Relación entre datos metereológicos y de sensores remotos entre los años 2000 y 2018 en Quito, Ecuador - Gavilanes Haro, Ivonne Alexandra (2020)
El análisis de la Temperatura Superficial también conocida como (LST), es una de las variables más relevantes para estudios ambientales puesto que nos permiten conocer factores como balance de energías, evapotranspiración y humedad del suelo. Para la presente investigación se emplearon datos de dos fuentes, la primera de imágenes satelitales de los sensores Landsat 7, en los años del 2003 al 2018, y Landsat 8 entre 2013 a 2018 respectivamente y en la segunda datos meteorológicos, de las estaciones automáticas de la Red Metropolitana de Monitoreo Atmosférico de Quito. Una vez descargadas las imágenes satelitales fueron sometidas a correcciones radiométricas y atmosféricas en el programa ENVI 5.0 para reducir al máximo los errores que estas presentaron. Posteriormente, las imágenes corregidas son cargadas en un Sistema de Información Geográfica, específicamente ArcGIS 10.6 de donde se obtuvo una serie de indicadores ambientales, con los cuales se calculó una matriz multivariable. En la fase de modelado los datos fueron tratados por años, décadas y combinación de variables generando 3 modelos lineales para cada sensor, los modelos más relevantes que pasaron a la etapa de validación obtuvieron un coeficiente de correlación o también llamado R2 de 0.8329, R2 Ajustado de 0.7661 para Landsat 7, mientras que para Landsat 8 se obtuvo un R2 de 0.8117 y un R2 Ajustado de 0.7363 para el año 2014 en los dos sensores, concluyendo así que la Temperatura Máxima, Media y Mínima son las variables más relacionadas con el LST.