Optical Thickness Retrievals of Subtropical Cirrus and Arctic Stratus from Ground-Based and Airborne Radiance Observations Using Imaging Spectrometers

The development and application of new cloud retrieval methods from ground–based and airborne measurements of spectral radiance fields above heteorogeneous surfaces is introduced. The potential of imaging spectrometers in remote–sensing applications is evaluated. The analyzed spectral radiance fields were measured during two international field campaigns in the visible wavelength range (400–970 nm) with high spatial (<10m) resolution. From ground–based measurements, high ice clouds were observed and from airborne measurements Arctic stratus. From the measurements, cloud optical thickness is retrieved with high spatial resolution and the horizontal cloud inhomogeneities are investigated. Depending on the measurement configuration, different uncertainties arise for the retrieval of the cloud optical thickness. A reduction of those uncertainties is derived by a specification of the ice crystal shape to improve the retrieval of the optical thickness of high ice clouds. The ice crystal shape is obtained independently from the angular information of the scattering phase function features, imprinted in the radiance fields. A performed sensitivity study reveals uncertainties of up to 90%, when neglecting this information and applying a wrong crystal shape to the retrieval. For remote-sensing of Arctic stratus, the highly variable surface albedo influences the accuracy of the cloud optical thickness retrieval. In cloudy cases the transition of reflected radiance from open water to sea ice is not instantaneous but horizontally smoothed. In general, clouds reduce the reflected radiance above bright surfaces in the vicinity of open water, while it is enhanced above open sea. This results in an overestimation of to up to 90% in retrievals of the optical thickness. This effect is investigated. Using observations and three-dimensional radiative transfer simulations, this effect is quantified to range to up to 2200 m distance to the sea-ice edge (for dark-ocean albedo of αwater = 0.042 and sea-ice albedo of αice = 0.91 at 645 nm wavelength) and to depend on macrophysical cloud and sea-ice properties. The retrieved fields of cloud optical thickness are statistically investigated. Auto–correlation functions and power spectral density analysis reveal that in case of clouds with prevailing directional cloud structures, cloud inhomogeneities cannot be described by a universally valid parameter. They have to be defined along and across the prevailing cloud structures to avoid uncertainties up to 85%.Im folgenden wird die Entwicklung und Anwendung neuer Ableitungsverfahren von Wolkenparametern, basierend auf bodengebundener und flugzeuggetragener spektraler Strahldichtemessungen über heterogenen Untergründen, vorgestellt und das Fernerkundungspotential abbildender Spektrometer evaluiert. Die spektralen Strahldichtefelder wurden während zweier internationaler Feldkampagnen im sichtbaren Wellenlängenbereich (400–970 nm) mit hoher räumlich Auflösung (<10m) gemessen. Bodengebundene Messungen wurden genutzt, um hohe Eiswolken zu beobachten und flugzeuggetragenen um arktischen Stratus zu beobachten. Aus den Messungen werden räumlich hochaufgelöste wolkenoptische Dicken abgeleitet und anschließend horizontale Wolkeninhomogenitäten untersucht. Die Ableitung der wolkenoptischen Dicke birgt je nach Messkonfiguration verschiedene Unsicherheiten. Eine Reduzierung der Unsicherheiten wird durch die Vorgabe einer Eiskristallform zur Verbesserung der Ableitung der optischen Dicke hoher Eiswolken erreicht. Diese werden unabhängig aus den winkelabhängigen, in das gemessene Strahldichtefeld eingeprägten Eigenschaften der Streuphasenfunktion, abgeleitet. Bei Vernachlässigung dieser Information und Wahl der falschen Eiskristallform, treten Fehler in der abgeleiteten optischen Dicke von bis zu 90% auf. Bei der Fernerkundung von arktischem Stratus beeinflusst die sehr variable Bodenalbedo die Genauigkeit der Ableitung der optischen Dicke. Beim Übergang von Meereis zu Wasser, findet die Abnahme der reflektierten Strahldichte im bewölktem Fall nicht direkt über der Eiskante, sondern horizontal geglättet statt. Allgemein reduzieren Wolken die reflektierte Strahldichte über Eisflächen nahe Wasser, während sie über dem Wasser erhöht wird. Dies führt zur Überschätzung der wolkenoptischen Dicke über Wasserflächen nahe Eiskanten von bis zu 90 %. Dieser Effekt wird mit Hilfe von Beobachtungen und dreidimensionalen Strahlungstransferrechnungen untersucht und es wird gezeigt, dass sein Einfluss noch bis zu 2200 m Entfernung zur Eiskante wirkt (für Meeresalbedo 0.042 und Meereisalbedo 0.91 bei 645 nm Wellenlänge) und von den makrophysikalischen Wolken- und Meereiseigenschaften abhängt. Die abgeleiteten Felder der optischen Dicke werden statistisch ausgewertet, um die Inhomogeneität der Wolken zu charakterisieren. Autokorrelationsfunktionen und Leistungsdichtespektren zeigen, dass Inhomogenitäten von Wolken mit vorranging richtungsabhängiger Struktur nicht mit einem allgemeingültigen Parameter beschrieben werden können. Es sind Inhomogenitätsmaße entlang und entgegen der jeweiligen Wolkenstrukturen nötig, um Fehler von bis zu 85% zu vermeiden

