Objetivos del Proyecto

La misión Copernicus LSTM proporcionará observaciones térmicas de alta resolución espacial y temporal. El proyecto IPL-LSTM ha desarrollado algoritmos, productos y validaciones que permiten transformar datos satelitales en información útil para agricultura, gestión del agua, cambio climático, incendios y entorno urbano, consolidando la posición de la Unidad de Cambio Global (UCG) de la Universitat de València en colaboración con la ESA.

Objetivos principales

  1. Data curation & Preprocessing: recopilación y depuración de bases de datos e imágenes térmicas.
  2. LST Retrieval: desarrollo de algoritmos de temperatura de superficie (TES, SW, SW-TES, ANN).
  3. Products: generación de índices derivados como CWSI, evapotranspiración (S-SEBI) y SUHI.
  4. Calibration & Validation: campañas de campo y uso de estaciones permanentes.
  5. Demo Applications: aplicaciones en agua, agricultura, incendios, urbano y aguas costeras.
  6. Management: gestión, coordinación y difusión del proyecto.

Fases y algoritmos

Fase 1: Bases de datos y simulaciones

Revisión de campañas, simulaciones con MODTRAN e IDL, preprocesado de escenas y correcciones atmosféricas.

Fase 2: Algoritmos de LST

Implementación de algoritmos físicos y de inteligencia artificial.

Split Window (SW)
LST = a₀ + a₁·(T₁ + T₂)/2 + a₂·(T₁ - T₂)/2 + a₃·((T₁ - T₂)/2)² + a₄·(1 - ε) + a₅·Δε

T₁, T₂ son las temperaturas radiométricas en dos canales térmicos, ε la emisividad y Δε la diferencia de emisividad.

Temperature & Emissivity Separation (TES)
LST = (Lc / εavg) + ΔT(ε)

TES estima la temperatura separando simultáneamente la emisividad espectral y la radiancia de la superficie.

SW-TES
LSTSW-TES = α·LSTSW + β·LSTTES

Combinación ponderada de SW y TES para mejorar la precisión.

Redes Neuronales Artificiales (ANN)
LST = f(W · X + b)

X son entradas espectrales y atmosféricas, W los pesos entrenados, b sesgos y f una función de activación.

Fase 3: Productos avanzados

Índice de Estrés Hídrico (CWSI)
CWSI = (Tc - Twet) / (Tdry - Twet)

Donde Tc es la temperatura de la cubierta, Twet la temperatura bajo máxima transpiración y Tdry bajo mínima transpiración.

Evapotranspiración (S-SEBI)
Λ = (Rn - G - H) / (Rn - G)

Donde Λ es el ratio de evaporación, Rn la radiación neta, G el flujo de calor en el suelo y H el flujo sensible.

Fase 4: Calibración y validación

Campañas intensivas en Sevilla, Grosseto, Lleida y Valencia, con estaciones permanentes en Barrax, Doñana, Cabo de Gata y Albufera.

Fase 5: Aplicaciones demostrativas

  • Gestión del agua (estimación de ET diaria con Sentinel e in situ).
  • Confort urbano (mapas SUHI de Valencia).
  • Predicción agrícola (modelo de rendimiento de trigo con GDD + imágenes satelitales).
  • Monitoreo costero (plumas térmicas en aguas con Landsat).
  • Tierra sólida (análisis de incendios e integración en geoportal de hotspots).

Fase 6: Difusión

Más de 9 publicaciones indexadas, 28 congresos nacionales/internacionales, tesis doctorales en marcha, y desarrollo de la web y repositorio de datos abiertos.

[Mapa de campañas y estaciones cal/val próximamente]

Equipo de Investigación

  • José Antonio Sobrino (IP)
  • Juan Carlos Jiménez (Co-IP)
  • Guillem Pau Sòria Barrés (Investigador Senior)
  • Ana Belén Ruescas Orient (Investigadora Senior)
  • Belén Franch Gras (Investigadora Senior)
  • Susana García Monteiro (FPU, desarrollo algoritmos y procesamiento)
  • Yingwei Sun (Contratado, simulaciones y transferencia radiativa)
  • Drazen Skokovic (Contratado, algoritmos y medidas in situ)
  • Rafael Llorens Company (Contratado, procesamiento y campañas)
  • Daniel Salinas González (Contratado, calibración/validación y procesado)