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“Teledetección aplicada al medio ambiente”

11ª Edición

25-28 Julio 2011, Teruel

PROFESORADO José Antonio Sobrino Juan Carlos Jiménez Guillem Sòria Victoria Hidalgo Belén Franch Rosa Oltra

Universidad de Valencia – Parque Científico Laboratorio de Procesado de Imágenes (LPI)

GUIÓN DE PRÁCTICAS

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ÍNDICE DE PRÁCTICAS Práctica 1 PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES DE SATÉLITE (I): Introducción y extracción de información

Introducción Herramientas básicas del software Composiciones de color Filtros digitales Diagrama de dispersión, realces, transformaciones Cocientes de bandas e índices de vegetación Transformación “Tasselep Cap” Actividades adicionales: Clasificaciones. Mezclas espectrales

Práctica 2 PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES DE SATÉLITE (II): Landsat Calibración radiométrica Reflectividades TOA y Temperatura de brillo Corrección atmosférica en el espectro solar: reflectividad de superficie Corrección atmosférica en el térmico: temperatura y emisividad Práctica 3 PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES DE SATÉLITE (III): MODIS

Formato HDF. Productos MOD02, MOD03 y MOD14 Corrección geométrica Máscaras Corrección atmosférica en el térmico: vapor de agua, emisividad y temperatura Comparación con el producto MOD11. Comparación MODIS/Landsat.

Práctica 4 MEDIDAS EXPERIMENTALES

Medidas de Reflectividad para diferentes superficies con un espectroradiometro. Medidas de Emisividad mediante el método de la caja. Medidas de temperatura radiométrica mediante un radiómetro monocanal.

Conversión de estas a temperatura superficial. Estudio de la variación angular de la emisividad.

Medidas de Imágenes térmicas mediante una cámara térmica. Práctica 5 SIMULACIÓN DE TRANSFERENCIA RADIATIVA

Familiarización con el código de transferencia radiativa. Análisis del efecto de los diferentes componentes atmosféricos sobre la

radiación. Análisis de espectros de transmisividad atmosférica en el las regiones

espectrales del VNIR y TIR.

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BANDAS LANDSAT5 TM

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BANDAS MODIS

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Práctica 1 PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES DE SATÉLITE (I): Introducción y Extracción de información

En esta primera práctica nos familiarizaremos con los conceptos básicos del tratamiento digital de imágenes así como con las herramientas básicas del software a utilizar. A continuación, veremos algunas opciones sencillas que nos permiten extraer información (en muchos casos información simplemente de tipo visual) de las imágenes multiespectrales. FORMATO DE DATOS. ADQUISICIÓN Y VISUALIZACIÓN Consideremos un determinado sensor capaz de adquirir datos en forma de cuentas digitales en una escala de 0 a 2, es decir, el sensor sólo proporciona valores de cuentas digitales de 0, 1 y 2. La imagen se almacena en formato BSQ (Bandas Secuenciales), y el sensor posee 2 bandas con un tamaño de 11 columnas y 74 filas cada una. Se utiliza una escala de colores en blanco y negro, de forma que al valor máximo se le asigna el color blanco, al valor mínimo el color negro y al resto de valores intermedios una determinada gama de grises (en nuestro ejemplo, el valor 0 será negro, el valor 1 será gris y el valor 2 será blanco). La imagen resultante se encuentra en el archivo “imagen_ejemplo.txt”, y puede visualizarse siguiendo las instrucciones del apartado siguiente. SECUENCIA DE DATOS (BSQ): 2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,0,2,2,2,2,2,2,2,2,2,0,0,0,2,2,2,2,2,2,2,2,0,0,0,2,2,2,2,2,2,2,2,0,0,0,2,2,2,2,2,2,2,0,0,0,0,0,2,2,2,2,2,0,0,0,0,0,0,0,2,2,2,2,0,0,2,0,2,0,0,2,2,2,2,0,0,0,0,0,0,0,2,2,2,2,0,0,0,0,0,0,0,2,2,2,2,0,0,0,0,0,0,0,2,2,2,2,0,0,0,0,0,0,0,2,2,2,2,2,0,0,2,0,0,2,2,2,2,2,2,2,0,0,0,2,2,2,2,2,2,2,2,0,0,0,2,2,2,2,2,2,2,2,0,0,0,2,2,2,2,2,2,2,2,2,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,1,2,1,2,2,2,2,2,2,2,1,2,1,1,1,2,2,2,2,2,1,2,2,1,1,2,1,2,2,2,2,1,2,2,1,1,2,2,1,2,2,2,1,2,1,2,1,2,2,2,1,2,2,1,2,1,2,1,2,2,1,2,2,2,1,2,1,2,1,2,1,2,2,2,2,1,2,1,2,1,1,2,2,2,2,2,2,2,1,2,1,2,1,2,2,2,2,2,1,2,2,1,2,2,1,2,2,2,2,2,2,2,1,2,2,2,1,2,2,2,2,2,2,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,0,0,0,2,2,2,2,2,2,2,2,0,0,0,2,2,2,2,2,2,2,2,0,2,0,2,2,2,2,2,2,2,2,0,2,0,2,2,2,2,2,2,2,2,0,0,0,2,2,2,2,2,2,2,2,0,0,0,2,2,2,2,2,2,2,2,0,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,0,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,0,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,0,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,0,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,0,1,2,1,2,2,2,2,2,2,2,0,1,2,1,2,2,2,2,2,2,2,2,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,1,2,1,2,2,2,2,2,2,2,2,1,2,1,0,2,0,2,2,2,2,2,1,2,1,0,2,0,2,2,2,2,2,1,2,1,0,2,0,2,2,2,2,2,2,2,2,0,2,0,2,2,2,2,2,2,2,2,0,2,0,2,2,2,2,2,2,2,2,0,2,0,2,2,2,2,2,2,2,2,0,0,0,1,2,2,2,2,2,2,2,0,0,0,1,2,2,2,2,2,2,2,0,0,0,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2 Podéis comprobar qué le ocurre a la imagen cuando se cambia el formato de BSQ a BIL o BIP

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HERRAMIENTAS BÁSICAS DEL PROGRAMA DE TRATAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES Visualización de imágenes “FILE Open Image File”: Abrir imágenes de formato desconocido, en las que el usuario debe de introducir los datos de la imagen (número de filas, columnas y bandas, tipo y formato de datos, etc.). La información de la imagen queda almacenada en la cabecera (header) de la imagen (archivos de extensión .hdr). “FILE Open External File”: Abrir imágenes de formato conocido, bien por lo que respecta a imágenes de satélite o bien referente a imágenes de formato genérico (ASCII, JPEG, BMP, TIFF, etc.). Cuando se abre una imagen aparece una ventana llamada “Available Band List”. En esta ventana se muestran todas las bandas correspondientes a la imagen. En primer lugar visualizaremos imágenes en blanco y negro (escala de grises). Para ello, elegir la opción “Grayscale” y presionar el botón “Load Band” (también se puede hacer doble-click sobre la banda deseada). Una vez visualizada la imagen, aparecen 3 ventanas: “Scroll”, en la que aparece la imagen entera, “Image”, en la que aparece una imagen recortada según el marcador (recuadro rojo) que aparece en la ventana “Scroll”, y “Zoom”, que es un aumento realizado sobre la imagen mostrada en la ventana “Image” (aparece también un marcador a modo de recuadro rojo). Dependiendo del tamaño de la imagen, es posible que únicamente aparezcan dos ventanas (la imagen completa y el zoom). Cuando se cierra la ventana “Image”, desaparecen también las ventanas “Scroll” y “Zoom”, pero la imagen sigue cargada en la memoria (se puede observar aún en la ventana de “Available Band List”). Para cerrar definitivamente una imagen y eliminarla de la memoria, hay que seleccionarla en la ventana “Available Band List”, y posteriormente seleccionar la opción “File Close Selected File”. Es posible cerrar todas las imágenes abiertas seleccionando la opción “File Close All Files”. Es posible visualizar varias imágenes (o bandas) simultáneamente. Para ello, una vez abierta y visualizada una imagen, se aprieta el botón “Display #1” de la ventana “Available Band List”, seleccionando la opción “New Display” y cargando la imagen deseada. Cabecera de una imagen (Header) La cabecera de una imagen contiene información acerca del tipo de datos, número de filas y columnas, número de bandas, etc. Estos archivos se reconocen con la extensión .hdr, y pueden editarse para modificarlos: En el menú principal: “FILE Edit Header”. Valores, estadísticas básicas e histograma Los valores correspondientes a cada píxel de la imagen se visualizan mediante la opción “Tools Cursor Location Value” en el menú que aparece en la ventana “Image” (los valores también aparecen directamente haciendo doble-click sobre la imagen). Aparecerá una ventana en la que se indica el número de columna, fila y valor de cada píxel. En el caso de imágenes de satélite georreferenciadas, también aparecerán los valores de latitud y longitud geográfica.