Cloud geometry for passive remote sensing

An important cause for disagreements between current climate models is lack of understanding of cloud processes. In order to test and improve the assumptions of such models, detailed and large scale observations of clouds are necessary. Passive remote sensing methods are well-established to obtain cloud properties over a large observation area in a short period of time. In case of the visible to near infrared part of the electromagnetic spectrum, a quick measurement process is achieved by using the sun as high-intensity light source to illuminate a cloud scene and by taking simultaneous measurements on all pixels of an imaging sensor. As the sun as light source can not be controlled, it is not possible to measure the time light travels from source to cloud to sensor, which is how active remote sensing determines distance information. But active light sources do not provide enough radiant energy to illuminate a large scene, which would be required to observe it in an instance. Thus passive imaging remains an important remote sensing method. Distance information and accordingly cloud surface location information is nonetheless crucial information: cloud fraction and cloud optical thickness largely determines the cloud radiative effect and cloud height primarily influences a cloud's influence on the Earth's thermal radiation budget. In combination with ever increasing spatial resolution of passive remote sensing methods, accurate cloud surface location information becomes more important, as the largest source of retrieval uncertainties at this spatial scale, influences of 3D radiative transfer effects, can be reduced using this information. This work shows how the missing location information is derived from passive remote sensing. Using all sensors of the improved hyperspectral and polarization resolving imaging system specMACS, a unified dataset, including classical hyperspectral measurements as well as cloud surface location information and derived properties, is created. This thesis shows how RGB cameras are used to accurately derive cloud surface geometry using stereo techniques, complementing the passive remote sensing of cloud microphysics on board the German High-Altitude Long-Range research aircraft (HALO). Measured surface locations are processed into a connected surface representation, which in turn is used to assign height and location to other passive remote sensing observations. Furthermore, cloud surface orientation and a geometric shadow mask are derived, supplementing microphysical retrieval methods. The final system is able to accurately map visible cloud surfaces while flying above cloud fields. The impact of the new geometry information on microphysical retrieval uncertainty is studied using theoretical radiative transfer simulations and measurements. It is found that in some cases, information about surface orientation allows to improve classical cloud microphysical retrieval methods. Furthermore, surface information helps to identify measurement regions where a good microphysical retrieval quality is expected. By excluding likely biased regions, the overall microphysical retrieval uncertainty can be reduced. Additionally, using the same instrument payload and based on knowledge of the 3D cloud surface, new approaches for the retrieval of cloud droplet radius exploiting measurements of parts of the polarized angular scattering phase function become possible. The necessary setup and improvements of the hyperspectral and polarization resolving measurement system specMACS, which have been developed throughout four airborne field campaigns using the HALO research aircraft are introduced in this thesis.Ein wichtiger Grund für Unterschiede zwischen aktuellen Klimamodellen sind nicht ausreichend verstandene Wolkenprozesse. Um die zugrundeliegenden Annahmen dieser Modelle zu testen und zu verbessern ist es notwendig detaillierte und großskalige Beobachtungen von Wolken durch zu führen. Methoden der passiven Fernerkundung haben sich für die schnelle Erfassung von