Las imágenes de satélite tienen multitud de aplicaciones en el estudio de la superficie terrestre: análisis de usos y coberturas del suelo, análisis de la vegetación, estudio de los océanos, etc.
Uno de esos usos es el de las termografías, las cuales consisten en el registro de temperatura sin necesidad de tener un contacto físico con el objeto, en nuestro caso, la superficie terrestre. Esto es especialmente útil si tenemos en cuenta de que es inviable disponer de termómetros en todos los puntos de La Tierra. No obstante, hay que tener en cuenta que lo que se obtiene realmente es la “temperatura de brillo de la superficie”, sin ser exactamente la temperatura real del aire, aunque suele aproximarse.
La aplicación que le vamos a dar a este ejemplo va a ser el análisis de inversiones térmicas (inversión del gradiente adiabático de temperatura, que normalmente suele ser de descenso conforme ascendemos en altitud, es decir, la temperatura normalmente es más baja cuanto mayor sea la altitud). Para ello he escogido una zona propicia para este fenómeno, en los páramos y valles de la Alcarria Conquense.
En este caso, para generar las termografías se va a utilizar una imagen del sensor ASTER, del satélite TERRA. Las imágenes de este sensor son de libre acceso desde el visor EarthData de la NASA. Este visor es sumamente útil para descargar infinidad de datos geográficos de todo el planeta.
Utilizando la herramienta de definición del área de interés, seleccionamos la imagen que queremos descargar. En este caso, se ha seleccionado una imagen nocturna del día 8 de enero de 2019, pues fue una noche muy propicia para las inversiones térmicas (cielos despejados y ausencia de viento).
Una vez descargada, es necesario procesar la imagen para eliminar la influencia de la atmósfera. Este proceso es muy sencillo y se llevará a cabo utilizando el software ENVI, aunque se puede utilizar cualquier otro software de tratamiento de imágenes satelitales.
El primer paso es cargar en el programa la imagen descargada, abriéndola como una imagen del sensor ASTER.
A continuación, se aplican una serie de herramientas. Lo primero es hacer runa calibración radiométrica de la imagen. Para ello utilizamos la herramienta “Radiometric Calibration”. Seleccionamos la imagen y dejamos las opciones por defecto, definiendo únicamente el nombre y la ruta de salida.
El siguiente paso en el tratamiento es aplicar la herramienta “Thermal Atmospheric Correction”, seleccionando el fichero de salida de la corrección radiométrica. Dejamos nuevamente todo por defecto, definiendo solamente la ruta de salida para el nuevo fichero. Este archivo será el que utilicemos en la siguiente herramienta a utilizar: “Emissivity Normalization”. Simplemente hay que definir el nombre del fichero en el apartado de “Output Temperature Filename”.
Como resultado obtendremos la imagen con la temperatura de brillo en grados kelvin.
Para una mejor interpretación es recomendable convertir estos valores a grados Celsius. Para ello utilizamos la herramienta “Band Math”, donde introduciremos la siguiente expresión:
B1-273.15
donde B1 corresponde al fichero en grados kelvin, y 273.15 es la diferencia entre 1K y 1 °C
El resultado es la imagen con los valores en grados Celsius, y con esto tenemos terminado el procesado de la imagen. Guardamos el proyecto, seleccionando el fichero de temperatura en grados Celsius. Esto nos creará un fichero *dat, que es el que cargaremos en QGIS para su visualización.
Una vez cargado el archivo en QGIS le ponemos una rampa de colores adecuada y activamos la opción de “Updated canvas”. De esta manera, la rampa de colores se ajustará a lo que se visualiza en pantalla.
Si nos fijamos en la leyenda, se ve como los valores térmicos en la imagen oscilan entre los 7,3 y los -7,8 °C.
Si superponemos la imagen a un sombreado del relieve y hacemos zoom hacia alguna zona se muestra cómo las temperaturas más bajas (tonos azules) se encuentran en los valles, vaguadas y hondonadas, mientras que las temperaturas más altas (tonos rojizos) se concentran en las zonas del páramo y laderas.
Esta es solo una de las muchas aplicaciones que se pueden llevar a cabo utilizando este tipo de sensores, donde hay que destacar la aplicación a los estudios de islas de calor urbanas.
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