Submitted by NAIA GODOY PADOVANI null (naiagp@gmail.com) on 2017-10-18T16:49:11Z No. of bitstreams: 1 NaiaGPadovanni_final.pdf: 4817773 bytes, checksum: 67b5a1858a5ffcf50056a856a74bcbce (MD5) / Approved for entry into archive by Luiz Galeffi (luizgaleffi@gmail.com) on 2017-10-23T17:42:38Z (GMT) No. of bitstreams: 1 padovanni_ng_me_soro.pdf: 4817773 bytes, checksum: 67b5a1858a5ffcf50056a856a74bcbce (MD5) / Made available in DSpace on 2017-10-23T17:42:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 padovanni_ng_me_soro.pdf: 4817773 bytes, checksum: 67b5a1858a5ffcf50056a856a74bcbce (MD5) Previous issue date: 2017-09-01 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / O estudo dos fenômenos atmosféricos requer a compreensão de complexas relações e interações dos sistemas naturais e/ou antrópicos. As alterações da superfície terrestre alteram os processos de troca de energia entre a superfície e atmosfera em diferentes escalas, atuando na variação de temperatura da superfície e do ar, na intensidade dos fluxos de energia disponível na superfície e nas variações da energia armazenada na vegetação. A utilização de técnicas de sensoriamento remoto na compreensão dessas relações, a partir de uma abordagem geossistêmica, auxilia otimizando a obtenção de dados, no refinamento e acurácia destes e na análise sistêmica, tornando-se uma ferramenta importante para o entendimento dos processos ecológicos e antrópicos que agem nos sistemas terrestres. Neste contexto, este trabalho teve como objetivo a análise do comportamento espacial da Temperatura de Superfície (Ts) e albedo na Bacia Hidrográfica do Rio Una, Ibiúna – SP, a partir de imagens do sensor MODIS dos satélites TERRA e Aqua para os meses de Janeiro e Agostos dos anos de 2004, 2008, 2012 e 2015, considerando as modificações no uso do solo e ocupação da terra e as sazonalidades climáticas. A região de estudo vem sofrendo grandes mudanças no uso e cobertura da terra em função do crescimento urbano e das áreas de cultivo temporário e reflorestamento. Por fim, gerou-se um mapa da cobertura da terra para o ano de 2013, e a partir deste, realizou-se a análise do comportamento da Temperatura de superfície e do albedo. Os resultados obtidos foram comparados também com os dados de temperatura do ar e dados pluviométricos. / Atmospheric phenomena studies requires understanding about the complex relationships and interactions of natural and anthropic systems. Earth surface's changes alter the energy exchange processes between surface and atmosphere, at different scales, acting in : temperature variation of surface and air, the intensity of the energy streams available on the surface and the variations on energy stored in the vegetation. Remote sensing techniques utilization for the understanding of these relationships, in a geosystems approach, helps to optimize data acquisition, refinement and accuracy of these and systemic analysis, making it an important tool for the ecological and anthropic processes understanding, that act in terrestrial systems. In this context, the research's objective was the spatial behavior analysis of surface temperature (Ts) and albedo over the watershed area of the river Una (Ibiúna-SP), utilizing MODIS sensor images, from TERRA and Aqua satellites, captured in the months of January and August of 2004, 2008, 2012 and 2015, considering the changes in land use, land occupation and climatic seasonality. The study region has suffered major changes in land use and coverage on the basis of urban growth, cultivation areas and reforestation. So, a 2013 coverage map was generated, and from this, the behavior analysis of surface temperature and albedo was made. The results obtained were compared with the data of air temperature and rainfall data.

