Deep learning estimation of northern hemisphere soil freeze-thaw dynamics using satellite multi-frequency microwave brightness temperature observations

Satellite microwave sensors are well suited for monitoring landscape freeze-thaw (FT) transitions owing to the strong brightness temperature (TB) or backscatter response to changes in liquid water abundance between predominantly frozen and thawed conditions. The FT retrieval is also a sensitive climate indicator with strong biophysical importance. However, retrieval algorithms can have difficulty distinguishing the FT status of soils from that of overlying features such as snow and vegetation, while variable land conditions can also degrade performance. Here, we applied a deep learning model using a multilayer convolutional neural network driven by AMSR2 and SMAP TB records, and trained on surface (~0–5 cm depth) soil temperature FT observations. Soil FT states were classified for the local morning (6 a.m.) and evening (6 p.m.) conditions corresponding to SMAP descending and ascending orbital overpasses, mapped to a 9 km polar grid spanning a five-year (2016–2020) record and Northern Hemisphere domain. Continuous variable estimates of the probability of frozen or thawed conditions were derived using a model cost function optimized against FT observational training data. Model results derived using combined multi-frequency (1.4, 18.7, 36.5 GHz) TBs produced the highest soil FT accuracy over other models derived using only single sensor or single frequency TB inputs. Moreover, SMAP L-band (1.4 GHz) TBs provided enhanced soil FT information and performance gain over model results derived using only AMSR2 TB inputs. The resulting soil FT classification showed favorable and consistent performance against soil FT observations from ERA5 reanalysis (mean percent accuracy, MPA: 92.7%) and in situ weather stations (MPA: 91.0%). The soil FT accuracy was generally consistent between morning and afternoon predictions and across different land covers and seasons. The model also showed better FT accuracy than ERA5 against regional weather station measurements (91.0% vs. 86.1% MPA). However, model confidence was lower in complex terrain where FT spatial heterogeneity was likely beneath the effective model grain size. Our results provide a high level of precision in mapping soil FT dynamics to improve understanding of complex seasonal transitions and their influence on ecological processes and climate feedbacks, with the potential to inform Earth system model predictions

Retrieving landscape freeze/thaw state fromSoil Moisture Active Passive (SMAP) radar and radiometer measurements

Over one-third of the global land area undergoes a seasonal transition between predominantly frozen and non-frozen conditions each year, with the land surface freeze/thaw (FT) state a significant control on hydrological and biospheric processes over northern land areas and at high elevations. The NASA Soil Moisture Active Passive (SMAP) mission produced a daily landscape FT product at 3-km spatial resolution derived from ascending and descending orbits of SMAP high-resolution L-band (1.4 GHz) radar measurements. Following the failure of the SMAP radar in July 2015, coarser (36-km) footprint SMAP radiometer inputs were used to develop an alternative daily passive microwave freeze/thaw product. In this study, in situ observations are used to examine differences in the sensitivity of the 3-km radar versus the 36-km radiometer measurements to the landscape freeze/thaw state during the period of overlapping instrument operation. Assessment of the retrievals at high-latitude SMAP core validation sites showed excellent agreement with in situ flags, exceeding the 80% SMAP mission accuracy requirement. Similar performance was found for the radar and radiometer products using both air temperature and soil temperature derived FT reference flags. There was a tendency for SMAP thaw retrievals to lead the surface flags due to the influence of wet snow cover conditions on both the radar and radiometer signal. Comparison with other satellite derived FT products showed those derived from passive measurements (SMAP radiometer; Aquarius radiometer; Advanced Microwave Scanning Radiometer - 2) retrieved less frozen area than the active products (SMAP radar; Aquarius radar)

Remote Sensing of Environmental Changes in Cold Regions

This Special Issue gathers papers reporting recent advances in the remote sensing of cold regions. It includes contributions presenting improvements in modeling microwave emissions from snow, assessment of satellite-based sea ice concentration products, satellite monitoring of ice jam and glacier lake outburst floods, satellite mapping of snow depth and soil freeze/thaw states, near-nadir interferometric imaging of surface water bodies, and remote sensing-based assessment of high arctic lake environment and vegetation recovery from wildfire disturbances in Alaska. A comprehensive review is presented to summarize the achievements, challenges, and opportunities of cold land remote sensing

Review Article: Global Monitoring of Snow Water Equivalent Using High-Frequency Radar Remote Sensing

Seasonal snow cover is the largest single component of the cryosphere in areal extent, covering an average of 46 × 106 km2 of Earth\u27s surface (31 % of the land area) each year, and is thus an important expression and driver of the Earth\u27s climate. In recent years, Northern Hemisphere spring snow cover has been declining at about the same rate (∼ −13 % per decade) as Arctic summer sea ice. More than one-sixth of the world\u27s population relies on seasonal snowpack and glaciers for a water supply that is likely to decrease this century. Snow is also a critical component of Earth\u27s cold regions\u27 ecosystems, in which wildlife, vegetation, and snow are strongly interconnected. Snow water equivalent (SWE) describes the quantity of water stored as snow on the land surface and is of fundamental importance to water, energy, and geochemical cycles. Quality global SWE estimates are lacking. Given the vast seasonal extent combined with the spatially variable nature of snow distribution at regional and local scales, surface observations are not able to provide sufficient SWE information. Satellite observations presently cannot provide SWE information at the spatial and temporal resolutions required to address science and high-socio-economic-value applications such as water resource management and streamflow forecasting. In this paper, we review the potential contribution of X- and Ku-band synthetic aperture radar (SAR) for global monitoring of SWE. SAR can image the surface during both day and night regardless of cloud cover, allowing high-frequency revisit at high spatial resolution as demonstrated by missions such as Sentinel-1. The physical basis for estimating SWE from X- and Ku-band radar measurements at local scales is volume scattering by millimeter-scale snow grains. Inference of global snow properties from SAR requires an interdisciplinary approach based on field observations of snow microstructure, physical snow modeling, electromagnetic theory, and retrieval strategies over a range of scales. New field measurement capabilities have enabled significant advances in understanding snow microstructure such as grain size, density, and layering. We describe radar interactions with snow-covered landscapes, the small but rapidly growing number of field datasets used to evaluate retrieval algorithms, the characterization of snowpack properties using radar measurements, and the refinement of retrieval algorithms via synergy with other microwave remote sensing approaches. This review serves to inform the broader snow research, monitoring, and application communities on progress made in recent decades and sets the stage for a new era in SWE remote sensing from SAR measurements