Wolkeneigenschaften in einem großen Beobachtungsgebiet etabliert. Für den sichtbaren bis nahinfraroten Bereich des elektromagnetischen Spektrums kann eine schnelle Messung erreicht werden, in dem die Sonne als starke Lichtquelle genutzt wird und die Wolkenszene durch simultane Messung über alle Pixel eines Bildsensors erfasst wird. Da die Sonne als Lichtquelle nicht gesteuert werden kann, ist es nicht möglich die Zeit zu messen die von einem Lichtstrahl für den Weg von der Quelle zur Wolke und zum Sensor benötigt wird, so wie es bei aktiven Verfahren zur Distanzbestimmung üblich ist. Allerdings können aktive Lichtquellen nicht genügend Energie bereitstellen um eine große Szene gut genug zu beleuchten um diese Szene in einem kurzen Augenblick vollständig zu erfassen. Aus diesem Grund werden passive bildgebende Verfahren weiterhin eine wichtige Methode zur Fernerkundung bleiben. Trotzdem ist der Abstand zur beobachteten Wolke und damit der Ort der Wolke eine entscheidende Information: Wolkenbedeckungsgrad und die optische Dicke einer Wolke bestimmen einen Großteil des Strahlungseffektes von Wolken und die Höhe der Wolken ist der Haupteinflussfaktor von Wolken auf die thermische Strahlungsbilanz der Erde. Einhergehend mit der weiterhin zunehmenden Auflösung von passiven Fernerkundungsmethoden werden genaue Informationen über den Ort von Wolkenoberflächen immer wichtiger. Dreidimensionale Strahlungstransporteffekte werden auf kleineren räumlichen Skalen zum dominierenden Faktor für Fehler in Messverfahren für Wolkenmikrophysik. Dieser Einfluss auf die Messverfahren kann durch die Nutzung von Informationen über die Lage der Wolken reduziert und die Ergebnisse somit verbessert werden. Diese Arbeit zeigt, wie die fehlenden Ortsinformationen aus passiven Fernerkundungsmethoden gewonnen werden können. Damit kann ein vereinheitlichter Datensatz aller Sensoren des verbesserten specMACS-Systems für hyperspektrale und polarisationsaufgelöste Bilderfassung erstellt werden, in dem außer den gemessenen Strahlungsdichten auch die Positionen der beobachteten Wolkenoberflächen und daraus abgeleitete Größen enthalten sind. In dieser Arbeit wird gezeigt, wie RGB-Kameras genutzt werden, um mit Hilfe stereographischer Techniken die Geometrie der beobachteten Wolken ab zu leiten und so die Möglichkeiten zur passiven Fernerkundung auf dem Forschungsflugzeug HALO zu erweitern. Aus den so gemessenen Positionen der Wolkenoberflächen wird eine geschlossene Darstellung der Wolkenoberflächen berechnet. Dies ermöglicht es die Daten aus anderen passiven Fernerkundungsmethoden um Höhe und Ort der Messung zu erweitern. Außerdem ist es so möglich die Orientierung der Wolkenoberflächen und eine Schattenmaske auf Grund der nun bekannten Beobachtungsgeometrie zu berechnen. Das fertige System ist in der Lage, die sichtbaren Wolkenoberflächen aus Daten von einem Überflug zu rekonstruieren. Mit Hilfe theoretischer Strahlungstransportsimulationen und Messungen wird der Einfluss der neu gewonnenen Informationen auf bestehende Rekonstruktionsmethoden für Wolkenmikrophysik untersucht. In manchen Fällen helfen die neu gewonnenen Informationen direkt die Ergebnisse dieser Methoden zu verbessern und in jedem Fall ermöglichen es die Positionsdaten Bereiche zu identifizieren für die bekannt ist, dass bisherige Rekonstruktionsmethoden nicht funktionieren. Durch Ausschluss solcher Bereiche wird der Gesamtfehler von Mirkophysikrekonstruktionen weiterhin reduziert. Das aktuelle specMACS System ermöglicht auch polarisationsaufgelöste Messungen, wodurch eine sehr genaue Bestimmung der Wolkentropfengrößen möglich wird. Die nun verfügbaren Positionsdaten der Wolkenoberflächen helfen die Genauigkeit dieses Verfahrens deutlich zu verbessern. Die notwendigen Auf- und Umbauten des hyperspektralen und polarisationsauflösenden Messsystems specMACS, die während vier Flugzeuggestützer Messkampagnen auf dem Forschungsflugzeug HALO entwickelt wurden sind in dieser Arbeit beschrieben

Metrics for the evaluation of warm convective cloud fields in a large-eddy simulation with Meteosat images

