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Títol
Evaluación del producto BRDF/albedo MCD43B de MODIS sobre una zona agrícola con imágenes Landsat EMT+ Director
Maria Mira ([email protected]) Objectius i descripció del projecte (mínim 200 paraules):
Resumen El albedo de la superficie terrestre es una variable crítica que afecta el clima de la Tierra. Existen evidencias claras de que el albedo es una de las principales fuentes de error en los modelos climáticos. El programa “Earth Observing System” (EOS) de la NASA proporciona series de productos de la superficie terrestre de elevado nivel, como el producto de albedo de banda ancha a 1 km de resolución derivado a partir de las radiancias adquiridas por el “Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer” (MODIS). Estos datos son muy útiles para diversas aplicaciones operacionales ya que están pre‐procesados, son libres y fácilmente accesibles por la comunidad científica. Sin embargo, la validación de estos productos en áreas heterogéneas continúa siendo un problema porque las medidas puntuales adquiridas en el campo no son apropiadas para su comparación directa con datos de sensores con una resolución media o gruesa. Para hacer frente al problema, los datos adquiridos experimentalmente in situ se usan para la validación directa de las estimaciones adquiridas por sensores con elevada resolución espacial; posteriormente, estas imágenes se comparan con las estimaciones de imágenes de sensores de menor resolución espacial. El objetivo principal de este proyecto es pues, validar el producto de albedo de banda ancha (MCD43B3, Strahler et al., 1999) proporcionado por MODIS con una resolución espacial de 1 km con datos de mayor resolución espacial (30 m) proporcionados por Landsat‐7 ETM+ (Enhanced Thematic Mapper Plus), previamente validados con medidas in situ adquiridas simultáneamente. El área seleccionada para el estudio es la Crau‐Camargue, localizada al suroeste de Francia. Se trata de una región llana caracterizada por su gran heterogeneidad, puesto que es un área húmeda de gran contraste, con una gran diversidad de cultivos y prácticas agrícolas. En la región Crau dominan los prados, mientras que la Camargue es conocida por sus campos de cultivo de arroz. Las estimaciones de albedo con datos ETM+ se obtendrán aplicando un método basado en la conversión de banda estrecha a banda ancha (Narrow‐To‐Broadband), ampliamente aplicado a las reflectividades direccionales proporcionadas por sensores capaces de medir en una única dirección. Las estimaciones de albedo a partir de datos MODIS se obtendrán utilizando el producto oficial MCD43B3 (obtenido con la inversión del modelo de BRDF), que proporciona el albedo black‐shy y white‐sky que utilizaremos para estimar el albedo blue‐sky (Schaaf et al., 2002). Necesitaremos además conocer la fracción de luz difusa del cielo, que se estimará considerando los valores de Espesor Óptico de Aerosoles (AOT) adquiridos de la red AERONET (AErosol RObotic NETwork). El alumno deberá determinar la precisión de las estimaciones de menor resolución espacial mediante su comparación con los datos de mayor resolución agregados a 1km. Sujeto a la disponibilidad de tiempo, se propondrá al alumno que valide las estimaciones MODIS con el producto Landsat a 1km esta vez convolucionado con la Point Spread Function característica de MODIS. Dicho producto se le proporcionará directamente, con el objetivo de que el alumno se centre en entender las bases físicas, sin perderse en la metodología, y en analizar los resultados que surgen de la comparación con las estimaciones Landsat agregadas con un simple promedio espacial. Objetivos ‐ Entender el significado físico del albedo y familiarizarse con los dos métodos utilizados para su determinación. ‐ Aprender a recuperar datos de AOT de la red AERONET, saber interpretarlos e interpolarlos a 550 nm. ‐ Aprender a utilizar una look‐up table para obtener por interpolación los datos de interés. ‐ Validar el producto de albedo de menor resolución espacial con las estimaciones de albedo proporcionadas a mayor resolución espacial. ‐ Aprender a utilizar herramientas básicas de ENVI (Band Math, Masking, Resize Data, Statistics, Convert Map Projection,…). ‐ A ser posible, utilizar un lenguaje de programación (MATLAB, IDL,…) para programar el tratamiento de las imágenes. Si se considera que el alumno tiene gran dificultad en poder programarlo, se le proporcionará una alternativa a en este paso. ‐ Aprender a recuperar datos MODIS de la web y familiarizarse con el producto de albedo MCD43. ‐ Familiarizarse con el “MODIS Reprojection Tool” (opcional, pues el cambio de proyección y de resolución espacial puede realizarse también con ENVI). Sujeto a la disponibilidad de tiempo: ‐ Entender las bases físicas de la Point Spread Function. ‐ Analizar las diferencias con el producto agregado con un promedio simple.
