instrumentación, protocolos de medidas y aplicaciones · 2015-03-09 · s: radiancia de la muestra...

Instrumentación, Protocolos de medidas y AplicacionesInstrumentación, Protocolos de medidas y Aplicaciones

José A.Sobrino, Juan C. Jiménez, Guillem Sòria, Juan Cuenca, Belen, , , ,Franch, Victoria Hidalgo, Rosa Oltra, Yves Julien, Cristian Mattar

Unidad de Cambio Global

CONTENIDOS

INTRODUCCIÓN

SENSORES INFRARROJOSde campoaerotransportados

b d d télita bordo de satélite

MEDIDA DE LA TEMPERATURA Y LA EMISIVIDADmétodo de la cajamétodo de la cajaalgoritmo TESmedidas angularesmedidas de laboratoriomedidas de laboratorio

APLICACIONESactividades de calibración/validaciónactividades de calibración/validaciónflujos de energía y evapotranspiraciónefecto de isla térmicaotras aplicaciones...otras aplicaciones...

CONCLUSIONES

INTRODUCCIÓN

Teledetección térmica:Menos utilizada en comparación con sensores Visible Infrarrojo cercanoMenos utilizada en comparación con sensores Visible-Infrarrojo cercano

Necesaria para comprender y analizar los procesos que ocurren en la superficie terrestre y en la interfase superficie-atmósfera (la mayoría de los flujos en estaterrestre y en la interfase superficie atmósfera (la mayoría de los flujos en esta interfase sólo pueden parametrizarse mediante datos térmicos).

Principales variables a obtener:Principales variables a obtener:TEMPERATURA DE LA SUPERFICIE TERRESTREEMISIVIDAD DE LA SUPERFICIE TERRESTRE (magnitud espectral)

Aplicaciones baja resolución:Temperatura: climatología, detección de cambios, oceanografíaEmisividad: Poco utilizada. “input” para algoritmos de temperatura.

Media/alta resolución:Temperatura: balance de energía (flujos de calor => ET => gestión de recursos hídricos)Emisividad: geología (identificación de minerales), cambios en la cobertura terrestre

8

9

0 9

1.0 TransmissivitySURF EMIS

3.5-4.1 4.6-5.1 8.1-9.4 10-12.5

7

8

0 7

0.8

0.9

·sr·μ

m)

5

6

0 5

0.6

0.7

mis

sivi

ty

on (W

/m2

3

4

0 3

0.4

0.5

Tran

sm

e E

mis

sio

1

2

0 1

0.2

0.3

Sur

face

00.0

0.1

2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

Wavelength (μm)

INTRODUCCIÓN

ECUACIÓN DE TRANSFERENCIA RADIATIVA EN EL TÉRMICO (8-14 μm)

( ) (1 )sen atm atmsL B T L Lλ λ λ λ λ λ λε ε τ↓ ↑⎡ ⎤= + − +⎣ ⎦

B: Planck’s lawBrightness temperature: Lsen≡B(Tsen)LST: Ts

(λ → i)

9

10 PATHSURF EMISGRND RFL

6

7

8

9

-2sr

-1μ

m-1

)

GRND RFLTOTALB(Ts)

2

3

4

5

Rad

ianc

e (W

m

0

1

2

6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16Wavelength (μm)

INTRODUCCIÓN

INFRARROJO DE ONDA MEDIA (3-5 μm)

, ,( ) (1 )TOAsol solsen atm atm

s

IL B T L Lλ λ λ

λ λ λ λ λ λ λ

τ ρε ε τ

π↓ ↑⎡ ⎤

= + − + +⎢ ⎥⎣ ⎦⎣ ⎦

( ) (1 )sen atm atmsL B T L Lλ λ λ λ λ λ λε ε τ↓ ↑⎡ ⎤= + − +⎣ ⎦

Condiciones nocturnas:

(igual que en el térmico)

Emisividad: permite una mejor caracterización de las superficiesEmisividad: permite una mejor caracterización de las superficiesTemperatura: su estimación es menos sensible a errores en la emis.

INTRODUCCIÓN

Problemas a resolver para la estimación de Temperatura y Emisividad:p p y

-Acoplamientos Temp./Emis.-Acoplamiento Emis. y L↓p y

ACOMPLAMIENTO ENTRE TEMPERATURA Y EMISIVIDAD:

Siempre tenemos una incógnita más que ecuaciones.Para un sensor con N bandas:

1 1 1 1 1 1 1( ) (1 )

( ) (1 )

sen atm atms

sen atm atm

L B T L L

L B T L L

ε ε τ

ε ε τ

↓ ↑

↓ ↑

⎡ ⎤= + − +⎣ ⎦⎡ ⎤= + − +⎣ ⎦

N Ecuaciones(N+1) Incógnitas: (N emisividades + Ts)

2 2 2 2 2 2 2( ) (1 )

...

