1. Downscaling Meteosat Land Surface Temperature over a Heterogeneous Landscape Using a Data Assimilation Approach
- Author
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Abdelaziz Kallel, Rihab Mechri, Fabienne Maignan, Olivier Pannekoucke, Catherine Ottlé, Dominique Courault, Isabel F. Trigo, Laboratoire des Sciences du Climat et de l'Environnement [Gif-sur-Yvette] (LSCE), Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Modélisation des Surfaces et Interfaces Continentales (MOSAIC), Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre national de recherches météorologiques (CNRM), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire des Matériaux Composites céramiques et Polymères [Université de Sfax] (LaMaCoP), Université de Sfax, Environnement Méditerranéen et Modélisation des Agro-Hydrosystèmes (EMMAH), Avignon Université (AU)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Instituto Português de Investigação do Mar e da Atmosfera (IPMA), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ), Groupe d'étude de l'atmosphère météorologique (CNRM-GAME), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Paris-Saclay-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire des Matériaux Céramiques Composites et Polymères (LaMaCop), Faculté des Sciences de Sfax, and Université de Sfax - University of Sfax-Université de Sfax - University of Sfax
- Subjects
010504 meteorology & atmospheric sciences ,Land surface temperature ,Mean squared error ,landsat ,Science ,0211 other engineering and technologies ,land surface temperature ,02 engineering and technology ,Land cover ,satellite landsat ,[SDU.STU.ME]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Meteorology ,assimilation de données ,01 natural sciences ,Sciences de la Terre ,Data assimilation ,Range (statistics) ,Traitement du signal et de l'image ,meteosat satellites ,data assimilation ,021101 geological & geomatics engineering ,0105 earth and related environmental sciences ,Remote sensing ,genetic particle smoother ,modis ,business.industry ,[SDE.IE]Environmental Sciences/Environmental Engineering ,downscaling ,meteosat ,température de surface ,Signal and Image processing ,landsat satellite ,Earth Sciences ,Global Positioning System ,General Earth and Planetary Sciences ,Environmental science ,satellite météosat ,Scale (map) ,business ,échelle paysagère ,donnée satellitaire ,Downscaling - Abstract
International audience; A wide range of environmental applications require the monitoring of land surface temperature (LST) at frequent intervals and fine spatial resolutions, but these conditions are not offered nowadays by the available space sensors. To overcome these shortcomings, LST downscaling methods have been developed to derive higher resolution LST from the available satellite data. This research concerns the application of a data assimilation (DA) downscaling approach, the genetic particle smoother (GPS), to disaggregate Meteosat 8 LST time series (3 km × 5 km) at finer spatial resolutions. The methodology was applied over the Crau-Camargue region in Southeastern France for seven months in 2009. The evaluation of the downscaled LSTs has been performed at a moderate resolution using a set of coincident clear-sky MODIS LST images from Aqua and Terra platforms (1 km × 1 km) and at a higher resolution using Landsat 7 data (60 m × 60 m). The performance of the downscaling has been assessed in terms of reduction of the biases and the root mean square errors (RMSE) compared to prior model-simulated LSTs. The results showed that GPS allows downscaling the Meteosat LST product from 3 × 5 km2 to 1 × 1 km2 scales with a RMSE less than 2.7 K. Finer scale downscaling at Landsat 7 resolution showed larger errors (RMSE around 5 K) explained by land cover errors and inter-calibration issues between sensors. Further methodology improvements are finally suggested
- Published
- 2016
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