An Initial Assessment of a SMAP Soil Moisture Disaggregation Scheme Using TIR Surface Evaporation Data over the Continental United States

The Soil Moisture Active Passive (SMAP) mission is dedicated toward global soil moisture mapping. Typically, an L-band microwave radiometer has spatial resolution on the order of 36-40 km, which is too coarse for many specific hydro-meteorological and agricultural applications. With the failure of the SMAP active radar within three months of becoming operational, an intermediate (9-km) and finer (3-km) scale soil moisture product solely from the SMAP mission is no longer possible. Therefore, the focus of this study is a disaggregation of the 36-km resolution SMAP passive-only surface soil moisture (SSM) using the Soil Evaporative Efficiency (SEE) approach to spatial scales of 3-km and 9-km. The SEE was computed using thermal-infrared (TIR) estimation of surface evaporation over Continental U.S. (CONUS). The disaggregation results were compared with the 3 months of SMAP-Active (SMAP-A) and Active/Passive (AP) products, while comparisons with SMAP-Enhanced (SMAP-E), SMAP-Passive (SMAP-P), as well as with more than 180 Soil Climate Analysis Network (SCAN) stations across CONUS were performed for a 19 month period. At the 9-km spatial scale, the TIR-Downscaled data correlated strongly with the SMAP-E SSM both spatially (r = 0.90) and temporally (r = 0.87). In comparison with SCAN observations, overall correlations of 0.49 and 0.47; bias of 0.022 and 0.019 and unbiased RMSD of 0.105 and 0.100 were found for SMAP-E and TIR-Downscaled SSM across the Continental U.S., respectively. At 3-km scale, TIR-Downscaled and SMAP-A had a mean temporal correlation of only 0.27. In terms of gain statistics, the highest percentage of SCAN sites with positive gains (>55%) was observed with the TIR-Downscaled SSM at 9-km. Overall, the TIR-based downscaled SSM showed strong correspondence with SMAP-E; compared to SCAN, and overall both SMAP-E and TIR-Downscaled performed similarly, however, gain statistics show that TIR-Downscaled SSM slightly outperformed SMAP-E

Development of soil moisture profiles through coupled microwave–thermal infrared observations in the southeastern United States

The principle of maximum entropy (POME) can be used to develop vertical soil moisture (SM) profiles. The minimal inputs required by the POME model make it an excellent choice for remote sensing applications. Two of the major input requirements of the POME model are the surface boundary condition and profile-mean moisture content. Microwave-based SM estimates from the Advanced Microwave Scanning Radiometer (AMSR-E) can supply the surface boundary condition whereas thermal infrared-based moisture estimated from the Atmospheric Land EXchange Inverse (ALEXI) surface energy balance model can provide the mean moisture condition. A disaggregation approach was followed to downscale coarse-resolution ( ∼ 25&thinsp;km) microwave SM estimates to match the finer resolution ( ∼ 5&thinsp;km) thermal data. The study was conducted over multiple years (2006–2010) in the southeastern US. Disaggregated soil moisture estimates along with the developed profiles were compared with the Noah land surface model (LSM), as well as in situ measurements from 10 Natural Resource Conservation Services (NRCS) Soil Climate Analysis Network (SCAN) sites spatially distributed within the study region. The overall disaggregation results at the SCAN sites indicated that in most cases disaggregation improved the temporal correlations with unbiased root mean square differences (ubRMSD) in the range of 0.01–0.09&thinsp;m3&thinsp;m−3. The profile results at SCAN sites showed a mean bias of 0.03 and 0.05 (m3&thinsp;m−3); ubRMSD of 0.05 and 0.06 (m3&thinsp;m−3); and correlation coefficient of 0.44 and 0.48 against SCAN observations and Noah LSM, respectively. Correlations were generally highest in agricultural areas where values in the 0.6–0.7 range were achieved.</p

Estimation de l'humidité du sol à haute résolution spatio-temporelle : une nouvelle approche basée sur la synergie des observations micro-ondes actives/passives et optiques/thermiques