( ) (1 )

s

sen atm atm

L B T L L

L B T L L

ε ε τ

ε ε τ↓ ↑

⎡ ⎤= + +⎣ ⎦

⎡ ⎤+ +⎣ ⎦

(problema indeterminado)( ) (1 )N N N s N N N NL B T L Lε ε τ⎡ ⎤= + − +⎣ ⎦

SENSORES INFRARROJOS: campo

THERMAL RADIOMETERS

CALIBRATION SOURCES DIFFUSE PLATE

GONIOMETER

BOX FOR EMISSIVITY MEASUREMENTS THERMAL CAMERAS


Radiómetros de banda ancha (8-14 μm)

RAYTEK MID

RAYTEK ST8

RAYTEK MID

-40 to 600 ºC±0.5 ºCFOV: 20º-30 to 100 ºC

±0.5 ºCFOV: 8º

FOV: 20

EVEREST 3000

ApogeeIR-120 (Campbell)

EVEREST 3000

-40 to 100 ºC±0.5 ºCFOV: 4º

-25 to 60 ºC±0.2 ºCFOV: 20º

FOV: 4º


MODELO BANDAS RANGO PRECISIÓN VISIÓN

8 13 μm

Radiómetrosmultibanda:

CIMEL 312-1

8-13 μm8.2-9.2 μm10.3-11.3

μm11.5-12.5

μm

-80 a 60 ºC 0.1 ºC 10º

CIMEL μm

CIMEL 312-2

8-13 μm11-11.7 μm10.3-11 μm8.9-9.3 μm -80 a 60 ºC 0.1 ºC 10º

0.6 banda 1: 8-14 umbanda 2: 11.5-12.5 um

0.6 banda 1: 8-13 umbanda 2: 11-11.7 umb d 3 10 3 11

8.5-8.9 μm8.1-8.5 μm

0.4

0.5

ro

banda 3: 10.5-11.5 umbanda 4: 8.2-9.2 um

0.4

0.5

ro

banda 3: 10.3-11 umbanda 4: 8.9-9.3 umbanda 5: 8.5-8.9 umbanda 6: 8.1-8.5 um

0.1

0.2

0.3

filtr

0.1

0.2

0.3fil

tr

0.07 8 9 10 11 12 13 14 15

longitud de onda (μm)

0.07 8 9 10 11 12 13 14 15



Peso: 16 kgMedidas de 2 a 14 μmintervalo espectral de 6 cm-1

(0.002-0.015 μm entre 2 y 5 μm)(0 015 0 117 μm entre 5 y 14 μm)(0.015-0.117 μm entre 5 y 14 μm)

Detectores:2-5 μm: Indio-Antimonio (InSb)5-14 μm: Mercurio-Cadmio-Telurio (HgCdTe)

Enfriados con nitrógeno líquido


(135 bandas)

SENSORES INFRARROJOS: aerotransportados

Digital Airborne Imaging Airborne Hyperspectral Spectrometer (DAIS)1998,1999,200079 spectral bands

Scanner (AHS)From 2004 to present80 spectral bands

32 VNIR8+32 SWIR1 MIR?

20 VNIR1+42 SWIR

1 MIR?6 TIR

7 MIR10 TIR

0.8

1.0

1.2

smis

sivi

ty

Low flight (975 m)

Satellite altitude (700 km)

71 72 7473 75 76 77 7978 80

0.6

0.7

0.8

0.9

1.0

rmal

izad

a

Banda 74Banda 75Banda 76Banda 77Banda 78Banda 79

0.2

0.4

0.6

atm

osph

eric

tran

s

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

func

ión

filtr

o no

r

0.07 8 9 10 11 12 13 14 15

wavelength ( m)

0.07 8 9 10 11 12 13 14 15



Spatially Enhanced Broadband Array Spectrograph System (SEBASS)

Espectrómetro de prisma enfriado con helio líquido

Mide en dos rangos espectrales (128 bandas):2.4-5.3 μm7.5-13.5 μmμ

resolución espectral: 7 cm-1 (0.088μ[email protected]μm)

SENSORES INFRARROJOS: satélites

ASTER: Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection radiometerEmission and Reflection radiometer

Landsat, CEBERS, etc.: 1 banda térmica

baja resolución: AVHRR, MODIS, SEVIRI, AATSR, GOES, etc.

MEDIDAS DE T & ε: introducción

PROTOCOLOS DE MEDIDASPROTOCOLOS DE MEDIDASTransectosPuntos fijos (mástiles)Puntos fijos (mástiles)

MEDIDA DE LA TEMPERATURAEmisión (acoplamiento T/ε)Emisión (acoplamiento T/ε)

MEDIDA DE LA EMISIVIDADMEDIDA DE LA EMISIVIDADEmisión (acoplamiento T/ε)Reflexión (ley Kirchhoff ε = 1- ρ)Reflexión (ley Kirchhoff ε 1 ρ)

Protocolos de medida: http://lpvs.gsfc.nasa.gov/LST_background.html

MEDIDAS DE T & ε: introducción

MEDIDA POR EMISIÓNCuando se realizan medidas en superficie se considera despreciable la capaCuando se realizan medidas en superficie, se considera despreciable la capa atmosférica entre el sensor y la superficie

