A remote sensing-based approach to retrieve air temperature for evapotranspiration modelling: an application over western US

This thesis investigates a new remote sensing approach for aiding evapotranspiration (ET) modeling by estimating near-surface air temperature solely from satellite signals. One significant drawback of two-source energy balance (TSEB) models is the unavailability of reliable, spatially distributed meteorological inputs, especially over data-sparse areas. To overcome this limitation, a purely satellite-based scheme is formulated, utilizing thermal infrared imagery from Landsat 8/9 in the cold-pixel constrained (TSEB-C) approach, abolishing the need for ground observations to acquire near surface temperatures. The approach is used to estimate air temperatures for a total of 33 locations across the Western and Central United States, covering a wide variety of climates, land uses, and topographies, and for two spatial windows (4 × 4 km² and 12 × 12 km²). Modelled air temperatures are verified against OpenET’s DisALEXI product and ERA5-Land reanalysis for the purpose of accuracy evaluation. Validations suggest satellite-based temperatures accurately reproduce the spatial and time-domain variability of reference datasets, achieving close agreement (often within a few Celsius degrees) over irrigated lowlands and comparatively homogeneous warm coverings. Wider deviations arise over heterogeneous covers, including mountainous forests and semi-arid grassland coverings. Nevertheless, implementing data filtration tools for the removal of outliers refine reliability and minimize biases. Generally, this research affirms the possibility of substituting ground-based or coarse-scale information used in TSEB models with a purely satellite-based approach, allowing for reliable air temperature estimation at regional extent. By supplying consistent, easily accessible data, the approach allows for better water resource management as well as irrigation planning, meanwhile bridging the gap between empirical schemes and multi-source-based more advanced schemes. The approach takes the first steps towards balanced, scalable, as well as cost-efficient anthropogenic water-use estimation against changing climates.

Questa tesi indaga un nuovo approccio di telerilevamento per la stima della temperatura dell’aria in prossimità della superficie a partire da dati satellitari e in supporto della modellazione dell’evapotraspirazione (ET). Uno dei principali limiti dei modelli a bilancio energetico a due sorgenti (TSEB) è rappresentato dalla scarsa disponibilità di input meteorologici affidabili e spazialmente distribuiti, soprattutto nelle aree con limitata copertura di dati. Per superare tale limite, è stato sviluppato uno schema basato unicamente su dati satellitari, che utilizza immagini termiche all’infrarosso dei satelliti Landsat 8/9 nel quadro metodologico dell’approccio “cold-pixel constrained” (TSEB-C), eliminando così la necessità di osservazioni a terra per ottenere le temperature prossime alla superficie. L’approccio è stato applicato per stimare le temperature dell’aria in 33 località distribuite negli Stati Uniti centro-occidentali, caratterizzate da una grande varietà di climi, uso del suolo e morfologia, e a due diverse finestre spaziali (4 × 4 km² e 12 × 12 km²). Le temperature stimate dal modello sono state validate confrontandole con il prodotto DisALEXI di OpenET e con le rianalisi ERA5-Land, al fine di valutarne l’accuratezza. I risultati evidenziano come le temperature derivate dal satellite siano in grado di riprodurre fedelmente la variabilità spaziale e temporale dei dataset di riferimento, con un buon grado di concordanza (spesso entro pochi gradi Celsius), specialmente nelle pianure irrigate e nei paesaggi caldi relativamente omogenei. Scostamenti maggiori emergono invece in aree eterogenee, come foreste montane e praterie semi-aride. L’applicazione di procedure di filtraggio dei dati per eliminare gli outlier permette di migliorare l’affidabilità e ridurre i bias. In generale, questo studio conferma la possibilità di sostituire le informazioni a terra o a scala grossolana utilizzate nei modelli TSEB con un approccio esclusivamente satellitare, consentendo una stima affidabile della temperatura dell’aria a scala regionale. Fornendo dati consistenti e facilmente accessibili, il metodo supporta una migliore gestione delle risorse idriche e una pianificazione più efficace dell’irrigazione, colmando al contempo il divario tra approcci empirici e schemi più complessi basati su sorgenti multiple. L’approccio rappresenta un passo iniziale verso una stima dell’uso antropico dell’acqua più equilibrata, scalabile ed economicamente sostenibile in un contesto di cambiamenti climatici.