Les capteurs micro-ondes passifs SMOS et SMAP fournissent des données d'humidité du sol (SM) à une résolution d'environ 40 km avec un intervalle de 2 à 3 jours à l' échelle mondiale et une profondeur de détection de 0 à 5 cm. Ces données sont très pertinentes pour les applications cli- matiques et météorologiques. Cependant, pour les applications à échelle régionales (l'hydrologie) ou locales (l'agriculture), des données de SM à une haute résolution spatiale (typiquement 100 m ou plus fine) seraient nécessaires. Les données collectées par les capteurs optiques/thermiques et les radars peuvent fournir des indicateurs de SM à haute résolution spatiale, mais ces deux approches alternatives ont des limites. En particulier, les données optiques/thermiques ne sont pas disponibles sous les nuages et sous les couverts végétaux. Quant aux données radar, elles sont sensibles à la rugosité du sol et à la structure de la végétation, qui sont tous deux difficiles à caractériser depuis l'espace. De plus, la résolution temporelle de ces données est d'environ 6 jours. Dans ce contexte, la ligne directrice de la thèse est de proposer une nouvelle approche qui combine pour la première fois des capteurs passifs micro-ondes, optiques/thermiques et actifs micro-ondes (radar) pour estimer SM sur de grandes étendues à une résolution de 100 m chaque jour. Notre hypothèse est d'abord de nous appuyer sur une méthode de désagrégation existante (DISPATCH) des données SMOS/SMAP pour atteindre la résolution cible obtenue par les radars. A l'origine, DISPATCH est basé sur l'efficacité d' évaporation du sol (SEE) estimée sur des pixels partiellement végétalisés à partir de données optiques/thermiques (généralement MODIS) de température de surface et de couverture végétale à résolution de 1 km. Les données désagrégées de SM sont ensuite combinées avec une méthode d'inversion de SM basée sur les données radar afin d'exploiter les capacités de détection des radars Sentinel-1. Enfin, les capacités de l'assimilation des donnés satellitaires de SM dans un modèle de bilan hydrique du sol sont évaluées en termes de prédiction de SM à une résolution de 100 m et à une échelle temporelle quotidienne.Dans une première étape, l'algorithme DISPATCH est amélioré par rapport à sa version actuelle, principalement 1) en étendant son applicabilité aux pixels optiques entièrement végétalisés en utilisant l'indice de sécheresse de la végétation basé sur la température et un produit de couverture végétale amélioré, et 2) en augmentant la résolution de désagrégation de 1 km à 100 m en utilisant les données optiques/thermiques de Landsat (en plus de MODIS). Le produit de SM désagrégé à la résolution de 100 m est validé avec des mesures in situ collectées sur des zones irriguées au Maroc, indiquant une corrélation spatiale quotidienne variant de 0,5 à 0,9. Dans un deuxième étape, un nouvel algorithme est construit en développant une synergie entre les données DISPATCH et radar à 100 m de résolution. En pratique, le produit SM issu de DISPATCH les jours de ciel clair est d'abord utilisé pour calibrer un modèle de transfert radiatif radar en mode direct. Ensuite, le modèle de transfert radiatif radar ainsi calibré est utilisé en mode inverse pour estimer SM à la résolution spatio-temporelle de Sentinel-1. Sur les sites de validation, les résultats indiquent une corrélation entre les mesures satellitaires et in situ, de l'ordre de 0,66 à 0,81 pour un indice de végétation inférieur à 0,6. Dans une troisième et dernière étape, une méthode d'assimilation optimale est utilisée pour interpoler dans le temps les données de SM à la résolution de 100 m. La dynamique du produit SM dérivé de l'assimilation de SM DISPATCH à 100 m de résolution est cohérente avec les événements d'irrigation. Cette approche peut être facilement appliquée sur de grandes zones, en considérant que toutes les données (télédétection et météorologique) requises en entrée sont disponibles à l' échelle globale.SMOS and SMAP passive microwave sensors provide soil moisture (SM) data at 40 km resolution every 2-3 days globally, with a 0-5 cm sensing depth relevant for climatic and meteorological applications. However, SM data would be required at a higher (typically 100 m or finer) spatial resolution for many other regional (hydrology) or local (agriculture) applications. Optical/thermal and radar sensors can be used for retrieving SM proxies at such high spatial resolution, but both techniques have limitations. In particular, optical/thermal data are not available under clouds and under plant canopies. Moreover, radar data are sensitive to soil roughness and vegetation structure, which are challenging to characterize from outer space, and have a repeat cycle of at least six days, limiting the observations' temporal frequency. In this context, the leading principle of the thesis is to propose a new approach that combines passive microwave, optical/thermal, and active microwave (radar) sensors for the first time to retrieve SM data at 100 m resolution on a daily temporal scale. Our assumption is first to rely on an existing disaggregation method (DISPATCH) of SMOS/SMAP SM data to meet the target resolution achieved by radars. DISPATCH is originally based on the soil evaporative efficiency (SEE) retrieved over partially vegetated pixels from 1 km resolution optical/thermal (typically MODIS) surface temperature and vegetation cover data. The disaggregated SM data is then combined with a radar-based SM retrieval method to exploit the sensing capabilities of the Sentinel-1 radars. Finally, the efficacy of the assimilation of satellite-based SM data in a soil water balance model is assessed in terms of SM predictions at the 100 m resolution and daily temporal scale. As a first step, the DISPATCH algorithm is improved from its current version by mainly 1) extending its applicability to fully vegetated optical pixels using the temperature vegetation dryness index and an enhanced vegetation cover product, and 2) increasing the targeted downscaling resolution from 1 km to 100 m using Landsat (in addition to MODIS) optical/thermal data. The 100 m resolution disaggregated SM product is validated with in situ measurements collected over irrigated areas in Morocco, showing a daily spatial correlation in the range of 0.5-0.9. As a second step, a new algorithm is built on a synergy between DISPATCH and radar 100 m resolution data. In practice, the DISPATCH SM product available on clear sky days is first used to calibrate a radar radiative transfer model in the direct mode. Then the calibrated radar radia- tive transfer model is used in the inverse mode to estimate SM at the spatio-temporal resolution of Sentinel-1. Results indicate a positive correlation between satellite and in situ measurements in the range of 0.66 to 0.81 for a vegetation index lower than 0.6. As a third and final step, an optimal assimilation method is used to interpolate 100 m resolution SM data in time. The assimilation exercise is undertaken over irrigated crop fields in Spain. The analyzed SM product derived from the assimilation of 100 m resolution DISPATCH SM is consistent with irrigation events. This approach can be readily applied over large areas, given that all the required input (remote sensing and meteorological) data are available globally

