ABSTRACT Evapotranspiration (ET) is needed in a range of applications in hydrology, climatology, ecology, and agriculture. Remote sensing-based estimation is the only viable and economical method for ET estimation over large areas. The current Landsat satellites provide images every 16 days limiting the ability to capture biophysical changes affecting ET. Thus, we explored the potential integration of Landsat 8 and Sentinel-2 data for estimating ET using a surface energy balance model. The results indicate the proposed Landsat-Sentinel data fusion approach substantially reduced relative errors from 48% to 10% on area-wide and from 49% to 17% on pixel-wide compared to linear interpolation between two Landsat images. The proposed approach had a better agreement with expected actual ET maps across high-vegetation conditions than in low-vegetation conditions. The finer temporal resolution and better accuracy of ET maps based on Landsat-Sentinel integration is of great importance in managing limited water resources.

中文翻译：

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一种使用 Landsat 和 Sentinel-2 卫星数据进行下一代用水测绘的新方法

摘要 在水文学、气候学、生态学和农业的一系列应用中都需要蒸散 (ET)。基于遥感的估算是大面积ET估算的唯一可行且经济的方法。当前的 Landsat 卫星每 16 天提供一次图像，限制了捕获影响 ET 的生物物理变化的能力。因此，我们探索了 Landsat 8 和 Sentinel-2 数据的潜在整合，以使用表面能量平衡模型估算 ET。结果表明，与两个 Landsat 图像之间的线性插值相比，所提出的 Landsat-Sentinel 数据融合方法将区域范围的相对误差从 48% 减少到 10%，像素范围的相对误差从 49% 减少到 17%。与低植被条件相比，所提出的方法在高植被条件下与预期的实际 ET 地图具有更好的一致性。基于 Landsat-Sentinel 集成的 ET 地图更精细的时间分辨率和更高的准确性对于管理有限的水资源非常重要。