Material:
DATOS: ‐ 4 imágenes Landsat‐7 ETM+ de elevada resolución espacial (30 m) adquiridas sobre La Crau‐Camargue, previamente pre‐procesadas (corregidas atmosférica, radiativa y geométricamente). ‐ 4 imágenes MODIS (MOD43B3 y MOD43B2) adquiridas a 1 km de resolución espacial, correspondientes a los días de adquisición de ETM+ (el alumno las recuperará de la web). ‐ Datos del Espesor Óptico de Aerosoles adquiridos en la zona de estudio durante los días de interés, descargados por el alumno de la red AERONET. ‐ “Look‐up tables” que permiten el cálculo de la fracción de luz difusa del cielo para las bandas espectrales de MODIS. Sujeto a la disponibilidad de tiempo: ‐ Las 4 imágenes Landsat‐7 ETM+ convolucionadas a 1 km con la Point Spread Function del albedo MODIS SOFTWARE: ‐ MiraMon ‐ ENVI ‐ MATLAB o IDL ‐ MODIS Reprojection Tool (opcional) Altres comentaris:
Desarrollo D0. Realizar una búsqueda bibliográfica sobre los temas de interés. D1. Descargar de la web las imágenes MODIS necesarias. D2. Reproyectar y cambiar la resolución espacial de las imágenes (con ENVI o el MODIS Reprojection Tool). D3. Seleccionar el área de estudio y cortar las imágenes. D4. Aplicar las máscaras necesarias a las imágenes MODIS para eliminar los píxeles con valores erróneos. D5. Descargar de la red AERONET los datos de AOT adquiridos en la zona de estudio los días de interés. D6. Interpolar los datos AERONET para calcular AOT a 550 nm. D7. Calcular la fracción de luz difusa del cielo utilizando las look‐up tables proporcionadas para MODIS. D8. Calcular el albedo real a partir de datos MODIS según la relación de Schaaf et al. (2002). D9. Calcular las estimaciones de albedo proporcionadas por el sensor ETM+ utilizando el método Narrow‐To‐Broadband propuesto por Duguay and Ledrew (1992). D10. Agregar las estimaciones de albedo Landsat a 1 km de resolución espacial. D11. Estudiar la precisión de las estimaciones de albedo obtenidas a partir del producto MCD43B3 mediante su comparación con las estimaciones de albedo Landsat agregadas a 1 km de resolución espacial. D12. Analizar los resultados. D13. Preparar el trabajo en formato póster o artículo. Bibliografía recomendada Liang, S., Fang, H., Chen, M., Shuey, C.J., Walthall, C., Daughtry, C., Morisette, J., Schaaf, C. and Strahler, A. (2002). Validating MODIS land surface reflectance and albedo products: methods and preliminary results, Remote Sensing of Environment, 83, 149‐162. Schaaf C.B., Gao, F., Strahler, A.H., Lucht, W., Li, X.W., Tsang, T., Strugnell, N.C., Zhang, X.Z., Jin, Y.F., Muller, J.P., Lewis, P., Barnsley, M., Hobson, P., Disney, M., Roberts, G., Dunderdale, M., Doll, C., d'Entremont, R.P., Hu, B.X., Liang, S.L., Privette, J.L., and Roy, D. (2002). First operational BRDF, albedo nadir reflectance products from MODIS, Remote Sensing of Environment, 83, 135‐148. Susaki J., Yasuoka, Y., Kajiwara, K., Honda, Y., and Hara, K. (2007). Validation of MODIS albedo products of paddy fields in Japan, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 45, 206‐217.