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Teledetección: Humedales y Espacios Protegidos. XVI Congreso de la Asociación Española de Teledetección.
(Eds. J. Bustamante, R. Díaz-Delgado, D. Aragonés, I. Afán y D. García). pp. 232-235. Sevilla 21-23 octubre 2015
Evaluación de algoritmos de separación temperatura/emisividad en imágenes
sintéticas AHS
Laura Carretero, Eduardo de Miguel
Área de Teledetección (Instituto Nacional de Técnica Aeroespacial-INTA), Carretera de Ajalvir, km 4, 28850, Torrejón
de Ardoz (Madrid). Emails: [email protected], [email protected]
Resumen: En este estudio se va a hacer una evaluación del funcionamiento de un algoritmo TES (Temperature and
Emissivity Separation) implementado por el INTA, basado en el TES original pero adaptado al sensor hiperespectral del
INTA AHS (Airborne Hyperspectral Scanner). Para ello, se ha generado una imagen sintética que contiene la radiancia
en superficie (Lsup) para las bandas térmicas del AHS, a partir de valores sintéticos de emisividad espectral (ελ) y
temperatura (T), y se ha realizado un análisis estadístico comparativo entre éstas ελ y T y las obtenidas tras la aplicación
del algoritmo TES del INTA a Lsup. Para la valoración de una situación realista, las emisividades espectrales sintéticas
se han extraído de librerías espectrales de superficies típicas, y se han tomado valores de temperatura razonables. Los
resultados muestran diferencias en T inferiores a 1 grado y en ελ menores de 0,015 para la mayoría de las superficies
consideradas. Por otra parte, se han comparado dichos resultados con los obtenidos por los algoritmos ANEM (Adjusted
Normalized Emissivity Method) y TES implementados por ATCOR4 (ReSe). La comparación con ambos métodos muestra
pequeñas diferencias para la mayoría de las superficies consideradas que se discuten en esta comunicación.
Palabras clave: TES, emisividad, temperatura, ANEM, AHS
Evaluation of Temperature and Emissivity Separation algorithms in AHS synthetic images
Abstract: In this study we evaluate a TES (Temperature and Emissivity Separation) algorithm implemented by INTA,
which is an adjustment of the original TES to the INTA AHS (Airborne Hypespectral Scanner) hyperspectral sensor. For
this purpose, we generated an image containing surface radiance in thermal AHS bands (Lsup) from synthetic spectral
emissivities (ελ) and temperature (T), and we conducted a comparative statistical analysis between these ελ and T with
spectral emissivities and temperature obtained after the application of the INTA TES algorithm to Lsup. We used
reasonable temperatures and synthetic spectral emissivities extracted from spectral libraries of typical surfaces. Results
show T and ελ differences of less than 1 degree and 0.015, respectively, for most of the surfaces. Moreover, we compared
the TES results using INTA with ANEM (Adjusted Normalized Emissivity Method) and TES results using ATCOR4.
Comparison of both methods shows small differences for most of the surfaces discussed in this paper.
Keywords: TES, emissivity, temperature, ANEM, AHS
1.
INTRODUCCIÓN
La emisividad espectral y temperatura de la superficie
terrestre son parámetros fundamentales en el infrarrojo
térmico (TIR). Uno de los algoritmos más utilizados
hasta ahora para la obtención de dichos parámetros es el
de
separación
temperatura/emisividad
(TES,
Temperature and Emissivity Separation), aunque otros,
como el ANEM (Adjusted Normalized Emissivity
Method), también se siguen empleando.
En este trabajo se hace una evaluación de dos
adaptaciones del algoritmo TES desarrollado para
ASTER por Gillespie (Gillespie et al., 1998) a imágenes
sintéticas del sensor hiperespectral AHS (Airborne
Hyperspectral Scanner). El sensor AHS es propiedad del
Instituto Nacional de Técnica Aeroespacial (INTA) y
contiene 80 bandas que cubren los rangos espectrales del
visible e infrarrojo próximo (VNIR), infrarrojo de onda
corta (SWIR), infrarrojo de onda media (MIR) y TIR.