The representation of warm convective clouds in atmospheric models and satellite observations can considerably deviate from each other partly due to different spatial resolutions. This study aims to establish appropriate metrics to evaluate high-resolution simulations of convective clouds by the ICON Large-Eddy Model (ICON-LEM) with observations from Meteosat SEVIRI over Germany. The time series and frequency distributions of convective cloud fraction and liquid water path (LWP) are analyzed. Furthermore, the study focuses on size distributions and decorrelation scales of warm convective cloud fields. The investigated metrics possess a pronounced sensitivity to the apparent spatial resolution. At the fine spatial scale, the simulations show higher occurrence frequencies of large LWP values and a factor of two to four smaller convective cloud fractions. Coarse-graining of simulated fields to the optical resolution of Meteosat essentially removes the differences between the observed and simulated metrics. The distribution of simulated cloud sizes compares well with the observations and can be represented by a power law, with a moderate resolution sensitivity. A lower limit of cloud sizes is identified, which is 8–10 times the native grid resolution of the model. This likely marks the effective model resolution beyond which the scaling behaviour of considered metrics is not reliable, implying that a further increase in spatial resolution would be desirable to better resolve cloud processes below 1 km. It is finally shown that ICON-LEM is consistent with spatio-temporal decorrelation scales observed with Meteosat having values of 30 min and 7 km, if transferred to the true optical satellite resolution. However, the simulated Lagrangian decorrelation times drop to 10 min at 1 km resolution, a scale covered by the upcoming generation of geostationary satellites

