Projekt:FE Auswerteverfahren 1/Oberflächentemperaturen/Problematik

Teilprojekt Oberflächentemperaturen

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Im folgenden Abschnitt werden mögliche Fehlergrößen, der Einfluss von verschiedenen Parametern, Probleme, sowie deren Ursache, bei der Bestimmung der Oberflächentemperatur mit Fernerkundungsmethoden dargestellt. Zur exakten Bestimmung von Landoberflächentemperaturen müssen eine Vielzahl von Einflussparametern, so u.a. atmosphärische Effekte (Wasserdampfgehalt, Wolken; Aerosole); die Emission der Landoberfläche; Ungenauigkeiten des Sensors, Messwinkelungenauigkeiten, Wellenlängenunsicherheiten ..... beachtet werden.

Datei:Fehlerquellen2.jpg

Diese Darstellung zeigt mögliche Fehlerquellen bei der Bestimmung von Erdoberflächen durch einen Satelliten.

Atmospärische Effekte

Der Messfehler, der durch den Durchgang der Strahlung durch die Atmosphäre verursacht wird, ist hauptsächlich vom Wasserdampf und dessen hoher Variabilität in Bezug auf seine Verteilung in der Atmosphäre bestimmt, da er in den Messkanälen von 10,8 $\mu m$ und 12 $\mu m$ den Hauptabsorber darstellt. Der Wasserdampfgehalt hat starken Einfluß auf die upwelling atmospheric radiance und die downwelling atmospheric radiance, die beide mit steigendem Wasserdampfgehalt zunehmen und somit auch auf die Transmissivität der Atmosphäre ($\tau$), die bei steigendem Wasserdampfgehalt abnimmt.

Messungen belegten, dass bei einem Wasserdampfgehalt in der Atmosphäre von 3 g $cm^{-2}$ der Fehlerwert am geringsten ist und mit zu- und abnehmendem Wasserdampfgehalt ansteigt. Für eine MLS (midlatitude summer) Atmosphäre wird ein durchschnittlicher Wasserdampfgehalt von 2,36 g $cm^{-2}$ angenommen, was zu einem Fehler von 0,7 K bei der LST - Bestimmung führt.

Der atmosphärische Einfluss wird durch split-window Messmethoden ausgeschlossen, stellt aber bei single-channel -, multi angle - und two temperature Methoden eine der Hauptfehlerquellen dar. Bei den letztgenannten Messmethoden sind also sehr genaue Informationen über die Verhältnisse in der Atmosphäre nötig. Da diese Messungen in hoher vertikaler Auflösung noch nicht mit Fernerkundungsmethoden, wie TOVS, durchgeführt werden können, sind Radiosondenmessungen nötig. Der durch atmosphärische Einflüsse induzierte Fehler läßt sich mit der Gleichung:

$e_{w}(T_{S})=\delta _{W}^{B}$$\delta _{B}^{T}$ ${e}$($W)$

bestimmen. $\delta _{W}^{B}$ ist eine Funktion, die sich aus der upwelling atmospheric radiance und der downwelling atmospheric radiance, der Emissivität,der Transmissivität und dem Wasserdampfgehalt, sowie einigen Konstanten zusammensetzt. $\delta _{B}^{T}$ ist eine Funktion, die sich aus der Schwarzkörperstrahlung, zwei Konstanten ($c_{1}$ und $c_{2}$) zusammensetzt. Die Größenordnung des Messfehlers liegt bei 0,2 K bis 0,7 K. Durch in-situ Messungen des Wasserdampfes kann der Messfehler deutlich verkleinert werden.

Der Einfluss der Emissivität

Natürliche Oberflächen stellen keine Schwarzkörper dar, sondern emittieren lediglich, mit wenigen Ausnahmen, etwa zwischen 90 % und 99 % der Strahlung. Das eigentliche Problem ist die Heterogenität der Landoberflächen auf kleinem Raum, die von schwach auflösenden Fernerkundungssystemen nicht hinreichend genau bestimmt werden kann. Die Emissivität ($\epsilon$) ist in hohem Maße abhängig von der Bodenart und der Bodenfeuchte bei unbewachsenem Terrain, sowie vom Vegetationstyp, bei Bewuchs.