1 0L↑

↓ ↑⎡ ⎤t ↓di

1 0i iy Lτ ↑≈ ≈

( ) (1 )ε ε τ− ↓ ↑⎡ ⎤= + − +⎣ ⎦at sensori i i i i i iL B Ts L L ( ) (1 )ε ε ↓= + −radiometer

i i i i iL B Ts L

Una vez medida ε y L↓, podemos obtener la Ts:

Una vez medida Ts y L↓, podemos obtener la ε:

↓di ↓radiometerL L(1 )( ) εε

↓− −=

radiometeri i i

ii

L LB Ts ( )ε

↓

↓

−=

−

radiometeri i

ii i

L LB Ts L

MEDIDAS DE T & ε: método de la caja

Caja con tapa fría y calienteEl método de la caja permite la medida independiente de emisividad y temperatura

11ε −

= t sL L

independiente de emisividad y temperatura

21

1( )

ε =−

=

st s

s

L L

B Ts L

Lt1: radiancia tapa calienteL1

s: radiancia de la muestra con tapa fríaL2

s: radiancia de la muestra con tapa calienteL s: radiancia de la muestra con tapa caliente

La tapa caliente necesita alimentación eléctrica (necesidad de un grupo electrógeno para su uso en campo).

(L did t f í /t li t d b í(Las medidas tapa fría/tapa caliente deberían de ser simultáneas, y se asume ε=0 para las paredes de la caja, y ε=1 para la tapa caliente)

MEDIDAS DE T & ε: algoritmo TES

Gillespie et al. (1998), IEEE Trans. Geosci. Rem. Sens., 36(4), 1113-1126Compuesto por 3 módulos: NEM, RATIO, MMD

sup, (1 )( ' )

atmi in iL L

B Tε ↓− −

NEM (Normalized Emissivity Method) Module

sup,( ' ) i in ii s

in

B Tε

=

T = max(T’ ) TemperatureTs = max(T s) p

sup,

( )

atmi i

i atm

L LB T L

ε↓

↓

−= Band emissivities

( )i s iB T L−

Iterative Procedure. Maximum number of iterations: 12


Th b t t i bt i d b li i th b d i i iti

RATIO Module

The beta spectrum is obtained by normalizing the band emissivities

The beta spectrum preserves the shape, but not the values

The beta spectrum is less sensitive to uncertainties on temperature

β-spectrum 1.02

1.04ejemplo: diorita

εεβ i

i =0.96

0.98

1.00

vida

d &

bet

a

N

ii∑

== 1

εε 0.90

0.92

0.94emis

iv

emisividadN0.88

8.0 8.5 9.0 9.5 10.0 10.5 11.0 11.5longitud de onda (μm)

emisividadbeta


MMD (Maximum Minimum Difference) Module

Land Surface Emissivity is obtained from an empirical relationship between minimum emissivity and MMD

MMD = max(βi) – min(βi)Spectral Contrast (MMD)

y p p y

εmin = 0.994 – 0.687 MMD0.737

Expression used for ASTER

Relation between minimum εand spectral contrast

Expression used for ASTER

minεε β⎛ ⎞

= ⎜ ⎟Band emissivity recoverymin( )i i

i

ε ββ

= ⎜ ⎟⎝ ⎠

y y

1*cc ε−

⎡ ⎤⎛ ⎞12* * *5ln 1i

i i i

ccTR

ελ λ

⎡ ⎤⎛ ⎞= +⎢ ⎥⎜ ⎟

⎝ ⎠⎣ ⎦Land Surface Temperature

TES emissivities can be used again in the NEM module in order to apply again the RATIO and MMD modules.

MEDIDAS DE T & ε: laboratorio

Consideraciones acerca de las medidas en interiores (laboratorio)

↓−+= iisiiradi LTBTL )1()()( εε iisiiradi )()()(

MEDIDA TÉRMINO TÉRMINOMEDIDA DIRECTA DEL RADIÓMETRO

TÉRMINO EMISIÓN

TÉRMINO REFLEXIÓN

MEDIDA ÓPTIMA: TÉRMINO EMISIÓN >> TÉRMINO REFLEXIÓN

1) Medida en exteriores (cielo despejado): B(Ts) >> L↓1) Medida en exteriores (cielo despejado): B(Ts) >> L

2) Medida en interiores (laboratorio): B(Ts) ∼ L↓ para conseguir las condiciones del caso 1 es necesario calentar la muestra

MEDIDAS DE T & ε: laboratorio

Como en el laboratorio el término deComo en el laboratorio el término de reflexión (radiancia que proviene de los alrededores y es reflejada por la superficie) tiene un contribución importante a latiene un contribución importante a la radiancia medida por el sensor, es necesario calentar la muestra para conseguir que B(Ts)>>L↓conseguir que B(Ts) L↓