Satellite Gravimetry Applied to Drought Monitoring

Near-surface wetness conditions change rapidly with the weather, which limits their usefulness as drought indicators. Deeper stores of water, including root-zone soil wetness and groundwater, portend longer-term weather trends and climate variations, thus they are well suited for quantifying droughts. However, the existing in situ networks for monitoring these variables suffer from significant discontinuities (short records and spatial undersampling), as well as the inherent human and mechanical errors associated with the soil moisture and groundwater observation. Remote sensing is a promising alternative, but standard remote sensors, which measure various wavelengths of light emitted or reflected from Earth's surface and atmosphere, can only directly detect wetness conditions within the first few centimeters of the land s surface. Such sensors include the Advanced Microwave Scanning Radiometer - Earth Observing System (AMSR-E) C-band passive microwave measurement system on the National Aeronautic and Space Administration's (NASA) Aqua satellite, and the combined active and passive L-band microwave system currently under development for NASA's planned Soil Moisture Active Passive (SMAP) satellite mission. These instruments are sensitive to water as deep as the top 2 cm and 5 cm of the soil column, respectively, with the specific depth depending on vegetation cover. Thermal infrared (TIR) imaging has been used to infer water stored in the full root zone, with limitations: auxiliary information including soil grain size is required, the TIR temperature versus soil water content curve becomes flat as wetness increases, and dense vegetation and cloud cover impede measurement. Numerical models of land surface hydrology are another potential solution, but the quality of output from such models is limited by errors in the input data and tradeoffs between model realism and computational efficiency. This chapter is divided into eight sections, the next of which describes the theory behind satellite gravimetry. Following that is a summary of the GRACE mission and how hydrological information is gleaned from its gravity products. The fourth section provides examples of hydrological science enabled by GRACE. The fifth and sixth sections list the challenging aspects of GRACE derived hydrology data and how they are being overcome, including the use of data assimilation. The seventh section describes recent progress in applying GRACE for drought monitoring, including the development of new soil moisture and drought indicator products, and that is followed by a discussion of future prospects in satellite gravimetry based drought monitoring