Der Einfluss der Emissivität auf die LST - Bestimmung kann mit folgender Formel bestimmt werden:

$e_{\varepsilon }(T_{S})=\delta _{\varepsilon }^{B}\delta _{B}^{T}e(\varepsilon _{\lambda }]$

wobei:

$\delta _{\varepsilon }^{B}=\left|{\frac {\partial B_{\lambda }(T_{S})}{\partial \varepsilon _{\lambda }}}\right|=\left|{\frac {1}{\varepsilon _{\lambda }^{2}}}\lbrack ({\frac {L_{\lambda }^{atm,up}-L_{\lambda }^{at-sensor}}{\tau _{\lambda }}})+L_{\lambda }^{atm,down}\rbrack \right|$

Bei einem Fehler von 0,1 % der Emissivität entsteht ein Fehlerwert von 0,04 K in der LST. Typisch ist ein Fehler von 1 %, was zu einem Fehler von 0,4 K führt. Damit ist die Oberflächenemissivität die Hauptfehlerquelle bei der Bestimmung von LST (ausgenommen sind externe Fehler, wie beispielsweise falsche Kalibrierung des Sensors). Auch diese Fehler können durch in-situ Messungen etwa halbiert werden.

Des Weiteren hängt der Fehlerwert der LST von dem angenommenen Wert der Emssivität und vom Wert der Oberflächentemperatur ab. Der Fehler in der LST - Bestimmung nimmt mit steigenden Werten der Oberflächentemperatur und der Emissivität (bei einer festen Messwellenlänge) zu.

Fehler durch Messwinkel

Um die LST zu bestimmen, reicht es nicht aus nur senkrechte Messungen (im Nadir) durchzuführen. Daher besitzen die meisten Sensoren ein "Blickfeld" (FOV - field of views) mit mehr als 50°. Dabei besteht jedoch das Problem, dass durch steigenden Messwinkel der Weg der Strahlung durch die Atmosphäre erheblich verlängert wird, d.h. stärkere Absorption und Streuung der Strahlung an Partikeln, Wolken, durch Wasserdampf und andere Absorber in der Atmosphäre. Unberücksichtigt kann dies zu erheblichen Fehlern führen. Eine Beziehung zwischen dem Wasserdampf in der Atmosphäre im Messwinkel $\theta$ und im Nadir (0°) wird durch folgende Gleichung beschrieben:

$w(\theta )={\frac {w(0^{\circ })}{\cos \theta }}$ ---> $\Delta w=w(0^{\circ })({\frac {1}{\cos {\theta }}}-1)$

Dabei ist $\Delta w$ die Differenz zwischen $w(\theta )$ und w(0°). Der Fehlerwert kann mit folgender Gleichung bestimmt werden:

$e(T_{S})=kw(0^{\circ })({\frac {1}{\cos \theta }}-1)$

Wobei $e(T_{S})$ den Fehlerwert in der LST darstellt, welcher durch den "Messwinkel - Effekt" verursacht worden ist und $k$ ist der Betrag aus verschiedenen Parametern, wie Wellenlänge, Temperatur, Emssivität und wird in der Regel aus $\delta _{w}^{B}\delta _{B}^{T}$ ermittelt. Für eine MLS Atmosphäre ($T_{S}=300K$; $\epsilon$ = 0,98 $w=2,36g/cm^{-2}$ und $\lambda =10-12\mu m$ wurde beispielsweise ein $k$-Wert von $k$ = 4,0497 ermittelt. Messungen mit den oben genannten Parametern der MLS Atmosphäre (sowie homogene und flache Oberfläche) zeigten, dass bei einem Messwinkel kleiner 25° der Fehler in der LST - Bestimmung kleiner als 1 K ist, bei einem Messwinkel von 55° jedoch über 7 K beträgt. Veränderungen des Messwinkels können auch bei heterogenen, rauhen Oberflächen zu Fehlern führen, jedoch ist diese Bestimmung sehr viel schwieriger.