Orientador: Marlene Cristina Alves / Resumo: Diariamente a temperatura vem aumentando a cada dia, esta mudança climática ocorre em sua maior parte em áreas urbanas, ocorrendo o fenômeno denominado Ilhas de Calor Urbana (ICU), onde a temperatura é mais alta no centro urbano do que suas áreas adjacentes, colocando risco à saúde da população local e gerando o desconforto térmico. O fenômeno ilha de calor urbana (ICU) em Ilha Solteira – SP, cidade de pequeno porte, foi estudado por meio da utilização de dados de sensoriamento remoto, com o objetivo de associar a temperatura de superfície a diferentes classes de uso e ocupação do solo, associados a dados climatológicos e a orientação de vertente, com imagens dos anos de 2013, 2014 e 2015. Para a realização deste trabalho foram utilizadas imagens de satélite captadas na região do infravermelho termal (TIRS/ Landsat-8) e Sistemas de Informações Geográficas (SIG’s) para processamento destas imagens para determinar a temperatura de superfície. As classes de uso e ocupação do solo nas áreas de maiores temperaturas, foram classificadas com base em imagem de alta resolução espacial, do satélite Pleiades. As diferentes classes de uso e ocupação do solo influenciaram diretamente na temperatura de superfície, constatando a pavimentação asfáltica e telhado cerâmico como principais influenciadores nas áreas identificadas com ilha de calor urbana. / Mestre

A geada é um fenômeno meteorológico adverso que causa perdas severas ao setor agrícola, em especial no Sul do Brasil. A baixa distribuição espacial da rede de estações meteorológicas dificulta o monitoramento e a previsão do fenômeno. O propósito principal desta tese foi o desenvolvimento de um modelo matemático para quantificar de forma direta e simples a probabilidade do risco de ocorrência de geada tendo como base em dados de fácil obtenção como altitude, latitude, continentalidade e temperatura do ar. O modelo criado, denominado Risco Geral de Geada (RGG), foi idealizado a partir de dois riscos básicos, o risco geográfico e o risco advindo da temperatura mínima do local, ambos com o mesma contribuição para a ocorrência de geada. O risco geográfico de geada (RGeo) foi obtido a partir do somatório dos riscos atribuídos aos fatores geográficos altitude, latitude e continentalidade. Cada um destes fatores contribui de forma diferente para a formação da geada e suas contribuições foram estimadas a partir de um modelo de regressão linear múltipla para a estimativa da temperatura mínima do ar climatológica de inverno no Rio Grande do Sul. No risco de geada associado à temperatura mínima (RTmín) foi feita a atribuição de riscos em um intervalo de temperatura entre 0 e 6°C. O modelo final obtido, válido apenas para o Rio Grande do Sul, foi testado com dados coletados em estações meteorológicas de superfície da mesorregião do Sudeste Rio-grandense, localizadas em Encruzilhada do Sul, Rio Grande e Santa Vitória do Palmar. Dados de temperatura mínima do ar nos meses de junho, julho e agosto, coletados entre os anos de 1961 e 2015, comprovaram a utilidade do modelo RGG para a definição da probabilidade do risco de ocorrência de geada, mesmo diante de incertezas atribuídas a outros fatores não descritos no modelo. Na região de teste também foi avaliada a qualidade de dados orbitais de temperatura da superfície terrestre (TST), obtidos do produto MDY11A1 da passagem noturna do sensor MODIS/AQUA, na detecção de temperaturas baixas relacionadas com a ocorrência de geada. A frequência de dias com TST inferiores a 3°C mostrou coerência tanto com os dados observados em estação meteorológica, quanto com o risco determinado pelo RGG. A coerência entre os resultados obtidos do modelo RGG e os dados reais observados em superfície e obtidos por satélite torna o modelo útil na descrição da probabilidade do risco de ocorrência de geada sobre o Rio Grande do Sul. / Frost is an adverse meteorological phenomenon that causes severe losses to the agricultural sector, especially in Southern Brazil. Low spatial distribution of the network of meteorological stations hinders monitoring and forecast phenomenon. The main purpose of this thesis was to develop a mathematical model to measure directly and easily the probability of the risk of frost based on readily available data such as altitude, latitude, continentality and air temperature. The model, called Frost General Risk (RGG), was designed from two basic risk, geographic risk and risk arising out of the local minimum temperature, both with the same contribution to the occurrence of frost. The geographical risk of frost (RGeo) was obtained from the sum of the risks attributed to geographical factors altitude, latitude and continental influence. Each of these factors contributes differently to the formation of frost and their contributions were estimated from a multiple linear regression model to estimate the minimum air temperature winter climatological in Rio Grande do Sul. In the frost risk associated with minimum temperature (RTmín) assigning risk was taken in a temperature range between 0 and 6° C. The final model obtained, valid only for the Rio Grande do Sul, has been tested with data collected from weather stations surface of the middle region of Sudeste Rio-grandense, located in Encruzilhada do Sul, Rio Grande and Santa Vitória do Palmar. Minimum temperature, the air in the months of june, july and august, collected between 1961 and 2015, have proved the usefulness of the model RGG to define the probability of the risk of frost, even in the face of uncertainty attributed to other factors not described in the model. In the test region was also evaluated the quality of satellite data of the land surface temperature (LST), the product obtained MDY11A1 the night passage of MODIS / AQUA sensor to detect low temperatures related to the occurrence of frost. The frequency of days with LST below 3° C showed much consistency with the observed data in weather station, and with the particular risk for the RGG. Consistency between the results obtained from the RGG model and the actual data observed in surface and from satellites makes the model useful in describing the probability of the risk of frost on the Rio Grande do Sul.

