Toward vicarious calibration of microwave remote-sensing satellites in arid environments

The Soil Moisture and Ocean Salinity (SMOS) satellite marks the commencement of dedicated global surface soil moisture missions, and the first mission to make passive microwave observations at L-band. On-orbit calibration is an essential part of the instrument calibration strategy, but on-board beam-filling targets are not practical for such large apertures. Therefore, areas to serve as vicarious calibration targets need to be identified. Such sites can only be identified through field experiments including both in situ and airborne measurements. For this purpose, two field experiments were performed in central Australia. Three areas are studied as follows: 1) Lake Eyre, a typically dry salt lake; 2) Wirrangula Hill, with sparse vegetation and a dense cover of surface rock; and 3) Simpson Desert, characterized by dry sand dunes. Of those sites, only Wirrangula Hill and the Simpson Desert are found to be potentially suitable targets, as they have a spatial variation in brightness temperatures of <4 K under normal conditions. However, some limitations are observed for the Simpson Desert, where a bias of 15 K in vertical and 20 K in horizontal polarization exists between model predictions and observations, suggesting a lack of understanding of the underlying physics in this environment. Subsequent comparison with model predictions indicates a SMOS bias of 5 K in vertical and 11 K in horizontal polarization, and an unbiased root mean square difference of 10 K in both polarizations for Wirrangula Hill. Most importantly, the SMOS observations show that the brightness temperature evolution is dominated by regular seasonal patterns and that precipitation events have only little impact

Relief effects on the L-band emission of a bare soil

In a combined experimental and model study, we investigated effects of surface topography (relief) on the thermal L-band emission of a sandy soil. To this end, brightness temperatures of two adjacent footprint areas were measured quasi-simultaneously with an L-band radiometer at the observation angle of 55° relative to nadir for one year. One footprint featured a distinct relief in the form of erosion gullies with steep slopes, whereas the surface of the second footprint was smooth. Additionally, hydrometeorological variables, in situ soil moisture and temperature were measured, and digital terrain models of the two scenes were derived from terrestrial laser scanning. A facet model, taking into account the topography of the footprint surfaces as well as the antenna’s directivity, was developed and brightness temperatures of both footprints were simulated based on the hydrometeorological and in situ soil data. We found that brightness temperatures of the footprint with the distinct surface relief were increased at horizontal and decreased at vertical polarization with respect to those of the plane footprint. The simulations showed that this is mainly due to modifications of local (facet) observation angles and due to polarization mixing caused by the pronounced relief. Measurements furthermore revealed that brightness temperatures of both areas respond differently to changing ambient conditions indicating differences in their hydrological properties

Calibration of soil roughness and vegetation parameters in the SMOS retrieval algorithm and validation at local and global scale

La humedad del suelo y SMOS La humedad del suelo es un elemento clave que nos permite conocer los flujos de agua y energía entre el suelo y la atmósfera. Es además un parámetro de interés en aplicaciones hidrológicas y agricultura (Brocca et al., 2010), meteorología (de Rosnay et al., 2013), agricultura y predicción de riesgos naturales. La humedad del suelo en superficie se define como la fracción de agua contenida en un volumen de suelo húmedo, considerando una capa superficial de suelo de unos pocos centímetros (WMO, https://www.wmo-sat.info/oscar/variables/view/149). Puede expresarse de forma gravimétrica o de forma volumétrica. En este estudio se utiliza la relación entre el volumen de agua y el volumen de suelo que la contiene (m3·m-3). Dependiendo de su composición, todo suelo absorbe una cierta cantidad de agua hasta llegar a su punto de saturación. Existe por tanto una relación directa entre la humedad del suelo y su capacidad de infiltración, así como los flujos de calor sensible y humedad de la atmósfera, variables con una gran influencia en los modelos atmosféricos. La humedad del suelo es habitualmente una variable de iniciación de los modelos numéricos de predicción del tiempo (NWP) que permite mejorar su