Restitution de la température de surface terrestre à partir de données infrarouges thermiques hyperspectrales

Our research adopts hyperspectral thermal infrared (TIR) data as the main source information to retrieve land surface temperature (LST). A pre-estimate shape (PES)-LSEC method was proposed to separate temperature and emissivity. For the in situ measurements, most of samples of the errors of LST are within 1 K. A deep mixture model that can estimate LST without accurate atmospheric correction for IASI hyperspectral data is developed. RMSE of LST for the selected areas are ＜3 K validating with the corresponding AVHRR/MetOp LST product. A new physical method was developed to retrieve LST for IASI observations without accurate atmospheric correction. It is capable of retrieving LST with accuracy similar to that of the AVHRR/MetOp LST product.; Notre recherche utilise les données TIR hyperspectrales comme principale source d’information et vise à accéder à la température de surface terrestre (LST). Une méthode pré-estimant la forme de la courbe spectrale de LSE (PSE)-LSEC a été proposée pour séparer LST et LSE. Pour les mesures in situ, les erreurs sur la LST se situent à moins de 1 K. Un modèle de « deep learning » a été développé permettant de restituer directement la LST sans correction atmosphérique préalable à partir de données hyperspectrales de l’instrument IASI. Le RMSE de LST restituée par ce modèle sont de 3 K en comparant avec le produit LST de l’AVHRR/MetOp pour les zones sélectionnées. Une nouvelle méthode physique a été développée pour restituer la LST à partir de données hyperspectrales de l’instrument IASI sans correction atmosphérique. Ces valeurs montrent que la méthode proposée est capable de déterminer les LSTs avec une précision similaire à celle de l’AVHRR/MetOp.