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dc.contributor.author | López García, María José | |
dc.date.accessioned | 2021-01-07T17:36:12Z | |
dc.date.available | 2021-01-07T17:36:12Z | |
dc.date.issued | 2020 | |
dc.identifier.citation | López García, María José 2020 SST Comparison of AVHRR and MODIS Time Series in the Western Mediterranean Sea Remote Sensing 12 1 12 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10550/76883 | |
dc.description.abstract | La temperatura de la superficie del mar (SST) es un parámetro clave para comprender los procesos atmosféricos y oceánicos. Desde finales de la década de 1980, las imágenes de satélite infrarrojas se han utilizado para complementar los registros in situ para estudiar la variabilidad temporal y espacial de la SST. El radiómetro avanzado de muy alta resolución (AVHRR) del satélite de la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (NOAA) fue el primer sensor utilizado con éxito para calcular la SST después del desarrollo y validación del algoritmo de corrección atmosférica conocido como 'ventana dividida'. Más recientemente, el espectrorradiómetro de imágenes de resolución MODERADA (MODIS) a bordo de los satélites Terra y Aqua de la Administración Nacional de Aeronáutica y del Espacio (NASA), lanzados en 1999 y 2002, respectivamente, también proporciona productos SST que se pueden combinar con la serie AVHRR para completar el análisis de series de tiempo. Este artículo presenta una comparación de los datos mensuales de TSM derivados de ambos sensores, AVHRR y MODIS, en una serie de diez años (2000-2009) en las cuencas del Mediterráneo occidental. Los resultados mostraron una alta correlación (R2 = 0,99) entre los sensores cuando se compararon los valores promediados a escala regional. La SST obtenida de AVHRR fue ligeramente superior (+0,18 ° C ± 0,2 ° C, en promedio) que la SST de MODIS. Las series fueron más similares durante el invierno y la primavera (+0,09 ° C ± 0,1 ° C de enero a mayo) con una mayor diferencia de junio a diciembre (+0,24 ° C ± 0,2 ° C). El análisis comparativo mostró que los dos sensores se pueden utilizar en conjunto para estimar tendencias a largo plazo a escala regional. Sea Surface Temperature (SST) is a key parameter for understanding atmospheric and oceanic processes. Since the late 1980s, infrared satellite images have been used to complement in situ records for studying the temporal and spatial variability of SST. The Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) of the National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA)'s satellite was the first sensor successfully used to compute SST following the development and validation of the atmospheric correction algorithm known as 'split-window'. More recently, the MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) on board the National Aeronautics and Space Administration (NASA)'s Terra and Aqua satellites, launched in 1999 and 2002, respectively, also provides SST products which can be combined with AVHRR series to complete the analysis of time series. This paper presents a comparison of the monthly SST data derived from both sensors, AVHRR and MODIS, in a series of ten years (2000-2009) in the Western Mediterranean basins. The results showed a high correlation (R2 = 0.99) between the sensors when averaged values at the regional scale were compared. SST obtained from AVHRR were slightly higher (+0.18 °C ± 0.2 °C, on average) than SST from MODIS. The series were most similar during winter and spring (+0.09 °C ± 0.1 °C for January to May) with a greater difference from June to December (+0.24 °C ± 0.2 °C). The comparative analysis showed that the two sensors can be used jointly to estimate long-term trends at the regional scale. | |
dc.language.iso | eng | |
dc.relation.ispartof | Remote Sensing, 2020, vol. 12, p. 1-12 | |
dc.subject | Mar | |
dc.title | SST Comparison of AVHRR and MODIS Time Series in the Western Mediterranean Sea | |
dc.type | journal article | es_ES |
dc.date.updated | 2021-01-07T17:36:12Z | |
dc.identifier.doi | 10.3390/rs12142241 | |
dc.identifier.idgrec | 142506 | |
dc.rights.accessRights | open access | es_ES |