El método Nearest Neighbour Temperature Sharpening para la mejora de la resolución espacial de la TST

Resumen

Los sensores a bordo de satélites que miden en el Infrarrojo Térmico (TIR), proporcionan datos diarios de la Temperatura de la Superficie Terrestre (TST) con una resolución espacial generalmente baja, a 1 km, adecuada para la gestión de grandes campos agrícolas. Sin embargo, esta resolución espacial no es apropiada para Europa, donde el tamaño de las parcelas suele ser inferior a 100 m y con una elevada heterogeneidad espacial. En este trabajo se propone el procedimiento Desagregación por Vecino más Cercano (DVC) para mejorar la resolución espacial. El método se basa en una relación estadística sencilla entre la TST, el Índice de Vegetación Normalizado (NDVI) y el Índice de Diferencia Normalizada del Agua (NDWI), haciendo especial énfasis en los píxeles que presentan valores máximos y mínimos de NDVI para la mejora del contraste de la TST. Dado que el DVC se fundamenta en el algoritmo original de Afinado de Imágenes Térmicas o, en el inglés original, Thermal Image Sharpening, este modelo también fue evaluado en el estudio para su comparación. Ambos modelos se aplicaron a datos de Sentinel-3 con el objetivo de generar imágenes de TST a la misma resolución espacial que los datos del visibles e infrarrojo cercano del Sentinel-2 (10 m). Los productos obtenidos se validaron frente a imágenes aerotransportadas adquiridas durante la campaña intensiva realizada por la ESA en Italia.