fiabilidad. Una aplicación significativa de la humedad del suelo a escala global es la monitorización de sequías y déficit hídrico en las plantas. El crecimiento y buen estado de la vegetación se relaciona con la cantidad de agua disponible en las raíces de la planta (hasta 1-2 m de profundidad), y esta a su vez, con la humedad superficial del suelo. La productividad de una planta dependerá por tanto de su nivel de estrés hídrico, humedad del suelo y el riesgo de hielo. La medida de la humedad del suelo desde satélite es posible gracias a la sensibilidad de la temperatura de brillo emitida en banda L a la humedad presente en la capa más superficial del suelo (~ 0-3 cm) (Escorihuela et al., 2010; Njoku and Kong, 1977). Esta relación se debe a que la emisividad del suelo en microondas está relacionada con su constante dieléctrica, y esta a su vez con la humedad del suelo. El satélite SMOS (Soil Moisture Ocean Salinity) forma parte de la primera misión cuyo objetivo es la estimación de la humedad del suelo (Kerr et al., 2012) y salinidad del agua en la Tierra (Reul et al., 2014). Su lanzamiento se produjo en Noviembre de 2009 por parte de la Agencia Espacial Europea (ESA) y fue seguido por el lanzamiento en Enero de 2015 de la misión SMAP (Soil Moisture Active Passive) por parte de NASA (Administración Nacional de la Aeronáutica y del Espacio) (Entekhabi et al., 2010), cuyo objetivo principal es la estimación de la humedad del suelo a escala global. La misión SMOS fue un proyecto ideado por la ESA en colaboración con el CDTI (Centro para el Desarrollo Tecnológico Industrial) en España, y el CNES (Centre National d’Études Spatiales) en Francia. El satélite SMOS posee un radiómetro interferométrico en banda L (1400 - 1427 MHz) de doble polarización (Kerr et al., 2001) con una resolución espacial de aproximadamente 43 km. Este radiómetro proporciona medidas multi-angulares y en polarización completa de temperatura de brillo de la Tierra con un periodo de revisita de 3 días. SMOS proporciona no solo medidas de humedad de suelo, sino también de espesor óptico de la vegetación. Este último parámetro se relaciona con ciertas características tales como el contenido en agua de la vegetación o la estructura de la misma (Grant et al., 2016). El modelo L-MEB (L-band Emission of the Biosphere) es la base de los algoritmos de nivel 2 (L2) y 3 (L3) de SMOS (Kerr et al., 2012). En ambos algoritmos, los parámetros del modelo de transferencia radiativa (Mo et al., 1982) relativos a la rugosidad del suelo y la vegetación, se consideran invariables en el tiempo y su valor viene dado por el tipo de cobertura vegetal siguiendo la clasificación de ECOCLIMAP (Masson et al., 2003). Los productos de SMOS se dividen en varios niveles (del 1 al 4). El nivel 1 es el producto primario que corresponde a las medidas de temperatura de brillo realizadas por el radiómetro. Los niveles 2 y 3 ofrecen además del producto de temperatura de brillo, la humedad de suelo y espesor óptico de la vegetación, así como todos los datos auxiliares utilizados en el modelo. Los productos de nivel 2 y 3 están geo-referenciados y usan, respectivamente, la malla ISEA (Icosahedral Synder Equal Area), 4H9 (Talone et al., 2015) y EASE (Equal-Area Scalable Earth) 2.0 (Armstrong et al., 1997). El modelo L-MEB El modelo L-MEB (Wigneron et al., 2007) es la base de los algoritmos L2 y L3 de SMOS, en los cuales se estima la humedad del suelo y el espesor óptico de la vegetación a partir de las observaciones de satélite. L-MEB emplea datos multi-angulares de temperatura de brillo en polarización horizontal (H) y vertical (V) y un modelo iterativo que consiste en la minimización de una función de coste basada en la diferencia entre la temperatura de brillo observada y la simulada, para todos los ángulos disponibles. Esta función tiene también en cuenta la incertidumbre de los parámetros elegidos para su estimación (humedad del suelo y espesor óptico de la vegetación, en el caso de los algoritmos L2 y L3 de SMOS). L-MEB modela la emisión de la capa de suelo cubierta por vegetación, teniendo en cuenta las contribuciones del suelo, la vegetación y la radiación del cielo. El suelo se presenta como una superficie rugosa cubierta de vegetación. La temperatura de brillo simulada para un suelo cubierto de vegetación se expresa como suma de la emisión directa de la vegetación, la emisión del suelo atenuada por la capa vegetal y la emisión de la vegetación que es reflejada por el suelo y atenuada por la vegetación. La relación entre la humedad del suelo y la emisión del suelo vienen dadas por el modelo dieléctrico de Mironov et al. (2012) y las ecuaciones de Fresnel, donde la humedad del