Caractérisation diélectrique micro-onde (1,4 GHz) des arbres et des sols

Le découplage du signal d’émission micro-onde entre la végétation et le sol demeure une difficulté omniprésente pour toutes applications en télédétection. Pour améliorer les produits micro-ondes globaux (e.g. humidité du sol, état de gel/dégel du sol) en milieu forestier, une meilleure estimation de la permittivité électrique de la végétation et du sol est requise. Dans le cadre de ce projet, un nouveau prototype de sonde coaxiale à terminaison ouverte adaptée aux mesures sur le terrain a été développé. Nous montrons dans ce travail que la sonde est apte à mesurer la permittivité électrique en bande L (1.4 GHz) de la végétation et du sol. La sonde affiche des incertitudes maximales de 3,3% pour une large plage de valeurs de permittivité. La permittivité complexe de sept espèces d’arbres différentes a été caractérisée dans des conditions de gel et de dégel. Les résultats montrent que la permittivité électrique du tronc des arbres est fortement corrélée avec l’état de gel/dégel de la végétation et que cet état de gel/dégel de la végétation est sensible aux courts événements de dégel hivernal. Il a aussi été démontré que les différences de permittivité électrique interespèces sont importantes. La sonde coaxiale à terminaison ouverte s’est également révélée suffisamment précise pour capturer le cycle diurne de teneur en eau à l’intérieur du tronc des arbres. Les mesures de permittivité électrique de sols organiques en chambre froide mettent en évidence une hystérésis importante entre le cycle de gel et de dégel du sol. Un tel phénomène n’est pas considéré dans les modèles de permittivité du sol actuel ni dans les algorithmes de détection du gel/dégel des sols. La sonde devrait permettre d’améliorer la modélisation du transfert radiatif en milieu forestier et ainsi permettre d’améliorer les produits satellitaires en bande L.The decoupling of the signal between vegetation and soil remains an omnipresent difficulty for all remote sensing applications in the microwave spectrum. To improve global microwave products (e.g. soil moisture, freeze/thaw soil state) in the forest environment, a better estimate of the permittivity of vegetation and soil is required. As part of this project, a new prototype of open-ended coaxial probe adapted for field measurements has been developed. The probe is designed to measure the L-band permittivity (1.4 GHz) of vegetation and soil. The probe displays maximum uncertainties of 3.3% for a wide range of permittivity values. The complex permittivity of seven different tree species was characterized under freezing and thawing conditions. The results show that the permittivity of tree trunks is strongly correlated with the freeze/thaw state of vegetation, the tree freeze/thaw state is sensitive to short winter thawing events and the inter species differences in permittivity are important. The open-ended coaxial probe is also precise enough to capture the diurnal cycle of water content within the tree trunks. The permittivity measurements of organic soils in cold chamber show a significant hysteresis between the freezing and thawing cycles. Such phenomenon is not considered in current soil permittivity models or in soil freeze/thaw detection algorithms. The probe will allow to improve radiative transfer models in forest environment and thus improve L-band satellite products

HUMAN AND CLIMATE IMPACTS ON FLOODING VIA REMOTE SENSING, BIG DATA ANALYTICS, AND MODELING

Over the last 20 years, the amount of streamflow has greatly increased and spring snowmelt floods have occurred more frequently in the north-central U.S. In the Red River of the North Basin (RRB) overlying portions of North Dakota and Minnesota, six of the 13 major floods over the past 100 years have occurred since the late 1990s. Based on numerous previous studies as well as senior flood forecasters’ experiences, recent hydrological changes related to human modifications [e.g. artificial subsurface drainage (SSD) expansion] and climate change are potential causes of notable forecasting failures over the past decade. My dissertation focuses on the operational and scientific gaps in current forecasting models and observational data and provides insights and value to both the practitioner and the research community. First, the current flood forecasting model needs both the location and installation timing of SSD and SSD physics. SSD maps were developed using satellite “big” data and a machine learning technique. Next, using the maps with a land surface model, the impacts of SSD expansion on regional hydrological changes were quantified. In combination with model physics, the inherent uncertainty in the airborne gamma snow survey observations hinders the accurate flood forecasting model. The operational airborne gamma snow water equivalent (SWE) measurements were improved by updating antecedent surface moisture conditions using satellite observations on soil moisture. From a long-term perspective, flood forecasters and state governments need knowledge of historical changes in snowpack and snowmelt to help flood management and to develop strategies to adapt to climate changes. However, historical snowmelt trends have not been quantified in the north-central U.S. due to the limited historical snow data. To overcome this, the current available historical long-term SWE products were evaluated across diverse regions and conditions. Using the most reliable SWE product, a trend analysis quantified the magnitude of change extreme snowpack and melt events over the past 36 years. Collectively, this body of research demonstrates that human and climate impacts, as well as limited and noisy data, cause uncertainties in flood prediction in the great plains, but integrated approaches using remote sensing, big data analytics, and modeling can quantify the hydrological changes and reduce the uncertainties. This dissertation improves the practice of flood forecasting in Red River of the North Basin and advances research in hydrology and snow science