Ejemplo: Estufa calefactora situada debajo de una plancha de cobre.p

Otra opción: uso combinado del método pde la caja y el algoritmo TES

Jiménez-Muñoz & Sobrino, 2006, Applied Optics, 45(27), 7104-7109

MEDIDAS DE T & ε: algunos resultados

AGUA

SUELO DESNUDO


HIERBA VERDE

TRIGO VERDETRIGO VERDE


VEGETACIÓN SENESCENTE

TRIGO

ZONA DE REFORESTACIÓN


MEDIDA ENMEDIDA EN LABORATORIO DE SUELO DESNUDODESNUDO, CALENTANDO LA MUESTRA

MEDIDA EN LABORATORIO DE SUELO DESNUDO, UTILIZANDO UN USO COMBINADO DEL MÉTODO DE LA CAJA Y EL ALGORITMO TES

MEDIDAS DE T & ε: variación angular

Muchos sensores aerotransportados o a bordo de satélite realizan medidas bajo ciertos ángulos de observación, que pueden diferir significativamente de la visión g , q p gnadir (0º), por lo que resulta necesario estudiar las variaciones angulares que sufren tanto la temperatura como la emisividad.

Ejemplos: AHS (45º), AVHRR (60º), (A)ATSR (55º), etc.

Las medidas angulares se realizan con sistemas goniométricos.

MEDIDAS DE T & ε: variación angular

J. A. Sobrino, and J. Cuenca, 1999Applied Optics, 38, No. 18, 3931-3936.

HOMOGENEOUS SAMPLES (8-14 μm)

0 98

0,99

1

1,01

iva agua

arena0,94

0,96

0,98

luta agua

arena

0 94

0,95

0,96

0,97

0,98

rela

ti arena

arcilla

limo

gravilla

0 86

0,88

0,9

0,92

abs

ol arena

arcilla

limo

gravilla

0,940 10 20 30 40 50 60 70

ángulo (º)

0,860 10 20 30 40 50 60 70

ángulo (º)

Variación entre 0 y 55º

sample

Decrease in relative

emissivity

Decrease in absolute i i it (%)

0,98

1

Variación entre 0 y 55

emissivity(%) emissivity(%)

water 3,3 3,3sand 2 0 1 90,9

0,92

0,94

0,96

abs

olut

a

trabajo presente

Rees&James

sand 2,0 1,9clay 0,5 0,5

slime 0,9 0,9

0,88

0,9

0 20 40 60

ángulo (º)

gravel 1,2 1,2grass 0 0

HOMOGENEOUS SAMPLES (CUATRO BANDAS CIMEL)

canal 1 canal 2(8-13 um) (11.5-12.5 um)

0,960

0,980

1,000

ε re

lativ

a

aguaarenaarcillalimo

0 960

0,980

1,000

ε re

lativ

a

aguaarenaarcillalimo

0,940

0,960

0 20 40 60

ángulo (º)

gravilla

0,940

0,960

0 20 40 60

ángulo (º)

gravilla

canal 3

1 000

canal 4(8-9 um)(10-11 um)

0,960

0,980

1,000

ε re

lativ

a

aguaarenaarcillalimogravilla

0,960

0,980

1,000

ε re

lativ

a

aguaarenaarcillalimogravilla

0,9400 20 40 60

ángulo (º)

g

0,9400 20 40 60

ángulo (º)

gravilla

(Cuenca & Sobrino, 2004, Applied Optics)

RESULTADOS PARA UNA MUESTRA DE AGUA

agua: canal 1

1 010

agua: canal 2

1 010

0,970

0,980

0,990

1,000

1,010

ε rel

ativ

a

Masuda et al.

trabajo presente0,970

0,980

0,990

1,000

1,010

ε re

lativ

a

Masuda et al.trabajo presente

0,950

0,960

0 20 40 60

ángulo (º)

0,950

0,960

0 20 40 60

ángulo (º)

agua: canal 3

1,010

agua: canal 4

1,010

0,970

0,980

0,990

1,000

ε re

lativ

a


0,970

0,980

0,990

1,000

ε re

lativ

a


0,950

0,960

0 20 40 60

ángulo (º)

0,950

0,960

0 20 40 60

ángulo (º)

MEDIDAS DE T & ε: variación angular de la temp.

Angular variation of the Land Surface Brightness Temperature (LSBT)has been analized. Measurements were carried out at angles of 0-60º(15º increments) in the solar and perpendicular plane of the differenceΔLSBT (Land Surface Brightness Temperature Difference) as:

n1 ∑=

=Δ iii LSBTn

LSBTLSBT1i

)(1-)()( θθθ

Bare soil 1Bare soil 1 Lisimeter grassLisimeter grass Wheat 1Wheat 1

EAGLE-SPARC 2004 IN SITU DAY MEASUREMENTS

1

2

3

T (K

) C1 (8-13μm)C2 (11,5-12,5μm)

1

2

3

T (K

) C1 (8-13μm)C2 (11 5-12 5μm)

-3

-2

-1

0-60 -40 -20 0 20 40 60

ángulo (º)

ΔLSB

T C2 (11,5 12,5μm)C3 (10,3-11,3μm)C4 (8,2-9,2μm)

-3

-2

-1

0-60 -40 -20 0 20 40 60

ángulo (º)

ΔLS

BT

C2 (11,5 12,5μm)C3 (10,3-11,3μm)C4 (8,2-9,2μm)

parallel perpendicular

ángulo ( )

1

2

3

T (K

)

C1 (8-13μm)