Weiterhin kann sich durch einen veränderten Messwinkel, auch die Emissivität von natürlichen Oberflächen ändern. Natürliche Oberflächen weisen einen Unterschied in der Emissivität zwischen Nadir und Messwinkeln größer 30° von ca. 0,01 auf. Dies führt zu Fehlerwerten von ca. 0,4 K oder höher in der LST. So kann der Fehler durch einen veränderten Messwinkel über Wasser bei 55° beispielsweise 1 K betragen.

Störungen des Sensors

Die Strahlung, aus welcher letztendlich die LST ermittelt werden kann, wird per Satellit mittels eines Sensors gemessen. Diese Messung wird dadurch beeinträchtigt, dass der Sensor aus einer Vielzahl von elektronischen Geräten/ Bauteilen besteht, welchen eine gewisse Messunsicherheit innewohnt. Der Fehlerwert der Temperatur T$_{S}$ eines "schwarzen Strahler" auf Grund der at-sensor radiance uncertainty (Ungenauigkeiten des Sensors) wird durch folgende Gleichung beschrieben:

$e_{Lsensor}(T_{S})=\delta _{Lsensor}^{B}$$\delta _{B}^{T}$ ${e}$($L_{\lambda }^{at-sensor})$

wobei:

$\delta _{Lsensor}^{B}\equiv \left|{\dfrac {\delta B_{\lambda }(T_{S})}{\delta L_{\lambda }^{at-sensor}}}\right|={\dfrac {1}{\varepsilon _{\lambda }\tau _{\lambda }}}$

Anhand dieser Gleichungen erkennt man, dass die at-sensor radiance uncertainty von 0,1 %, 1 % und 10 % Fehlwerte bei der T$_{S}$ von 0,1 K, 1 K und 10 K hervorruft. Mit folgender Gleichung kann die Gleichwertigkeit von Ungenauigkeiten in der Strahlungsmessung und in der Temperaturmessung abgeschätzt werden:

$\delta _{B}^{T}\equiv \left|{\dfrac {\delta T_{S}}{\delta B_{\lambda }(T_{S})}}\right|=\left|\left[{\dfrac {c_{2\lambda }c_{1\lambda }}{c_{1\lambda }B_{\lambda }(T_{S})+B_{\lambda }^{2}(T_{S})}}\right]\left[\ln ^{2}\left({\dfrac {c_{1\lambda }}{B_{\lambda }(T_{S})}}+1\right)\right]^{-1}\right|$

So hat beispielsweise eine Temperaturungenauigkeit von 0,1 K einen Fehler von 0,15 % im Strahlungswert zur Folge, während eine Ungenauigkeit von 0,3 K einen Fehler von 0,44 % verursacht (bei $\lambda$ = 11 $\mu m$ und T = 300 K). Die meisten thermischen Sensoren weisen Fehlerwerte zwischen 0,1 K und 0,3 K auf, wie beispielsweise AVHRR oder ASTER, so dass man im Mittel at-sensor radiance uncertainty zwischen 0,1 % und 0,5 % erwarten kann.

Der Einfluss von Aerosolen und anderen gasförmigen Absorbern

In der Regel werden bei der Bestimmung der Landoberflächentemperatur die Annahmen getroffen, dass die Atmophäre wolkenfrei ist und keine Extinktion der Strahlung durch Aerosole erfolgt. Jedoch ist der sogenannte "Aerosoleffekt" gerade im thermischen Infrarotbereich (also im Messbereich des Sensors) nicht immer vernachlässigbar klein. Bei Sichtweiten über 50 km ist dieser Effekt relativ klein (0,2 %) und kann daher vernachlässigt werden (eine Korrektur ist nicht nötig). Die höchsten Fehlerwerte (90,7 %) treten bei starkem Nebel (mit Sichtweiten unter 0,5 km) auf. In solchen Situationen machen, wie jedem sicherlich klar sein wird, Satellitenmessungen jedoch keinen Sinn. Bei der Bestimmung der Oberflächentemperatur von Land-, Meer- und vor allem von urbanen Flächen (Sichtweiten unter 50 km) muss der "Aerosoleffekt" berücksichtigt werden, da es sonst zu Fehlerwerten von 9,1 % für urbane, 8,1 % für ländliche und 2,4 % für Meeresflächen kommen kann.