Levando em consideração a influência das variáveis meteorológicas no desenvolvimento dos cultivos e na definição do rendimento de grãos, o monitoramento da resposta da cultura da soja frente às condições ambientais se torna necessário devido sua importância tanto no cenário internacional quanto nacional. Sabe-se que para a cultura da soja, a estiagem é a causa mais frequente das perdas em safras no Rio Grande do Sul. Neste contexto, testar ferramentas de monitoramento em tempo quase real das condições hídricas das lavouras de soja ao longo do ciclo torna-se relevante e permite verificar se a cultura está em adequadas condições de crescimento e desenvolvimento. Os objetivos deste estudo foram avaliar a aptidão do índice TVDI em representar as condições de disponibilidade hídrica em áreas de cultivo de soja no Rio Grande do Sul; caracterizar e analisar a sensibilidade dos parâmetros da relação entre a temperatura de superfície (TS) e o índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) e, por fim, comparar as abordagens por cena e por safra no processo de parametrização do índice TVDI para a cultura da soja. Para tanto, foram utilizados os produtos MODIS TS (MOD11A2) e NDVI (MOD13A2) com resolução espacial de 1.000 m e temporal de 8 e 16 dias, respectivamente, assim como dados de precipitação pluvial de 3 estações meteorológicas localizadas na área de estudo e dados oficiais do IBGE de área e de rendimento. Os resultados mostraram que a abordagem de parametrização por cena possibilita o entendimento da distribuição espacial das condições hídricas da área de estudo frente aos limites hídricos de cada imagem. Os parâmetros "b" e “TSmin” utilizados para determinar as retas dos limites seco e úmido do triângulo evaporativo na determinação do TVDI com parametrização por cena podem auxiliar na compreensão do perfil temporal deste índice ao longo da safra. Já a parametrização por safra, mostrou aptidão do índice em representar o momento e a frequência de ocorrência de restrição hídrica ao longo do ciclo da cultura. O método do triângulo evaporativo para a obtenção do índice TVDI mostra-se eficiente, pois permite a partir de dados de sensoriamento remoto, o entendimento do padrão espacial e temporal de resposta da vegetação frente à disponibilidade hídrica, além de informações de grande utilidade para sistemas de monitoramento e estimativas de safras. / In view of the influence of meteorological variables on crop growth and grain yield, monitoring the response of soybean to different environmental conditions is essential, given the international and domestic importance of this crop. Drought is the leading cause of soybean crop losses in the Brazilian state of Rio Grande do Sul. In this context, testing tools for monitoring in near real time the water conditions of soybean fields throughout their cycle becomes relevant and allows for checking if the crop is under proper conditions for growth and development. The objectives of this study were: to assess the adequacy of the temperature–vegetation dryness index (TVDI) to represent water availability status in soybean growing areas in Rio Grande do Sul; to characterize and analyze the sensitivity of the surface temperature (TS)/normalized difference vegetation index (NDVI) ratio; and to compare the scene-specific and crop-specific approaches for parameterization of TVDI. To this end, the MODIS TS (MOD11A2) and NDVI (MOD13A2) products were used, with a spatial resolution of 1000 m and a temporal resolution of 8 and 16 days respectively, as well as precipitation data from 3 weather stations located in the study area and official area and yield data from the Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE). Results showed that the scene-specific parameterization approach was able to provide an understanding of the spatial distribution of water status in the area of interest as derived from the dry and wet edges of each image. With scene-based parameterization, the “b” and “TSmin” parameters used to determine the dry and wet edges of the TS/NDVI can help elucidate the temporal profile of this index throughout the harvest period. With crop-type parameterization, the TVDI was able to represent the timing and frequency of limited water availability during the crop cycle. The triangle method proved effective in deriving the TVDI, as it provides a means of using remote sensing data to understand the spatiotemporal response pattern of vegetation to water availability, as well as other information that can be highly useful for monitoring systems and crop estimation.

