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Main Title: Temperature Retrieval Approaches for Upcoming BIRD Data
Translated Title: Temperatur-Bestimmungsmethoden für zukünftige BIRD Daten
Author(s): Lippert, Kerstin
Advisor(s): Röser, Hans Peter
Granting Institution: Technische Universität Berlin, Fakultät V - Verkehrs- und Maschinensysteme
Type: Doctoral Thesis
Language: English
Language Code: en
Abstract: Die Untersuchung der Erdoberflächentemperatur ist eine wesentliche Voraussetzung für das Verständnis des energetischen und hydrologischen Gleichgewichts der Erde. Die Beobachtung der regionalen und globalen Temperaturverteilung sowie die Analyse der Wechselwirkung zwischen Erdoberflächentemperatur und globalem Klima erfordern kontinuierliche, zuverlässige Messungen der Temperatur der Erdoberfläche. Seit den späten 60er Jahren sind satellitengestützte Temperaturmessungen fester Bestandteil der Beobachtung der Erdoberflächentemperatur. Diese werden für eine Vielzahl von Anwendungen eingesetzt. Stellvertretend sei auf die Untersuchung des Energietransfers, die Wettervorhersage, die Entwicklung von mesoskaligen Modellen sowie die Anwendungen in Landwirtschaft und Waldbranddetektion verwiesen. Am Institut für Weltraumsensorik und Planetenerkundung des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR) wird derzeit ein Kleinsatellit namens BIRD (Bi-spectral InfraRed Detection) entwickelt, dessen Start für das Jahr 2001 geplant ist. Die BIRD Mission soll die technologischen und wissenschaftlichen Möglichkeiten einer Fernerkundungs-Kleinsatellitenmission unter engen finanziellen Rahmenbedingungen ausloten. Die wesentlichen wissenschaftlichen Zielstellungen der BIRD Mission bestehen in der Untersuchung von Hochtemperaturereignissen (HTE), beispielsweise von Feuern oder Vulkanen, sowie von Vegetation. Da BIRD nicht über einen thermalen Kanal innerhalb des atmosphärischen Fensters zwischen 10 and 12 ?m verfügt, ist die Entwicklung von Algorithmen zur Bestimmung von Landoberflächentemperaturen unter Berücksichtigung der Spektralkanäle von BIRD (3.4-4.2 ?m, 8.5-9.3 ?m) notwendig. Zu diesem Zweck wurden zwei Methoden entwickelt. Die erste Variante basiert auf einer linearen Regression unter Verwendung der Helligkeitstemperaturen am Atmosphärenoberrand. Da verschiedene Landoberflächen durch sehr unterschiedliche Emissivitäten gekennzeichnet sein können, wird eine Emissivitätskorrektur durchgeführt. Die zweite Methode separiert Temperatur- und Emissivitätsinformation unter Nutzung der Bodenstrahlung in den MIR und TIR Kanälen von BIRD. Die Bodenstrahlung im TIR Kanal wird zur Bestimmung des thermalen Anteiles an der MIR Bodenstrahlung verwendet. Dazu ist aufgrund der Emissivitätsunterschiede zwischen beiden Kanälen die Einführung eines Emissivitätsfaktors TISIE notwendig. Für die Entwicklung beider Methoden wurden große synthetische Datensätze erzeugt, welche sich aus der Kombination verschiedener Oberflächen- und Atmosphärenmodelle ergeben. Die Berechnung des atmosphärischen Strahlungstransportes erfolgt mit dem Modell MODTRAN. Diese Arbeit untersucht die Qualität der Temperaturbestimmung von Landoberflächen unter den Rahmenbedingungen der spektralen Konstellation der BIRD-Kanäle. Die mittleren quadratischen Fehler liegen unter Nachtbedingungen bei 1 K bzw. zwischen 0.5 und 2.5 K für die TISIE- bzw. die Regressionsmethode. Die Regressionsmethode erweist sich für Tagbedingungen, d.h. unter Berücksichtigung eines solaren Anteils am Strahlungstransport, als ungeeignet. Der Vorteil der TISIE-Methode besteht in der gleichzeitigen Bestimmung von Emissivität und Temperatur. Die notwendige Atmosphärenkorrektur erfordert jedoch Informationen über die atmosphärischen Bedingungen zum Zeitpunkt der Messung. Die potentiellen Fehlerquellen der Temperaturbestimmung werden diskutiert. Eine Abschätzung ergibt unbefriedigende Fehler für die Bestimmung der Temperatur von Landoberflächen. Die Größenordnung der Fehler resultiert aus dem primären Fokus der BIRD Mission auf HTE-Anwendungen. Für bestimmte Anwendungen im "Normal"-Temperaturbereich sind die Algorithmen jedoch anwendbar. Beide Methoden sind an realistischen BIRD-Daten zu validieren. Weitere Untersuchungen zu den Methoden werden durchgeführt.
