Aplicación de modelos de transferencia radiativa en una metodología para la obtención de aerosoles a partir de imágenes de satélites de alta resolución

Abstract

[ES] Este trabajo propone una metodología avanzada para la obtención de la Profundidad Óptica de Aerosoles (AOD) a partir de imágenes de alta resolución proporcionadas por el satélite Sentinel-2 y utilizando modelos de transferencia radiativa en forma de LUTs (Look-Up Tables). El proceso comienza con la descarga y el filtrado de imágenes satelitales mediante un proceso automatizado desarrollado en Google Earth Engine (GEE). Estas imágenes se seleccionan cuidadosamente para asegurar que sean representativas de las condiciones atmosféricas en los días de interés. Para la caracterización precisa de las propiedades atmosféricas en los días seleccionados, se utilizan datos de la red AERONET (AErosol RObotic NETwork), que proporciona información detallada sobre la concentración de aerosoles y sus características atmosféricas. El modelo de transferencia radiativa 6SV (Second Simulation of a Satellite Signal in the Solar Spectrum) se emplea para generar las LUTs necesarias para el cálculo del AOD. Estas tablas de búsqueda permiten una rápida y eficiente conversión de las señales radiométricas observadas por el satélite y la información de AERONET en valores de AOD. El cálculo del AOD se realiza pixel a pixel utilizando un código desarrollado en Python, que integra los datos de las imágenes satelitales con las LUTs. Los resultados obtenidos demuestran que la metodología propuesta permite la estimación de AOD a partir de imágenes satelitales de alta precisión, incluso en entornos urbanos complejos. Esta metodología tiene como objetivo no solo proporcionar una herramienta valiosa para el monitoreo continuo de la calidad del aire, sino que también facilitar la evaluación del impacto de los aerosoles en la salud pública y el clima. La capacidad para realizar estos cálculos con una alta resolución espacial y temporal ofrece un potencial significativo para mejorar la gestión ambiental y la investigación sobre la influencia de los aerosoles en la atmósfera.

[EN] This work proposes an advanced methodology for obtaining Aerosol Optical Depth (AOD) from high-resolution images provided by the Sentinel-2 satellite, using radiative transfer models in the form of Look-Up Tables (LUTs). The process begins with the automated downloading and filtering of satellite images through a script developed in Google Earth Engine (GEE). These images are carefully selected to ensure they are representative of atmospheric conditions on the days established. For precise characterization of atmospheric properties on the selected days, data from the AERONET (AErosol RObotic NETwork) network are utilized, providing detailed information on aerosol concentration and its atmospheric characteristics. The 6SV radiative transfer model (Second Simulation of a Satellite Signal in the Solar Spectrum) is used to generate the necessary LUTs for AOD retrieval. These look-up tables enable rapid and efficient conversion of radiometric signals observed by the satellite and AERONET data into AOD values. AOD calculations are performed pixel by pixel using a Python code, which integrates satellite image data with the LUTs. The results demonstrate that the proposed methodology allows for the estimation of AOD from satellite images with high precision, even in complex urban environments. This methodology aims not only to provide a valuable tool for continuous air quality monitoring but also to facilitate the assessment of aerosol impacts on public health and climate. The ability to perform these calculations with high spatial and temporal resolution offers significant potential for enhancing environmental management and research on the influence of aerosols in the atmosphere.