Land Surface Emissivity Assessment for Temperature Mapping Using Dynamic World Classification
The temperature of the Earth's surface is one of the key characteristics used in modeling the state and dynamics of geosystem development, especially under anthropogenic load and landscape transformations. Over the decades of development of Earth remote sensing systems, a number of satellite se...
Gespeichert in:
| Datum: | 2026 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainisch |
| Veröffentlicht: |
Scientific Centre for Aerospace Research of the Earth Institute of Geological Science National Academy of Sciences of Ukraine, Kyiv, Ukraine
2026
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://ujrs.org.ua/ujrs/article/view/305 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Ukrainian Journal of Remote Sensing of the Earth |
Institution
Ukrainian Journal of Remote Sensing of the Earth| _version_ | 1866573076586561536 |
|---|---|
| author | Lybskyi, Mykola Piestova, Iryna Lysenko, Artur Khyzhniak, Anna Orlenko, Tetiana |
| author_facet | Lybskyi, Mykola Piestova, Iryna Lysenko, Artur Khyzhniak, Anna Orlenko, Tetiana |
| author_sort | Lybskyi, Mykola |
| baseUrl_str | https://ujrs.org.ua/ujrs/oai |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2026-05-29T21:40:53Z |
| description | The temperature of the Earth's surface is one of the key characteristics used in modeling the state and dynamics of geosystem development, especially under anthropogenic load and landscape transformations. Over the decades of development of Earth remote sensing systems, a number of satellite sensors have been launched into orbit to obtain temperature mapping data, in particular in the thermal infrared spectral range of 3–14 μm. These include MODIS sensors (Terra and Aqua satellites), TM, ETM+, and TIRS (Landsat series satellites), as well as ASTER (Terra satellite).A feature of remote thermal radiation studies, which fundamentally distinguishes them from traditional optical studies, within which spectral reflectance coefficients are determined, is the need to measure the characteristics of the energy flux radiated by the Earth's surface. This creates an additional non-trivial task: determining the emissivity of Earth's surface in the spectral range corresponding to the range of thermal radiation registration.One of the most successful approaches to determining the emissivity of the Earth's surface is the TES (Temperature/Emissivity Separation) method, applied to five-channel data in the long-wave infrared range from the ASTER sensor. On this basis, the geospatial product Global Emissivity Dataset (ASTER GED) was created, which, in particular, is used to generate temperature data from images of Landsat satellites; however, ASTER GED has a number of significant shortcomings that significantly limit its use for obtaining detailed, accurate, and up-to-date temperature distribution data. Taking into account the above-mentioned limitations of ASTER GED, the article proposes a statistical approach to generating images of the spatial distribution of emissivity based on Sentinel-2 optical imagery, using information on the type of the earth's surface derived from the Dynamic World classification. The paper proposes a methodology for obtaining up-to-date, physically justified, and informative emissivity data for subsequent use, together with long-wave infrared radiation data from Landsat satellites. A preliminary assessment of temperature determination accuracy showed that in approximately 90% of cases, the deviation of the temperature obtained using the updated method does not exceed 0.5 °C relative to the reference values.
Author Contributions: Conceptualization – M. Lubskyi and А. Khyzhniak; Methodology – M. Lubskyi; Formal Analysis and Data Processing – А. Lysenko and T. Orlenko; Investigation - M. Lubskyi, А. Lysenko and T. Orlenko; Writing – Original Draft Preparation – I. Piestova; Writing – Review & Editing - M. Lubskyi and I. Piestova. All authors have read and agreed to the published version of the manuscript.
Funding: Described technique is developed under the research Development and improvement of remote sensing data processing methods for geospatial modeling in solving problems of rational environmental management, governmental registration number № 0124U000360.
Disclosure of AI use: The GPT-4 language model was employed to improve the title, systematize the outline, and proofread the text for grammatical, punctuation, and syntactic accuracy.