Monitoring permafrost environments with Synthetic Aperture Radar (SAR) sensors

Permafrost occupies approximately 24% of the exposed land area in the Northern Hemisphere. It is an important element of the cryosphere and has strong impacts on hydrology, biological processes, land surface energy budget, and infrastructure. For several decades, surface air temperatures in the high northern latitudes have warmed at approximately twice the global rate. Permafrost temperatures have increased in most regions since the early 1980s, the averaged warming north of 60°N has been 1-2°C. In-situ measurements are essential to understanding physical processes in permafrost terrain, but they have several limitations, ranging from difficulties in drilling to the representativeness of limited single point measurements. Remote sensing is urgently needed to supplement ground-based measurements and extend the point observations to a broader spatial domain. This thesis concentrates on the sub-arctic permafrost environment monitoring with SAR datasets. The study site is selected in a typical discontinuous permafrost region in the eastern Canadian sub-Arctic. Inuit communities in Nunavik and Nunatsiavut in the Canadian eastern sub-arctic are amongst the groups most affected by the impacts of climate change and permafrost degradation. Synthetic Aperture Radar (SAR) datasets have advantages for permafrost monitoring in the Arctic and sub-arctic regions because of its high resolution and independence of cloud cover and solar illumination. To date, permafrost environment monitoring methods and strategies with SAR datasets are still under development. The variability of active layer thickness is a direct indication of permafrost thermal state changes. The Differential SAR Interferometry (D-InSAR) technique is applied in the study site to derive ground deformation, which is introduced by the thawing/freezing depth of active layer and underlying permafrost. The D-InSAR technique has been used for the mapping of ground surface deformation over large areas by interpreting the phase difference between two signals acquired at different times as ground motion information. It shows the ability to detect freeze/thaw-related ground motion over permafrost regions. However, to date, accuracy and value assessments of D-InSAR applications have focused mostly on the continuous permafrost region where the vegetation is less developed and causes fewer complicating factors for the D-InSAR application, less attention is laid on the discontinuous permafrost terrain. In this thesis, the influencing factors and application conditions for D-InSAR in the discontinuous permafrost environment are evaluated by using X- band and L-band data. Then, benefit from by the high-temporal resolution of C-band Sentinel-1 time series, the seasonal displacement is derived from small baseline subsets (SBAS)-InSAR. Landforms are indicative of permafrost presence, with their changes inferring modifications to permafrost conditions. A permafrost landscape mapping method was developed which uses multi-temporal TerraSAR-X backscatter intensity and interferometric coherence information. The land cover map is generated through the combined use of object-based image analysis (OBIA) and classification and regression tree analysis (CART). An overall accuracy of 98% is achieved when classifying rock and water bodies, and an accuracy of 79% is achieved when discriminating between different vegetation types with one year of single-polarized acquisitions. This classification strategy can be transferred to other time-series SAR datasets, e.g., Sentinel-1, and other heterogeneous environments. One predominant change in the landscape tied to the thaw of permafrost is the dynamics of thermokarst lakes. Dynamics of thermokarst lakes are developed through their lateral extent and vertical depth changes. Due to different water depth, ice cover over shallow thermokarst ponds/lakes can freeze completely to the lake bed in winter, resulting in grounded ice; while ice cover over deep thermokarst ponds/lakes cannot, which have liquid water persisting under the ice cover all winter, resulting in floating ice. Winter ice cover regimes are related to water depths and ice thickness. In the lakes having floating ice, the liquid water induces additional heat in the remaining permafrost underneath and surroundings, which contributes to further intensified permafrost thawing. SAR datasets are utilized to detect winter ice cover regimes based on the character that liquid water has a remarkably high dielectric constant, whereas pure ice has a low value. Patterns in the spatial distribution of ice-cover regimes of thermokarst ponds in a typical discontinuous permafrost region are first revealed. Then, the correlations of these ice-cover regimes with the permafrost degradation states and thermokarst pond development in two historical phases (Sheldrake catchment in the year 1957 and 2009, Tasiapik Valley 1994 and 2010) were explored. The results indicate that the ice-cover regimes of thermokarst ponds are affected by soil texture, permafrost degradation stage and permafrost depth. Permafrost degradation is difficult to directly assess from the coverage area of floating-ice ponds and the percentage of all thermokarst ponds consisting of such floating-ice ponds in a single year. Continuous monitoring of ice-cover regimes and surface areas is recommended to elucidate the hydrological trajectory of the thermokarst process. Several operational monitoring methods have been developed in this thesis work. In the meanwhile, the spatial distribution of seasonal ground thaw subsidence, permafrost landscape, thermokarst ponds and their winter ice cover regimes are first revealed in the study area. The outcomes help understand the state and dynamics of permafrost environment.Der Permafrostboden bedeckt etwa 24% der exponierten Landfläche in der nördlichen Hemisphäre. Es ist ein wichtiges Element der Kryosphäre und hat starke Auswirkungen auf die Hydrologie, die biologischen Prozesse, das Energie-Budget der Landoberfläche und die Infrastruktur. Seit mehreren Jahrzehnten erhöhen sich die Oberflächenlufttemperaturen in den nördlichen hohen Breitengraden etwa