Satellite Gravimetry Applied to Drought Monitoring

11.1 Introduction...261 11.2 Satellite Gravimetry...262 11.3 Gravity Recovery and Climate Experiment...263 11.4 Hydrological Science Enabled by GRACE...264 11.5 Unique and Challenging Aspects of GRACE Data...265 11.6 Disaggregating and Downscaling GRACE Data...266 11.7 Drought Monitoring with GRACE...268 11.8 Future Prospects... 272 Acknowledgments....274 References.... 27

Satellite Gravimetry Applied to Drought Monitoring

11.1 Introduction...261 11.2 Satellite Gravimetry...262 11.3 Gravity Recovery and Climate Experiment...263 11.4 Hydrological Science Enabled by GRACE...264 11.5 Unique and Challenging Aspects of GRACE Data...265 11.6 Disaggregating and Downscaling GRACE Data...266 11.7 Drought Monitoring with GRACE...268 11.8 Future Prospects... 272 Acknowledgments....274 References.... 27

Monitoring crops water needs at high spatio-temporal resolution by synergy of optical/thermal and radar observations

L'optimisation de la gestion de l'eau en agriculture est essentielle dans les zones semi-arides afin de préserver les ressources en eau qui sont déjà faibles et erratiques dues à des actions humaines et au changement climatique. Cette thèse vise à utiliser la synergie des observations de télédétection multispectrales (données radar, optiques et thermiques) pour un suivi à haute résolution spatio-temporelle des besoins en eau des cultures. Dans ce contexte, différentes approches utilisant divers capteurs (Landsat-7/8, Sentinel-1 et MODIS) ont été developpées pour apporter une information sur l'humidité du sol (SM) et le stress hydrique des cultures à une échelle spatio-temporelle pertinente pour la gestion de l'irrigation. Ce travail va parfaitement dans le sens des objectifs du projet REC "Root zone soil moisture Estimates at the daily and agricultural parcel scales for Crop irrigation management and water use impact: a multi-sensor remote sensing approach" (http://rec.isardsat.com/) qui visent à estimer l'humidité du sol dans la zone racinaire (RZSM) afin d'optimiser la gestion de l'eau d'irrigation. Des approches innovantes et prometteuses sont mises en place pour estimer l'évapotranspiration (ET), RZSM, la température de surface du sol (LST) et le stress hydrique de la végétation à travers des indices de SM dérivés des observations multispectrales à haute résolution spatio-temporelle. Les méthodologies proposées reposent sur des méthodes basées sur l'imagerie, la modélisation du transfert radiatif et la modélisation du bilan hydrique et d'énergie et sont appliquées dans une région à climat semi-aride (centre du Maroc). Dans le cadre de ma thèse, trois axes ont été explorés. Dans le premier axe, un indice de RZSM dérivé de LST-Landsat est utilisé pour estimer l'ET sur des parcelles de blé et des sols nus. L'estimation par modélisation de ET a été explorée en utilisant l'équation de Penman-monteith modifiée obtenue en introduisant une relation empirique simple entre la résistance de surface (rc) et l'indice de RZSM. Ce dernier est estimé à partir de la température de surface (LST) dérivée de Landsat, combinée avec les températures extrêmes (en conditions humides et sèches) simulée par un modèle de bilan d'énergie de surface piloté par le forçage météorologique et la fraction de couverture végétale dérivée de Landsat. La méthode utilisée est calibrée et validée sur deux parcelles de blé situées dans la même zone près de Marrakech au Maroc. Dans l'axe suivant, une méthode permettant de récupérer la SM de la surface (0-5 cm) à une résolution spatiale et temporelle élevée est développée à partir d'une synergie entre données radar (Sentinel-1) et thermique (Landsat) et en utilisant un modèle de bilan d'énergie du sol. L'approche développée a été validée sur des parcelles agricoles en sol nu et elle donne une estimation précise de la SM avec une différence quadratique