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Land surface temperature is essential for monitoring abnormal climate phenomena such as UHI (Urban Heat Islands), and for modeling weather patterns. However, the quality of surface temperature obtained from the optical space imagery is affected by many factors such as, revisit period of the satellite, instance of capture, spatial resolution, and cloud coverage.
Landsat 8 imagery, often used to obtain surface temperatures, has a high resolution of 30 meters (100 meters rearranged to 30 meters) and a revisit frequency of 16 days. On the contrary, MODIS imagery can be acquired daily with a spatial resolution of about 1 kilometer. Many past attempts have been made using both Landsat and MODIS imagery to complement each other to produce an imagery of improved temporal and spatial resolution. This paper applied machine learning methods and performed downscaling which can obtain daily based land surface temperature imagery of 30 meters.
Landsat 8 imagery, often used to obtain surface temperatures, has a high resolution of 30 meters (100 meters rearranged to 30 meters) and a revisit frequency of 16 days. On the contrary, MODIS imagery can be acquired daily with a spatial resolution of about 1 kilometer. Many past attempts have been made using both Landsat and MODIS imagery to complement each other to produce an imagery of improved temporal and spatial resolution. This paper applied machine learning methods and performed downscaling which can obtain daily based land surface temperature imagery of 30 meters.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Experiment Data and Methodology
3. Results and Discussion
4. Conclusions
References
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
Bhang, K. and Lee, J. (2017), Consideration of NDVI and surface temperature calculation from satellite imagery in urban areas: a case study for Gumi, Korea, Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, Vol. 35, No. 1, pp. 23-30.
Bonafoni, S. (2016), Downscaling of Landsat and MODIS land surface temperature over the heterogeneous urban area of Milan, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, Vol. 9, No. 5, pp. 2019-2027.
Bonafoni, S. and Tosi, G. (2017), Downscaling of land surface temperature using airborne high-resolution data: a case study on Aprilia, Italy, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, Vol. 14, No. 1, pp. 107-111.
Chollet, F. (2017), Deep Learning with Python, Manning, New York, N.Y.
Hutengs, C. and Vohland, M. (2016), Downscaling land surface temperatures at regional scales with random forest regression, Remote Sensing of Environment, Vol. 178, pp. 127-141.
Hutengs, C. and Vohland, M. (2016), Downscaling land surface temperatures at regional scales with random forest regression, Remote Sensing of Environment, Vol. 178, pp. 127-141.
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