Cloud geometry for passive remote sensing

An important cause for disagreements between current climate models is lack of understanding of cloud processes. In order to test and improve the assumptions of such models, detailed and large scale observations of clouds are necessary. Passive remote sensing methods are well-established to obtain cloud properties over a large observation area in a short period of time. In case of the visible to near infrared part of the electromagnetic spectrum, a quick measurement process is achieved by using the sun as high-intensity light source to illuminate a cloud scene and by taking simultaneous measurements on all pixels of an imaging sensor. As the sun as light source can not be controlled, it is not possible to measure the time light travels from source to cloud to sensor, which is how active remote sensing determines distance information. But active light sources do not provide enough radiant energy to illuminate a large scene, which would be required to observe it in an instance. Thus passive imaging remains an important remote sensing method. Distance information and accordingly cloud surface location information is nonetheless crucial information: cloud fraction and cloud optical thickness largely determines the cloud radiative effect and cloud height primarily influences a cloud's influence on the Earth's thermal radiation budget. In combination with ever increasing spatial resolution of passive remote sensing methods, accurate cloud surface location information becomes more important, as the largest source of retrieval uncertainties at this spatial scale, influences of 3D radiative transfer effects, can be reduced using this information. This work shows how the missing location information is derived from passive remote sensing. Using all sensors of the improved hyperspectral and polarization resolving imaging system specMACS, a unified dataset, including classical hyperspectral measurements as well as cloud surface location information and derived properties, is created. This thesis shows how RGB cameras are used to accurately derive cloud surface geometry using stereo techniques, complementing the passive remote sensing of cloud microphysics on board the German High-Altitude Long-Range research aircraft (HALO). Measured surface locations are processed into a connected surface representation, which in turn is used to assign height and location to other passive remote sensing observations. Furthermore, cloud surface orientation and a geometric shadow mask are derived, supplementing microphysical retrieval methods. The final system is able to accurately map visible cloud surfaces while flying above cloud fields. The impact of the new geometry information on microphysical retrieval uncertainty is studied using theoretical radiative transfer simulations and measurements. It is found that in some cases, information about surface orientation allows to improve classical cloud microphysical retrieval methods. Furthermore, surface information helps to identify measurement regions where a good microphysical retrieval quality is expected. By excluding likely biased regions, the overall microphysical retrieval uncertainty can be reduced. Additionally, using the same instrument payload and based on knowledge of the 3D cloud surface, new approaches for the retrieval of cloud droplet radius exploiting measurements of parts of the polarized angular scattering phase function become possible. The necessary setup and improvements of the hyperspectral and polarization resolving measurement system specMACS, which have been developed throughout four airborne field campaigns using the HALO research aircraft are introduced in this thesis.Ein wichtiger Grund für Unterschiede zwischen aktuellen Klimamodellen sind nicht ausreichend verstandene Wolkenprozesse. Um die zugrundeliegenden Annahmen dieser Modelle zu testen und zu verbessern ist es notwendig detaillierte und großskalige Beobachtungen von Wolken durch zu führen. Methoden der passiven Fernerkundung haben sich für die schnelle Erfassung von Wolkeneigenschaften in einem großen Beobachtungsgebiet etabliert. Für den sichtbaren bis nahinfraroten Bereich des elektromagnetischen Spektrums kann eine schnelle Messung erreicht werden, in dem die Sonne als starke Lichtquelle genutzt wird und die Wolkenszene durch simultane Messung über alle Pixel eines Bildsensors erfasst wird. Da die Sonne als Lichtquelle nicht gesteuert werden kann, ist es nicht möglich die Zeit zu messen die von einem Lichtstrahl für den Weg von der Quelle zur Wolke und zum Sensor benötigt wird, so wie es bei aktiven Verfahren zur Distanzbestimmung üblich ist. Allerdings können aktive Lichtquellen nicht genügend Energie bereitstellen um eine große Szene gut genug zu beleuchten um diese Szene in einem kurzen Augenblick vollständig zu erfassen. Aus diesem Grund werden passive bildgebende Verfahren weiterhin eine wichtige Methode zur Fernerkundung bleiben. Trotzdem ist der Abstand zur beobachteten Wolke und damit der Ort der Wolke eine entscheidende Information: Wolkenbedeckungsgrad und die optische Dicke einer Wolke bestimmen einen Großteil des Strahlungseffektes von Wolken und die Höhe der Wolken ist der Haupteinflussfaktor von Wolken auf die thermische Strahlungsbilanz der Erde. Einhergehend mit der weiterhin zunehmenden Auflösung von passiven Fernerkundungsmethoden werden genaue Informationen über den Ort von Wolkenoberflächen immer wichtiger. Dreidimensionale Strahlungstransporteffekte werden auf kleineren räumlichen Skalen zum dominierenden Faktor für Fehler in Messverfahren für Wolkenmikrophysik. Dieser Einfluss auf die Messverfahren kann durch die Nutzung von Informationen über die Lage der Wolken reduziert und die Ergebnisse somit verbessert werden. Diese Arbeit zeigt, wie die fehlenden Ortsinformationen aus passiven Fernerkundungsmethoden gewonnen werden können. Damit kann ein vereinheitlichter Datensatz aller Sensoren des verbesserten specMACS-Systems für hyperspektrale und polarisationsaufgelöste Bilderfassung erstellt werden, in dem außer den gemessenen Strahlungsdichten auch die Positionen der beobachteten Wolkenoberflächen und daraus abgeleitete Größen enthalten sind. In dieser Arbeit wird gezeigt, wie RGB-Kameras genutzt werden, um mit Hilfe stereographischer Techniken die Geometrie der beobachteten Wolken ab zu leiten und so die Möglichkeiten zur passiven Fernerkundung auf dem Forschungsflugzeug HALO zu erweitern. Aus den so gemessenen Positionen der Wolkenoberflächen wird eine geschlossene Darstellung der Wolkenoberflächen berechnet. Dies ermöglicht es die Daten aus anderen passiven Fernerkundungsmethoden um Höhe und Ort der Messung zu erweitern. Außerdem ist es so möglich die Orientierung der Wolkenoberflächen und eine Schattenmaske auf Grund der nun bekannten Beobachtungsgeometrie zu berechnen. Das fertige System ist in der Lage, die sichtbaren Wolkenoberflächen aus Daten von einem Überflug zu rekonstruieren. Mit Hilfe theoretischer Strahlungstransportsimulationen und Messungen wird der Einfluss der neu gewonnenen Informationen auf bestehende Rekonstruktionsmethoden für Wolkenmikrophysik untersucht. In manchen Fällen helfen die neu gewonnenen Informationen direkt die Ergebnisse dieser Methoden zu verbessern und in jedem Fall ermöglichen es die Positionsdaten Bereiche zu identifizieren für die bekannt ist, dass bisherige Rekonstruktionsmethoden nicht funktionieren. Durch Ausschluss solcher Bereiche wird der Gesamtfehler von Mirkophysikrekonstruktionen weiterhin reduziert. Das aktuelle specMACS System ermöglicht auch polarisationsaufgelöste Messungen, wodurch eine sehr genaue Bestimmung der Wolkentropfengrößen möglich wird. Die nun verfügbaren Positionsdaten der Wolkenoberflächen helfen die Genauigkeit dieses Verfahrens deutlich zu verbessern. Die notwendigen Auf- und Umbauten des hyperspektralen und polarisationsauflösenden Messsystems specMACS, die während vier Flugzeuggestützer Messkampagnen auf dem Forschungsflugzeug HALO entwickelt wurden sind in dieser Arbeit beschrieben