Neben den Aerosolen haben auch andere gasförmige Absorber Einfluss auf die Genauigekit der LST - Bestimmung. In dem spektralen Messbereich des Sensors zur Bestimmung der LST (im infraroten Spektralbereich, genauer zwischen 10 $\mu m$ und 12 $\mu m$) ist der Wasserdampf der Hauptabsorber (siehe dazu Abschnitt "Atmosphärische Effekte"). Andere Gase, wie CO$_{2}$ und CH$_{4}$ spielen in diesem Spektralbereich kaum eine Rolle und ihre variierende Konzentration hat keinen nennenswerten Einfluss auf den LST - Wert.

Wellenlängenungenauigkeiten

Mit Hilfe der Strahlungsübertragungsgleichung ist es möglich die LST abzuleiten. Dabei muss jedoch das Plancksche Gesetz invertiert werden, wozu ein Wert für die Wellenlänge benötigt wird. Auf Grund der Wellenlängenunsicherheit ergibt sich ein weiterer Fehler bei der LST - Bestimmung. Dieser Fehler kann mit folgenden Formeln bestimmt werden:

$e_{\lambda }(T_{S})=\delta _{\lambda }^{T}e(\lambda )$

$\delta _{\lambda }^{T}\equiv \left|{\frac {\partial T_{S}}{\partial \lambda }}\right|=\left|{\frac {g_{1}g_{2}-g_{3}g_{4}}{g_{2}^{2}}}\right|$

mit:

$g_{1}\equiv -{\frac {c_{2}}{\lambda ^{2}}}$

$g_{2}\equiv \ln[({\frac {c_{1}}{\lambda ^{5}B}})+1]$

$g_{3}\equiv {\frac {-5c_{1}}{\lambda c_{1}+B\lambda ^{6}}}$

$g_{4}\equiv {\frac {c_{2}}{\lambda }}$

B .... emittierte Strahlung des "Schwarzen Körpers" bei der Temperatur $T_{S}$

$c_{1}$ = 1,19104 * $10^{8}W\mu m^{4}/m^{2}sr^{-1}$

$c_{2}$ = 14387,7 $\mu mK$

Ausgehend von einer Wellenlängenungenauigkeit von 0,1 $\mu m$ und verschiedenen Oberflächentemperaturen ergaben Messungen folgendes:

• der Fehlerwert der LST nimmt mit größer werdender Wellenlänge bis zu einem Umkehrpunkt ab und steigt dann mit noch größer werdender Wellenlänge wieder an. Dieser Umkehrpunkt ist bei höheren Temperaturen bei kürzeren Wellenlängen zu finden, so beispielsweise: bei LST - Werten von 273 K, 300 K, 323 K liegt der Umkehrpunkt bei folgenden Wellenlängen: 10,6 $\mu m$; 9,7 $\mu m$ und 9,0 $\mu m$.
• Am Umkehrpunkt kann der Wellenlängeneinfluss auf die LST vernachlässigt werden.
• Beispiel: bei einer Wellenlänge von 11 $\mu m$ und einer Unschärfe von 0,1 $\mu m$ tritt ein Fehlerwert der LST von 0,09 K; 0,4 K und 0,6 K bei LST von 273 K; 300 K und 323 K auf.