doppelt so stark wie die globale Rate. Die Temperaturen der Permafrostböden sind in den meisten Regionen seit den frühen 1980er Jahren gestiegen. Die durchschnittliche Erwärmung nördlich von 60° N beträgt 1-2°C. In-situ-Messungen sind essentiell für das Verständnis der physischen Prozesse im Permafrostgelände. Es gibt jedoch mehrere Einschränkungen, die von Schwierigkeiten beim Bohren bis hin zur Repräsentativität begrenzter Einzelpunktmessungen reichen. Fernerkundung ist dringend benötigt, um bodenbasierte Messungen zu ergänzen und punktuelle Beobachtungen auf einen breiteren räumlichen Bereich auszudehnen. Diese Dissertation konzentriert sich auf die Umweltbeobachtung der subarktischen Permafrostböden mit SAR-Datensätzen. Das Untersuchungsgebiet wurde in einer typischen diskontinuierlichen Permafrostzone in der kanadischen östlichen Sub-Arktis ausgewählt. Die Inuit-Gemeinschaften in den Regionen Nunavik und Nunatsiavut in der kanadischen östlichen Sub-Arktis gehören zu den Gruppen, die am stärksten von den Auswirkungen des Klimawandels und Permafrostdegradation betroffen sind. Synthetische Apertur Radar (SAR) Datensätze haben Vorteile für das Permafrostmonitoring in den arktischen und subarktischen Regionen aufgrund der hohen Auflösung und der Unabhängigkeit von Wolkendeckung und Sonnenstrahlung. Bis heute sind die Methoden und Strategien mit SAR-Datensätzen für Umweltbeobachtung der Permafrostböden noch in der Entwicklung. Die Variabilität der Auftautiefe der aktiven Schicht ist eine direkte Indikation der Veränderung des thermischen Zustands der Permafrostböden. Die Differential-SAR-Interferometrie(D-Insar)-Technik wird im Untersuchungsgebiet zur Ableitung der Bodendeformation, die durch Auftau- / und Gefriertiefe der aktiven Schicht und des unterliegenden Permafrostbodens eingeführt wird, eingesetzt. Die D-InSAR-Technik wurde für Kartierung der Landoberflächendeformation über große Flächen verwendet, indem der Phasenunterschied zwischen zwei zu verschiedenen Zeitpunkten als Bodenbewegungsinformation erfassten Signalen interpretiert wurde. Es zeigt die Fähigkeit, tau- und gefrierprozessbedingte Bodenbewegungen über Permafrostregionen zu detektieren. Jedoch fokussiert sich die Genauigkeit und Wertschätzung der D-InSAR-Anwendung bis heute hauptsächlich auf kontinuierliche Permafrostregion, wo die Vegetation wenig entwickelt ist und weniger komplizierte Faktoren für D-InSAR-Anwendung verursacht. Das diskontinuierliche Permafrostgelände wurde nur weniger berücksichtigt. In dieser Dissertation wurden die Einflussfaktoren und Anwendungsbedingungen für D-InSAR im diskontinuierlichen Permafrostgebiet mittels X-Band und L-Band Daten ausgewertet. Dann wurde die saisonale Verschiebung dank der hohen Auflösung der C-Band Sentinel-1 Zeitreihe von „Small Baseline Subsets (SBAS)-InSAR“ abgeleitet. Landformen weisen auf die Präsenz des Permafrosts hin, wobei deren Veränderungen auf die Modifikation der Permafrostbedingungen schließen. Eine Kartierungsmethode der Permafrostlandschaft wurde entwickelt, dabei wurde Multi-temporal TerraSAR-X Rückstreuungsintensität und interferometrische Kohärenzinformationen verwendet. Die Landbedeckungskarte wurde durch kombinierte Anwendung objektbasierter Bildanalyse (OBIA) und Klassifikations- und Regressionsbaum Analyse (CART) generiert. Eine Gesamtgenauigkeit in Höhe von 98% wurde bei Klassifikation der Gesteine und Wasserkörper erreicht. Bei Unterscheidung zwischen verschiedenen Vegetationstypen mit einem Jahr einzelpolarisierte Akquisitionen wurde eine Genauigkeit von 79% erreicht. Diese Klassifikationsstrategie kann auf andere Zeitreihen der SAR-Datensätzen, z.B. Sentinel-1, und auch anderen heterogenen Umwelten übertragen werden. Eine vorherrschende Veränderung in der Landschaft, die mit dem Auftauen des Permafrosts verbunden ist, ist die Dynamik der Thermokarstseen. Die Dynamik der Thermokarstseen ist durch Veränderungen der seitlichen Ausdehnung und der vertikalen Tiefe entwickelt. Aufgrund der unterschiedlichen Wassertiefen kann die Eisdecke über den flachen Thermokarstteichen/-seen im Winter bis auf den Wasserboden vollständig gefroren sein, was zum geerdeten Eis führt, während die Eisdecke über den tiefen Thermokarstteichen/-seen es nicht kann. In den tiefen Thermokarstteichen/-seen bleibt den ganzen Winter flüssiges Wasser unter der Eisdecke bestehen, was zum Treibeis führt. Das Wintereisdeckenregime bezieht sich auf die Wassertiefe und die Eisdicke. In den Seen mit Treibeis leitet das flüssige Wasser zusätzliche Wärme in den restlichen Permafrost darunter oder in der Umgebung, was zur weiteren Verstärkung des Permafrostauftauen beiträgt. Basiert auf den Charakter, dass das flüssige Wasser eine bemerkenswert hohe Dielektrizitätskonstante besitzt, während reines Eis einen niedrigen Wert hat, wurden die SAR Datensätzen zur Erkennung des Wintereisdeckenregimes verwendet. Zunächst wurden Schemen in der räumlichen Verteilung der Eisdeckenregimes der Thermokarstteiche in einer typischen diskontinuierlichen Permafrostregion abgeleitet. Dann wurden die Zusammenhänge dieser Eisdeckenregimes mit dem Degradationszustand des Permafrosts und der Entwicklung der Thermokarstteiche in zwei historischen Phasen (Sheldrake Einzugsgebiet in 1957 und 2009, Tasiapik Tal in 1994 und 2010) erforscht. Die Ergebnisse deuten darauf, dass die Eisdeckenregimes der Thermokarstteiche von der Bodenart, dem Degradationszustand des Permafrosts und der Permafrosttiefe beeinflusst werden. Es ist schwer, die Permafrostdegradation in einem einzelnen Jahr direkt durch den Abdeckungsbereich der Treibeis-Teiche und die Prozentzahl aller aus solchen Treibeis-Teichen bestehenden Thermokarstteiche abzuschätzen. Ein kontinuierliches Monitoring der Eisdeckenregimes und -oberflächen ist empfehlenswert, um den hydrologischen Verlauf des Thermokarstprozesses zu erläutern. In dieser Dissertation wurden mehrere operativen Monitoringsmethoden entwickelt. In der Zwischenzeit wurden die räumliche Verteilung der saisonalen Bodentauabsenkung, die Permafrostlandschaft, die Thermokarstteiche und ihre Wintereisdeckenregimes erstmals in diesem Untersuchungsgebiet aufgedeckt. Die Ergebnisse tragen dazu bei, den Zustand und die Dynamik der Permafrostumwelt zu verstehen