A geada é um fenômeno meteorológico adverso que causa perdas severas ao setor agrícola, em especial no Sul do Brasil. A baixa distribuição espacial da rede de estações meteorológicas dificulta o monitoramento e a previsão do fenômeno. O propósito principal desta tese foi o desenvolvimento de um modelo matemático para quantificar de forma direta e simples a probabilidade do risco de ocorrência de geada tendo como base em dados de fácil obtenção como altitude, latitude, continentalidade e temperatura do ar. O modelo criado, denominado Risco Geral de Geada (RGG), foi idealizado a partir de dois riscos básicos, o risco geográfico e o risco advindo da temperatura mínima do local, ambos com o mesma contribuição para a ocorrência de geada. O risco geográfico de geada (RGeo) foi obtido a partir do somatório dos riscos atribuídos aos fatores geográficos altitude, latitude e continentalidade. Cada um destes fatores contribui de forma diferente para a formação da geada e suas contribuições foram estimadas a partir de um modelo de regressão linear múltipla para a estimativa da temperatura mínima do ar climatológica de inverno no Rio Grande do Sul. No risco de geada associado à temperatura mínima (RTmín) foi feita a atribuição de riscos em um intervalo de temperatura entre 0 e 6°C. O modelo final obtido, válido apenas para o Rio Grande do Sul, foi testado com dados coletados em estações meteorológicas de superfície da mesorregião do Sudeste Rio-grandense, localizadas em Encruzilhada do Sul, Rio Grande e Santa Vitória do Palmar. Dados de temperatura mínima do ar nos meses de junho, julho e agosto, coletados entre os anos de 1961 e 2015, comprovaram a utilidade do modelo RGG para a definição da probabilidade do risco de ocorrência de geada, mesmo diante de incertezas atribuídas a outros fatores não descritos no modelo. Na região de teste também foi avaliada a qualidade de dados orbitais de temperatura da superfície terrestre (TST), obtidos do produto MDY11A1 da passagem noturna do sensor MODIS/AQUA, na detecção de temperaturas baixas relacionadas com a ocorrência de geada. A frequência de dias com TST inferiores a 3°C mostrou coerência tanto com os dados observados em estação meteorológica, quanto com o risco determinado pelo RGG. A coerência entre os resultados obtidos do modelo RGG e os dados reais observados em superfície e obtidos por satélite torna o modelo útil na descrição da probabilidade do risco de ocorrência de geada sobre o Rio Grande do Sul. / Frost is an adverse meteorological phenomenon that causes severe losses to the agricultural sector, especially in Southern Brazil. Low spatial distribution of the network of meteorological stations hinders monitoring and forecast phenomenon. The main purpose of this thesis was to develop a mathematical model to measure directly and easily the probability of the risk of frost based on readily available data such as altitude, latitude, continentality and air temperature. The model, called Frost General Risk (RGG), was designed from two basic risk, geographic risk and risk arising out of the local minimum temperature, both with the same contribution to the occurrence of frost. The geographical risk of frost (RGeo) was obtained from the sum of the risks attributed to geographical factors altitude, latitude and continental influence. Each of these factors contributes differently to the formation of frost and their contributions were estimated from a multiple linear regression model to estimate the minimum air temperature winter climatological in Rio Grande do Sul. In the frost risk associated with minimum temperature (RTmín) assigning risk was taken in a temperature range between 0 and 6° C. The final model obtained, valid only for the Rio Grande do Sul, has been tested with data collected from weather stations surface of the middle region of Sudeste Rio-grandense, located in Encruzilhada do Sul, Rio Grande and Santa Vitória do Palmar. Minimum temperature, the air in the months of june, july and august, collected between 1961 and 2015, have proved the usefulness of the model RGG to define the probability of the risk of frost, even in the face of uncertainty attributed to other factors not described in the model. In the test region was also evaluated the quality of satellite data of the land surface temperature (LST), the product obtained MDY11A1 the night passage of MODIS / AQUA sensor to detect low temperatures related to the occurrence of frost. The frequency of days with LST below 3° C showed much consistency with the observed data in weather station, and with the particular risk for the RGG. Consistency between the results obtained from the RGG model and the actual data observed in surface and from satellites makes the model useful in describing the probability of the risk of frost on the Rio Grande do Sul.