El software ATCOR4 (Richter et al., 2015) permite la
obtención de la emisividad espectral y temperatura en
superficie con distintos algoritmos, entre ellos el ANEM
y el TES. En este estudio se van a comparar también los
resultados obtenidos con los dados por ATCOR4.
2.
METODOLOGÍA
http://ocs.ebd.csic.es/index.php/AET/2015/schedConf/presentations
2.1. Descripción de algoritmos TES
El Área de Teledetección del INTA ha realizado dos
adaptaciones del algoritmo TES desarrollado para
ASTER al sensor hiperespectral AHS. Para ello se han
utilizado únicamente las bandas térmicas 72 a 79 (Tabla
1), descartándose la 71 y 80 debido a su proximidad a
bandas de absorción del H20. La Figura 1 muestra un
esquema de la primera de las adaptaciones y la Tabla 2
algunas de las constantes utilizadas, siendo las
principales diferencias con respecto al TES original de
Gillespie los thresholds (t, V1, T1) y los coeficientes de
la regresión Emin-MMD (a, b y c), que han sido
adaptados al sensor AHS, además de algunas
simplificaciones en la revisión de la emisividad máxima
y en el módulo MMD. En este algoritmo se introducen
como inputs la radiancia espectral térmica en superficie
(Lsup), la irradiancia espectral del camino descendente
(S) y una emisividad máxima inicial (Emax=0,99), a
partir de las cuales se obtiene la radiancia espectral
emitida por la superficie Rj, la temperatura en superficie
T_NEMj (mediante la inversión de la Ley de Planck B
(T)) y la emisividad espectral E NEMj, una vez que Rj
converge. A continuación se realiza una revisión de Emax
para asignarle un valor más realista, e introducir éste en
el módulo NEM, de nuevo. Una vez que converge Rj se
232
pasa a los módulos ratio y MMD, al final de los cuales se
obtienen los valores finales de temperatura y emisividad
espectral (T_TES y E_TES).
La segunda adaptación del algoritmo sigue el mismo
esquema pero asignándose diferentes Emax a distintas
superficies, por lo que no se realiza su revisión a
posteriori. Se consideran 4 superficies (agua, vegetación,
suelo desnudo/vegetación seca y arena/asfalto),
clasificándose según los siguientes criterios:
- Vegetación: ρNIR/ρred > 2 y ρNIR > 0,20. Emax = 0,98
- Suelo desnudo/vegetación seca: 1,4 ≤ ρNIR/ρred < 2 y
ρred > 0,09. Emax = 0,975
- Arena/asfalto: ρNIR/ρred < 1,4 y ρred > 0,09. Emax = 0,965
- Agua: ρNIR > 0,05 y ρ1.6µm < 0,03. Emax =0,99
Tabla 1. Descripción de las bandas térmicas del AHS
Banda
72
73
74
75
λcentral
[µm]
8,77
9,24
9,68
10,14
FWHM
[µm]
0,42
0,42
0,45
0,41
Banda
76
77
78
79
λcentral
[µm]
10,62
11,23
11,80
12,37
FWHM
[µm]
0,55
0,55
0,56
0,54
Figura 1. Esquema del algoritmo TES implementado para el AHS
Tabla 2. Thresholds (V1, T1 y tλ) y coeficientes de la regresión Emin-MMD (a, b y c) adaptados a las bandas térmicas
72 a 79 del AHS, y constantes utilizadas en la Ley de Planck
V1
T1
3,5x10-5
0,020
a
b
c
0,98414
-0,81823
0,87508
tλ=NEΔLλ [W/(m2srµm)]
72: 0,026 ; 76: 0,027
73: 0,021 ; 77: 0,026
74: 0,024 ; 78: 0,027
75: 0,023 ; 79: 0,036
2.2. Obtención de la imagen sintética Lsup
Para la aplicación del TES es necesario conocer la
radiancia espectral térmica en superficie (Ls), suma de la
emitida y la reflejada por ésta, que se relaciona con la
emisividad espectral (ελ), reflectividad espectral (ρλ),
temperatura (T e irradiancia espectral del camino
descendente (S⬇λ) por medio de la ecuación 1.