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Para obtener el histograma correspondiente a la imagen junto con una serie de estadísticas básicas, en el menú principal seleccionad la opción “BASIC TOOLS Statistics Compute Statistics”. Aparece una ventana llamada “Calculate Statistics Input File”. En esta ventana seleccionad la imagen deseada y “OK”. A continuación aparece la ventana “Calculate Statistics Parameters”. Activad la opción “Calculate Histogram Statistics”. Una vez realizados todos estos pasos, aparecen los histogramas correspondientes a cada banda de la imagen. Haciendo ‘click’ sobre los histogramas, se pueden ver los valores correspondientes a cada punto del gráfico. Junto con el histograma aparecen las estadísticas básicas de la imagen, como el valor mínimo, máximo, medio y desviación estándar para las bandas de la imagen. Para ajustar el contraste de la imagen, seleccionad en la ventana “Image” la opción “Enhance Interactive Stretching”. Aparece una ventana con el histograma original de la imagen “Input histogram” y el histograma resultante de la modificación realizada “Output histogram”. En la gráfica “Input histogram” se pueden observar dos líneas verticales punteadas, que pueden ser modificadas por el usuario simplemente arrastrándolas con el ratón. Si se desea, también se puede hacer directamente a partir de unos valores iniciales y finales en los recuadros correspondientes a la opción “Stretch”. Seleccionando la opción “Apply” se hacen efectivos los cambios sobre la imagen. Escalas de colores Para asignar una escala de colores a una imagen, seleccionad en la ventana “Image” la opción “Tools Color Mapping Color Tables”. Esta opción permite aplicar una serie de escalas de colores incluidas por defecto en el programa. Si en lugar de aplicar una escala de colores predeterminada se desea crear una escala propia, se selecciona la opción “Tools Color Mapping Density Slice”. Una vez seleccionada la imagen, aparece la ventana “Density Slice”, con una serie de rangos de valores y colores asignados por defecto. Seleccionando “Clear Ranges” se borran estos valores, y mediante la opción “Options Add New Ranges” se puede comenzar a construir la escala de color (se debe introducir el valor mínimo y máximo del rango, así como el color que se desea asignar a ese rango. Para aplicar finalmente la escala de color a la imagen, hay que presionar el botón “Apply”. Composiciones de color RGB Las composiciones de color RGB (Red-Green-Blue) se forman mediante la combinación de tres bandas espectrales, a las que se le asigna los tres colores básicos rojo, verde y azul. Mediante la combinación de estos tres colores se puede formar cualquier otro color. Para visualizar una composición de color RGB, basta con seleccionar en la ventana “Available Band List” la opción “RGB”. Posteriormente se deberá seleccionar qué banda corresponde a cada color. Cuando las bandas espectrales de un determinado sensor coinciden exactamente con las longitudes de onda de los colores Rojo, Verde y Azul, la composición resultante se conoce como “color natural” o “color verdadero”. Las composiciones RGB se utilizan para analizar y resaltar de forma visual determinados detalles en la imagen. Cuando se elige como combinación R-G-B bandas situadas en el infrarrojo, rojo y verde, respectivamente, se forma una composición conocida como “falso color”. Es composición realza la vegetación existente en una imagen, apareciendo éste en color rojo. Comparación entre dos imágenes Es posible realizar una comparación imagen a imagen, de forma que podamos localizar la misma región o el mismo píxel para las imágenes visualizadas. Para ello, en el menú de la

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imagen seleccionad “Tools Link Link Displays”. Para realizar esta comparación las imágenes deben de tener el mismo número de filas y de columnas. Una vez realizado el Link, situándonos sobre una imagen y presionando el botón izquierdo del ratón aparece solapada la otra imagen (el nivel de transparencia con el que queremos que se solapen las imágenes así como en que Display queremos ver la comparación puede seleccionarse en la ventana que aparece tras la opción de Link Displays). Cuando se desea comparar imágenes tomadas sobre una misma zona pero que difieren en el número de filas y columnas, éstas pueden compararse si están georreferenciadas. Para ello hay que seleccionar la opción “Tools Link Geographic Link”. Operaciones matemáticas Las imágenes digitales pueden ser consideradas desde un punto de vista matemático como matrices con un cierto número de filas y columnas, de forma que cada elemento de la matriz se corresponde con el valor asociado a un determinado píxel. La herramienta matemática del programa digital de imágenes permite realizar operaciones matemáticas con las imágenes. Por ejemplo, podemos sumar dos imágenes, de forma que la imagen resultante será otra imagen en la que cada píxel tiene un valor que viene dado como suma de los dos píxeles correspondientes a las dos imágenes que se suman. Como veremos más adelante, esta herramienta es fundamental a la hora de realizar correcciones de las imágenes y extraer parámetros de interés medioambiental. Para realizar operaciones con las imágenes, seleccionad la opción “BASIC TOOLS Band Math” en el menú principal. Las expresiones matemáticas correspondientes deben escribirse en la línea “Enter an expresion”, donde las imágenes deben ser nombradas por la letra ‘b’ (en minúscula o mayúscula) seguida de un número (b1, b2, b3, etc.). Por ejemplo, si queremos sumar dos imágenes escribiremos:

b1+b2 Después de apretar el botón “OK” aparecerá la ventana “Variables to Bands Pairings”. En el recuadro correspondiente a “Variables used in expression” deberemos seleccionar la opción “B1” y posteriormente seleccionar la banda que queremos sumar en el recuadro de “Available Bands List”. Repetid la misma operación para la imagen “B2”. Siempre que apliquemos una determinada operación a una imagen, la imagen resultante puede almacenarse en la memoria (seleccionar opción Memory) o bien grabarla en el disco asignándole un determinado nombre (seleccionar opción File). Es importante recordar que si la imagen se almacena en la memoria, una vez cerrada la imagen o una vez que se sale del programa, la imagen desaparece y no puede recuperarse. Ejemplos de operaciones básicas:

Suma de tres imágenes: b1+b2+b3 División de dos imágenes: b1/float(b2) Exponencial de una imagen: exp(b1) Logaritmo neperiano de una imagen: alog(b1) Multiplicación de dos imágenes: b1*b2 Raíz cuadrada de una imagen: sqrt(b1) Una imagen elevada al cuadrado: b1^2

Al realizar una división, en el cociente se debe de poner la instrucción “float” para indicar que el resultado será un número decimal. Cuando se multiplican dos imágenes se realiza una multiplicación píxel a píxel, y no una multiplicación de matrices en sentido matemático.

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Regiones de interés A la hora de extraer los resultados de una determinada imagen, resulta conveniente definir una serie de zonas o regiones compuestas por un determinado número de píxeles, de forma que es posible calcular las estadísticas básicas sólo para esa región situada dentro de la imagen. Estas zonas se conocen con el nombre de Regiones de Interés (ROI: Region Of Interest). Para crear una región de interés, en el menú de la imagen seleccionad la opción “Tools Region of Interest ROI Tool”. La región de interés puede crearse en la imagen, en el scroll o en el zoom. En general, resulta conveniente crearla en el zoom. Para ello, en la opción “Window” seleccionaremos “zoom”. En el menú “ROI_Type” podemos seleccionar qué tipo de forma geométrica queremos para nuestra región de interés. Para dibujar la región de interés nos situamos en la ventana seleccionada (por ejemplo el “zoom”) y con el botón izquierdo del ratón (sin soltar) delimitamos la región deseada. A continuación nos situamos dentro de esta región y apretamos el botón derecho del ratón. En la ventana “ROI Tool” aparecerá el nombre de la región, su color y el número de píxeles que la forman. Para crear una nueva región de interés, apretad el botón “New Region” y proceded de la misma forma que en el caso anterior. Se puede borrar una región mediante el botón “Delete”. El nombre de la región puede modificarse haciendo doble-click sobre él, así como su color, haciendo click con el botón derecho del ratón. Las regiones pueden grabarse de forma permanente en un archivo mediante la opción “File Save ROIs”. Una vez creada la región de interés, se puede calcular sus estadísticas seleccionando el botón “Stats”.