Orientador: Hilton Silveira Pinto / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agricola / Made available in DSpace on 2018-08-06T03:42:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Almeida_CarlosAlbertoSoaresde_D.pdf: 685356 bytes, checksum: 3eb22116a96bd0f7b5643e5620f19c26 (MD5) Previous issue date: 2001 / Resumo: Foram utilizadas séries de imagens diurnas e noturnas captadas pelos sensores AVHRR a bordo do satélite NOAA-14 para a obtenção dos valores finais de temperatura de superfície do dossel vegetativo. O processamento das imagens incluiu o geo-referenciamento e as correções quanto aos efeitos atmosféricos e de emissividade, para as quais se utilizou o método de correção split window. A equação de split window usada considerou o parâmetro de emissividade da superfície cultivada estimada diretamente no campo pelo método da caixa. Este método foi comparado a um método alternativo de estimativa de emissividade no campo baseado na proporção de cobertura vegetal e solo descoberto. Os dois métodos apresentaram resultados equivalentes quanto à estimativa de emissividade da superfície. A alta correlação entre a temperatura de superfície medida no campo e a obtida a partir das imagens indicou que as equações de split window usadas corrigiram satisfatoriamente as imagens quanto aos efeitos atmosféricos e de emissividade / Abstract: Diurnal and nocturnal image series have been used in this work. These images were processed on suitable software to the treatment of NOAA-AVHRR products, for Surface temperature final value obtaining. The processing work includes both the images geo-referencing and their atmospheric correction applying the "split window method". The split window equation used takes into account the crop surface emissivity parameter, estimated directly on the field by the "box method". This one was compared to an alternative emissivity estimate on the field method, which is based on the crop covering/bared soil relation. Both methods when compared presented similar results. A terrestrial radiometer was used to the surface temperature measurements carried out in situ, during the satellite passes. The correct surface temperature satellite data were submitted to a regression analysis against the terrestrial data about the same parameter. High association level between surface temperature measured at the field and the near air temperature was observed. The high correlation between surface temperature measured at the field and that one from the images shown that the split window equation corrected satisfactorily the atmosphere effects over the images / Doutorado / Agua e Solo / Doutor em Engenharia Agrícola

Made available in DSpace on 2016-08-18T17:23:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DISSERTACAO_FABIO MARCELO FERREIRA MARQUES.pdf: 4134363 bytes, checksum: 2de2ce37b90dc1391da92190b0966432 (MD5) Previous issue date: 2014-10-31 / A lot of discussion about anthropogenic contributions to the temperature increase in the earth s surface and possible consequences for physical, chemical and biological processes. Formation of cities, deforestation burning of fossil fuels and the presence of industries are cited as examples of situations that may contribute to the increased heat. The region Barcarena-PA is an area with a significant proportion of vegetation cover, but has industrial complex, which concentrates the largest alumina refinery in the world and other industries of the aluminum cycle, which may represent an increase in temperature for the region. To investigate whether the contribution is significant were analyzed Landsat satellite images by applying SEBAL algorithm for surface temperature mapping and radiation balance that surrounds the industrial complex. / Muito se discute sobre as contribuições antrópicas para o aumento de temperatura na superfície terrestre e possíveis consequências para processos físicos, químicos e biológicos. Formação de cidades, desmatamento, queima de combustíveis fósseis e a presença de indústrias são apontadas como exemplos de situações que podem contribuir para o aumento de calor. A região de Barcarena-PA é uma área com grande parte constituída por cobertura vegetal, porém conta com complexo industrial, onde se concentram a maior refinaria de alumina do mundo e outras indústrias do ciclo do alumínio, que podem representar aumento de temperatura para a região. Para investigar se tal contribuição é significativa, foram analisadas imagens de satélite Landsat com aplicação de algoritmo SEBAL para mapeamento da temperatura de superfície e do saldo de radiação no entorno do complexo industrial.