The Earth's surface temperature is a key parameter for understanding of the energetic and hydrological balance of the Earth. Continuous accurate measurements of the regional and global temperature distribution can provide information on its changes and impact on the global climate. Since the late 1960´s, satellite measurements have been utilized for Earth's monitoring. Surface temperature space-borne measurements have been used in a variety of applications, such as energy transfer, weather forecasting, mesoscale modeling, agriculture, and forest fire mapping. At the Institute of Space Sensor Technology and Planetary Exploration at the German Aerospace Center (DLR), a small satellite BIRD (Bi-spectral InfraRed Detection) has been developed. It is slated to be launched in 2001. The BIRD mission shall demonstrate the technological and scientific feasibility of a remote sensing small satellite mission under tight budget constrains. The main scientific objectives of the BIRD mission are the investigation of high-temperature-events (HTE) like fires, volcanos etc. and vegetation exploration. Since BIRD does not have any thermal channels in the 10 and 12 ?m atmospheric window, it was necessary to develop temperature retrieval methods for land surfaces which utilized the BIRD channels at 3.4-4.2 ?m and 8.5-9.3 ?m. Two land surface temperature retrieval approaches are presented in this document. One method is based on a linear regression method utilizing the top-of-atmosphere brightness temperatures of both infrared BIRD channels. Since land surfaces are characterized by the emissivity, an emissivity correction was employed. The second approach separates the temperature and emissivity using ground radiances from BIRD's MIR and TIR channels. The at-ground TIR brightness temperature is utilized for the estimation of the thermal contribution to the MIR ground radiance. Thus, an emissivity correction factor called TISIE was introduced to account for the emissivity differences between both IR channels. For the investigation of the approaches, large synthetic data sets consisting of coupled surface and atmospheric models were produced using the radiative transfer model MODTRAN. The results are to be considered as a first case study of utilizing BIRD's MIR and TIR channel to examine vegetation surfaces. Root mean square temperature retrieval errors for the "TISIE"-Approach and the "Regression"-Approach under nighttime conditions lie around 1 K and within a range of 0.5 to 2.5 K, respectively. The application of the "Regression"-Approach during daytime is not recommended. The advantage of applying the "TISIE"-Approach is that no a priori emissivity information is necessary although an atmospheric correction has to be applied first. A discussion of error sources is given and leads to generally unsatisfying temperature retrieval errors for vegetation applications. The error magnitudes result from a trade-off between the main and secondary objectives of the BIRD mission, which are the HTE detection and vegetation monitoring, respectively. The algorithms might be applicable within the frame of these objectives for particular vegetation studies. Finally, both algorithms still have to be validated on real atmospheric and BIRD data. Further investigations on the presented subject are in progress.
URI: urn:nbn:de:kobv:83-opus-891
http://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/484
http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-187
Exam Date: 27-Oct-2000
Issue Date: 21-Mar-2001
Date Available: 21-Mar-2001
DDC Class: 550 Geowissenschaften
Subject(s): Emissivität
Fernerkundung
Kleinsatellit BIRD (Bi-spectral InfraRed Detection)
Landoberflächen
Temperatur
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