Data Availability Statement: Data available on reasonable request from the authors.
Acknowledgments: The authors are grateful to the National Academy of Sciences of Ukraine for supporting this research. We are also grateful to the reviewers and editors for their valuable comments, recommendations, and attention to the work.
Conflicts of Interest: The authors declare no conflict of interest. |
| doi_str_mv | 10.36023/ujrs.2026.13.2.305 |
| first_indexed | 2026-05-30T01:00:02Z |
| format | Article |
| id | uajuacgovua-article-305 |
| institution | Ukrainian Journal of Remote Sensing of the Earth |
| keywords_txt_mv | keywords |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2026-05-30T01:00:02Z |
| publishDate | 2026 |
| publisher | Scientific Centre for Aerospace Research of the Earth Institute of Geological Science National Academy of Sciences of Ukraine, Kyiv, Ukraine |
| record_format | ojs |
| spelling | uajuacgovua-article-3052026-05-29T21:40:53Z Land Surface Emissivity Assessment for Temperature Mapping Using Dynamic World Classification Оцінювання випромінювальної здатності земної поверхні на основі класифікації DYNAMIC WORLD для побудови температурних карт Lybskyi, Mykola Piestova, Iryna Lysenko, Artur Khyzhniak, Anna Orlenko, Tetiana land surface emissivity land surface temperature land cover classification Dynamic World ASTER GED коефіцієнт теплового випромінювання температура земної поверхні класифікація земної поверхні Dynamic World ASTER GED The temperature of the Earth's surface is one of the key characteristics used in modeling the state and dynamics of geosystem development, especially under anthropogenic load and landscape transformations. Over the decades of development of Earth remote sensing systems, a number of satellite sensors have been launched into orbit to obtain temperature mapping data, in particular in the thermal infrared spectral range of 3–14 μm. These include MODIS sensors (Terra and Aqua satellites), TM, ETM+, and TIRS (Landsat series satellites), as well as ASTER (Terra satellite).A feature of remote thermal radiation studies, which fundamentally distinguishes them from traditional optical studies, within which spectral reflectance coefficients are determined, is the need to measure the characteristics of the energy flux radiated by the Earth's surface. This creates an additional non-trivial task: determining the emissivity of Earth's surface in the spectral range corresponding to the range of thermal radiation registration.One of the most successful approaches to determining the emissivity of the Earth's surface is the TES (Temperature/Emissivity Separation) method, applied to five-channel data in the long-wave infrared range from the ASTER sensor. On this basis, the geospatial product Global Emissivity Dataset (ASTER GED) was created, which, in particular, is used to generate temperature data from images of Landsat satellites; however, ASTER GED has a number of significant shortcomings that significantly limit its use for obtaining detailed, accurate, and up-to-date temperature distribution data. Taking into account the above-mentioned limitations of ASTER GED, the article proposes a statistical approach to generating images of the spatial distribution of emissivity based on Sentinel-2 optical imagery, using information on the type of the earth's surface derived from the Dynamic World classification. The paper proposes a methodology for obtaining up-to-date, physically justified, and informative emissivity data for subsequent use, together with long-wave infrared radiation data from Landsat satellites. A preliminary assessment of temperature determination accuracy showed that in approximately 90% of cases, the deviation of the temperature obtained using the updated method does not exceed 0.5 °C relative to the reference values. Author Contributions: Conceptualization – M. Lubskyi and А. Khyzhniak; Methodology – M. Lubskyi; Formal Analysis and Data Processing – А. Lysenko and