moyenne en comparant à la SM in situ, égale à 0,03 m3 m-3. Dans le dernier axe, une nouvelle méthode est développée pour désagréger la MODIS LST de 1 km à 100 m de résolution en intégrant le SM proche de la surface dérivée des données radar Sentinel-1 et l'indice de végétation optique dérivé des observations Landsat. Le nouvel algorithme, qui inclut la rétrodiffusion S-1 en tant qu'entrée dans la désagrégation, produit des résultats plus stables et robustes au cours de l'année sélectionnée. Dont, 3,35 °C était le RMSE le plus bas et 0,75 le coefficient de corrélation le plus élevé évalués en utilisant le nouvel algorithme.Optimizing water management in agriculture is essential over semi-arid areas in order to preserve water resources which are already low and erratic due to human actions and climate change. This thesis aims to use the synergy of multispectral remote sensing observations (radar, optical and thermal data) for high spatio-temporal resolution monitoring of crops water needs. In this context, different approaches using various sensors (Landsat-7/8, Sentinel-1 and MODIS) have been developed to provide information on the crop Soil Moisture (SM) and water stress at a spatio-temporal scale relevant to irrigation management. This work fits well the REC "Root zone soil moisture Estimates at the daily and agricultural parcel scales for Crop irrigation management and water use impact: a multi-sensor remote sensing approach" (http://rec.isardsat.com/) project objectives, which aim to estimate the Root Zone Soil Moisture (RZSM) for optimizing the management of irrigation water. Innovative and promising approaches are set up to estimate evapotranspiration (ET), RZSM, land surface temperature (LST) and vegetation water stress through SM indices derived from multispectral observations with high spatio-temporal resolution. The proposed methodologies rely on image-based methods, radiative transfer modelling and water and energy balance modelling and are applied in a semi-arid climate region (central Morocco). In the frame of my PhD thesis, three axes have been investigated. In the first axis, a Landsat LST-derived RZSM index is used to estimate the ET over wheat parcels and bare soil. The ET modelling estimation is explored using a modified Penman-Monteith equation obtained by introducing a simple empirical relationship between surface resistance (rc) and a RZSM index. The later is estimated from Landsat-derived land surface temperature (LST) combined with the LST endmembers (in wet and dry conditions) simulated by a surface energy balance model driven by meteorological forcing and Landsat-derived fractional vegetation cover. The investigated method is calibrated and validated over two wheat parcels located in the same area near Marrakech City in Morocco. In the next axis, a method to retrieve near surface (0-5 cm) SM at high spatial and temporal resolution is developed from a synergy between radar (Sentinel-1) and thermal (Landsat) data and by using a soil energy balance model. The developed approach is validated over bare soil agricultural fields and gives an accurate estimates of near surface SM with a root mean square difference compared to in situ SM equal to 0.03 m3 m-3. In the final axis a new method is developed to disaggregate the 1 km resolution MODIS LST at 100 m resolution by integrating the near surface SM derived from Sentinel-1 radar data and the optical-vegetation index derived from Landsat observations. The new algorithm including the S-1 backscatter as input to the disaggregation, produces more stable and robust results during the selected year. Where, 3.35 °C and 0.75 were the lowest RMSE and the highest correlation coefficient assessed using the new algorithm

Suivi des ressources en eau par télédétection multi-capteur: désagrégation de données spatiales et modélisation descendante des processus hydrologiques