Abstract The diurnal cycle is a dominant mode of sea surface temperature (SST) variability in trop-ical oceans, that influences air-sea interaction and climate processes. Diurnal variability of SST generally ranges from ~0.1 to 2.0◦C and is controlled by atmospheric fluxes of heat and momentum. In the present study, the response of intraseasonal variability (ISV) of SST in the Bay of Bengal (BoB) to diurnal atmospheric forcings, during the summer monsoon of 2007, has been examined using an Ocean General Circulation Model (OGCM). The model is based on the Modular Ocean Model Version 4 (MOM4p0), having a horizontal resolution of 0.25◦ and 40 vertical levels, with a fine resolution of 5 m in the upper 60 m. Numerical experiments were conducted by forcing the model with daily and hourly atmospheric forcings to examine the SST-ISV modulation with the diurnal cycle. Additional experiments were performed to determine the relative role of diurnal cycle in solar radiation and winds on SST and mixed layer depth (MLD). Since salinity, which is decisive in SST variability, varies meridionally in the BoB, two locations were selected for analyses: one in the northern bay at 89◦E, 19◦N where salinity is lower and the other in the southern bay at 90◦E, 8◦N where salinity is higher, as well as observations are available from Research Moored Array for African-Asian-Australian Monsoon Analysis and Prediction (RAMA) buoy for comparision with model simulation. Diurnal atmospheric forcings modify SST-ISV in both southern and northern bay. SST-ISV in the southern bay, is dominantly controlled by the diurnal cycle of insolation, while in the northern bay, diurnal cycle of insolation and winds have comparable contribution. Diurnal cycle enhanced the amplitude of 3 selected intraseasonal events in the southern bay and 3 out of the 6 events in the northern bay, during the study period. In the southern bay, simulated SST variability with hourly forcing was closer to the observations from RAMA, implying that incorporating the diurnal cycle in model forcing rectifies SST-ISV. Moreover, SST obtained with diurnal forcing consists of additional fluctuations at higher frequencies within and in between intraseasonal events; such fluctuations are absent with daily forcing. The diurnal variability of SST is significant during the warming phase of intraseasonal events and reduces during the cooling phase. Diurnal amplitude of SST decreases with depth; depth dependence also being larger during the warming phase. SST-ISV modulation with diurnal forcing results from the diurnal cycle of upper ocean heat fluxes and vertical mixing. Diurnal warming and cooling result in a net gain or loss of heat in the mixed layer after a day’s cycle. When the retention (loss) of heat in the mixed layer increases with diurnal forcing during the warming (cooling) phase of intraseasonal events, the daily mean SST rise (fall) becomes higher, amplifying the intraseasonal warming (cooling). In the southern bay, SST-ISV amplification is mainly controlled by the diurnal variability of MLD, which modifies the heat fluxes. Increased intraseasonal warming with diurnal forcing results from the increase in radiative heating, due to the shoaling of the daytime mixed layer. Amplified intraseasonal cooling is dominantly con-trolled by the strengthening of sub-surface processes, due to the nocturnal deepening of mixed layer and increased temperature gradients below the mixed layer. In the northern bay, SST-ISV modulation with diurnal forcing is not as large as that in the southern bay. The mean increase in SST-ISV amplitudes with diurnal forcing is ~0.16◦C in the southern bay, while it is only ~0.03◦C in the northern bay. Reduced response of SST-ISV to diurnal forcings in the northern bay is related to the weaker diurnal variability of MLD. Salinity stratification limits diurnal variability of mixed layer in the northern bay, unlike in the southern bay. The seasonal (June - September) mean diurnal amplitude of MLD is ~15 m in the southern bay, while it is reduced to ~1.5 m in the northern bay. Diurnal variability of MLD, spanning only a few meters is not sufficient to create large modifications in mixed layer heat fluxes and SST-ISV in the northern bay. The vertical resolution of the model limits the shallowing of mixed layer to 7.5 m, thus restricting the diurnal variability of simulated MLD.

