor AVHRR/NOAA (Advanced Very High Resolution Radiometer/National Oceanic and Atmospheric Administration) para mapeamento da temperatura da superfície terrestre (TST) Termos para indexação: sensoriamento remoto, janela dividida, temperatura do ar, infravermelho, termal. were compared for the minimum LST estimation, using nocturnal and predawn images. Both emissivity and LST data were obtained by means of mathematical combinations of the visible, near-infrared and thermal detected radiation of the AVHRR/NOAA sensor. The AVHRR sensor is suitable for LST mapping for the overall conditions of soil coverage in Rio Grande do Sul, once the estimated LST, by the three tested methods, was close to the measured air temperature at the selected locations. Sobrino et al. was the most adequate method. Mapping land surface temperature using AVHRR/NOAA sensor

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Section: Resultsunclassified

Mapeamento da temperatura da superfície terrestre com uso do sensor AVHRR/NOAA

Gusso

Fontana

Gonçalves

2007

Pesq. agropec. bras.

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“…All these are responsible for greater errors of retrieved surface temperatures. In using NOAA/AVHRR data researchers set some assumptions to simplify the effect of air and emissivity, thereby resulting in greatly reduced error when compared to surface measurements (Price, 1984;Becker, 1990;Gupta, 1997).…”

Section: )mentioning

confidence: 99%

Study on monitoring freezing disasters in winter wheat by remote sensing and variational techniques

et al. 2005

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This work was based upon the combination of space-and ground-based data. Sensings at 1.1 km × 1.1 km resolution from the polar-orbiting weather satellite were retrieved by a range of split window algorithms to obtain surface temperatures, which were used to construct a regression equation with minimum surface temperatures (MST) measured at a number of meteorological stations, with the retrievals and measurements corrected by a variational scheme to get gridded MST's. After comparison of errors from these algorithms the best one was selected for retrieving. By use of the retrieved temperatures re-corrected by the variational technique, injury indices and wheat conditions during its growth stages, the regional distribution was prepared of varying-degree cold injuries to the crop, with corresponding hit areas statistically calculated, thereby making it possible to sensings monitor the injuries and precisely determine areas hit by the varying-degree droughts.

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“…Alguns trabalhos já exploraram uma relação entre ín-dices de vegetação e o comportamento térmico da superfície, obtido por dados de sensoriamento remoto (Nemani et al, 1993;Goetz, 1997;Gupta et al, 1997;Lambin & Ehrlich, 1995;Sandholt et al, 2002;Sims et al, 2008). Alguns desses estudos têm sido desenvolvidos sobre firmes bases teóricas (Moran et al, 1994), outros, como também no presente trabalho, estão fortemente fundamentados em parametrizações empíricas de imagens de satélite obtidas por sensores colocados em órbita (Sandholt et al, 2002;Kogan, 2002;Wan et al, 2004), mas exigem grande quantidade de dados para assegurar que as condições de contorno estejam adequadamente estabelecidas.…”

Section: Combinação Do Ndvi E Lstunclassified

Integração de imagens NOAA/AVHRR: rede de cooperação para monitoramento nacional da safra de soja

Gusso

2013

Rev. Ceres

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An early assessment of national crop development conditions while the plants are still in the fields is highly needed to calculate correctly projections for decision-making and policies related to government planning and food security. The aim of this study was to evaluate the suitability of NOAA /AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration / Advanced Very High Resolution Radiometer) to detect changes in vegetation conditions, due to water stress during soybean crop, by means a combination of Land Surface Temperature (LST) and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). Both LST and NDVI data were combined and compared in a pixel basis over a soybean crop area in Rio Grande do Sul State. The predicted theoretical inverse relationship for the combination of LST and NDVI was detected. An average increase of LST was observed in a normal crop cycle ( from 301.02 K to 308.36 K) compared to a crop cycle under water stress condition. An average reduction in NDVI was observed for normal crop cycle development (from 0.65 to 0.53) compared to a crop cycle under drought-induced effects. It was observed a higher correlation of municipality yield with LST (R2=0.78) than NDVI (R2=0.59). Results obtained indicate that the aggregation of AVHRR images, from Uma avaliação inicial das condições do desenvolvimento da safra nacional, enquanto as plantas ainda estão nos campos, é altamente necessária para o cálculo correto das projeções na tomada de decisão e políticas relacionadas com o planejamento governamental e segurança alimentar. O objetivo deste trabalho foi avaliar a adequação dos dados NOAA/AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration / Advanced Very High Resolution Radiometer) em detectar mudanças nas condições da vegetação, devidas à ocorrência de estresse hídrico, na soja, por meio de uma combinação do índice NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) e da LST (Land Surface Temperature). Os dados LST e NDVI foram combinados e comparados pixel a pixel, sobre uma área de cultivo de soja, no Rio Grande do Sul. A relação teórica inversa prevista na combinação de LST e NDVI foi detectada. Foi observado que ocorre um aumento médio na LST em uma safra de ciclo normal (de 301,02 K para 308,36 K), quando comparada a uma safra sob condição de estresse hídrico, no desenvolvimento da cultura. Uma redução média do NDVI foi observada no ciclo normal (de 0,65 para 0,53), comparada com uma safra sob efeitos ocasionados pela estiagem no desenvolvimento da cultura. Foi observado maior correlação da produtividade municipal com LST (R2=0,78) do que com o NDVI (R2 = 0,59). Os resultados obtidos indicam que a integração de imagens do sensor AVHRR, proveniente de diferentes instituições, proporciona a adequada combinação espacial e temporal dos dados LST e NDVI, a fim de detectar a ocorrência de estresse hídrico, bem como sua intensidade, caracterizando as condições do ciclo de desenvolvimento da soja.Palavras-chave: sensoriamento remoto, estiagem, temperatura da superfície terrestre, índice de vegetação.

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The estimation of surface temperature over an agricultural area in the state of Haryana and Panjab, India, and its relationship with the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), using NOAA-AVHRR data

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Mapeamento da temperatura da superfície terrestre com uso do sensor AVHRR/NOAA

Mapeamento da temperatura da superfície terrestre com uso do sensor AVHRR/NOAA

Study on monitoring freezing disasters in winter wheat by remote sensing and variational techniques

Integração de imagens NOAA/AVHRR: rede de cooperação para monitoramento nacional da safra de soja

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