C2 (11,0-11,7μm)C3 (10,3-11,0μm)

ángulo ( )

1

2

3

T (K

)

C1 (8-13μm)C2 (11,0-11,7μm)C3 (10,3-11,0μm)

plane plane

-3

-2

-1

0-60 -40 -20 0 20 40 60

ángulo (º)

ΔLS

BT C3 (10,3 11,0μm)

C4 (8,9-9,3μm)C5 (8,5-8,9μm)

C6 (8,1-8,5μm)

-3

-2

-1

0-60 -40 -20 0 20 40 60

ángulo (º)

ΔLS

BT C3 (10,3 11,0μm)

C4 (8,9-9,3μm)C5 (8,5-8,9μm)C6 (8,1-8,5μm)

ángulo ( )

1

2

3

B (K

)

cámara térm.

ángulo ( )

1

2

3

B (K

)cámara térm.

-3

-2

-1

0-60 -40 -20 0 20 40 60

ángulo (º)

∆LS

TB Cimel 4Cimel 6

-3

-2

-1

0-60 -40 -20 0 20 40 60

ángulo (º)

∆LS

TB Cimel 4Cimel 6

grass

ángulo ( ) ángulo ( )

EAGLE-SPARC 2004 IN SITU NIGHT MEASUREMENTS

1

2

3

T (K

) C1 (8-13μm)C2 (11 5-12 5μm) 0 96

0,98

1

1,02

ativ

a

C1 (8-13μm)C2 (11,5-12,5μm)

-3

-2

-1

0-60 -40 -20 0 20 40 60

ángulo (º)

ΔLS

BT C2 (11,5 12,5μm)

C3 (10,3-11,3μm)

C4 (8,2-9,2μm)

0,9

0,92

0,94

0,96

-60 -40 -20 0 20 40 60

ángulo (º)

ε rel

a

C3 (10,3-11,3μm)C4 (8,2-9,2μm)

ΔLSBT

ángulo ( )

1

2

3

T (K

)

C1 (8-13μm)C2 (11,0-11,7μm)C3 (10 3-11 0μm)

ángulo (º)

0 96

0,98

1

1,02

ativ

a

C1 (8-13μm)

C2 (11,0-11,7μm)

C3 (10,3-11,0μm)

ΔLSBT ε

-3

-2

-1

0-60 -40 -20 0 20 40 60

ángulo (º)

ΔLS

BT C3 (10,3 11,0μm)

C4 (8,9-9,3μm)C5 (8,5-8,9μm)C6 (8,1-8,5μm)

0,9

0,92

0,94

0,96

-60 -40 -20 0 20 40 60

ángulo (º)

ε rel

a

C4 (8,9-9,3μm)C5 (8,5-8,9μm)

C6 (8,1-8,5μm)

ángulo ( )

1

2

3

B (K

)

cámara térm.

ángulo ( )

0 96

0,98

1

1,02

ativ

a cámara térm.Cimel 4 (C1)

-3

-2

-1

0-60 -40 -20 0 20 40 60

ángulo (º)

∆LST

B Cimel 4Cimel 6

0,9

0,92

0,94

0,96

-60 -40 -20 0 20 40 60

ángulo (º)

ε rel

a Cimel 4 (C1)Cimel 6 (C1)

grassángulo (º) ángulo ( )

ESPECTROSCOPÍA FTIR

Las medidas realizadas con un espectrómetro FTIR (Fourier Transform Infra-Red) junto con una esfera integradora permiten obtener espectros contínuos (intervalo j g p p (espectral 4cm-1) de emisividad para un amplio rango espectral (2-14 μm).

Medidas de reflectividad direccional hemisférica.

Ley de Kirchhoff:Ley de Kirchhoff:ε = 1 − ρ

ESPECTROSCOPÍA FTIR

UTILIDAD

La emisión de energía en forma de calor está relacionada con la vibración y rotación deLa emisión de energía en forma de calor está relacionada con la vibración y rotación de átomos y/o moléculas a ciertas frecuencias, que dependen de la composición y estructura de la muestra.

El espectro de emisividad permite observar aquellas frecuencias (long de onda) en las cualesEl espectro de emisividad permite observar aquellas frecuencias (long. de onda) en las cuales la energía ha sido absorbida en el proceso de activación de las vibraciones/rotaciones moleculares.

B d d i i ió (l d d ) h f did d itBandas de resonancia: su posición (long. de onda), anchura y profundidad permiten caracterizar la composición y estructura molecular de la muestra.

C CReflectividad vs EmisividadAlgunos minerales presentan un 0.7

0.8

0.9

1.0

d

Cuarzo

0.7

0.8

0.9

1.0

Cuarzo

espectro de reflectividad casi plano, mientras que en el espectro de 0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

Reflectivida

d

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

Emisividad

emisividad se observan bandas características

0.0

0.1

0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0

Longitud de onda (μm)

0.0

0.1

6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

Longitud de onda (μm)

Universidad de Burgos(similar al del JPL)

Universidad de Hawai

ESPECTROSCOPÍA FTIR: resultados

Muestras de suelos recogidas durante distintas campañasMuestras de suelos recogidas durante distintas campañas de campo fueron enviadas al JPL para realizar medidas del espectro de emisividad.espectro de emisividad.