Para trabajar con los apartados siguientes de esta práctica, y también para realizar la práctica 2, se sugiere utilizar la imagen Landsat recortada. Podéis considerar el siguiente recorte:

Columnas: de la 2140 a la 4409 ; Filas: de la 3012 a la 5011

FILTROS DIGITALES Los filtros se aplican a las imágenes digitales para resaltar, eliminar o distinguir ciertas características, como por ejemplo resaltar los bordes de los objetos presentes en la imagen o eliminar imperfecciones debidas al ruido. Por ejemplo, en el caso de los filtros de convolución, el filtrado de una imagen produce otra imagen en la que las cuentas digitales de un píxel dado es función de las cuentas digitales de los píxeles vecinos. Para aplicar los filtros de convolución, una vez abierta una determinada imagen hay que seleccionar la opción “FILTER Convolutions and Morphology”. Aperecerá una ventana llamada “Convolutions and Morphology Tool”, en la cual seleccionaremos la opción “Convolutions”. Dentro de esta opción tenemos distintos tipos de filtros: High PassLow PassLaplacianDireccionalGaussian High PassGaussian Low PassMedianSobelRobertsUser defined. Cuando se selecciona un determinado filtro, para ver el resultado sobre la imagen podemos elegir “Quick Apply” o bien “Apply to File”. Si seleccionamos la primera opción tendremos que elegir posteriormente la banda de la imagen sobre la cual queremos aplicar el filtro. Si elegimos la segunda opción, el filtro se aplica a toda la imagen y posteriormente permite grabar el resultado o bien en memoria o bien en disco.

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Si elegimos el filtro correspondiente a “User defined” es posible modificar el kernel tanto en tamaño como en valores. Cada vez que se elige un filtro se muestra también el kernel correspondiente. Podéis aplicar los filtros a las imagen Landsat y a la imagen “sudafrica_2010.jpg” DIAGRAMAS DE DISPERSIÓN Los diagramas de dispersión entre dos bandas muestran la distribución en el espacio de los datos asociados a esas bandas. Permiten localizar grupos de puntos en una imagen, o detectar si existe correlación entre las bandas. En el menú de la imagen seleccionad Tools 2D Scatter Plots, y luego elegid qué banda se presenta en el eje X y qué banda se representa en el eje Y. AJUSTE DEL CONTRASTE ESPECTRAL, REALCES, TRANSFORMACIONES Las técnicas para mejorar el contraste espectral pretenden eliminar la correlación que puede existir entre las distintas bandas, de forma que algunas características de la imagen queden realzadas y puedan detectarse con mayor facilidad que en el caso de utilizar las bandas originales. Algunas de estas técnicas son: Componentes Principales, Componentes Independientes y Decorrelation Stretch. En el menú principal, seleccionad: Transform Principal Components (o bien Independent Components o bien Decorrelation Stretch). Una vez realizadas estas transformaciones, realizad los diagramas de dispersión entre dos bandas y compararlos con los diagramas de dispersión de las bandas originales (antes de realizar las transformaciones) COCIENTES DE BANDAS E ÍNDICES DE VEGETACIÓN Los cocientes entre bandas son útiles porque minimizan el efecto de la iluminación, conservando la información espectral. La elección de las bandas para realizar el cociente dependerá de la información que se desee obtener. Un caso especial de los cocientes de bandas son los índices de vegetación, que utilizan las bandas del rojo (0.66 ) y del infrarrojo cercano (0.8 m). Estos índices permiten la identificación de la vegetación en una imagen. Algunos ejemplos de índices son: RVI (Ratio Vegetation Index, Pearson & Miller, 1972)

irc

r

RVI

*Características: Poco sensible a las condiciones de iluminación, pero mucho a las propiedades ópticas de la Tierra.

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NDVI (Normalized Difference Vegetation Index, Rouse et al., 1974)

irc r

irc r

NDVI

*Características: Reduce el efecto de la degradación de calibración del sensor y la influencia de los efectos atmosféricos. MSAVI (Modified Soil Adjusted Vegetation Index, Qui et al., 1994)

22( 1) (2 1) 8( )

2irc irc irc rMSAVI

*Características: Minimiza el efecto del suelo desnudo. TRANSFORMACIÓN “TASSELEP CAP” Esta transformación es similar en concepto a la transformación de componentes principales, pero en este caso los factores de peso aplicados a cada banda en la transformación son fijos y particulares para el caso de Landsat. Estos valores han sido elegidos de forma que las nuevas bandas poseen un significado físico. El componente 1 indica el brillo del suelo, el componente 2 el “verdor” de la vegetación y el componente 3 la humedad del suelo En el menú principal, seleccionad: Transform Tasselep cap CLASIFICACIONES Una clasificación tiene por objetivo “agrupar” píxeles con un cierto criterio de semejanza (por ejemplo píxeles similares en su espectro). Las clasificaciones pueden realizarse de forma automática (no supervisada) o bien a partir de unas muestras seleccionadas por el usuario que sirven de entrenamiento para realizar la clasificación final (supervisada). Menú principal: Classification Supervised

Classification Unsupervised Classification Postclassification

MEZCLAS ESPECTRALES Todos los pixels contienen una mezcla (según un determinado porcentaje) de distintos materiales. Las técnicas de desmezclado espectral pretenden obtener la cantidad (abundancia) de un determinado elemento en un píxel. Para ello es necesario seleccionar los elementos puros (endmembers) que forman la mezcla. Menú principal: Spectral Pixel Purity Index

Spectral Mapping Methods Linear Spectral Unmixing

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Práctica 2 PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES DE

SATÉLITE (II): Landsat5-TM

Con el fin de obtener parámetros geo-biofísicos de interés medioambiental a partir de datos de teledetección, así como para realizar estudios de tipo multitemporales o aquellos estudios en los que se utilicen distintos sensores, es necesario realizar una corrección radiométrica de las imágenes de satélite. En esta práctica se realizará un proceso de corrección radiométrica para una imagen Landsat, de forma que finalmente podamos obtener las reflectividades y la temperatura en la superficie. Transformación de Cuentas Digitales a Radiancias Para transformar las cuentas digitales (CD) a radiancias (L), se utiliza la siguiente relación:

L = gain×CD + offset Para la imagen que se utiliza en la práctica (24-Julio-2009, formato LPGS), los coeficientes a aplicar son:

Banda gain offset Irradiancia

Solar (W/m2) 1 0.765826772 -2.285826772 1957

2 1.448188976 -4.288188976 1826

3 1.043976378 -2.213976378 1554

4 0.876023622 -2.386023622 1036

5 0.120354331 -0.490354331 215

6 0.055374803 1.274425197 (+0.092) -

7 0.065551181 -0.215551181 80.67 Una vez obtenidas las distintas imágenes para cada banda (utilizando la herramienta Band Math), éstas pueden reagruparse en una sola imagen mediante la opción “FILE Save File As Standard”. Mediante el botón “Import Files” se agregan las imágenes que desean agruparse bajo una sola, mientras que el botón “Reorder Files” permite seleccionar el orden deseado. Transformación de Radiancias a Reflectividades TOA Una vez obtenidas las radiancias, es posible pasar a reflectividades en el techo de la atmósfera (TOA: Top Of Atmosphere), es decir, sin haber eliminado por el momento el efecto atmosférico. Para ello se utiliza la siguiente expresión:

, cos

senTOA

o z

L

E e

donde E0 es la irradiancia solar extraterrestre, z es el ángulo solar cenital y “e” es la excentricidad. Los valores de E0 se incluyen en la tabla anterior. Para la imagen de la práctica, z=29.6º y e=0.96997.

