Land surface temperature estimation from airborne hyperspectral data
Notice bibliographique
Résumé
Number of different methods has been developed and successfully used for Land Surface Temperature (LST) estimation; among them, some require algorithms that exploit the different atmospheric absorption in adjacent thermal infrared (TIR) channels. The nowadays accuracy of these two-channel methods, validated for current satellite sensors with different central wavelength and width of the TIR channels, is typically below 1.2K. \nIn this work, we aim to present the approach followed to select the optimal TIR bands for the LST inversion problem and to provide Split Window (SW) coefficients that can be used to retrieve LST from the Thermal Airborne Spectrographic Imager (TASI-600) airborne data. TASI is a commercial hyperspectral infrared sensor produced by ITRES, Canada, with 32 TIR bands covering the range between 8 and 11.5 μm with a spectral resolution of 109.5 nm. TASI spectral bands have been numerically analysed in order to select the optimal bands for the algorithm design. The outcomes of this analysis can be exploited for the optimal band selection for new satellite TIR hyperspectral sensors. \nThe SW algorithm according to the Jiménez-Muñoz and José A. Sobrino 2008 formulation with seven coefficients was calibrated and validated using a datasets of profiles applied to configure MODTRAN to simulate Top of the Atmosphere (TOA) brightness temperatures. These datasets were selected from a training database compiled by Borbas et al. (SeeBor database) which consists of 15,704 clear-sky profiles of temperature, Total Column Water Vapour (TCWV) and ozone; and other ancillary data such as spectral emissivity, elevation, site latitude and longitude, skin temperature, surface pressure and International Geosphere-Biosphere Programme (IGBP) classification. Simulations have been performed on a subset of the SeeBor dataset resized on Europe. \nThe algorithm coefficients have been retrieved by multiple regression analysis and their statistical significance was evaluated by simultaneous hypothesis using a Student’s t test and a P-value lower than 0.05. Among the TASI 32 spectral bands the optimal regression was obtained by using TASI band 19 (10.034 μm) and band 28 (11.051 μm). For the overall land cover types and for the optimal bands selection we obtained an R2 of 0.93 and a RMSE of 0.635K. The algorithm, when applied to the single IGBP classes, showed a good performance for the majority of IGBP classes, except for barren profiles. This low performance for the Barren class is anyhow physically consistent; since barren emissivities have larger spectral variations in the window region between 10 and 12 μm due to the variable abundances of vegetation and soil units within the IGBP Barren class. \nTo date, the SW algorithm validation is foreseen by using real TASI data acquired in the Basilicata region in Italy on the urban and industrial district.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».