Certaines variables extraites par télédétection sont potentiellement très utiles en hydrologie. C'est le cas de l'humidité du sol en surface qui contrôle la partition des précipitations en évaporation du sol, infiltration et ruissellement de surface. C'est aussi le cas de la température de surface qui lorsque l’énergie n’est pas limitante est une signature de l’évapotranspiration. Pourtant la résolution spatiale à laquelle ces données sont disponibles depuis l’espace n'est pas toujours compatible avec les échelles d'application. Dans ce contexte, la désagrégation de données apparaît comme un moyen d'améliorer la résolution spatiale des observations disponibles et de spatialiser les processus hydrologiques à des échelles multiples à l’aide de modèles descendants, c’est-à-dire basés sur les données spatiales. Au cours de cet exposé, je présenterai 1) des méthodes de désagrégation des données d’humidité du sol et de température de surface, 2) des modèles descendants de l’évaporation du sol et de l’évapotranspiration des surfaces et 3) une généralisation de ces approches permettant à long terme une spatialisation d’autres données spatiales et des processus hydrologiques associés

Earth remote sensing with SMOS, Aquarius and SMAP missions

The first three of a series of new generation satellites operating at L-band microwave frequencies have been launch in the last decade. L-band is particularly sensitive to the presence of water content in the scene under observation, being considered the optimal bandwidth for measuring the Earth's global surface soil moisture (SM) over land and sea surface salinity (SSS) over oceans. Monitoring these two essential climate variables is needed to further improve our understanding of the Earth's water and energy cycles. Additionally, remote sensing at L-band has been proved useful for monitoring the stability in ice sheets and measuring sea ice thickness. The ESA's Soil Moisture and Ocean Salinity (SMOS, 2009-2017) is the first mission specifically launched to monitor SM and SSS. It carries on-board a novel synthetic aperture radiometer with multi-angular and full-polarization capabilities. NASA's Aquarius (2011-2015) was the second mission, devoted to SSS monitoring with a combined real aperture radiometer/scatterometer system that allows correcting for sea surface roughness. NASA's Soil Moisture Active Passive (SMAP, 2015-2018) is the second mission dedicated to measure SM. It carries on-board a real aperture full-polarimetric radiometer and a synthetic aperture radar (SAR) for enhanced spatial resolution and freeze/thaw detection. This Ph.D. Thesis is focused on analyzing the geophysical information that can be obtained from L-band SMOS, Aquarius and SMAP observations. The research activities are structured as follows: -Inter-comparison of radiometer brightness temperatures at selected targets. A novel methodology to measure the consistency between SMOS and Aquarius radiometric data over the entire dynamic range of observations (land, ice and ocean) is proposed. It allows detecting spatial/temporal differences or biases without latitudinal limitations neither cross-overs. This is a necessary step to combine observations from different instruments in a long term dataset for environmental, meteorological, hydrological or climatological studies. -Ice thickness effects on passive remote sensing of Antarctic continental ice. The relationship between Antarctic ice thickness spatial variations and changes detected by SMOS and Aquarius measurements is explored. The emissivity of Antarctica is analyzed to disentangle the role of the geophysical contributions (snow layers at different depths and subglacial lakes) to the observed signal. The stability of the L-band signal in the East Antarctic Plateau, calibration/validation site for microwave satellite missions, is assessed. -Microwave/optical synergy for multi-scale soil moisture sensing. The relationship of SM and land surface temperature (LST) dynamics is evaluated to better understand the fundamental SM-LST link through evapotranspiration and thermal inertia physical processes. A new approach to measure the critical soil moisture from time-series of spaceborne SM and LST is proposed. The synergistic use of SMOS SM and remotely sensed LST for refining SM disaggregation algorithms is also analyzed. -Comparison of passive and active microwave vegetation parameters. Recent research has shown that microwave vegetation opacity, sensitive to biomass and water content, and albedo, related to canopy