The influence of winter time boreal forest tree transmissivity on tree emission and passive microwave snow observations

Forest cover significantly attenuates natural upwelling ground microwave emission from seasonal terrestrial snow. This presents a major challenge for the accurate retrieval of snow from airborne or spaceborne passive microwave (PM) observations. Forest transmissivity is a key parameter describing tree emission because not only does it influence the proportion of sub-canopy upwelling microwave emission penetrating through the forest canopy, it also controls the forest thermal emission. Hence, it is a very important parameter for correcting the influence of forests on spaceborne or airborne observations of the Earth’s land surface. Under sub-zero temperatures, vegetation water content can be frozen influencing the microwave transmissivity of trees. Yet this phenomenon has not been verified through experimentation leaving significant uncertainty in tree emission modelling and spaceborne microwave observations. Therefore, a season-long experiment was designed to study this phenomenon. Ground-based radiometer observations of tree emission, spaceborne observations of forest emission, and model simulations of canopy emission were conducted during this experiment. Based on this experiment, the influence of physical temperature on tree transmissivity was verified, and a model developed to quantitatively describe this temperature-transmissivity relationship. An evaluation of this temperature-transmissivity relationship was conducted showing that both ground-based and spaceborne observations of tree emission are significantly influenced by this phenomenon. Furthermore, passive microwave spaceborne snow retrievals in forested regions are influenced by this phenomenon. Finally, an approach to reduce the influence of the temperature-transmissivity relationship on passive microwave spaceborne snow retrievals is demonstrated

Recruiting Conventional Tree Architecture Models into State-of-the-Art LiDAR Mapping for Investigating Tree Growth Habits in Structure

Mensuration of tree growth habits is of considerable importance for understanding forest ecosystem processes and forest biophysical responses to climate changes. However, the complexity of tree crown morphology that is typically formed after many years of growth tends to render it a non-trivial task, even for the state-of-the-art 3D forest mapping technology-light detection and ranging (LiDAR). Fortunately, botanists have deduced the large structural diversity of tree forms into only a limited number of tree architecture models, which can present a-priori knowledge about tree structure, growth, and other attributes for different species. This study attempted to recruit Halle architecture models (HAMs) into LiDAR mapping to investigate tree growth habits in structure. First, following the HAM-characterized tree structure organization rules, we run the kernel procedure of tree species classification based on the LiDAR-collected point clouds using a support vector machine classifier in the leave-one-out-for-cross-validation mode. Then, the HAM corresponding to each of the classified tree species was identified based on expert knowledge, assisted by the comparison of the LiDAR-derived feature parameters. Next, the tree growth habits in structure for each of the tree species were derived from the determined HAM. In the case of four tree species growing in the boreal environment, the tests indicated that the classification accuracy reached 85.0%, and their growth habits could be derived by qualitative and quantitative means. Overall, the strategy of recruiting conventional HAMs into LiDAR mapping for investigating tree growth habits in structure was validated, thereby paving a new way for efficiently reflecting tree growth habits and projecting forest structure dynamics.Peer reviewe