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Corrección atmosférica: conversión de reflectividades TOA en reflectividades de la superficie Una vez obtenidas las reflectividades TOA, podemos obtener la reflectividad de la superficie mediante un proceso de corrección atmosférica. Este proceso puede realizarse de varias formas, bien a través de códigos de transferencia radiativa, o bien a partir de información que se extrae de la propia imagen. También es posible realizar la corrección utilizando datos medidos en campo. En esta práctica utilizaremos el método de Chavez (1988,1996) o método del punto oscuro. Corrección atmosférica con el método de Chavez El método de Chavez (1988, 1996) o método del punto oscuro permite realizar una corrección atmosférica utilizando datos que son extraídos de la propia imagen, no necesitando por lo tanto de ningún código de transferencia radiativa ni de información de parámetros atmosféricos. En este método se considera que la radiación solar difusa es cero, y la transmisividad atmosférica entre la superficie y el sensor es la unidad, de forma que la reflectividad de la superficie puede calcularse de la siguiente forma:

sen ca min o

sup

0, z

L L

E ecos

La radiancia de camino se calcula a partir de la siguiente expresión: Lcamino, = Lmin, – L1%, donde Lmin es la radiancia TOA correspondiente al número de cuentas digitales mínimo para cada banda (o aquel valor que tienen al menos un determinado número de píxeles de la imagen), y L1% se calcula como:

0, z1%,

0.01 E ecosL

El método considera que la transmisividad ascendente es igual a la unidad (=1.0), mientras que la transmisividad descendente viene dada por:

Aprox. 1 Aprox. 2 Aprox. 3 BANDA

1 1.0 0.70 cosz 2 1.0 0.78 cosz 3 1.0 0.85 cosz 4 1.0 0.91 cosz 5 1.0 1.0 1.0 7 1.0 1.0 1.0

Comparación entre métodos y con medidas de laboratorio Una vez obtenidas la imagénes Landsat de reflectividad de la superficie, se pueden comparar entre ellas y a su vez compararlas con la imagen de reflectividad TOA para ver los efectos de al perturbación atmosférica. Una forma de comparar los resultados es extraer los espectros de determinados píxeles (por ejemplo para una vegetación y un suelo desnudo) y compararlos entre sí. Para extraer el espectro de un determinado píxel, en el menú de la imagen se selecciona la

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opción “Tools Profiles Z Profile (Spectrum)”. Los valores numéricos correspondientes al espectro pueden grabarse seleccionando sobre la gráfica la opción “File Input Data ASCII”. Estos valores pueden importarse por ejemplo en Excel y realizar las gráficas correspondientes. Asi mismo, se incluye en la carpeta de prácticas un fichero que incluye el espectro de reflectividad medido en laboratorio para una hierba verde (grass.txt). Parámetros de la vegetación: NDVI y cobertura vegetal Una vez realizadas las correcciones a la imagen, ahora podemos el índice NDVI utilizando las reflectividades en superficie (se puede comparar las diferencias existentes en el NDVI cuando se utiliza CD, radiancias, reflectividades TOA y reflectividades de superficie). La proporción de vegetación (Pv), también llamada fracción de cobertura vegetal (FCV), proporciona el porcentaje de vegetación verde sobre una determinada superficie, es decir, nos informa acerca de la distribución horizontal de la vegetación. Por lo tanto, los valores estarán comprendidos entre 0 y 1 (o bien entre 0 y 100 si se expresan en %). Existen distintos métodos para calcularla, uno de los más sencillos es utilizar el NDVI escalado, de forma que la Pv viene dada a partir de una relación lineal o bien cuadrática según:

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S S

V S V S

NDVI NDVI NDVI NDVIPv Pv

NDVI NDVI NDVI NDVI

donde NDVIv es un valor representativo del NDVI de una vegetación verde y densa, y NDVIs es un valor representativo del NDVI para un suelo desnudo (sin vegetación). Nótese que al aplicar directamente la ecuación para Pv, aquellos píxeles que cumplan la condición NDVI<NDVIs, proporcionarán valores de Pv negativos, mientras que en aquellos casos en los que NDVI>NDVIv, los valores serán superiores a 1. Para crear un producto de Pv refinado, se deberán filtrar estos valores, de forma que cuando NDVI<NDVIs, Pv sea cero, y cuando NDVI>NDVIv, Pv sea igual a 1. Conversión de radiancia a temperatura de brillo En el caso de una banda de un determinado sensor situada en la región del infrarrojo térmico (por ejemplo la banda 6 de Landsat-TM), una vez obtenida la radiancia podemos obtener valores de temperatura a través de la ley de Planck. Sin embargo, esta temperatura no es la real de la superficie terrestre, ya que tenemos el efecto atmosférico. Por este motivo a esta temperatura se le llama temperatura de brillo, temperatura radiométrica o temperatura aparente. Para obtener la temperatura de brillo, deberemos de programar en “Band-Math” la ecuación de Planck (realmente la inversa de la función de Planck), dada por:

1

2 15

ln 1sen sen

c cT

L

siendo c1=1.19104·108 Wm4m-2sr-1, c2=1.43877·104 mK, y la longitud de onda de la banda. Existen también ecuaciones particularizadas para el caso de Landsat5 TM, como por ejemplo:

15

2

1ln 1sen

sen

KT

KL

con K1=607.76 W/(m2srm) y K2=1260.56 K. Emisividad y Temperatura de la Superficie Terrestre La radiancia medida por una banda térmica (o bien la temperatura de brillo) debe de corregirse del efecto atmosférico para obtener la temperatura de la superficie terrestre. Además del efecto atmosférico, hay que tener en cuenta la corrección de la emisividad. Como Landsat5-TM sólo posee una banda térmica, la emisividad suele obtenerse a partir del NDVI, mientras que la temperatura se obtiene mediante un algoritmo de tipo monocanal. EMISIVIDAD: Método de umbrales del NDVI (Sobrino & Raissouni, 2000; Sobrino et al., 2008)

NDVI < NDVIs: =0.979-0.035rojo NDVIs < NDVI < NDVIv: =0.986+0.004Pv NDVI > NDVIv: =0.990

TEMPERATURA: Algoritmo monocanal (Jiménez-Muñoz & Sobrino, 2003; Jiménez-Muñoz et al., 2009)

1 2 3

1s senT L

Parámetros y :

2sen

sen

2sen

sen

T

b L

TT

b

(b=1256 K para Landsat5/TM)

Funciones atmosféricas:

21 11 12 13

2 21 22 23

3 31 32 33 1

c c c w

c c c w

c c c

0.08735 0.09553 1.10188

0.69188 0.58185 0.29887

0.03724 1.53065 0.45476

C

siendo w el vapor de agua, con un valor de 1.4 g/cm2 para la imagen Landsat utilizada en la práctica. Validación A continuación se muestran los valores para dos píxeles con el fin de comprobar si los resultados son correctos: píxel (2650,3394) = 304.7 K, píxel (3038,3978) = 321.8 K.

16

17

Práctica 3 PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES DE

SATÉLITE (II): MODIS El objetivo de esta práctica es similar al de la anterior, pero en este caso trabajaremos con datos MODIS. Al tratarse de una imagen a escala global (incluye toda la Península), el proceso de corrección atmosférica de las reflectividades resulta más complejo que en el caso de Landsat, y no puede aplicarse el método basado en el punto oscuro. Por lo tanto, trabajaremos siempre con reflectividades TOA, debido a que el proceso de corrección atmosférica en el espectro solar para datos MODIS queda fuera del objetivo de esta práctica. Finalmente obtendremos la temperatura de la superficie terrestre (en el caso del espectro térmico sí que realizaremos una corrección completa) utilizando dos de las bandas térmicas que posee el sensor MODIS. Formato HDF El formato HDF (Hierarchical Data Format) hace referencia a una forma de almacenar los datos que posee ciertas ventajas frente a otros formatos tradicionales. Es el formato utilizado por el proyecto MODIS para almacenar sus imágenes y productos. En este apartado nos familiarizaremos con este tipo de formato y su visualización. El software es capaz de reconocer que el archivo corresponde con un producto MODIS. En el menú principal, seleccionad:

File Open Image File, o bien File Open External File EOS MODIS Para abrir en general cualquier archivo HDF, seleccionad en el menú principal:

File Open External File Generic Formats HDF Para obtener información acerca del contenido del archivo HDF hay que seleccionar en el menú principal:

Basic Tools Preprocessing Data-Specific Utilities View HDF (Global/Dataset) Attributes

De esta forma podremos obtener información tanto general del producto (global) como de algún campo en particular (dataset). Producto MOD02 El producto MOD02 proporciona los valores de radiancia para todas las bandas MODIS (y valores de reflectividad TOA para las bandas correspondientes), y generalmente es el punto de partida para trabajar con datos MODIS. Existen 3 productos MOD02: MOD02QKM: bandas a 250m MOD02HKM: bandas a 500m MOD021KM: bandas a 1km Corrección geométrica

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Los productos MOD02 incluyen imágenes de latitud y longitud para poder realizar una corrección geométrica (georreferenciación) de los datos. Este tipo de corrección puede realizarse con el software seleccionando la opción del menú principal:

Map Georeference MODIS A partir del producto MOD03 se puede recuperar la informacion de latitud y longitud de una imagen que nos permita georeferenciar el resto de productos. Para ello abrimos con ENVI el archivo MOD03. Este archivo tiene extensión hdf que no reconoce directamente ENVI, por lo que hay que seleccionar la opción:

File Open External File Generic Formats HDF De entre todas las bandas disponibles elegimos la de Latitud y la de Longitud. Creamos un archivo GLT mediante la opción:

MAP Georeference from Input Geometry Built GLT indicando las bandas que corresponden a la información de geometría X e información de geometría Y. En la ventana “Geometry projection information” seleccionamos la proyección Geographic Lat/Long, WGS-84, como entrada y como salida. Máscaras A partir de una imagen dada, podemos crear una máscara que nos permita separar los píxeles que cumplan una condición respecto a los que no la cumplen. En nuestro caso podemos obtener máscaras que diferencien los píxeles que contienen nubes y también separar los píxeles de superficie terrestre respecto a los píxeles de mar. Para crear la máscara seleccionamos la opción:

Basic Tools Masking Build Mask Seleccionamos el display donde tenemos la imagen sobre la que queremos hacer la máscara. En la ventana “Mask Definition” seleccionamos la opción

Options Import Data Range Y escogemos la banda sobre la que vamos a particularizar las condiciones para crear nuestra máscara. En esta práctica vamos a probar con la banda 31 del producto MOD02. Los valores para crear las máscaras se pueden analizar a partir del histograma de la banda 31, donde se observan varios picos que podemos identificar como los píxeles de nubes, mar y tierra. Dependiendo si queremos poner activos o no los píxeles que cumplen la condición indicada, debemos escoger una de las dos opciones:

Options Selected Areas (On / Off)

19

Temperatura de brillo a nivel del sensor Para obtener la temperatura de brillo, deberemos programar en “Band-Math” la ecuación de Planck (realmente la inversa de la función de Planck), dada por:

1

2 15

ln 1sen sen

c cT

L

siendo c1=1.19104·108 W·m4·m-2·sr-1, c2=1.43877·104 m·K, y la longitud de onda de la banda (en m). Corrección atmosférica en el térmico: temperatura de la superficie terrestre (Sobrino et al., 2003) Como el sensor MODIS dispone de un gran número de bandas, es posible obtener variables que no pueden obtenerse a partir de datos Landsat, o bien aplicar otros algoritmos. En este apartado se obtendrá la temperatura de la superficie terrestre utilizando un algoritmo de tipo split-window, basado en la combinación de las temperaturas de brillo medidas con dos bandas térmicas distintas, la banda 31 y 32 en el caso de MODIS. El algoritmo viene dado por: TLST1 = T31 +1.02+1.79(T31 – T32) +1.20(T31 – T32)

2 +(34.83 – 0.68W)(1-)–(73.27+5.19W)() siendo la emisividad media entre las dos bandas y la diferencia en emisividad. W es el contenido en vapor de agua. La emisividad puede obtenerse de nuevo con el método de los umbrales del NDVI:

El vapor de agua puede obtenerse para cada píxel de la imagen mediante la técnica del cociente, utilizando las bandas 2, 17, 18 y 19 (en valores de radiancia TOA). Las expresiones para obtener el vapor de agua son las siguientes:

donde cada uno de los términos viene dado por:

20

Comparación con el producto de temperatura MODIS (MOD11) Existen una gran variedad de productos MODIS disponibles para la comunidad científica. Uno de estos productos es el de temperatura de la superficie terrestre (denotado como MOD11), obtenido con una metodología distinta a la aplicada en el apartado anterior. En este apartado se utilizará el producto MOD11 (habrá que georreferenciarlo y convertirlo a unidades físicas) para realizar una comparación con los valores obtenidos en el apartado anterior. El producto MOD11 incluye también las emisividades en las bandas 31 y 32, por lo que puede realizarse también una comparación de esta variable. Producto MOD14. Anomalías Térmicas e Incendios. El producto MOD14 de MODIS se refiere a un producto elaborado que identifica píxeles con Anomalías Térmicas e Incendios. Abriendo esta imagen como formato HDF, seleccionaremos la banda correspondiente a “fire mask”. Obteniendo la información correspondiente a los atributos específicos de esta banda podremos ver la leyenda que nos explica que píxeles se han identificado como incendios. Comparación de la temperatura obtenida con MODIS y con Landsat En la práctica 2 se obtuvo un producto de temperatura con la imagen Landsat5/TM, a una resolución espacial de 120 m, mientras que el producto de temperatura generado a partir de imágenes MODIS posee una resolución de 1 km. Si se desea comparar ambos productos, habrá que elegir en la imagen de mayor resolución un conjunto de píxeles equivalente al píxel de la imagen de menor resolución. Para realizar la comparación, el procedimiento es el siguiente:

- Georreferenciar el producto MOD11 correspondiente a la fecha de la imagen Landsat (MOD11_2009205_1145).

- Seleccionad un píxel central del producto MOD11 para realizar la comparación, por ejemplo un píxel con las siguientes coordenadas: 40.35N, 1.1W. Cread una región de interés de 3x3 píxeles centrada en el píxel central.

- Superponed la región de interés MODIS en la imagen Landsat (usando la opción: Reconcile ROIs via Map en el recuadro de la herramienta de crear ROIs). Unid los distintos puntos en la imagen Landsat para tener una ROI equivalente a píxel MODIS

- Comparad los valores promedio de las ROIs de MODIS y de Landsat

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Práctica 4 MEDIDAS EXPERIMENTALES

Objetivos

Se pretende tomar un primer contacto con técnicas experimentales básicas utilizadas para la obtención de parámetros físicos en teledetección. Con ellos se complementan o contribuye a la validación de los datos obtenidos desde satélite. Para ello, se realizarán distintas actividades: transectos, método de la caja para la obtención de la emisividad y variación angular de la emisividad. Por otro lado veremos la utilidad de una cámara térmica para la obtención de temperatura de superficie en superficies heterogéneas. Por último realizaremos medidas de espectros de reflectividad para distintas superficies.

Material experimental

- Radiómetros - Cámara térmica - Espectrorradiómetro GER-1500 y panel blanco de referencia - Caja de emisividad - Fuente de calibración - Cinta métrica El funcionamiento de los radiómetros será descrito por el profesor de prácticas

previamente a la realización del trabajo experimental. La fuente de calibrado sirve para ofrecer valores de referencia que serán utilizados en la

calibración de los radiómetros.

Fundamento teórico

Metodológicamente hablando, el principal reto con el que se enfrenta la teledetección es la transformación de los datos registrados por el sistema receptor en magnitudes físicas y, consecuentemente, en información útil al usuario. Desde el punto de vista físico, la teledetección electromagnética parte del principio de la existencia de una perturbación de la energía electromagnética, que el sistema observado produce en el medio, la cual se transmite al sistema receptor para ser registrada, almacenada y posteriormente interpretada.

Un instrumento básico utilizado en teledetección es el radiómetro, que, como su propio nombre indica, es un instrumento que tiene como finalidad medir radiación, término éste un tanto amplio desde el punto de vista espectral. Además, muchas veces el instrumento básico será capaz de realizar una transformación de la magnitud medida, de modo que proporcione otra. Tal va a ser nuestro caso, en el que el radiómetro trabaja en realidad como un teletermómetro, y registra por tanto una temperatura, pero que no es la real, sino la llamada temperatura radiométrica. La temperatura real se obtiene a partir de la anterior realizando las correcciones de emisividad y atmosférica.

La temperatura de la superficie terrestre es una magnitud de gran importancia en muchas aplicaciones medioambientales de la teledetección, entre ellas el estudio y el seguimiento de los procesos de desertificación, la detección de incendios, la predicción del riesgo de heladas, etc.

La medida de radiancia obtenida por un sensor emplazado a bordo de un satélite está hecha suponiendo que la superficie observada es un cuerpo negro, pero esto no es cierto para objetos (o superficies) naturales, y es por ello que para obtener medidas fiables de la temperatura de la superficie con un radiómetro de infrarrojos es necesario tener una buena determinación de la emisividad de la superficie. Esto es debido al hecho de que una indeterminación del 1% en la emisividad puede generar un error en la temperatura de

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aproximadamente 0,6 K cuando la temperatura de la superficie es de alrededor de 300 K y el efecto atmosférico no es considerado.