Diese Ergebnisse zeigen, dass es wichtig ist eine geeignete Wellenlänge zur Invertierung des Planckschen Gestzes zu verwenden. Dafür gibt es im Allgemeinen 2 Möglichkeiten:

• die Mittelwellenlänge verwenden oder
• die effektive Wellenlänge entsprechend der channel filter function des Sensors

Diese beiden Möglichkeiten können voneinander abweichen, so dass Fehlerwerte von über 0,5° resultieren.

Bandpass und FWHM Effekte

Sensoren im Satelliten können nur begrenzte Messungen durchführen, da die Radiometer on board eine charakteristische response - function (Reaktionsfunktion) aufweisen. Dadurch entsteht ein zusätzlicher Fehler bei der LST - Bestimmung.

Wenn $B_{\lambda }(T_{S})$ die emittierte Schwarzkörperstrahlung bei der Temperatur $T_{S}$ und $f(\lambda )$ die Reaktions- oder Filterfunktion des Sensors ist, dann kann die Strahlung $<B_{\lambda }(T_{S})>_{sensor}$ , welche mit dem Sensor gemessen wurde, mit folgender Gleichung beschrieben werden:

$\left\langle B_{\lambda }(T_{S})\right\rangle _{sensor}={\frac {\int B_{\lambda }(T_{S})f(\lambda )d\lambda }{\int f(\lambda )d\lambda }}$

Dabei wurde $T_{S}$ aus dem Plnackschen Gesetz ermittelt und die effektive Wellenlänge nach:

$\lambda _{effective}={\frac {\int \lambda f(\lambda )d\lambda }{f(\lambda )d\lambda }}$

Um den Fehler zu analysieren wird folgende Situation betrachtet: Ein Schwarzer Körper mit einer Temperatur von 300 K und einer idealen Filterfunktion ähnlich einer Gaußverteilung mit einer Standardabweichung (FWHM... full - width half - maximum) von 1 $\mu m$ und einem Mittelwert von 11 $\mu m$. Wenn nun die Strahlung mit Hilfe des Radiometers gemessen wird und die oben genannten Gleichungen einbezogen werden, erhält man einen Wert von 299,85 K für die Temperatur $T_{S}$ . Man erkennt beim Vergleich mit der realen Temperatur einen Unterschied von 0,15 K. Diese Differenz ist von der Oberflächentemperatur $T_{S}$ abhängig, aber auch von der Wellenlänge und von dem FWHM der Filterfunktion. Wenn das FWHM zunimmt, dann wächst auch der LST - Fehler, während bei längerer Wellenlänge der Fehlerwert der LST abnimmt.

Dieser Fehler kann vermieden werden, wenn die Filterfunktion des Sensors bekannt ist. Häufig ist diese Funktion jedoch nicht verfügbar und wenn diese verfügbar ist, nutzen die meisten Autoren die effektive Wellenlänge um die Analyse zu vereinfachen. Wenn die at - sensor - Werte benutzt werden, kann dieser Effekt nicht vermieden werden.

Probleme bei der Bestimmung der Wasseroberflächentemperatur

Die Oberflächentemperatur großer Wasserkörper (Meere, große Seen) läßt sich mit split-window Methoden recht genau bestimmen, da sich Wasser annähernd wie ein "Schwarzer Körper" verhält. Probleme können auftreten, wenn der Messwinkel zu groß (>55°) wird. Weiterhin ist der sogenannte sea surface effect (SSE) ein Problem. Hierbei kommt es bei niedriger Windgeschwindigkeit (<2 m/s), niedrigem Sonneneinstrahlwinkel (<30°) und geringer Bewölkung zu einem stark ausgeprägten Temperaturgradienten im Oberflächenwasser. Der SSE tritt auf wenn die Differenz zwischen Oberflächentemperatur und der Temperatur in einem Meter Tiefe >0,5 K ist. Das eigentliche Problem besteht darin, dass die Bojen die zur Validierung der Satellitendaten dienen, die Oberflächentemperatur nicht direkt an der Oberfläche messen, sondern etwas niedriger (in etwa 2 cm Tiefe), so das die von den Bojen gemessene Temperatur niedriger ist. Die Abweichung, die von einem japanischen Forscherteam vor der japanischen Küste festgestellt wurde, beträgt im Mittel 0,59 K, was in etwa dem Gesamtfehler entspricht. Ein Problem sind außerdem kleinere Seen und Küstengewässer, da die Temperaturen dieser mit der derzeitigen Auflösung der Aufnahme mit split-window Methode nicht hinreichend genau bestimmt werden können. Hier muß also auf die single-channel Methode zurückgegriffen werden, was aber Radiosondenmessungen nötig macht.[5]