Las muestras fueron analizadas mediante difracción de Rayos X para obtener las fases cristalinas predominantes.

Se realizó también un análisis de fluorescencia a lasSe realizó también un análisis de fluorescencia a las muestras para determinar las concentraciones de los compuestos.p

J. A. Sobrino, C. Mattar, P. Pardo, J. C. Jiménez-Muñoz, S. J. Hook, A. Baldridge & R. Ibañez, 2009, Applied Optics, 48(19), 3664-3670.

EXPERIMENTAL SET‐UP (XRD)Soil Samples

XRD XRD

Quartz Peak

Bruker D5000 diffractometer

Oven driying (to eliminate hymidity content) Geologic mulling

Diffractogram

EXPERIMENTAL SET‐UP (WDXRF)Soil Samples Press Powder compoundsp

Oven driying (to eliminate hymidity content) Geologic mulling

X-Ray Spectrometer (PW-2400)to determine chemical composition

Sample lable Place Latitude Longitude Descriptions USDA Soil

Taxonomyy

BS Barrax, Spain 39º N 2º 6'' 'WCharacteristic bare soil with

high clay content and poorly developed.

Inceptisol

B Bordeaux, France 44º 24' 19'' N 0º 36' 14.6'' W Agriculture soil with high i tt t t Spodosol, organic matter content p

LL Les Landes, France 44º 27' 24'' N 0º 11' 51'' E Agriculture baresoil Inceptisol

AG Görmin, Germany 53º 59' 51" N 13º 16' 45" W Characteristic bare soil for annual crop Mollisol

H Speulderbos, Holland 52º 14' 35’’ N 4º 26' 40'' E Red sand with high content of salts Entisol

D1Doñana National Park,

Spain

36º 58' 49" N 6º29'48.3" W Coastal Sand Entisol

D2 37º 4' 18"N 6º 16' 54" W Yellow Sand used for Bull Ri EntisolD2 37 4 18 N 6 16 54 W Ring Entisol

P Pastoruri, Perú 9º 54' 32.2" S 77º 10' 58" W Bare soil near Glaciers Rock/Lands near Ice Glaciers

Rock/Lands near IceCH Hudson, Chile 45º 54' S 72º 58' W Volcanic ash Rock/Lands near Ice Glaciers

MD Madrid, Spain 40º 32' 52" N 3º 41' 49" W Soccer field bare soil Inceptisol

M 131 Marrakech, Morocco 31º 40' N 7º 35' W Agriculture bare soil with high clay content

Leptosols, Regosols(LP)

XRDMineralogical Phases Of some soil Samples Analyzed With XRD. (X) Main Phases, (•) Rest of Identified Minerals.

Soilcode

Quartz Calcite Feldspar Dolomite Sheet-silicates

AG X •AG X •

B X •

BS • XCH • X •

D1 X D2 XD2 X •

H X •

LL X •LL X •

M131 X • • •

MD X •

P X •

WDXRF Chemical compounds in % for several soil samples analyzed using WDXRF. SiO and CaO are the predominant chemical compounds related with Quartz and Calciteand Calcite.

APLICACIONES en teledetección

Actividades de calibración/validación

• sensores aerotransportados en el marco de campañas de campo financiadas por la Agencia Espacial Europea ude campo financiadas por la Agencia Espacial Europea u otras entidades (DAIS, AHS).

• colaboración con el equipo ASTER (A. Gillespie) para cal/val del sensor ASTER y sus productos de temperatura

i i id dy emisividad.

APLICACIONES en teledetección Campañas de campo

Agricultural areas: Barrax (Spain), Demin (Germany), Marmande (Bordeaux)

DAISEX (1998, 1999, 2000)SPARC (2003, 2004)SEN2FLEX (2005)( )AGRISAR (2006)CEFLES2 (2007)

Surfaces:Green vegetationSenescent vegetationSenescent vegetationWaterBare soils


Forest sites: Loobos (Holland), Les Landes (Bordeaux)

CEFLESCEFLES(2007)

Sand dunes: Speulderbos (Holland)Sand dunes: Speulderbos (Holland)EAGLE (2006)


DESIREX (2008)

Measurements over URBAN AREASin Madrid (Spain)


CAMPAÑA THERMOPOLIS 2009 - ATENAS

Calibración con mástiles fijos en suelo desnudo y hierba, medidas en agua

Caracterización de superficies urbanas


SEN3EXP (Pisa, Italia; Barrax, 2009)

HYDRADoñanaDoñana

2008

CAMPAÑA SPARC-2004 (Barrax, Albacete)Temperature measurements Period: 15 minutes

50

51

52 RadiométricaSuperficieBare Soil

46

47

48

49

Tem

pera

tura

(ºC

)

Tmax – Tmin = 5 ºC

T – T d = 2 ºC

42

43

44

45

1300 1301 1302 1303 1304 1305 1306 1307 1308 1309 1310 1311 1312 1313 1314 1315

Ts Trad = 2 C

Ts = (47.8 ± 1.5) ºC

Horal Local

32.0 RadiométricaSuperficieGreen Grass

30.5

31.0

31.5

ura

(ºC)