Monitoring permafrost environments with Synthetic Aperture Radar (SAR) sensors

Permafrost occupies approximately 24% of the exposed land area in the Northern Hemisphere. It is an important element of the cryosphere and has strong impacts on hydrology, biological processes, land surface energy budget, and infrastructure. For several decades, surface air temperatures in the high northern latitudes have warmed at approximately twice the global rate. Permafrost temperatures have increased in most regions since the early 1980s, the averaged warming north of 60°N has been 1-2°C. In-situ measurements are essential to understanding physical processes in permafrost terrain, but they have several limitations, ranging from difficulties in drilling to the representativeness of limited single point measurements. Remote sensing is urgently needed to supplement ground-based measurements and extend the point observations to a broader spatial domain. This thesis concentrates on the sub-arctic permafrost environment monitoring with SAR datasets. The study site is selected in a typical discontinuous permafrost region in the eastern Canadian sub-Arctic. Inuit communities in Nunavik and Nunatsiavut in the Canadian eastern sub-arctic are amongst the groups most affected by the impacts of climate change and permafrost degradation. Synthetic Aperture Radar (SAR) datasets have advantages for permafrost monitoring in the Arctic and sub-arctic regions because of its high resolution and independence of cloud cover and solar illumination. To date, permafrost environment monitoring methods and strategies with SAR datasets are still under development. The variability of active layer thickness is a direct indication of permafrost thermal state changes. The Differential SAR Interferometry (D-InSAR) technique is applied in the study site to derive ground deformation, which is introduced by the thawing/freezing depth of active layer and underlying permafrost. The D-InSAR technique has been used for the mapping of ground surface deformation over large areas by interpreting the phase difference between two signals acquired at different times as ground motion information. It shows the ability to detect freeze/thaw-related ground motion over permafrost regions. However, to date, accuracy and value assessments of D-InSAR applications have focused mostly on the continuous permafrost region where the vegetation is less developed and causes fewer complicating factors for the D-InSAR application, less attention is laid on the discontinuous permafrost terrain. In this thesis, the influencing factors and application conditions for D-InSAR in the discontinuous permafrost environment are evaluated by using X- band and L-band data. Then, benefit from by the high-temporal resolution of C-band Sentinel-1 time series, the seasonal displacement is derived from small baseline subsets (SBAS)-InSAR. Landforms are indicative of permafrost presence, with their changes inferring modifications to permafrost conditions. A permafrost landscape mapping method was developed which uses multi-temporal TerraSAR-X backscatter intensity and interferometric coherence information. The land cover map is generated through the combined use of object-based image analysis (OBIA) and classification and regression tree analysis (CART). An overall accuracy of 98% is achieved when classifying rock and water bodies, and an accuracy of 79% is achieved when discriminating between different vegetation types with one year of single-polarized acquisitions. This classification strategy can be transferred to other time-series SAR datasets, e.g., Sentinel-1, and other heterogeneous environments. One predominant change in the landscape tied to the thaw of permafrost is the dynamics of thermokarst lakes. Dynamics of thermokarst lakes are developed through their lateral extent and vertical depth changes. Due to different water depth, ice cover over shallow thermokarst ponds/lakes can freeze completely to the lake bed in winter, resulting in grounded ice; while ice cover over deep thermokarst ponds/lakes cannot, which have liquid water persisting under the ice cover all winter, resulting in floating ice. Winter ice cover regimes are related to water depths and ice thickness. In the lakes having floating ice, the liquid water induces additional heat in the remaining permafrost underneath and surroundings, which contributes to further intensified permafrost thawing. SAR datasets are utilized to detect winter ice cover regimes based on the character that liquid water has a remarkably high dielectric constant, whereas pure ice has a low value. Patterns in the spatial distribution of ice-cover regimes of thermokarst ponds in a typical discontinuous permafrost region are first revealed. Then, the correlations of these ice-cover regimes with the permafrost degradation states and thermokarst pond development in two historical phases (Sheldrake catchment in the year 1957 and 2009, Tasiapik Valley 1994 and 2010) were explored. The results indicate that the ice-cover regimes of thermokarst ponds are affected by soil texture, permafrost degradation stage and permafrost depth. Permafrost degradation is difficult to directly assess from the coverage area of floating-ice ponds and the percentage of all thermokarst ponds consisting of such floating-ice ponds in a single year. Continuous monitoring of ice-cover regimes and surface areas is recommended to elucidate the hydrological trajectory of the thermokarst process. Several operational monitoring methods have been developed in this thesis work. In the meanwhile, the spatial distribution of seasonal ground thaw subsidence, permafrost landscape, thermokarst ponds and their winter ice cover regimes are first revealed in the study area. The outcomes help understand the state and dynamics of permafrost environment.Der Permafrostboden bedeckt etwa 24% der exponierten Landfläche in der nördlichen Hemisphäre. Es ist ein wichtiges Element der Kryosphäre und hat starke Auswirkungen auf die Hydrologie, die biologischen Prozesse, das Energie-Budget der Landoberfläche und die Infrastruktur. Seit mehreren Jahrzehnten erhöhen sich die Oberflächenlufttemperaturen in den nördlichen hohen Breitengraden etwa