suelo y la constante dieléctrica del suelo están relacionadas con la reflectividad de una superficie plana. Los efectos de rugosidad del suelo se consideran mediante una aproximación semi-empírica, mientras que para la modelización de la vegetación se considera el modelo de transferencia radiativa τ-ω (Mo et al., 1982), donde τ es el espesor óptico de la vegetación y ω el albedo de dispersión simple de la vegetación. Parámetros de rugosidad del suelo y vegetación en L-MEB En banda L, la temperatura de brillo es muy sensible a la humedad del suelo, pero existen otros factores que perturban la señal y que deben tenerse en cuenta, tales como la temperatura del suelo y la vegetación (Wigneron et al., 2007), la textura, rugosidad del suelo (Wigneron et al., 2008) y la cubierta vegetal (Grant et al., 2007). El valor efectivo del albedo de dispersión simple tiene en cuenta los efectos de absorción y dispersión debidos a la cubierta vegetal (Kurum, 2013). En los algoritmos L2 y L3 de SMOS, el valor de es 0.06 ó 0.08 en bosques (Kerr et al., 2012) y cero en cubiertas vegetales de escasa vegetación. Este último valor está basado en el análisis de campañas de medidas en banda L (Wigneron et al., 2007) sobre ciertas áreas agrícolas y por lo tanto no es aplicable a todas las clases de vegetación. El estudio de a escala global es reducido y no existe un gran número de referencias al respecto. En el algoritmo de nivel 2 de SMAP, los valores de dependen del tipo de cobertura vegetal, variando de 0 a 0.08 (O’Neill et al., 2012), mientras que el producto de nivel 4 de SMAP proporciona, entre otros parámetros, estimaciones de a escala global (De Lannoy et al., 2014). Otro estudio que trata el parámetro a escala global es Konings et al. (2016), donde se muestra un mapa de valores de ω, con valores entre 0.02 y 0.04 para coberturas vegetales de escasa vegetación y ω = 0.03 – 0.06 en bosques. Por su parte, el estudio de Van Der Schalie et al. (2016) establece ω = 0.12 como el valor más representativo a escala global tras aplicar el algoritmo LPRM (Land Parameter Retrieval Model) sobre las observaciones de SMOS y comparando el resultado de humedad del suelo con diferentes modelos. Otros parámetros que caracterizan la vegetación en el algoritmo L-MEB son ttV and ttH. Estos parámetros cuantifican la influencia del ángulo de incidencia en el espesor óptico de la vegetación. Un estudio detallado de estos parámetros fue llevado a cabo por Schwank et al. (2012) en la Valencia Anchor Station demostrando que existen variaciones importantes en los valores de ttp (p = H, V) entre verano e invierno y también entre las polarizaciones vertical y horizontal. Sin embargo, a escala global estos parámetros son difíciles de estimar debido a la complejidad de los efectos del tronco de la planta, tallos, hojas y ramas, cuya orientación es altamente aleatoria. El valor de ttP en los algoritmos L2 y L3 de SMOS es invariable e igual a 1, suponiendo que la vegetación es isotrópica. Un valor de ttP > 1 o ttP < 1 supone asumir una distribución anisotrópica de la vegetación y conlleva, respectivamente, un incremento o un decremento de τ_P en función de θ. Para tener en cuenta los efectos de la rugosidad del suelo, los algoritmos L2 y L3 de SMOS incluyen cuatro parámetros (HR, QR, NRH and NRV) (Wigneron et al., 2007). El parámetro HR tiene en cuenta la disminución en la reflectividad del suelo debida a los efectos de rugosidad; QR parametriza los efectos de la polarización (mayor o menor influencia) y NRp (p = H, V) la dependencia de la reflectividad con el ángulo de incidencia. En ambos algoritmos (L2 and L3 de SMOS), el valor de QR se supone igual a cero de manera global, mientras que a NRH y NRV se les asignan los valores 2 y 0, respectivamente. Por su parte, los valores de HR vienen definidos en función de la clasificación de usos del suelo ECOCLIMAP, siendo HR = 0.3 en bosque y HR = 0.1 en el resto de suelos (Kerr et al., 2012). En el algoritmo de humedad del suelo de SMAP L2, el valor de HR es diferente según la clasificación IGBP (International Geosphere-Biosphere), mientras que NRp = 2 (p = H, V). A escala local, existen algunas referencias sobre el valor de los parámetros de rugosidad. Como ejemplo, el estudio de Wigneron et al. (2007) arroja valores de HR = 0.1 - 0.2 para cultivos de soja y trigo y ~ 0.7 para campos de maíz. En España, el estudio de Cano et al. (2010) estima el valor de HR ~ 0.35 sobre la vegetación de matorral mediterráneo, mientras que el parámetro QR se analiza en Lawrence et al. (2013), concluyendo que QR = 0 es un valor generalizable en ausencia de condiciones de rugosidad extremas. En lo que respecta a los parámetros NRH y