T. Orlenko; Investigation - M. Lubskyi, А. Lysenko and T. Orlenko; Writing – Original Draft Preparation – I. Piestova; Writing – Review & Editing - M. Lubskyi and I. Piestova. All authors have read and agreed to the published version of the manuscript. Funding: Described technique is developed under the research Development and improvement of remote sensing data processing methods for geospatial modeling in solving problems of rational environmental management, governmental registration number № 0124U000360. Disclosure of AI use: The GPT-4 language model was employed to improve the title, systematize the outline, and proofread the text for grammatical, punctuation, and syntactic accuracy. Data Availability Statement: Data available on reasonable request from the authors. Acknowledgments: The authors are grateful to the National Academy of Sciences of Ukraine for supporting this research. We are also grateful to the reviewers and editors for their valuable comments, recommendations, and attention to the work. Conflicts of Interest: The authors declare no conflict of interest. Температура земної поверхні є однією з ключових характеристик, що використовуються при моделюванні стану та динаміки розвитку геосистем, особливо в умовах антропогенного навантаження та ландшафтних перетворень. За десятиліття розвитку систем дистанційного зондування Землі на орбіту було виведено низку супутникових сенсорів, призначених для отримання даних температурного картування, зокрема у тепловому інфрачервоному спектральному діапазоні 3–14 мкм. До них належать сенсори MODIS (супутники Terra та Aqua), TM, ETM+ і TIRS (супутники серії Landsat), а також ASTER (супутник Terra).Особливістю дистанційних досліджень теплового випромінювання, що принципово відрізняє їх від традиційних оптичних досліджень, у межах яких визначаються коефіцієнти спектрального відбиття, є необхідність вимірювання характеристик випроміненого земною поверхнею енергетичного потоку. Це зумовлює додаткову нетривіальну задачу визначення випромінювальної здатності земної поверхні у спектральному діапазоні, що відповідає діапазону реєстрації теплового випромінювання.Одним із найбільш успішних підходів до визначення випромінювальної здатності земної поверхні є метод TES (Temperature/Emissivity Separation), реалізований для п’ятиканальних даних довгохвильового інфрачервоного діапазону сенсора ASTER. На його основі було створено геопросторовий продукт Global Emissivity Dataset (ASTER GED), який, зокрема, використовується для формування температурних даних за знімками супутників серії Landsat, однак ASTER GED має ряд суттєвих недоліків, які значно обмежують його використання для отримання детальних, точних та актуальних даних розподілу температур.З урахуванням зазначених обмежень ASTER GED у статті запропоновано статистичний підхід до формування зображень просторового розподілу випромінювальної здатності на основі даних оптичного знімання Sentinel-2 із використанням інформації про тип земної поверхні, визначеного за результатами класифікації Dynamic World. В роботі запропонована методика отримання актуальних, фізично обґрунтованих та інформативних даних випромінювальної здатності з подальшим використанням разом із даними довгохвильового інфрачервоного випромінювання, отриманими супутниками серії Landsat. Попередня оцінка точності визначення температури показала, що приблизно у 90 % випадків відхилення температури, отриманої за оновленою методикою, не перевищує 0,5 °C відносно референтних значень. Внесок авторів: Концептуалізація – М.С. Лубський та А.В. Хижняк; Методологія – М.С. Лубський; Формальний аналіз та оброблення даних – А.Р. Лисенко та Т.А. Орленко; Дослідження - М.С. Лубський, А.Р. Лисенко та Т.А. Орленко; Підготовка тексту статті - Пєстова І.О.; Рецензування та редагування - Пєстова І.О. та М.