doppelt so stark wie die globale Rate. Die Temperaturen der Permafrostböden sind in den meisten Regionen seit den frühen 1980er Jahren gestiegen. Die durchschnittliche Erwärmung nördlich von 60° N beträgt 1-2°C. In-situ-Messungen sind essentiell für das Verständnis der physischen Prozesse im Permafrostgelände. Es gibt jedoch mehrere Einschränkungen, die von Schwierigkeiten beim Bohren bis hin zur Repräsentativität begrenzter Einzelpunktmessungen reichen. Fernerkundung ist dringend benötigt, um bodenbasierte Messungen zu ergänzen und punktuelle Beobachtungen auf einen breiteren räumlichen Bereich auszudehnen. Diese Dissertation konzentriert sich auf die Umweltbeobachtung der subarktischen Permafrostböden mit SAR-Datensätzen. Das Untersuchungsgebiet wurde in einer typischen diskontinuierlichen Permafrostzone in der kanadischen östlichen Sub-Arktis ausgewählt. Die Inuit-Gemeinschaften in den Regionen Nunavik und Nunatsiavut in der kanadischen östlichen Sub-Arktis gehören zu den Gruppen, die am stärksten von den Auswirkungen des Klimawandels und Permafrostdegradation betroffen sind. Synthetische Apertur Radar (SAR) Datensätze haben Vorteile für das Permafrostmonitoring in den arktischen und subarktischen Regionen aufgrund der hohen Auflösung und der Unabhängigkeit von Wolkendeckung und Sonnenstrahlung. Bis heute sind die Methoden und Strategien mit SAR-Datensätzen für Umweltbeobachtung der Permafrostböden noch in der Entwicklung. Die Variabilität der Auftautiefe der aktiven Schicht ist eine direkte Indikation der Veränderung des thermischen Zustands der Permafrostböden. Die Differential-SAR-Interferometrie(D-Insar)-Technik wird im Untersuchungsgebiet zur Ableitung der Bodendeformation, die durch Auftau- / und Gefriertiefe der aktiven Schicht und des unterliegenden Permafrostbodens eingeführt wird, eingesetzt. Die D-InSAR-Technik wurde für Kartierung der Landoberflächendeformation über große Flächen verwendet, indem der Phasenunterschied zwischen zwei zu verschiedenen Zeitpunkten als Bodenbewegungsinformation erfassten Signalen interpretiert wurde. Es zeigt die Fähigkeit, tau- und gefrierprozessbedingte Bodenbewegungen über Permafrostregionen zu detektieren. Jedoch fokussiert sich die Genauigkeit und Wertschätzung der D-InSAR-Anwendung bis heute hauptsächlich auf kontinuierliche Permafrostregion, wo die Vegetation wenig entwickelt ist und weniger komplizierte Faktoren für D-InSAR-Anwendung verursacht. Das diskontinuierliche Permafrostgelände wurde nur weniger berücksichtigt. In dieser Dissertation wurden die Einflussfaktoren und Anwendungsbedingungen für D-InSAR im diskontinuierlichen Permafrostgebiet mittels X-Band und L-Band Daten ausgewertet. Dann wurde die saisonale Verschiebung dank der hohen Auflösung der C-Band Sentinel-1 Zeitreihe von „Small Baseline Subsets (SBAS)-InSAR“ abgeleitet. Landformen weisen auf die Präsenz des Permafrosts hin, wobei deren Veränderungen auf die Modifikation der Permafrostbedingungen schließen. Eine Kartierungsmethode der Permafrostlandschaft wurde entwickelt, dabei wurde Multi-temporal TerraSAR-X Rückstreuungsintensität und interferometrische Kohärenzinformationen verwendet. Die Landbedeckungskarte wurde durch kombinierte Anwendung objektbasierter Bildanalyse (OBIA) und Klassifikations- und Regressionsbaum Analyse (CART) generiert. Eine Gesamtgenauigkeit in Höhe von 98% wurde bei Klassifikation der Gesteine und Wasserkörper erreicht. Bei Unterscheidung zwischen verschiedenen Vegetationstypen mit einem Jahr einzelpolarisierte Akquisitionen wurde eine Genauigkeit von 79% erreicht. Diese Klassifikationsstrategie kann auf andere Zeitreihen der SAR-Datensätzen, z.B. Sentinel-1, und auch anderen heterogenen Umwelten übertragen werden. Eine vorherrschende Veränderung in der Landschaft, die mit dem Auftauen des Permafrosts verbunden ist, ist die Dynamik der Thermokarstseen. Die Dynamik der Thermokarstseen ist durch Veränderungen der seitlichen Ausdehnung und der vertikalen Tiefe entwickelt. Aufgrund der unterschiedlichen Wassertiefen kann die Eisdecke über den flachen Thermokarstteichen/-seen im Winter bis auf den Wasserboden vollständig gefroren sein, was zum geerdeten Eis führt, während die Eisdecke über den tiefen Thermokarstteichen/-seen es nicht kann. In den tiefen Thermokarstteichen/-seen bleibt den ganzen Winter flüssiges Wasser unter der Eisdecke bestehen, was zum Treibeis führt. Das Wintereisdeckenregime bezieht sich auf die Wassertiefe und die Eisdicke. In den Seen mit Treibeis leitet das flüssige Wasser zusätzliche Wärme in den restlichen Permafrost darunter oder in der Umgebung, was zur weiteren Verstärkung des Permafrostauftauen beiträgt. Basiert auf den Charakter, dass das flüssige Wasser eine bemerkenswert hohe Dielektrizitätskonstante besitzt, während reines Eis einen niedrigen Wert hat, wurden die SAR Datensätzen zur Erkennung des Wintereisdeckenregimes verwendet. Zunächst wurden Schemen in der räumlichen Verteilung der Eisdeckenregimes der Thermokarstteiche in einer typischen diskontinuierlichen Permafrostregion abgeleitet. Dann wurden die Zusammenhänge dieser Eisdeckenregimes mit dem Degradationszustand des Permafrosts und der Entwicklung der Thermokarstteiche in zwei historischen Phasen (Sheldrake Einzugsgebiet in 1957 und 2009, Tasiapik Tal in 1994 und 2010) erforscht. Die Ergebnisse deuten darauf, dass die Eisdeckenregimes der Thermokarstteiche von der Bodenart, dem Degradationszustand des Permafrosts und der Permafrosttiefe beeinflusst werden. Es ist schwer, die Permafrostdegradation in einem einzelnen Jahr direkt durch den Abdeckungsbereich der Treibeis-Teiche und die Prozentzahl aller aus solchen Treibeis-Teichen bestehenden Thermokarstteiche abzuschätzen. Ein kontinuierliches Monitoring der Eisdeckenregimes und -oberflächen ist empfehlenswert, um den hydrologischen Verlauf des Thermokarstprozesses zu erläutern. In dieser Dissertation wurden mehrere operativen Monitoringsmethoden entwickelt. In der Zwischenzeit wurden die räumliche Verteilung der saisonalen Bodentauabsenkung, die Permafrostlandschaft, die Thermokarstteiche und ihre Wintereisdeckenregimes erstmals in diesem Untersuchungsgebiet aufgedeckt. Die Ergebnisse tragen dazu bei, den Zustand und die Dynamik der Permafrostumwelt zu verstehen

