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Data fusion for improving thermal emissivity separation from hyperspectral data

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Résumé

Land Surface Temperature (LST) and Land Surface Emissivity (LSE) are common retrievals from thermal hyperspectral imaging. However, their retrieval is not a straightforward procedure because the mathematical problem is ill-posed. This procedure becomes more challenging in an urban area where the spatial distribution of temperature varies substantially in space and time. In this study we propose a new method which integrates 3D surface information from LIDAR data in an attempt to improve the temperature and emissivity separation (TES) procedure for thermal hyperspectral scene. The experimental results prove the high accuracy of the proposed method in comparison to another conventional TES model.

langue originaleAnglais
titre2015 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS 2015 - Proceedings
EditeurInstitute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
Pages2955-2958
Nombre de pages4
ISBN (Electronique)9781479979295
Les DOIs
étatPublié - 10 nov. 2015
EvénementIEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS 2015 - Milan, Italie
Durée: 26 juil. 201531 juil. 2015

Série de publications

NomInternational Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS)
Volume2015-November

Une conférence

Une conférenceIEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS 2015
Pays/TerritoireItalie
La villeMilan
période26/07/1531/07/15

Empreinte digitale

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