Les techniques de la télédétection thermique (TIR) ont été appliquées dans les études environnementales spécialement pour l’extraction de la température de surface. La télédétection infrarouge thermique (TIR) est la seule approche possible pour l’extraction de la température de surface (Coll & et al., 2005). De nombreux auteurs ont étudié la température de surface et ont proposé des algorithmes spécifiques pour son extraction à partir de l’image satellitale. (Abdellaoui A. , 1985a) propose un modèle de la relation température de surface-température de l’air près du sol en vue de l’extension spatiale des modèles d’analyse des paramètres de surface ; (Abdellaoui & et al., 1986) proposent un modèle global d’analyse du bilan d’énergie à l’interface sol-atmosphère qui permet d’extraire l’évolution journalière de la température de surface et de l’évapotranspiration ainsi qu’une valeur moyenne de l’inertie thermique; (Becker & Li, 1990) ont appliqué la méthode split-window sur la surface terrestre en prenant en considération l’émissivité de surface. (Sobrino & et al., 1996) ont développé un algorithme split-window pour l’estimation de la température de surface en donnant des coefficients de split-window adapté au capteur ATSR. (Gillespie & et al., 1998) ont appliqué la méthode TES qui utilise une approche de séparation de la température et de l’émissivité pour retrouver la température de surface. (Qin & et al., 2001a) ont trouvé utile de s’intéresser à une seule bande thermique en développant un algorithme mono-window pour l’extraction de la température de surface à partir des données Landsat TM6.Certains logiciels de traitement d’images classiques tels que ENVI, IDRISSI, ERDAS intègrent un module de génération d’une image température de surface en utilisant des paramètres de calibration et d’ajustement. Par ailleurs dans ces logiciels la température de surface ne représente qu’un petit élément dans un ensemble orienté surtout vers le visible. Notre objectif principal dans ce travail est d’élaborer un outil d’extraction et de traitement de la température de surface et son exploitation dans le suivi de l’évolution du paysage en nous basant sur des processus faisant intervenir la chaleur tels les îlots de chaleur ou l’assèchement par évaporation. Les algorithmes que nous développons dans ce travail utilisent un certain nombre de méthodes de calcul de la température de surface à partir des données satellitales ; ces algorithmes sont intégrés dans un module spécifique et accessible à partir d’une interface qui permet à l’utilisateur de choisir la méthode d’extraction la mieux adaptée à son étude / The techniques of thermal remote sensing (TIR) were applied in environmental studies especially for the extraction of the surface temperature. Thermal infrared (TIR) remote sensing is the only possible approach to retrieve LST (Coll & et al., 2005). Many authors have studied this parameter and proposed specific algorithms for its extraction from satellite imaging. (Abdellaoui A. , 1985a) proposed a model for the relationship of the air temperature near the ground for the spatial extension of surface-based parameters models; (Abdellaoui & et al., 1986) proposed a global analysis model of energy balance at the soil-atmosphere interface that extracts the daily changes in surface temperature and evapo-transpiration and an average value of thermal inertia; (Becker & Li, 1990) applied the split-window method on the earth's surface by taking into consideration the surface emissivity; (Sobrino & et al., 1996) have developed a split-window algorithm for estimating the surface temperature by providing split-window coefficients adapted to ATSR sensor. (Gillespie & et al., 1998) applied the TES method that uses a separation approach of the temperature and emissivity to find the surface temperature. (Qin & et al., 2001a) have found it useful to focus on a single thermal band by developing a single-window algorithm for extracting the surface temperature from Landsat TM6 Data.Some conventional image processing software such as ENVI, IDRISSI, ERDAS incorporate a module for generating a surface temperature image using the calibration and adjustment parameters. However, the surface temperature in these software represents only one small element of a set of outputs that are primarily dedicated to the visible rather than to the infrared spectrum. Our main objective in this work is to develop an extraction and processing tool for the surface temperature and its use for the monitoring of the landscape evolution. Using IDL as its image processing engine, our tool is equipped with graphical user interface and user-driven modules. The algorithms developed employ a number of methods to calculate the surface temperature based on satellite data; the interface allows the selection of the most suitable extraction method for the user’s study

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