Para una atmósfera limpia en equilibrio termodinámico local, la ecuación de transferencia radiativa proporciona la radiancia Ii medida desde cualquier punto del espacio en el canal i bajo un ángulo de observación zenital como la suma de tres términos: (a) la radiación emitida por la superficie que es atenuada por la atmósfera, (b) la radiación ascendente emitida por la atmósfera hacia el sensor, y (c) la radiación descendente emitida por la atmósfera que alcanza la superficie de la tierra y que es entonces reflejada hacia el sensor:

Ii = Bi(Ti) = i Bi(Ts) i + Ratmi + Ri(ref)i (1) En la ecuación (1) todas las cantidades van referidas a una integración espectral sobre el

ancho de banda del canal i, Bi es la función de Planck, Ti es la temperatura radiométrica medida a nivel del satélite con ángulo de observación cenital , i es la emisividad de la superficie vista desde el ángulo cenital , Bi(Ts) es la radiancia que sería medida si la superficie fuera un cuerpo negro con la temperatura de superficie Ts, i es la transmisividad del camino atmosférico total desde el ángulo cenital , Ratmi es la radiancia atmosférica ascendente desde el ángulo y Ri(ref) es la radiancia atmosférica reflejada

Haciendo una serie de consideraciones completamente generales, se puede llegar a que: Ri(ref) =(1-i) (1-i53) Bi(Tatm) (2)

donde Bi(Tatm) representa la función de Planck calculada a la temperatura atmosférica y i53 es la transmisividad de la atmósfera en el canal i para un ángulo cenital de 53º. Se toma este valor del ángulo porque se considera que la transmisión de radiación difusa es cuantitativamente equivalente a la transmisión de radiación directa con la misma masa absorbente de sustancia pero a 53º.

Para el caso particular que nos ocupa, podremos ahora considerar varias simplificaciones. La principal es consecuencia del hecho de que nosotros no trabajamos con un satélite, sino con un radiómetro de campo. Esto significa que la porción de atmósfera atravesada por la radiación entre la muestra y el radiómetro es muy pequeña. Por tanto, podemos considerar que la transmitancia del medio es total (i=1).

Así, con todas estas consideraciones, la ecuación (1) se convierte en:

Bi(Ti)=i Bi(Ts) + (1-i) Latm (3) en donde Latm = (1-i53) Bi(Tatm) (4)

representa la radiación efectiva de todo el espacio circundante y su contenido (en nuestro caso, la atmósfera).

De esta forma, a partir de tres medidas (las tres temperaturas implicadas en esta ecuación) podemos obtener la emisividad. Resolviendo la ecuación (3) para i tenemos:

i = B (T ) - L

B (T ) - Li i atm

i s atm

(5)

Sin embargo, no nos resultará útil trabajar con esta expresión, puesto que nos da la

emisividad en función de radiancias, siendo que nuestros instrumentos miden temperaturas. Este

23

inconveniente se puede salvar haciendo uso de la función de Planck, que relaciona radiancias con temperaturas, en la forma:

B(T)C

e - 1

1-5

C

T2

(6)

donde C1 y C2 son dos constantes de valores:

C1 = 1.19110·108 W m-2 m4 sr-1 C2 = 1.43877·104 Km

y es la longitud de onda de la radiación, que en nuestro caso, al ser radiómetros que operan en la banda que va de 8 a 14 m, la tomaremos como el valor centrado del intervalo anterior, es decir, 11m (estrictamente hablando se debería realizar una integración en el intervalo de operación teniendo en cuenta la función filtro del radiómetro, con lo que nos aparecería la expresión:

Bi(Ti) =

i i s=8 m

=14 m

=8 m

=14 m

B (T ) f d

f d

1

2

1

2

+

(1

i atm=8 m

=14 m

=8 m

=14 m

) L f d

f d

1

2

1

2 (7)

siendo f la función filtro del radiómetro, esto es, la respuesta pasante del instrumento. Pero, desafortunadamente, no disponemos de tal función, con lo que utilizaremos el valor mencionado de 11m, que actuará como longitud de onda efectiva). Si, además, tenemos en cuenta que la radiancia hemisférica descendente B(Tatm) puede ser expresada como: B(Tatm) = 1,3 B(Tatm0) (8) en donde B(Tatm0) es la radiancia descendente proveniente del nadir, y, por simplicidad en la notación, definimos un parámetro como = C2/, para calcular la emisividad, podemos hacer uso de la ecuación (5), que con las consideraciones anteriores, resulta con la forma:

=

exp (- / T ) - 1,3 exp (- / T

exp (- / T ) - 1,3 exp (- / T )rad atm0

S atm0

) (9)

El índice presente en la emisividad indica que tal expresión puede utilizarse para

calcular tal magnitud bajo cualquier ángulo de visión. En muchas ocasiones, debido al carácter no lambertiano de una superficie radiante, existe una dependencia angular de la emisividad. Habría que hacer mención a que para ser rigurosos en la obtención de la expresión anterior, hay que asumir que B(Ts) y B(Tatm) se deben mantener constantes durante el tiempo que transcurre en la toma de medidas.

De forma análoga podemos hallar una expresión que nos dé la emisividad de la superficie

relativa al valor tomado en nadir:

= =B (T ) - B (T )

B (T ) - B (T )f

n

i i i atm

i i0 i atm

(10)

24

cuya forma operacional es:

)/T(- exp 1,3 - )/T(- exp

)/T(- exp 1,3 - )/T(- exp=

atm0rad0

atm0radr,

(11)

Obsérvese que para calcular emisividades relativas no es necesario medir temperaturas de

superficie, como ocurría con los valores absolutos referidos al nadir.

IMPORTANTE

1.) Nunca apuntar con un radiómetro directamente al sol. La temperatura de la superficie solar está en torno a los 5500 ºC, mientras que los radiómetros usuales no suelen estar preparados para aguantar más de los 800 ºC.

2.) Las medidas físicas deben tratarse con la teoría de errores habitual. Los criterios de tomas de medidas van a ser los siguientes: Se deben realizar tres medidas y calcular la dispersión porcentual (D=(xmáx-xmín)/100, donde x es el valor de la medida). Si D<2%, bastará con las tres medidas realizadas. Si 2%<D<7%, habrá que realizar 6 medidas. Si D>7% sería necesario tomar al menos 15 medidas y tratar los datos con gaussianas. Con todo, nos conformaremos con las 6 medidas como máximo.

3.) Las magnitudes se deben dar junto con su error, en la forma x = x (x), donde x es la media aritmética de las medidas realizadas.

4.) En el caso de los transectos no será necesario tomar las tres medidas iniciales, bastará con una única en cada caso. Se representará la temperatura tomada en función de la distancia recorrida, marcando los márgenes que proporcione el error de dispersión.

5.) El tratamiento informático de los datos obtenidos en todos los casos considerados en la presente práctica se realizará con una hoja de cálculo tipo Excel.

Método experimental y obtención de resultados

Lo primero que hay que hacer es preparar el instrumental. Los radiómetros deben ponerse

en funcionamiento tan pronto como sea posible para que la electrónica interna no presente derivas térmicas y los datos proporcionados sean fiables.

Antes de empezar las tomas de medidas hay que calibrar los instrumentos. Para ello, disponemos de una fuente de calibrado, que actúa como un cuerpo negro en referencia al cual se tomarán las medidas. Se debe apuntar con los radiómetros al lugar previsto de la fuente y anotar los valores proporcionados por la fuente y los instrumentos. La desviación del instrumento con relación a la fuente será tenida en cuenta a la hora de computar los datos. a) Transectos

Se conoce como tal a la realización de una serie de medidas sucesivas de temperatura con un teletermómetro a lo largo de una trayectoria, normalmente rectilínea, en una parcela experimental objeto de estudio. Para que sean representativas deben tomarse en igualdad de condiciones, esto es, procurando que se espacien en intervalos aproximadamente iguales de longitud, que el spot tomado sea igual de grande (lo cual se consigue con una altura sobre el suelo constante), que el ángulo con el que el instrumento apunte al suelo sea siempre el mismo, y que la muestra en el suelo sea representativa (por ejemplo, que no se incluya en el spot objetos tales como piedras grandes, pequeñas calvas de suelo si éste está recubierto de vegetación, incluso los pies del portador del radiómetro). Puede tomarse también una serie en sentido inverso al recorrido. El profesor de prácticas indicará sobre el terreno la distancia y el suelo a examinar.