structure, can be retrieved from passive L-band observations. The relationships between these two parameters and radar-derived vegetation descriptors have been explored using airborne observations from the SMAP Validation Experiment 2012 (SMAPVEX12). The obtained relations could allow for improved SM retrievals in active-passive systems, and also to estimate the vegetation properties at high resolution using SAR observations. The Ph.D. Thesis has been developed within the activities of the Barcelona Expert Centre (BEC). The presented results contribute to the use of L-band remote sensing in different scientific disciplines such as climate, cryosphere, hydrology and ecology.Els primers tres d'una sèrie de satèl·lits de nova generació funcionant a la banda L han sigut llançats a l'última dècada. La banda L es molt sensible a la presència d'aigua a l'escena observada, sent considerada òptima per mesurar la humitat del sòl (SM) i la salinitat del mar (SSS) de manera global a la superfície de la Terra. Monitoritzar aquestes dues variables climàtiques essencials es necessari per millorar el nostre coneixement dels cicles de l'aigua i l'energia. La teledetecció a banda L també ha sigut útil per monitoritzar l'estabilitat de les capes de gel i mesurar el gruix de gel marí. La missió Soil Moisture and Ocean Salinity (SMOS, 2009-2017) de l'ESA és la primera específicament llançada per monitoritzar SM i SSS. Porta un nou radiòmetre d'apertura sintètica amb capacitat multiangular i polarització completa. La missió Aquarius (2011-2015) de la NASA va ser la segona, dedicada a monitoritzar SSS amb un sistema de radiòmetre/escateròmetre d’apertura real que permet corregir la rugositat de la superfície del mar. La missió Soil Moisture Active Passive (SMAP, 2015-2018) de la NASA és la segona dedicada a mesurar SM. Porta un radiòmetre d'apertura real i polarització completa i un radar d'apertura sintètica (SAR) per una millor resolució espaial i detecció de congelació/descongelació. Aquesta tesi està enfocada en analitzar la informació geofísica que pot obtenir-se de les observacions a banda L d'SMOS, Aquarius i SMAP. La seva investigació està estructurada com: -Intercomparació de temperatures de brillantor en zones seleccionades. Es proposa un nou mètode per mesurar la consistència entre les dades radiomètriques d'SMOS i Aquarius sobre el rang dinàmic complet d'observacions (terra, gel, oceà). Això permet detectar diferències espaials/temporals o biaixos sense limitacions latitudinals ni creuaments. Aquest pas es necessari per combinar observacions de diferents instruments en un llarg conjunt de dades per estudis mediambientals, hidrològics o climatològics. -Efecte de gruix de gel en teledetecció de gel continental a l'Antàrtida. S'explora la relació entre les variacions espaials del gruix de gel antàrtic i els canvis detectats a les mesures d'SMOS i Aquarius. L'emissivitat de l'Antàrtida es analitzada per discernir el rol de les contribucions geofísiques (capes de gel a diferents profunditats i llacs subglacials) al senyal observat. S'avalua l'estabilitat del senyal a banda L sobre la zona est de l'altiplà antàrtic, lloc per calibratge/validació de satèl·lits de microones. -Sinèrgia de microones/òptic per teledetecció de SM multiescala. S'avalua la correlació entre la SM i la temperatura de la superfície del sòl (LST) per entendre millor la relació SM-LST a través de processos físics d'evapotranspiració i inèrcia tèrmica. Es proposa un nou mètode per mesurar la humitat crítica utilitzant sèries temporals de SM i LST de satèl·lit. S'analitza l'ús de la SM de SMOS amb la LST de teledetecció per refinar algorismes de desagregació de SM. -Comparació de paràmetres passius i actius de microones relatius a la vegetació. Recent investigació ha mostrat que l'opacitat, sensible a la biomassa i el contingut d'aigua, i l'albedo, relacionat amb l'estructura, poden ser recuperats d'observacions passives a banda L. S'exploren les relacions entre aquests dos paràmetres i estimadors de vegetació derivats de radar utilitzant les observacions d'avió de l'experiment de validació d'SMAP 2012 (SMAPVEX12). Les relacions obtingudes podrien permetre millors recuperacions de SM en sistemes actius/passius i estimar les propietats de la vegetació a alta resolució utilitzant mesures de SAR. La tesi s'ha desenvolupat dins les activitats del Barcelona Expert Centre (BEC). Els resultats presentats contribueixen a l'ús de la banda L a diferents disciplines científiques com la climatologia, la criosfera, la hidrologia i l'ecologia