SuperficieGreen Grass

Tmax – Tmin = 1.2 ºC

28.5

29.0

29.5

30.0

Tem

pera

tu Ts – Trad = 1 ºC

Ts = (30.9 ± 0.4) ºC

28.01300 1301 1302 1303 1304 1305 1306 1307 1308 1309 1310 1311 1312 1313 1314 1315

Hora Local

APLICACIONES en teledetección Calibración/Validación

Ejemplo calibración AHSSEN2FLEX 2005

Ejemplo validación temperaturaAHS SEN2FLEX 2005SEN2FLEX 2005

validación

1.00

validación emisividad arena (Holanda)

0.90

0.95

vity

(Holanda)

0.75

0.80

0.85

Emissiv

TES AHS

measured at JPL

0.70

8 9 10 11 12 13 14

Wavelength (μm)

Daytime

Nightime

APLICACIONES en teledetección Calibración/Validación

Productos ASTER 18-Julio-2004

328in situASTERSOIL

318

320

322

324

326

erat

ure

(K)

SOIL

310

312

314

316

318

omet

ric te

mpe

GRASS

300

302

304

306

308

at-s

urfa

ce ra

di

ALFALFA

298

300

8.0 8.5 9.0 9.5 10.0 10.5 11.0 11.5

wavelength (μm)

a

RESULTS: Comparison library spectra and in-situ measurementsBare soil Green grass

0 97

0.98

0.99

1.00

1.01

0.98

0.99

1.00

1.01Bare soil Green grass

0.93

0.94

0.95

0.96

0.97

emis

sivi

ty

0.94

0.95

0.96

0.97

emis

sivi

ty

0.89

0.90

0.91

0.92

8 0 8 5 9 0 9 5 10 0 10 5 11 0 11 5

JPL NicoletASTER LSE

0.90

0.91

0.92

0.93

8 0 8 5 9 0 9 5 10 0 10 5 11 0 11 5

ASTER spectral libraryASTER LSE

8.0 8.5 9.0 9.5 10.0 10.5 11.0 11.5wavelength (μm)

8.0 8.5 9.0 9.5 10.0 10.5 11.0 11.5wavelength (μm)

1.00

1.01Corn & Alfalfa

325

330

RMSE = 1.4 K

0.96

0.97

0.98

0.99

ivity

310

315

320

325

STER

leve

l 2 (K

)

0.92

0.93

0.94

0.95

emis

s

ASTERlib - conifersASTERlib - green grassASTERlib decideous

300

305

310LS

T AS

Bare SoilGreen GrassCorn 1Corn 2Alfalfa

0.90

0.91

8.0 8.5 9.0 9.5 10.0 10.5 11.0 11.5wavelength (μm)

ASTERlib - decideousASTER LSE - corn 1ASTER LSE - alfalfa

295295 300 305 310 315 320 325 330

LSTin situ (K)

APLICACIONES en teledetección Evapotranspiración

C RΛRadiación neta:

i di nid

C RETL

Λ= 4(1 )ni s sw lw SR R R Tα ε εσ↓ ↓= − + −

(son necesarios datos térmicos)( )

APLICACIONES en teledetección Estrés hídrico

DETECCIÓN DE ESTRÉS HÍDRICO EN OLIVAR CON DATOS AHSOLIVAR CON DATOS AHSSepulcre-Cantó et al., 2006, AFM, 136, 31-44.

APLICACIONES en teledetección Isla térmica

Reflectividad

1 0

DESIREX-2008Reflectance and emissivity

0.6

0.8

1.0

vida

d

Suelo Desnudo

Pavimento

Ladrillo rojo

Cemento

Tela asfáltica

Tela metálica

A i t

spectra were measured over different urban surfaces (asphalt, concrete, bricks,

0.2

0.4

Ref

lect

iv Amianto

Teja roja

Asfalto

Granito

Hierba verde

Baldosa con piedras

ArbustosEmisividad

roofs...)

0.0200 500 800 1100 1400 1700 2000 2300

longitud de onda (nm)

Arbustos

1.0

0.9Em

isiv

idad

Hierba verdeArbustosAsfaltoAmiantoSuelo desnudoBaldosa con piedras

Reflectance is a direct measurement, but

0.7

0.8 Baldosa con piedrasCementoPavimentoGranitoTeja rojaTela asfáltica

,emissivity is a retrieval, and TES fails over some kind of urban surfaces

8 9 10 11 12longitud de onda (μm)

APLICACIONES en teledetección Isla térmica

SUHISUHI (Surface Urban Heat Island Effect) (Voogt and Oke, 2003)

Urban RuralSUHI LST LST= −

4 5

5.5Morning

Negative SUHI valuesare obtained for images

2.5

3.5

4.5

(K)

NightMorning

NightNightNight

gat noon, since the ruralsurfaces appear warmerthan urban ones. Fornight and morning time

0.5

1.5

SUH

I

Noon

night and morning timethe city is warmer.Results also show thatpositive SUHI values

-1.5

-0.5

25/06 27/06 29/06 01/07 03/07 05/07

Noon NoonNoon

pincrease, reaching thevalue of 5 K on July 2nd.

