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Análisis de series temporales de satélite para la detección de anomalías térmicas en el área urbana de Nápoles, Italia

Autores: Scalabrini, Alessia; Musacchio, Massimo; Silvestri, Malvina; Rabuffi, Federico; Buongiorno, Maria Fabrizia; Salvini, Francesco

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Análisis de series temporales de satélite para la detección de anomalías térmicas en el área urbana de Nápoles, Italia


Categoría

Ciencias Naturales y Subdisciplinas

Subcategoría

Astronomía

Palabras clave

Nápoles
Análisis de suelos
Landsat 8
GEE
Isla de calor urbana superficial
Sensor infrarrojo térmico.

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 6

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Nápoles es la ciudad italiana más densamente poblada (7744 habitantes por km). Se encuentra en un contexto geológico particular: la presencia del Monte Vesubio caracteriza la parte oriental, y la parte occidental se caracteriza por la presencia de los Campos Flégreos, lo que convierte a Nápoles en una región de alto gradiente geotérmico. Este calor endógeno, combinado con el calor antropogénico debido a la intensa urbanización, ha definido a Nápoles como un lugar ideal para el análisis de la Isla de Calor Urbana Superficial (SUHI). El análisis de SUHI se realizó adquiriendo la Temperatura de la Superficie Terrestre () sobre el municipio de Nápoles procesando imágenes del Sensor Térmico Infrarrojo de Landsat 8 (L8) en la serie temporal 2013-2023 utilizando Google Earth Engine (GEE). En GEE, se han seguido dos enfoques diferentes para analizar imágenes térmicas, comenzando con el algoritmo de Ventana Mono Estadística (SMW), que calcula el basado en la temperatura de brillo (Tb), el valor de emisividad y los coeficientes de corrección atmosférica. El primero se utiliza para la recuperación de imágenes diurnas; aquí, el componente de emisividad se deriva utilizando, primero, el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) y luego el Método de Cobertura Vegetal (VCM), definiendo la Emisividad de la Superficie Terrestre (), que considera la radiación solar como la principal fuente de energía. El segundo enfoque se utiliza para la recuperación de imágenes nocturnas, donde la emisividad se estima directamente de la base de datos del Radiómetro de Emisión Térmica Avanzada (ASTER-GED), ya que, durante la noche sin radiación solar, la principal fuente de energía es la energía emitida por la superficie de la Tierra. A partir de estos dos algoritmos diferentes, se descargaron 123 imágenes utilizables diurnas y nocturnas de GEE y se analizaron en Quantum GIS (QGIS). Los resultados muestran que el SUHI está más concentrado en la parte oriental, caracterizada por una intensa urbanización, como lo muestra la Cobertura de Suelo Corine (CLC). Al mismo tiempo, se detecta una menor intensidad de SUHI en la parte occidental, definida por la clase de cobertura de suelo (LC) vegetada. Además, en el análisis, destacamos 40 puntos (10 puntos calientes y 10 puntos fríos, tanto para la recolección diurna como nocturna) que presentan picos de temperatura positivos o negativos para toda la serie temporal. Debido a la gran cantidad de datos, este trabajo consideró solo los cinco puntos representativos que fueron más representativos para el análisis de SUHI y la determinación de anomalías térmicas en el entorno urbano.

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