En un esfuerzo por minimizar la variabilidad microclimática urbana compleja dentro de líneas de vuelo térmicas infrarrojas (TIR) de alta resolución (H-Res), describimos el algoritmo de Normalización Térmica Urbana de Carreteras (TURN), que se basa en la idea de características pseudo invariantes. Al asumir una temperatura de carretera homogénea dentro de una escena TIR, hipotetizamos que cualquier variación observada en la temperatura de la carretera es el efecto de la variabilidad microclimática local. Para modelar la variabilidad microclimática, definimos una clase de objeto carretera (Road), calculamos la variabilidad de temperatura dentro de la carretera, la muestreamos en diferentes intervalos espaciales (es decir, 10, 20, 50 y 100 m) y luego interpolamos las muestras sobre cada línea de vuelo para crear un campo de temperatura variable ponderado por objeto (una superficie TURN). La superficie TURN óptima se resta de la imagen TIR original, creando esencialmente una escena libre de microclima. Los resultados en diferentes intervalos de muestreo se evalúan en función de su: (i) capacidad para reducir visual y estadísticamente la variabilidad general de la escena y (ii) velocidad de cálculo. TURN se evalúa en tres líneas de vuelo TABI-1800 no adyacentes (182 km2) que se adquirieron en 2012 por la noche sobre la ciudad de Calgary, Alberta, Canadá. TURN también cumple con un reciente desafío de GEOBIA (Análisis de Imágenes Basado en Objetos Geoespaciales) al incorporar objetos vectoriales GIS existentes dentro del flujo de trabajo de GEOBIA, en lugar de depender exclusivamente de métodos de segmentación.