25/0600:00

27/0600:00

29/0600:00

01/0700:00

03/0700:00

05/0700:00

Date

OTRAS APLICACIONES

DISCRIMINACIÓN DE LA VEGETACIÓN SENESCENTE UTILIZANDO NDVI y MMDFrench et al 2000 Rem Sens Environ 74 249-254French et al., 2000, Rem. Sens. Environ., 74, 249 254.

El Reno, Oklahoma Resultados en BarraxBarraxJiménez-Muñoz et al., 2003, Revista de Teledetección, 19, 51-58.

0.9

1.0

SueloVEGETACIÓN

VERDE

0.6

0.7

0.8

VI

AlfalfaCebada

MD

pró

xim

os

ER09 t 0 2

0.3

0.4

0.5N

DV

VEGETACIÓNSENESCENTE SUELO

DESNUDOV

alor

es d

e M

M

ER09: pastosER10: trigo segadoER13: suelo arado 0.0

0.1

0.2

0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09MMD

Valores de NDVI próximos

OTRAS APLICACIONES

DETECCIÓN DE CAMBIOS EN LA COBERTURA TERRESTRE UTILIZANDO EMISIVIDADEMISIVIDADFrench et al., 2008, Rem. Sens. Environ., 112, 1730-1748.

ASTER

MODIS

cambios entre los años 2001 y 2003

OTRAS APLICACIONES

IDENTIFICACIÓN DE DISTINTAS ESPECIES DE PLANTAS A PARTIR DE RASGOS CARACTERÍSTICOS EN LOS ESPECTROS DE EMISIVIDADRASGOS CARACTERÍSTICOS EN LOS ESPECTROS DE EMISIVIDADRibeiro da Luz & Crowley, 2007, Rem. Sens. Environ., 109, 393-405.Ribeiro da Luz & Crowley, 2009, Rem. Sens. Environ., in press.

OTRAS APLICACIONES

EFECTO DE ESCALA

OTRAS APLICACIONES

IDENTIFICACIÓN DE ESPECIES UTILIZANDO DATOS SEBASSDATOS SEBASS

CONCLUSIONES

• Los sensores infrarrojos térmicos (campo, avión, satélite) permiten realizar medidas de temperatura y emisividad de la superficie terrestre Esta últimamedidas de temperatura y emisividad de la superficie terrestre. Esta última magnitud (espectral) es la que está directamente relacionada con la línea de espectroscopía.

• La medida de la emisividad puede realizarse por emisión o por reflexión. En el caso de emisión se necesita desacoplar la temperatura y la emisividad, mientras que en el caso de reflexión la medida es directaque en el caso de reflexión la medida es directa.

• Medidas espectroscópicas de emisividad permiten detectar rasgos característicos en los espectros, permitiendo la identificación de minerales o de especiesen los espectros, permitiendo la identificación de minerales o de especies vegetales.

• Las medidas de campo de Temp/Emis sirven para calibrar/validar datos de p p pteledetección adquiridos por los distintos sensores de Observación de la Tierra.

• Los mapas de Temp/Emis (datos térmicos) tienen su aplicación en la gestión de los recursos hídricos, detección de estrés hídrico, cambios de la cobertura terrestre, efecto de isla térmica, etc.

ESPECTROSCOPÍAdel laboratorio al satélite

Remote Sensing of Landscapes with Spectral ImagesJ. B. Adams & A. R. Gillespie (Cambridge University Press, 2006)

►Algunos materiales no muestran bandas de resonancia claras.

►Algunos materiales, a pesar de mostrar bandas de resonancia, no pueden ser identificados inequívocamente.

►Sólo algunos de los materiales que pueden ser identificados mediante espectroscopía resultan de interés en aplicaciones de teledetección.

►Puede ocurrir que el material a identificar no se encuentre con una suficiente abundancia como para ser detectado remotamente.

►Las bandas de absorción o emisión pueden enmascararse por la presencia de pequeñas cantidades de otros materiales, como carbón opaco u óxidos metálicos. Las bandas también pueden quedar enmascaradas por el tamaño de la partícula u otros efectos geométricos.

►Para caracterizar adecuadamente una banda, el sensor debe tener bandas en longitudes de onda cercanas al centro de la banda y fuera de ella. Por lo tanto, las bandas del sensor tienen que ser más estrechas que la banda de resonancia a identificar.

►Bandas de sensores estrechas registran menos cantidad de energía radiante, con los consiguientes problemas de sensibilidad (ruido).

►Existen pocos sensores con las características adecuadas (elevado número de bandas y estrechas).

►Debido a un cierto tamaño de píxel, los espectros obtenidos mediante teledetección están compuestos por mezclas de distintos materiales. Estas mezclas “diluyen” las bandas de resonancia, siendo su detección más difícil.

instrumentación, protocolos de medidas y aplicaciones · 2015-03-09 · s: radiancia de la muestra...

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