Ls = ελ Bλ (T)+ρλ S⬇λ = ελ Bλ (T) + (1-ελ) S⬇λ
(1)
En la ecuación 1 se ha tenido en cuenta la Ley de Kirchoff
de la radiación (ecuación 2), que dice que en
C1: 1ª cte. de radiación=2πhc2 [Wm2]
3,74x10-16
C2: 2ª cte. de radiación=hc/k [mK]
1,44x10-2
[Ws2]
h: Cte, de Planck
c: Vel, de la luz en el vacío [ms-1]
k: Cte, de Boltzmann [WsK-1]
6,63x10-34
2,99x108
1,38x10-23
un cuerpo en equilibrio la absortividad (αλ) es igual a la
emisividad.
αλ + ρλ = ελ + ρλ = 1
(2)
Bλ (T) es la radiancia espectral emitida por un cuerpo
negro a temperatura T, que se calcula mediante la Ley de
Planck (ecuación 3).
Bλ (T) =
C1
1
(
)
πλ5 exp (C2) − 1
λT
(3)
En este estudio se ha obtenido una imagen sintética de
400x750 píxeles que contiene la radiancia espectral en
233
superficie (Lsup), aplicando la ecuación 1 a datos de
emisividad espectral y temperatura (apartado 2.2.1), y a
un valor típico de S⬇λ. Para la representación de una
situación realista, a la radiancia Ls (ecuación 1) se le ha
sumado un patrón de ruido espectral (ecuación 4).
Lsup = Ls + ruido
(4)
2.2.1. Emisividad espectral, reflectividad espectral y
temperatura sintéticas
Las emisividades espectrales (ελ) se han extraído de la
librería espectral JHU (Johns Hopkins University), cuyos
espectros han sido medidos bajo la dirección de John W.
Salisbury (Baldridge et al., 2009), y están disponibles en
http://speclib.jpl.nasa.gov/. Para representar un caso
realista se han tomado espectros de emisividad de
superficies típicas naturales (agua y mezclas en distintas
proporciones de suelos desnudos y vegetación),
artificiales (asfalto, hormigón, ladrillo rojo y metal
galvanizado), y mezcla. Se ha creado una imagen
sintética de emisividad espectral de 400x750 píxeles
formada por los espectros de emisividad de 16 superficies
diferentes (Tabla 3), cada una de ellas ocupando un total
de 25x750 píxeles, distribuidas horizontalmente a lo
largo de toda la imagen.
Tabla 3. Superficies
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
Asfalto
Hormigón
Metal galvanizado
Ladrillo rojo
10% suelo desnudo dystrochrept + 90% veg.
10% suelo desnudo haploxeralf + 90% veg.
10% suelo desnudo quartzipsamment+90% veg.
40% suelo desnudo dystrochrept + 40% veg.+ +20%
asfalto
40% suelo desnudo dystrochrep + 40% veg.+ +20%
hormigón
Agua
La imagen sintética de temperatura (T) se ha creado
distribuyendo horizontalmente valores entre 10ºC y
30ºC, en intervalos de 5ºC, en zonas de 5x750 píxeles,
repitiéndose éste patrón para todas las superficies.
Las reflectividades espectrales (ρλ) de las 16 superficies
consideradas (Tabla 3) para las bandas VNIR del AHS se
han extraído, al igual que las emisividades, de la librería
espectral JHU.
2.3. Obtención de la imagen sintética que contiene la
radiancia espectral en el sensor (Lsen)
Para la obtención de la emisividad espectral y
temperatura a partir de la implementación de los
algoritmos ANEM y TES por ATCOR4 es necesario
introducir como input la radiancia espectral en el sensor
para todas las bandas del AHS, tanto VNIR como TIR
(apartados 2.3.1 y 2.3.2).
