Temperatura notturna al suolo

Temperatura Superficiale Notturna — Downscaling RF

Panoramica

Il layer LST Notturna fornisce mappe ad alta risoluzione della temperatura superficiale notturna attraverso il downscaling dei dati termici MODIS (~1 km) a 25 m tramite Random Forest. La LST notturna è particolarmente informativa per l'analisi dell'isola di calore urbana (UHI) perché rivela pattern di ritenzione termica non catturabili dalle misure diurne.

Il downscaling utilizza tre variabili ausiliarie:

• NDVI da Sentinel-2 (10 m) — proxy per gli effetti di raffrescamento della vegetazione
• Copertura del suolo da ESA WorldCover (10 m) — tipo di superficie che influenza il comportamento termico
• Elevazione da SRTM (30 m) — tassi di variazione termica altitudinali

Oltre alla mappa LST, il prodotto genera:

• UTFVI (Urban Thermal Field Variance Index) — quantifica l'intensità dell'isola di calore
• Analisi SUHI (Surface Urban Heat Island) — anomalia termica rispetto alle aree rurali circostanti

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Metodologia di Calcolo

Pipeline di downscaling Random Forest:

1. Estrazione MODIS LST — Valori LST notturni da MOD11A1 (Terra, ~22:30 locale) e MYD11A1 (Aqua, ~01:30 locale)
2. Filtraggio qualità — Esclusione pixel con errori LST > 2 K o eccessiva contaminazione nuvolosa
3. Preparazione feature — NDVI, copertura del suolo ed elevazione allineati alla griglia MODIS
4. Training del modello — Random Forest apprende la relazione tra LST MODIS e feature ausiliarie a 1 km
5. Predizione ad alta risoluzione — Il modello predice la LST a 25 m
6. Calcolo UTFVI — UTFVI = (LST - LST_media) / LST_media
7. Analisi SUHI — Differenza termica tra pixel urbani e rurali di riferimento

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Fonti dei Dati

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Note Tecniche

• La LST notturna è disponibile solo in condizioni di cielo sereno
• Le aree urbane mostrano tipicamente temperature notturne 2–8°C superiori rispetto alle aree rurali circostanti (effetto UHI)
• I valori UTFVI sono relativi alla media spaziale, rendendoli sensibili all'estensione dell'area di analisi

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Riferimenti

1. Wan, Z. (2008). "New refinements and validation of the MODIS Land-Surface Temperature/Emissivity products". Remote Sensing of Environment, 112(1), pp. 59–74.
2. Liu, L., Zhang, Y. (2011). "Urban heat island analysis using the Landsat TM data and ASTER data". Remote Sensing, 3(7), pp. 1535–1552.
3. Hutengs, C., Vohland, M. (2016). "Downscaling land surface temperatures at regional scales with random forest regression". Remote Sensing of Environment, 178, pp. 127–141.

Responsible: Axel Dolcemascolo