С. Лубський. Всі автори прочитали та погодилися з опублікованою версією рукопису. Фінансування: Описана методика розроблена в рамках виконання НДР «Розробка та вдосконалення методів обробки даних дистанційного зондування для геопросторового моделювання при вирішенні задач раціонального природокористування», державний реєстраційний номер № 0124U000360. Розкриття інформації про ШІ: при формуванні тексту статті використовувалась мовна модель GPT-4 для коригування назви публікації, систематизації її плану та для пошуку і корегування граматичних, пунктуаційних, синтаксичних помилок. Доступність даних: Дані можуть бути надані авторами за обґрунтованим запитом. Подяки: Автори вдячні Національній академії наук України за підтримку цього дослідження. Ми також вдячні рецензентам і редакторам за їхні цінні коментарі, рекомендації та увагу до роботи. Конфлікти інтересів: Автори заявляють, що не мають конфлікту інтересів. Scientific Centre for Aerospace Research of the Earth Institute of Geological Science National Academy of Sciences of Ukraine, Kyiv, Ukraine 2026-05-29 Article Article application/pdf https://ujrs.org.ua/ujrs/article/view/305 10.36023/ujrs.2026.13.2.305 Ukrainian journal of remote sensing; Vol. 13 No. 2 (2026); 4-12 Украинский журнал дистанционного зондирования Земли; Том 13 № 2 (2026); 4-12 Український журнал дистанційного зондування Землі; Том 13 № 2 (2026); 4-12 2313-2132 uk https://ujrs.org.ua/ujrs/article/view/305/306 Copyright (c) 2026 Ukrainian journal of remote sensing |
| spellingShingle | land surface emissivity land surface temperature land cover classification Dynamic World ASTER GED Lybskyi, Mykola Piestova, Iryna Lysenko, Artur Khyzhniak, Anna Orlenko, Tetiana Land Surface Emissivity Assessment for Temperature Mapping Using Dynamic World Classification |
| title | Land Surface Emissivity Assessment for Temperature Mapping Using Dynamic World Classification |
| title_alt | Оцінювання випромінювальної здатності земної поверхні на основі класифікації DYNAMIC WORLD для побудови температурних карт |
| title_full | Land Surface Emissivity Assessment for Temperature Mapping Using Dynamic World Classification |
| title_fullStr | Land Surface Emissivity Assessment for Temperature Mapping Using Dynamic World Classification |
| title_full_unstemmed | Land Surface Emissivity Assessment for Temperature Mapping Using Dynamic World Classification |
| title_short | Land Surface Emissivity Assessment for Temperature Mapping Using Dynamic World Classification |
| title_sort | land surface emissivity assessment for temperature mapping using dynamic world classification |
| topic | land surface emissivity land surface temperature land cover classification Dynamic World ASTER GED |
| topic_facet | land surface emissivity land surface temperature land cover classification Dynamic World ASTER GED коефіцієнт теплового випромінювання температура земної поверхні класифікація земної поверхні Dynamic World ASTER GED |
| url | https://ujrs.org.ua/ujrs/article/view/305 |
| work_keys_str_mv | AT lybskyimykola landsurfaceemissivityassessmentfortemperaturemappingusingdynamicworldclassification AT piestovairyna landsurfaceemissivityassessmentfortemperaturemappingusingdynamicworldclassification AT lysenkoartur landsurfaceemissivityassessmentfortemperaturemappingusingdynamicworldclassification AT khyzhniakanna landsurfaceemissivityassessmentfortemperaturemappingusingdynamicworldclassification AT orlenkotetiana landsurfaceemissivityassessmentfortemperaturemappingusingdynamicworldclassification AT lybskyimykola ocínûvannâvipromínûvalʹnoízdatnostízemnoípoverhnínaosnovíklasifíkacíídynamicworlddlâpobudovitemperaturnihkart AT piestovairyna ocínûvannâvipromínûvalʹnoízdatnostízemnoípoverhnínaosnovíklasifíkacíídynamicworlddlâpobudovitemperaturnihkart AT lysenkoartur ocínûvannâvipromínûvalʹnoízdatnostízemnoípoverhnínaosnovíklasifíkacíídynamicworlddlâpobudovitemperaturnihkart AT khyzhniakanna ocínûvannâvipromínûvalʹnoízdatnostízemnoípoverhnínaosnovíklasifíkacíídynamicworlddlâpobudovitemperaturnihkart AT orlenkotetiana ocínûvannâvipromínûvalʹnoízdatnostízemnoípoverhnínaosnovíklasifíkacíídynamicworlddlâpobudovitemperaturnihkart |