Monitoring chlorophyll-a with remote sensing techniques in the Tagus Estuary

Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Gestão e Sistemas AmbientaisEstuaries are transitional ecosystems with high temporal and spatial variability and suffer high anthropogenic pressures. At the present there is a major challenge to monitor these systems in a robust, frequent, systematic and accurate fashion. With the implementation of the Water Framework Directive (WFD), the EU Member States must monitor regularly the most relevant physical and biological parameters. Estuarine information is attained using in-situ samples, model analysis and/or remote sensing data. This work assessed the applicability and accuracy of chlorophyll-a products from the MODIS sensor in the Tagus estuary, comparing them (2000-2002) with simulations of an ecological model, the EcoWin2000. The latter was previously calibrated (1998 & 1999) and validated(2000). It is proposed a conceptual and methodological framework for future monitoring of the estuary using remote sensing data. In a first stage, in the year 2000, typical Case 1 algorithms were pre-assessed and Case 2 algorithms were regionally calibrated. The GSM and Clark algorithms had the best performances, with errors of approximately of 1.1 μg chl-a l-1 (or 20%) and correlations ranging 0.4-0.5. During calibration, the ratio R678/R551 had a good correlation (r = 0.83) and low errors (~1μg chl-a l-1). Its evaluation in 2002, showed low and sometimes negative correlations, with errors of about 2 μg chl-a l-1. In agreement with the preliminary assessment,in 2002, the GSM algorithm had the best correlation (r~0.50) and errors of approximately 0.8μg chl-a l-1. The reliability of remote sensing is higher in the Spring and Summer, and spatially, in the wider mid estuary sections. Although remote sensing needs extensive further development, it was proven to be a reliable tool with several advantages for systematic chl-a monitoring in the Tagus estuary. Specifically, it is a tool with high to assist the EU Member States to accomplish the WFD objectives

Innovative Techniques for the Retrieval of Earth’s Surface and Atmosphere Geophysical Parameters: Spaceborne Infrared/Microwave Combined Analyses

With the advent of the first satellites for Earth Observation: Landsat-1 in July 1972 and ERS-1 in May 1991, the discipline of environmental remote sensing has become, over time, increasingly fundamental for the study of phenomena characterizing the planet Earth. The goal of environmental remote sensing is to perform detailed analyses and to monitor the temporal evolution of different physical phenomena, exploiting the mechanisms of interaction between the objects that are present in an observed scene and the electromagnetic radiation detected by sensors, placed at a distance from the scene, operating at different frequencies. The analyzed physical phenomena are those related to climate change, weather forecasts, global ocean circulation, greenhouse gas profiling, earthquakes, volcanic eruptions, soil subsidence, and the effects of rapid urbanization processes. Generally, remote sensing sensors are of two primary types: active and passive. Active sensors use their own source of electromagnetic radiation to illuminate and analyze an area of interest. An active sensor emits radiation in the direction of the area to be investigated and then detects and measures the radiation that is backscattered from the objects contained in that area. Passive sensors, on the other hand, detect natural electromagnetic radiation (e.g., from the Sun in the visible band and the Earth in the infrared and microwave bands) emitted or reflected by the object contained in the observed scene. The scientific community has dedicated many resources to developing techniques to estimate, study and analyze Earth’s geophysical parameters. These techniques differ for active and passive sensors because they depend strictly on the type of the measured physical quantity. In my P.h.D. work, inversion techniques for estimating Earth’s surface and atmosphere geophysical parameters will be addressed, emphasizing methods based on machine learning (ML). In particular, the study of cloud microphysics and the characterization of Earth’s surface changes phenomenon are the critical points of this work

Comparison of MODIS and VIIRS cloud properties with ARM ground-based observations over Finland

Cloud retrievals from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) instruments aboard the satellites Terra and Aqua and the Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) instrument aboard the Suomi-NPP satellite are evaluated using a combination of ground-based instruments providing vertical profiles of clouds. The ground-based measurements are obtained from the Atmospheric Radiation Measurement (ARM) programme mobile facility, which was deployed in Hyytiala, Finland, between February and September 2014 for the Biogenic Aerosols - Effects on Clouds and Climate (BAECC) campaign. The satellite cloud parameters cloud top height (CTH) and liquid water path (LWP) are compared with ground-based CTH obtained from a cloud mask created using lidar and radar data and LWP acquired from a multi-channel microwave radiometer. Clouds from all altitudes in the atmosphere are investigated. The clouds are diagnosed as single or multiple layer using the ground-based cloud mask. For single-layer clouds, satellites overestimated CTH by 326 (14 %) on average. When including multilayer clouds, satellites underestimated CTH by on average 169 m (5.8 %). MODIS collection 6 overestimated LWP by on average 13 g m(-2) (11 %). Interestingly, LWP for MODIS collection 5.1 is slightly overestimated by Aqua (4.56 %) but is underestimated by Terra (14.3 %). This underestimation may be attributed to a known issue with a drift in the reflectance bands of the MODIS instrument on Terra. This evaluation indicates that the satellite cloud parameters selected show reasonable agreement with their ground-based counterparts over Finland, with minimal influence from the large solar zenith angle experienced by the satellites in this high-latitude location.Peer reviewe