2.3.1. Radiancia espectral VNIR en el sensor
La radiancia espectral VNIR en el sensor (LsenVNIR) se
puede obtener a partir de la reflectividad espectral (ρλ) y
de parámetros atmosféricos como la radiancia del path
atmosférico (Lp), transmisividad del camino ascendente
(τ↑), transmisividad del camino descendente (τ↓) e
irradiancia exoatmosférica (Eexo) (ecuación 5)
LsenVNIR = Lp +
τ↑ ρλ Eo cos(Ɵs )
π
(5)
Ɵs: Ángulo cenital solar
Eo: Irradiancia espectral total en la superficie = Eexo τ↓
La imagen sintética que contiene la radiancia espectral
VNIR en el sensor se ha obtenido con la utilización de la
ecuación 5, a partir de las reflectividades espectrales de
las superficies consideradas (apartado 2.2.1), y de
parámetros atmosféricos correspondientes a un modelo
de atmósfera y condiciones geométricas típicas (Tabla 4)
calculados con MODO (ReSe, 2011), interfaz gráfica
para el código de transferencia radiativa MODTRAN
(Berk et al., 2008).
Tabla 4.Modelo atmosférico y condiciones geométricas
Atmósfera
Midlalitude
Summer
Día
29/6/2013
Ɵs (º)
30
wv (cm)
Aerosoles
Vis. (km)
2,0
Rurales
40
Alt. terreno (km)
0 (nivel del mar)
Cenit sensor (º)
180
Alt. sensor (km)
2
Azimut solar (º)
180
2.3.2. Radiancia espectral TIR en el sensor
La radiancia espectral TIR en el sensor (LsenTIR) se puede
obtener a partir de Lsup y de parámetros atmosféricos
como la radiancia térmica del path atmosférico (Lptérmico)
y la transmisividad del camino ascendente en las bandas
térmicas (τ↑térmico), con la utilización de la ecuación 6.
LsenTIR = Lptérmico + Lsup τ↑térmico
(6)
Se han tomado parámetros atmosféricos en el térmico
correspondientes al modelo atmosférico y condiciones
geométricas descritos en la Tabla 4 (salvo los ángulos
solares, que en el TIR no tienen influencia), calculados
con MODO.
3.
RESULTADOS
Una vez creada la imagen sintética Lsup, se han
introducido ésta, junto con el mismo valor de S↓λ usado
en 2.2, como inputs en las dos adaptaciones del algoritmo
TES al sensor AHS, obteniéndose valores de emisividad
espectral y temperatura para cada punto de la imagen.
Comparando estos resultados con los sintéticos,
utilizados para la obtención de Lsup, se ha evaluado el
funcionamiento de estas adaptaciones del TES.
Por otro lado, la imagen sintética Lsen, junto con el
modelo atmosférico y parámetros geométricos descritos
en la Tabla 4, se han introducido como inputs en
ATCOR4 para la obtención de las emisividades
espectrales y temperatura en cada punto de la imagen,
tras la implementación tanto del ANEM como del TES.
Esto nos permite comparar nuestros resultados con los
dados por ATCOR4.
La comparación de resultados se ha basado en el cálculo
de la media de la diferencia en valor absoluto para cada
̅̅̅̅) y su desviación típica
una de las 16 superficies (dif
(σdif ), tanto para la emisividad espectral como para la
temperatura (ecuaciones 7 y 8).
234
𝑛
̅̅̅̅
dif =
1
∑|𝑥𝑖 (INTA) − 𝑥𝑖 (no INTA)|
𝑛
(7)
𝑖=1
n
1
2
σdif = √
∑(difi − ̅̅̅̅
dif)
n−1
(8)
i=1
La Figura 2 muestra la media de la diferencia en valor
absoluto entre la temperatura obtenida por la primera de
las adaptaciones del TES y la sintética para las 16
superficies y la Figura 3 lo mismo para ελ. La
comparación con los resultados dados por el ANEM de
ATCOR4 se muestra en la Figura 4.