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Los datos de la magnitud tomada deberán ser transformados a temperatura (en el caso en

que no sea ésta la que directamente proporcione el instrumento), y la temperatura se representará en función de la distancia recorrida. Se calculará el valor medio de la temperatura, que será designado Ti (ver ec. 3), y se dará acompañado del error, la desviación estándar.

Se pretende llegar a la temperatura de suelo, Ts. Para obtenerla, hay que despejar Bi(Ts)

de la ec. 3, con lo que se obtiene:

B (T )B (T ) - (1 - )L

i si i atm

i

i (12)

Invirtiendo ahora la función de Planck, se llega a la expresión para Ts:

T =

ln [

B (T ) ]

s -5

i s

C

C2

1 1

/

(13)

El valor de la emisividad del suelo se obtiene de las medidas realizadas con la caja, y el

de la radiancia atmosférica descendente, con el radiómetro, apuntando hacia la vertical. b) Heterogeneidad térmica de las superficies

Material experimental: Cámara térmica NEC. La cámara térmica es un instrumento que mide la temperatura de un cuerpo mediante un

conjunto de valores dispuestos en forma de matriz (píxeles), en vez de promediar un área con un único valor de temperatura como hacen los radiómetros convencionales. Gracias a esta característica podremos observar la variabilidad térmica que presentan diversas superficies. Las superficies presentan una heterogeneidad térmica debida a la variada exposición solar, o a la diferente efectividad en la disipación del calor.

Mediante la cámara térmica tomaremos imágenes instantáneas de diversos cuerpos (como

las partes de un ser humano) o superficies, como una zona iluminada, una zona situada en la sombra y una zona parcialmente iluminada. Comprobaremos así los diversos valores de temperatura que pueden presentar estas superficies. c) Método de la caja

Este método de obtener la emisividad utiliza una caja construida con aluminio pulido en

la que se inserta la muestra a analizar y se toman medidas con un radiómetro desde la tapa horadada (una versión más desarrollada del método incluiría una segunda tapa, provista de un sistema calefactor. Nosotros trabajaremos de la forma más simple. La otra posibilidad sólo incluye dificultades de tipo práctico, como son la necesidad de lograr un equilibrio térmico, mayor aparatosidad del instrumental, etc.). A partir de tres medidas de temperatura se es capaz de obtener la emisividad de la muestra. Se procede del siguiente modo: El aluminio pulido puede considerarse con emisividad prácticamente nula. Por tanto, toda la radiación infrarroja registrada por el radiómetro apuntando hacia el interior de una caja de aluminio debe ser debida exclusivamente a la emisión por parte de lo encerrado en ella.

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Una segunda medida de la muestra, en ausencia de caja, registrará la radiación anterior

más la aportada por la atmósfera y todo cuanto rodee a la muestra. Por último, con una tercera medida apuntando al cenit con el radiómetro se puede evaluar la contribución de atmósfera y objetos circundantes a la muestra. Así, retomando la ecuación (3), podremos despejar la emisividad (ecuación 5) en la que vamos a suprimir el subíndice que hace referencia al ángulo por trabajar únicamente en nadir, y escribir:

i = B (T ) - L

B (T ) - Li i atm

i s atm

(14)

Operacionalmente se convierte en:

)/T(- exp 1,3 - )/T(- exp

)/T(- exp 1,3 - )/T(- exp=

atm0con tapa caja

atm0cajasin

(15)

siendo como ya se vio, el cociente entre C2 y la longitud de onda efectiva, que al poder tomarse de valor de 11 m para los instrumento, resulta = 1308 K. d) Variación angular de la temperatura y de la emisividad

Puede observarse la dependencia angular de la emisividad sin más que medir la

temperatura de una muestra desde diferentes ángulos. Como se ha visto en la introducción teórica, es posible trabajar con la emisividad absoluta o la relativa al nadir. El valor de la emisividad absoluta vendrá dado a partir de la expresión (8), y el de la relativa, a partir de la (10). La forma de proceder para estudiar la variación angular consistirá en tomar varias medidas para diferentes ángulos. Para ello, con la ayuda de una cinta métrica pueden calcularse por trigonometría las posiciones desde donde se debe colocar el radiómetro para medir la muestra. Las distancias de medida deben mantenerse constantes. Se pueden tomar como ángulos de trabajo 0º, 10º, 20º, 30º, 40º, 50º y 60º. Si medimos a una distancia fija de 1 m (que se puede controlar fácilmente con una cuerda o un testigo recto de esa longitud), los valores de altura y distancia que deberán tenerse en cuenta son:

Radiómetro

Con tapa

Muestra de tierra

L1 L

Trad con tapa Trad sin tapa

2

27

ángulo (º) altura h (cm) distancia d (cm)

0 100 0 10 98 17 20 94 34 30 87 50 40 77 64 50 64 77 60 50 87

En este apartado se obtendrá la temperatura relativa al nadir a partir de la expresión (11).

Obsérvese que para calcular emisividades relativas no es necesario medir temperaturas de superficie.

Las medidas sobre las muestras corresponderían a lo que en las expresiones está denotado como Trad. Tatm0 y Trad0 son las temperaturas de la atmósfera apuntando hacia el cenit y la temperatura radiométrica apuntando al nadir, respectivamente.

Los resultados finales se obtienen con ayuda de la hoja de cálculo Excel. Los datos pueden representarse gráficamente, con los valores de emisividad en función del ángulo de observación. Dependiendo del material estudiado se obtendrá una gráfica con un decaimiento más o menos acusado. e) Medidas de espectro de reflectividad El instrumento GER-1500 realiza medidas de radiancia espectral en el rango del visible e infrarrojo cercano, desde los 350 nm hasta los 1050 nm, en pasos de 1.5 nm. La medida de la radiancia espectral de una determinada superficie, junto con la medida del panel blanco de referencia, nos permite obtener el espectro de reflectividad de la superficie observada. Para ello, basta con dividir la radiancia de la superficie entre la radiancia medida sobre el panel blanco de referencia.

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Práctica 5 SIMULACIÓN DE TRANSFERENCIA RADIATIVA

1. OBJETIVOS

Familiarización con el programa PCMODWIN Simulación con 6 atmósferas estándar (Tropical, LMV, LMI, SAV, SAI, USA) Transmisividad total de la atmósfera y de los gases atmosféricos (H2O, CO2, O3,…)

2. MATERIAL

Programa PCMODWIN para Windows, el ejecutable es (Pcmodwin.exe), el fichero de datos de entrada (*.ltn)

Excel. 3. PCMODWIN

El programa PCMODWIN4.0 usa un modelo de bandas moleculares de alta precisión con 2 cm-1 de resolución (semianchura a la mitad del máximo), cubriendo el espectro electromagnético desde 0 a 50.000 cm-1 (desde 0.2 m hasta el infinito), basado en la base de datos moleculares HITRAN (Rothman et al., 1992) mejorando la resolución de LOWTRAN 7 (Kneizys et al., 1988) de 20 cm-1. La absorción continua del vapor de agua en la región de los 10 m ha sido modificada respecto al programa predecesor. Los coeficientes de absorción dependientes de la concentración del vapor de agua (self-boardening coeficientes) han sido reducidos aproximadamente en un 20%, basándose en las medidas de laboratorio de Burch et al (1984) y en las medidas atmosféricas de Devir et al (1987/1988). Por otra parte, en el programa están incluidos los procesos de dispersión molecular y de aerosoles (Rayleigh, Mie, single y múltiple). En el cálculo de la trayectoria de la radiancia a través de la atmósfera se tiene en cuenta la refracción y la curvatura.

El programa incluye modelos representativos de atmósferas estándar, aerosoles, nubes y lluvia, con la posibilidad de reemplazarlos por modelos introducidos por el usuario. De esta forma es posible utilizar perfiles atmosféricos de presión, temperatura y humedad, obtenidos a partir de radiosondeos. El programa define 6 atmósferas estándar climatológicas (atmósfera de los Estados Unidos de la NASA del año 1976, tropical, latitudes medias de verano, latitudes medias de invierno, subártica verano y subártica invierno), dando la temperatura, presión, densidad y razones de mezcla de H2O, O3, CH4, CO y N2O en función de la altitud. La transmisividad y la radiancia a lo largo de un camino en la atmósfera requieren para su evaluación del conocimiento de la cantidad total y de la distribución de los absorbentes y dispersores. Además es imprescindible una descripción adecuada de la atmósfera mediante su estructura térmica y su composición. La evaluación de la transmisividad molecular debida a la absorción se realiza calculando en primer lugar el perfil de Voigt de la línea equivalente integrado a intervalos de 1 cm-1. Si uno de estos intervalos de cálculo (1 cm-1) contiene más de una línea de una determinada especie se asume que están distribuidas aleatoriamente con un solapamiento estadístico. La contribución de aquellas líneas cuyos centros están en intervalos de cálculo próximos se calculan como un componente continuo. Si se desea una resolución menor se degrada la resolución original de los cálculos mediante una ecuación triangular de partición.