Amélioration de la caractérisation de la neige et du sol arctique afin d’améliorer la prédiction de l’équivalent en eau de la neige en télédétection micro-ondes

Le phénomène de l’amplification arctique consiste en une augmentation plus prononcée des températures de surface dans cette région que sur le reste du globe. Ce phénomène est notamment dû à la diminution marquée du couvert nival provoquant un déséquilibre dans le bilan d’énergie de surface via une réduction généralisée de l’albédo (rétroaction positive). L’accélération du réchauffement est jusqu’à trois fois plus élevée dans ces régions. Il est donc primordial, dans un contexte de changement climatique arctique, de poursuivre et d’améliorer le suivi à grande échelle du couvert nival afin de mieux comprendre les processus gouvernant la variabilité spatio-temporelle du manteau neigeux. Plus spécifiquement, l’Équivalent en Eau de la Neige (EEN) est généralement utilisé pour quantifier deux propriétés (hauteur et densité) de la neige. Son estimation à grande échelle dans les régions éloignées tel que l’Arctique provient actuellement essentiellement de produits en micro-ondes passives satellitaires. Cependant, il existe encore beaucoup d’incertitudes sur les techniques d’assimilation de l’ÉEN par satellite et ce projet vise une réduction de l’erreur liée à l’estimation de l’ÉEN en explorant deux des principales sources de biais tels que : 1) la variabilité spatiale de l’épaisseur et des différentes couches du manteau neigeux arctique liées à la topographie et la végétation au sol influençant l’estimation de l’ÉEN; et 2) les modèles de transfert radiatif micro-ondes de la neige et du sol ne bénéficient pas actuellement d’une bonne paramétrisation en conditions arctiques, là où les erreurs liées à l’assimilation de l’ÉEN sont les plus importantes. L’objectif global est donc d’analyser les propriétés géophysiques du couvert nival en utilisant des outils de télédétection et de modélisation pour diminuer l’erreur liée à la variabilité spatiale locale dans l’estimation du ÉEN à grande échelle, tout en améliorant la compréhension des processus locaux qui affectent cette variabilité. Premièrement, une analyse haute résolution à l’aide de l’algorithme Random Forest a permis de prédire la hauteur de neige à une résolution spatiale de 10 m avec une RMSE de 8 cm (23%) et d’en apprendre davantage sur les processus de distribution de la neige en Arctique. Deuxièmement, la variabilité du manteaux neigeux arctique (hauteur et microstructure) a été incorporée dans des simulations en transfert radiatif micro-ondes de la neige et comparée au capteur satellitaire SSMIS. L’ajout de variabilité améliore la RMSE des simulations de 8K par rapport à un manteau neigeux uniforme. Finalement, une paramétrisation du sol gelé est présentée à l’aide de mesures de rugosité provenant de photogrammétrie (Structure-from-Motion). Cela a permis d’investiguer trois modèles de réflectivité micro-ondes du sol ainsi que la permittivité effective du sol gelé avec une rugosité SfM d’une précision de 0.1 mm. Ces données de rugosité SfM avec une permittivité optimisée (ε'_19 = 3.3, ε'_37 = 3.6) réduisent significativement l’erreur des températures de brillance simulées par rapport à des mesures au sols (RMSE = 3.1K, R^2 = 0.71) pour toutes les fréquences et polarisations. Cette thèse offre une caractérisation des variables de surface (neige et sol) en Arctique en transfert radiatif micro-ondes qui bénéficie aux multiples modélisations (climatiques et hydrologiques) de la cryosphère

