Downscaling Meteosat Land Surface Temperature over a Heterogeneous Landscape Using a Data Assimilation Approach
2016
Mechri, Rihab | Ottle, Catherine | Pannekoucke, Olivier | Kallel, Abdelaziz | Maignan, Fabienne | Courault, Dominique | Trigo, Isabel F. | Laboratoire des Sciences du Climat et de l'Environnement [Gif-sur-Yvette] (LSCE) ; 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)-Direction de Recherche Fondamentale (CEA) (DRF (CEA)) ; Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA) | Modélisation des Surfaces et Interfaces Continentales (MOSAIC) ; Laboratoire des Sciences du Climat et de l'Environnement [Gif-sur-Yvette] (LSCE) ; 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)-Direction de Recherche Fondamentale (CEA) (DRF (CEA)) ; Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-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)-Direction de Recherche Fondamentale (CEA) (DRF (CEA)) ; Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA) | Centre national de recherches météorologiques (CNRM) ; Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Communauté d'universités et établissements de Toulouse (Comue de Toulouse)-Météo-France | Centre Européen de Recherche et de Formation Avancée en Calcul Scientifique (CERFACS) | Laboratoire des Matériaux Composites céramiques et Polymères [Université de Sfax] (LaMaCoP) ; جامعة صفاقس - Université de Sfax - University of 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)
International audience
Show more [+] Less [-]English. 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
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Bibliographic information
This bibliographic record has been provided by Institut national de la recherche agronomique