Die Messung mittels Mikrowellen wird ebenfalls durch die Windrichtung, Windgeschwindigkeit und den dadurch ausgewirkten Wellengang beeinflusst. Da die Strahlen an der rauhen Oberflächen emittiert werden. Des Weitern wird die Messung durch die Höhe des Salzgehalts im Meerwasser beeinflusst.

Die Konzentration des im Meerwasser vorhandenen Planktons, beeinflusst die Emissivität der Wasseroberfläche und somit die zu ermittelnde Wassertemperatur.

Problem der Auflösung

Satellitendaten sind immer nur Momentaufnahmen. Sie sind sowohl räumlich, als auch zeitlich und spektral begrenzt. Diese Limitierungen stehen in engem Zusammenhang mit den technischen Einschränkungen und natürlichen Bedingungen der Atmosphäre. Daher sollte darauf geachtet werden, dass die Auflösung zur Aufgabenstellung passend gewählt wird. Die gewählten Auflösungen stehen in engem Zusammenhang mit den zur Verfügung stehenden finanziellen Mittel. Die räumliche Auflösung der Pixelelemente stellt insoweit ein Problem dar, da es durch unterschiedliche Oberflächenbedeckung, z.B. unterschiedliche Vegetationen, Ortschaften usw., zur Beobachtung einer mittleren Strahlungstemperatur des Pixels kommt.

Einfluss des orbitalen Drifts (NOAA- Satelliten)

Neben den Eigenschaften der Sensoren an Bord des Satelliten, deren Kalibrierung, den verwendeten Algorithmen zur Beseitigung der atmosphärischen Effekte und der genauen Beschreibung der Oberflächenemissivität ist die genaue Beobachtungszeit ein weiterer wichtiger Faktor in der Bestimmung von räumlich und zeitlich konsistenten Zeitserien der Landoberflächentemperatur. Kommt es durch den orbitalen Drift eines Satelliten zu einer verspäteten Betrachtung eines bestimmten Ortes auf der Erdoberfläche an abfolgenden Nachmittagen, kann es durch die Verschiebung des Beobachtungstermins zum Abend hin zu einer schleichenden Abkühlung kommen, die nur durch den Zeitunterschied zu erklären ist. So wird der Ort im Verlauf der Zeit erst am frühen Nachmittag mit hoher Energieeinstrahlung erkundet, nach drei Jahren aber erst drei Stunden später, wenn der lokale Strahlungsenergieeintrag geringer ist. Somit werden fortlaufend geringere LST ermittelt.