Improving estimates of net ecosystem CO2 exchange between the Arctic land surface and the atmosphere

Feedbacks between the climate system and the high-latitude carbon cycle will substantially influence the intensity of future climate change. It is therefore crucial that the net ecosystem exchange of CO2 (NEE) between the high-latitude land surface and the atmosphere is accurately quantified, where NEE refers to the difference between ecosystem respiration (R) and photosynthesis (gross ecosystem exchange, GEE): NEE=-GEE+R in umol/m^2/s. NEE can only be directly measured over areas of 1 km^2 through eddy covariance, and modeling approaches such as the Vegetation Photosynthesis Respiration Model (VPRM) are required to upscale NEE. VPRM is a remote sensing based model that calculates R as a linear function of air temperature (Ta) when air temperature is above a given threshold (Tlow), and sets respiration to a constant value when Ta<Tlow. GEE is estimated according to remote sensing observations of vegetation indices, shortwave radiation, air temperature, and soil moisture. Although in situ findings have shown that snow and Arctic species composition have a substantial influence on high-latitude NEE, model estimates of high-latitude NEE have typically been generated without Arctic-specific vegetation classes, and without using remote sensing observations to represent the effects of snow on NEE. The hypothesis driving this work was therefore that uncertainty in estimates of high-latitude NEE could be reduced by representing the influences of Arctic vegetation classes and snow. The central objectives were to determine feasible approaches for reducing uncertainty in VPRM estimates of NEE by representing the influences of snow and Arctic vegetation, create PolarVPRM accordingly, and analyze inter-annual variability in PolarVPRM estimates of high-latitude North American NEE (2001-2012). The associations between snow and NEE, and the potential to describe these influences on NEE using remote sensing observations, were examined using time lapse camera observations of snow cover area (SCA) and eddy covariance measurements of NEE from Daring Lake, Northwest Territories, Canada. Analyses indicated good agreement between SCA derived from camera, Landsat and Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) observations. SCA was also found to influence the timing and magnitude of NEE. MODIS SCA was therefore incorporated into VPRM, and VPRM was calibrated using eddy covariance and meteorological observations collected in 2005 at Daring Lake. VPRM was run through years 2004-2007 over both Daring Lake and Ivotuk, Alaska, USA, using four model formulations, three of which represented the effects of SCA on respiration and/or photosynthesis, and another which did not use MODIS SCA. Comparisons against eddy covariance observations indicated that uncertainty was reduced in VPRM estimates of NEE when respiration was calculated as a linear function of soil temperature when SCA>50%, and as a linear function of air temperature when SCA<50%, thereby reflecting the influence of snow on decoupling soil/air temperatures. Representing the effect of SCA on NEE therefore reduced uncertainty in VPRM estimates of NEE. In order to represent spatial variability in high-latitude estimates of NEE due to vegetation type, Arctic-specific vegetation classes were created for PolarVPRM by combining and aggregating two existing vegetation classifications: the Synergetic Land Cover Product and the Circumpolar Arctic Vegetation Map. Levene's test indicated that the PolarVPRM vegetation classes divided the pan-Arctic region into heterogeneous distributions in terms of net primary productivity, and passive microwave derived estimates of snow and growing season influences on NEE. A non-parametric statistical approach of Alternating Conditional Expectations found significant, non-linear associations to exist between passive microwave derived estimates of snow and growing season drivers of NEE. Furthermore, the shape of these associations varied according to the vegetation class over which they were examined. Further support was therefore provided to the idea that uncertainty in model estimates of NEE could be reduced by calculating snow and growing season NEE separately within each vegetation class. PolarVPRM estimates of NEE in 2001-2012 were generated at a three hourly and 1/6 x 1/4 degree resolution across polar North America (55-170 W, 55-83 N). Model calibration was conducted over three sites: Daring Lake, Ivotuk, and Atqasuk, Alaska, USA. Model validation was then conducted by comparing PolarVPRM estimates of year-round daily average NEE to non-gap-filled eddy covariance observations of daily average NEE acquired over the three calibration sites, as well as six other Arctic sites. PolarVPRM performed well over all sites, with an average mean absolute error (MAE) of 0.20 umol/m^2/s, and had diminished error rates when the influence of SCA on respiration was explicitly represented. Error analysis indicated that peak growing season GEE was underestimated at Barrow because GEE at this site showed a stronger response to the amount of incoming shortwave radiation than at the calibration site, suggesting that PolarVPRM may underestimate GEE over wetland and barren vegetated regions. Despite these uncertainties, PolarVPRM was found to generate more accurate estimates of monthly and three-hourly NEE relative to eddy covariance observations than two established models, FLUXNET Model-Tree Ensemble (MTE) and CarbonTracker. Relative to eddy covariance observations and PolarVPRM estimates, MTE tended to overestimate snow season respiration, and CarbonTracker tended to overestimate the amount of midday photosynthesis. Analysis of PolarVPRM output across North America (north of 55 N) found an increase in net annual carbon efflux over over time (2001-2012). Specifically, increased rates of respiration are estimated when soil and air temperatures are warmer. Although increases in growing season vegetation indices and air temperature enable greater photosynthetic uptake by Arctic vegetation, forests and shrublands uptake less CO2 in the middle of the growing season when air temperatures rise above the physiological optima for photosynthesis. As a result, PolarVPRM estimated a decline in net photosynthetic uptake over time. Overall, PolarVPRM output indicates that North American regions north of 55 N are losing strength as a carbon sink in response to rising air temperatures.1 yea