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Alsina, Maria MarAutor o Coautor

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7 de octubre de 2025
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Artículo
Sí

Decreased latency in landsat-derived land surface temperature products: A case for near-real-time evapotranspiration estimation in California

Publicado en: Agricultural Water Management. 283 108316- - 2023-06-01 283(), DOI: 10.1016/j.agwat.2023.108316

Autores:

Knipper, Kyle; Yang, Yun; Anderson, Martha; Bambach, Nicolas; Kustas, William; McElrone, Andrew; Gao, Feng; Alsina, Maria Mar
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Afiliaciones

ARS, USDA, Crops Pathol & Genet Res, 284 Hutchison Hall, Davis, CA 95616 USA - Autor o Coautor
ARS, USDA, Hydrol & Remote Sensing Lab, 10300 Baltimore Ave, Beltsville, MD 20705 USA - Autor o Coautor
ARS, USDA, Sustainable Agr Water Syst Unit, 239 Hopkins Rd, Davis, CA 95616 USA - Autor o Coautor
E&J Gallo Winery, Winegrowing Res, 600 Yosemite Blvd, Modesto, CA 95354 USA - Autor o Coautor
Mississippi State Univ, Dept Forestry, POB 9680, Mississippi State, MS 39762 USA - Autor o Coautor
Univ Calif Davis, Dept Land Air & Water Resources, Plant & Environm Sci Bldg, Davis, CA 95616 USA - Autor o Coautor
Univ Calif Davis, Dept Viticulture & Enol, 595 Hilgard Lane, Davis, CA 95616 USA - Autor o Coautor
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Resumen

Acquiring accurate measurements of crop consumptive water use in the form of evapotranspiration (ET) is increasingly important in California cropping systems as demands for water resources shift under a changing climate. Growers use various methods for estimating ET to guide irrigation management, some of which are based on satellite remote sensing. Although this approach has proven reliable, operational applications remain hindered by latency in satellite product delivery, due in part to computationally expensive atmospheric correction steps. This is particularly true in approaches that utilize thermal infrared (TIR) imagery, which is sensitive to atmospheric corrections. The current study evaluates two approaches to derive a pseudoatmospherically corrected Land Surface Temperature (LST) in near-real-time (NRT) for ingestion into the ALEXI-DisALEXI ET model. Evaluation is done for selected Landsat scenes over California for the year 2022. Both approaches take advantage of the Landsat Collection 2 dataset, including availability of atmospheric correction parameters and atmospherically corrected LST. The first approach is based on the Radiative Transfer Equation (RTE) and atmospheric correction parameters from previous overpass available in the Collection 2 dataset. The second is based on a random forest (RF) regression model, using Landsat Collection 2 atmospheric correction parameters and LST as input for training. Results indicate the RF approach outperforms the RTE approach, with an average mean absolute error of 0.6 K, compared to 2.0 K for the RTE method. The RTE method produces more spatial and temporal variability in LST due to temporal differences in atmospheric transmissivity. When used to estimate ET, we find little difference between NRT LST-based ET estimates and ET derived using the Collection 2 LST product, albeit RF-based ET provides less day-to-day variation. Results suggest promise in using such an approach to derive LST and subsequently ET in NRT, and toward improving daily water management and irrigation efficiency in the vineyard and orchard systems of California.
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Palabras clave

AlgorithmEnergy-balanceFieldFluxesMapping daily evapotranspirationModelRetrievalScales

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Agricultural Water Management debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2023, se encontraba en la posición 6/126, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Agronomy. Destacable, igualmente, el hecho de que la Revista está posicionada por encima del Percentil 90.

Desde una perspectiva relativa, y atendiendo al indicador del impacto normalizado calculado a partir de las Citas Mundiales proporcionadas por WoS (ESI, Clarivate), arroja un valor para la normalización de citas relativas a la tasa de citación esperada de: 1.2. Esto indica que, de manera comparada con trabajos en la misma disciplina y en el mismo año de publicación, lo ubica como trabajo citado por encima de la media. (fuente consultada: ESI 13 Nov 2025)

De manera concreta y atendiendo a las diferentes agencias de indexación, el trabajo ha acumulado, hasta la fecha 2026-04-07, el siguiente número de citas:

  • WoS: 5
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-07:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 23 (PlumX).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: United States of America.

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Último Autor (ALSINA MARTI, MARIA DEL MAR).

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Reconocimientos ligados al ítem

This research was funded by the California Department of Food and Agriculture (Grant Number: 20-0001-031-SF) with funding also from NASA Applied Sciences-Water Resources Program (Grant Number: NNH17AE39I) and by the U.S. Department of Agriculture, Agricultural Research Service.
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