Figura 2. Media de |T (INTA)-T (sintética)| para las 16
superficies, junto con sus desviaciones típicas
toma valores algo mayores (Figura 3), y la 3 (metal
galvanizado), de nuevo, que tiene diferencias entre 0,15
y 0,25 (dependiendo de la banda espectral). Nuevamente
vemos que para las superficies artificiales el algoritmo no
funciona bien. Si comparamos nuestros resultados con
los dados por ATCOR4, tras la aplicación tanto del
ANEM como del TES, obtenemos diferencias en T
inferiores a 1,5 grados para todas las superficies salvo la
16 (agua) en el caso del TES, donde asciende a 2,5
grados. Exceptuando esta superficie las diferencias son
pequeñas, incluso para las superficies artificiales, lo que
nos hace ver que el ANEM y TES de ATCOR4 tampoco
funcionan bien en estas. Con respecto a las emisividades
espectrales, se obtienen de nuevo diferencias menores a
0,015 para casi todas las superficies, salvo alguna de las
artificiales (Figura 4). En este trabajo se ha evaluado el
funcionamiento de dos adaptaciones del TES al sensor
AHS, comparando emisividades espectrales y
temperaturas obtenidas por éstas con valores sintéticos,
viéndose que ambas tienen comportamientos similares,
por lo que la elección de la emisividad máxima inicial no
parece tener un papel decisivo. En general, los resultados
muestran que estas adaptaciones funcionan bastante bien
para las superficies naturales, fallando únicamente en las
artificiales, al igual que ocurre en el ANEM y TES
implementados por ATCOR4, por lo que pasan a
incorporarse a nuestro sistema de proceso.
5.
Figura 3. Media de |ελ (INTA)-ελ (sintética)| para 15 de
las 16 superficies. Para la superficie 3 se obtienen
diferencias mucho mayores (mayores de 0,15)
Figura 4. Media de |ελ (INTA)-ελ (ANEM_ATCOR4)|
para las 16 superficies
4.
DISCUSIÓN Y CONCLUSIONES
BIBLIOGRAFÍA
Baldridge, A.M., Hook, S.J., Grove C.I. & Rivera G.
2009. The ASTER Spectral Library Version 2.0.
Remote Sensing of Environment, 113: 711-715.
Berk, A., Anderson, G.P., Acharya, P.K. & Shettle, E.P.
2008. MODTRAN5.2.0.0 User’s Manual. Spectral
Sciences, Inc., Burlington, MA, Air Force Research
Laboratory, Hanscom AFB, MA
Gillespie, A. R., Rokugawa, S., Matsunaga, T., Cothern,
J.S., Hook, S.J. & Kahle, A.B. 1998. A Temperature
and Emissivity Separation algorithm for Advanced
Spaceborne Thermal Emission and Reflection
radiometer ASTER images. IEEE Transactions on
Geoscience and Remote Sensing, 36: 1113–1126.
REsE 2011. MODO: MODTRAN5 for Remote Sensing
Applications,
User
Manual,
Version
5
(http://www.rese.ch/pdf/MODO_Manual.pdf)
Richter, R. & Schäpfer 2014. Atmospheric/Topographic
Correction for Airborne Imagery, ATCOR-4 User
Guide, Version 6.3.2
(http://www.rese.ch/pdf/atcor4_manual.pdf)
Los resultados obtenidos con las dos adaptaciones del
TES son bastante similares. En ambos casos las
diferencias en T con las sintéticas son inferiores a 1 grado
para todas las superficies consideradas salvo la 3 (metal
galvanizado), para la que asciende a unos 8 grados. Ésta
es una superficie artificial, por lo que se puede ver que
para este tipo de superficies el TES no funciona bien. Las
diferencias en ελ son inferiores a 0,015 para la mayoría
de las superficies, salvo para la 4 (ladrillo rojo), en la que
235

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