Gleichermaßen kann es zu Problemen kommen, wenn Anwendungen bei Betrachtung der LST zweier unterschiedlicher Orte die gleiche Tageszeit eines Tages voraussetzen. Betrachtet man die Beobachtungszeit eines Ortes zeigen sich einzelne Einflüsse. Zum einen kann der Unterschied in der Beobachtungszeit innerhalb der Streifenbreite einer Weitwinkelaufnahme des AHVRR für Pixel in Osten und Westen mehr als eine Stunde betragen. Zum anderen legt der NOAA Satellit keine gerade Anzahl von Umläufen innerhalb eines Tages zurück, was für einen Ort an der Erdoberfläche eine unterschiedliche Beobachtungszeit von 51 Minuten an aufeinander folgenden Tagen bedeutet. Dieses Phänomen wird phasing genannt. Weiterhin können sich benachbarte Pixel um zwei Stunden unterscheiden, oder von unterschiedlichen Tagen stammen; dann sollen durch multiscene composing technics wolkenfreie AHVRR Daten erzeugt werden. Die Beobachtungszeit eines Pixels ist daher eine Funktion der Beobachtungsgeometrie, der Zusammensetzung und der langzeitlichen orbitalen Drift. Gutman (1994) zeigt, dass unter Verwendung des second-generation NOAA Global Vegetation Index Datensatzes (GVI) für eine Wüste eine Abkühlung um 4 K während der Lebensdauer des NOAA-9 Satelliten durch den orbitalen Drift stattfand. Weiterhin weist der Autor darauf hin, dass sich das Abkühlen durch die Drift am stärksten an Orten schnell veränderlicher Temperaturen mit an Nachmittagen, wie zum Beispiel Wüsten auswirkt. Mit der third-generation GVI Datenbank konnte Gutman (1999a) eine Abkühlung von 4 K bis 6 K der Satelliten NOAA 9 und NOAA 11 für ein Testgebiet in Niger feststellen.

Generell wirkt sich der Abkühlungseffekt geringer auf Gebiete mit Vegetation aus, als auf Gebiete mit blankem Erdboden. Außerdem sind Effekte des orbitalen Drifts in den niederen Breiten stärker als in den borealen Wäldern der hohen Breitengrade. Es gilt also festzuhalten, dass der Abkühlungseffekt durch den orbitalen Drift der NOAA- Satelliten einen nicht zu vernachlässigenden Einfluss in vielen Anwendungsgebieten hat. Um Langzeitdaten zu korrigierten empfiehlt sich das Verfahren auf Grundlage einer globalen Regression nach Gutman (1999a)

Gesamtfehler

Der Gesamtfehler errechnet sich aus:

$e(T_{s})$ = ${\sqrt {\sum _{i}e_{i}^{2}(T_{s})}}$

wobei $e_{i}(T_{s})$ die Fehlerwerte der einzelnen Einflussparameter darstellt. Die größten Fehlerquellen sind der Wasserdampf und die Emissivität der Landoberfläche. Deshalb wurden verschiedene Messverfahren entwickelt, die diese Fehlerquellen ausschließen bzw. einschränken sollen (siehe Methodik). Der Gesamtfehlerwert bei optimalen atmosphärischen Bedingungen (wolkenlos, aerosolfrei) und der Verfügbarkeit von in-situ Daten beträgt nur 0,3 K, während mit Fernerkundungsdaten ein Minimalfehler von 0,8 K erwartet wird. Fließen andere Fehlerquellen (Störung des Sensors, Wellenlängenungenauigkeit, bandpass - Effekt) in die Messung ein, bewegt sich der Gesamtfehler bei der Bestimmung der Landoberflächentemperatur zwischen 0,5 K und 0,9 K. Durch zusätzliche in-situ Messungen kann dieser Fehlerwert nochmals verringert werden.

Der Gesamtfehler bei der Bestimmung der Seeoberflächentemperatur liegt bei etwa 0,6 K, wobei hier der Fehler weniger durch Emissivität und Wasserdampf als durch fehlerhafte Kalibrierung, induziert wird. Um diesen Wert zu erreichen sind in-situ Messungen durch Schiffe und Bojen nötig. Ohne diese in-situ Messungen würde der Fehler bei etwa 2 K liegen. Durch zusätzliche Messungen mit Mikrowellen kann der Fehler auf 0,4 K bzw 1 K verringert werden.

Quellen

4.Yokoyama & Tanba (1995): Sea surface effects on the sea surface temperature estimation; International Journal of Remote Sensing, Vol. 16, Nr. 2, S. 227

5.Yokoyama & Konda (1996): Sea surface effects on the sea surface temperature estimation; International Journal of Remote Sensing, Vol. 17, Nr. 7, S.1293

6.Ottle (1992): Estimation of LST with NOAA9 data; Remote Sensinf of Environment, Vol. 40,S. 27