En cuanto a los modelos de aerosoles, en esta versión se incluye la variación de las propiedades ópticas de los aerosoles con la altura. Para ello se divide la atmósfera en cuatro regiones: la capa límite (0 a 2 km), la alta troposfera (2 a 10 km), la baja estratosfera (10 a 30 km) y la capa superior de la atmósfera (30 a 100 km). Además se considera la variación de las características radiativas de los aerosoles por efecto de la humedad relativa. Otra de las novedades introducidas en esta versión es la posibilidad de variar el perfil vertical de aerosoles en función de la estación del año en que se requiera la evaluación. Además, contiene cuatro modelos de aerosoles adecuados para el estudio de la estratosfera. También, se incluyen

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modelos de lluvia y nubes. Todos ellos pueden ser modificados por el usuario, permitiendo así una mayor adaptabilidad a las condiciones locales.

Una de las principales innovaciones del programa PCMODWIN4.0 es su modelo de dispersión múltiple (Issacs, 1987) que tiene en cuenta que parte de la radiación dispersada puede retornar nuevamente a la dirección de propagación. El error introducido por esta nueva parametrización es menor del 20% en el espectro solar y térmico. Finalmente, el PCMODWIN4.0 contiene un programa para realizar el filtrado de los datos espectrales de transmisividad y radiancia, que son el "output" primario del PCMODWIN4.0. Para ello, el usuario debe construir unos ficheros especiales que contengan la función de respuesta espectral normalizada de los canales de los sensores que se desee simular. Aplicando el programa filtro, se calculan la transmisividad y radiancia en el canal considerado. 4. REALIZACIÓN 4.1. Representación de la transmisividad total de la atmósfera y de distintos gases atmosféricos en el intervalo 8 – 14 micrómetros Ejecutamos PCMODWIN con la siguiente configuración: Modtran Input 1. Model Atmosphere

- Model Atmosphere: Tropical Model - Type of Atmospheric Path: Slant Path - Mode of execution: Transmittance

2. Atmospheric Column Parameters and Files Todo por defecto 3. Aerosols Aerosol Model Used: No aerosols or clouds 4. Geometry and Spectral Band

- Observer Height: 100.0 - Final Height: 0.0 - Zenith Angle: 180.0 - Initial Frequency: 8.0 um - Final Frequency: 14.0 um

Run Model Repetid para la siguiente modificación: a) 1. Model Atmosphere Model Atmosphere: Mid Latitude Summer b) 1. Model Atmosphere Model Atmosphere: Mid Latitude Winter c) 1. Model Atmosphere Model Atmosphere: SubArtic Summer

Copiad en la carpeta de trabajo los archivos tape6 y tape7 generados por PCMODWIN en cada ejecución antes de iniciar la siguiente (es recomendable añadirles al nombre el tipo de atmosfera a que corresponden).

Ejercicio: Con un editor de texto abrid el archivo tape6 de cada ejecución y buscad el valor de TOTAL COLUMN ABSORBER AMOUNTS correspondiente al vapor de agua. En una hoja excel copiad el valor y convertidlo a unidades de g/cm2 ( g/cm2 = atm·cm / 1244.2 )

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Abrid el tape7 con excel. Cread una columna y convertid las frecuencias en longitudes de onda (Long= 10.000/freq).

Ejercicio: En un gráfico representad las columnas de Longitudes de Onda, COMBIN TRANS, H2O TRANS, O3 TRANS y CO2 TRANS (poned las mismas escalas de los ejes Y y X para todas las gráficas para permitir compararlas mejor) de la cada tipo de atmósfera. Analizad las gráficas según las lineas de absorción que se observan en las diferentes regiones del espectro. ¿Hay algún gas que predomine sobre los demás? ¿Qué son y dónde están las llamadas ventanas espectrales? ¿Qué cambios se aprecian según la atmosfera utilizada?

4.2. Simulación con MODTRAN en el espectro visible e infrarrojo cercano Ejecutamos PCMODWIN con la siguiente configuración: Modtran Input 1. Model Atmosphere

- Model Atmosphere: Mid Latitude Summer - Type of Atmospheric Path: Slant Path - Mode of execution: Radiance w/ Scattering - Execute with multiple scattering: MS on Flux at Observer

2. Atmospheric Column Parameters and Files Todo por defecto 3. Multiple Scattering Parameters

- Disort - 8 streams

4. Surface Parameters Albedo: 0.5 5. Solar Irradiance Source Todo por defecto 6. Aerosols Aerosol Model Used: Rural – VIS=23km 7. Geometry and Spectral Band

- Observer Height: 100.0 - Final Height: 0.0 - Zenith Angle: 180.0 - Initial Frequency: 0.35 um - Final Frequency: 1.0 um

8. Solar/Lunar Geometry

- Solar/Lunar Geometry Type: Obs Lat/Long-Sun Day/Time - Day of Year: 79 - Observer Latitude: 40.0 - Observer Longitude: 1.0 - Greenwich Time Decimal Hours: 12.0

Run Model

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Repetid para las siguientes modificaciones: a) 1. Model Atmosphere Model Atmosphere: Mid Latitude Summer

6. Aerosols Aerosol Model Used: Urban – VIS=5km

b) 1. Model Atmosphere Model Atmosphere: Tropical 6. Aerosols Aerosol Model Used: Rural – VIS=23km

c) 1. Model Atmosphere Model Atmosphere: Sub Artic Summer 6. Aerosols Aerosol Model Used: Rural – VIS=23km

Copiad en la carpeta de trabajo los archivos tape6 y tape7 generados por PCMODWIN en cada ejecución antes de iniciar la siguiente (es recomendable añadirles al nombre el tipo de atmosfera y aerosol a que corresponden). Abrid el tape7 con excel. Cread una columna y convertid las frecuencias en longitudes de onda (Long= 10.000/freq).

Ejercicio: Representad en un gráfico las columnas de Longitudes de Onda y TOT TRANS para las configuraciones MLS_Rural y MLS_Urban y en otro gráfico para las configuraciones Tropical_rural y SAS_rural (poned las mismas escalas de los ejes Y y X para todas las gráficas para permitir compararlas mejor). Analizad las diferencias que se observan en la transmisividad ascendente si mantenemos una misma atmosfera y cambiamos el tipo de aerosol y viceversa. Ejercicio: Cread una columna y calculad la transmisividad descendente TRANS DESC (Trans desc = exp [ ln (tot trans) / cos θs ] ). Representad en un gráfico las columnas de Longitudes de Onda, TRANS DESC y TOT TRANS solo para la configuración MLS_Rural. Analizad las diferencias que se observan entre la transmisividad ascendente y la descendente. Ejercicio: Representad en un gráfico las columnas de Longitudes de Onda, GRND RFLT, SOL SCAT y TOT RAD para las configuraciones MLS_Rural y MLS_Urban (poned las mismas escalas de los ejes Y y X para todas las gráficas para permitir compararlas mejor). Analizad las gráficas indicando que término de radiancia predomina (reflejada o dispersada) en cada caso y las diferencias que se observen en la radiancia total.

5. BIBLIOGRAFÍA Burch, D. E., et al., 1984, Continum absorption by H2O in the 700- 1200 cm-1 and 2400- 2800

cm-1 windows. Technical Report AFGL- TR- 84- 0128, Air Force Geophysics Laboratory, Hascom AFB MA.

Devir, A. D., et al., 1988, Experimental validation of atmospheric transmittance codes, Proc. Soc. Photo. Instrum. Engr., 926: 54- 65.

Kneizys, F. X., et al. (1988). User’s guide to LOWTRAN 7. Air Force Geophysics Laboratory. Rothman, L. S., et al. (1992). “The HITRAN molecular database: Editions of 1991 and 1992.”

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