NRV, Escorihuela et al. (2007) y Lawrence et al. (2013) proponen una diferencia de NRH – NRV ~ 2 para superficies de poco relieve y (~ 1 – 1.5) para suelos rugosos.The capability of L-band radiometry to monitor surface soil moisture (SM) at global scale has been analyzed in numerous studies, mostly in the framework of the Soil Moisture Ocean Salinity (SMOS) and near future SMAP (Soil Moisture Active Passive) space borne missions. While the soil moisture of the first centimeters of the soil surface (~3 cm) is strongly related to the Brightness Temperature (TB) measurements, other parameters must be accounted for in order to produce accurate estimations of SM. To retrieve SM from L-band radiometric observations, two significant effects have to be accounted for: soil roughness and vegetation. In the first part of this thesis, the effects of soil roughness on retrieved SM values were evaluated using in-situ observations acquired by the L-band ELBARA-II radiometer, over a vineyard field at the Valencia Anchor Station (VAS) site during the year 2013. In the SMOS algorithm, L-MEB (L-band Microwave Emission of the Biosphere) is the forward model. Different combinations of the values of the model parameters used to account for soil roughness effects (HR, QR, NRH and NRV) were evaluated. The evaluations were made by comparing in-situ measurements of SM (used here as a reference) against SM retrievals derived from tower-based ELBARA-II brightness temperatures. The general retrieval approach consists of the inversion of L-MEB. Two specific configurations were tested: the classical 2-Parameter (2-P) retrieval configuration [where SM and τ_NAD (vegetation optical depth at nadir) were retrieved] and a 3-Parameter (3-P) configuration, accounting for the additional effects of the vineyard vegetation structure. Using the 2-P configuration, it was found that setting NRP (P = H or V) equal to -1 produced the best SM estimations in terms of correlation and unbiased Root Mean Square Error (ubRMSE). The assumption NRV = NRH = -1 leads to a simplification in L-MEB, since the two parameters τ_NAD and HR can be grouped and retrieved as a single parameter (method defined here as the Simplified Retrieval Method (SRP)). A main advantage of the SRP method is that it is not necessary to calibrate the value of HR before performing SM retrievals. Using the 3-P configuration, improved results were obtained in the SM retrievals in terms of correlation and ubRMSE. Finally, it was found that the use of in-situ roughness measurements to calibrate the values of the roughness model parameters did not provide significant improvements in the SM retrievals in comparison with the SRP method. The second part of the thesis focuses on the calibration of the effective vegetation scattering albedo (ω) and surface soil roughness parameters in the SM retrieval at global scale. In the current SMOS Level 2 (L2) and Level 3 (L3) retrieval algorithms, low vegetated areas are parameterized by ω = 0 and HR = 0.1, whereas values of ω = 0.06 - 0.08 and HR = 0.3 are used for forests. Several parameterizations of the vegetation and soil roughness parameters (ω, HR and NRp, p = H, V) were tested. In addition, the inversion approach was simplified by considering the SMOS pixels as homogeneous instead of retrieving SM only over a fraction of the pixel (excluding forested areas), as implemented in the operational SMOS L2 and L3 algorithms. Globally-constant values of ω = 0.10, HR = 0.4 and NRp = -1 (p = H, V) were found to yield SM retrievals that compared best with in situ SM data measured at many sites worldwide from the International Soil Moisture Network (ISMN). The calibration was repeated for collections of in situ sites classified in different land cover categories based on the International Geosphere-Biosphere Programme (IGBP) scheme. Depending on the IGBP land cover class, values of ω and HR varied, respectively, in the range 0.08 - 0.12 and 0.1 - 0.5. A validation exercise based on in situ measurements confirmed that using either a global or an IGBP-based calibration, there was an improvement in the accuracy of the SM retrievals compared to the SMOS L3 SM product considering all statistical metrics. This result is a key step in the calibration of the roughness and vegetation parameters of future versions of the operational SMOS retrieval algorithm. This result was also at the base of the development of the so-called SMOS-INRA-CESBIO (SMOS-IC) product. The SMOS-IC product provides daily values of the SM and τ_NAD parameters at the global scale and differs from the operational SMOS Level 3 (SMOSL3) product in the treatment of retrievals over heterogeneous pixels. SMOS-IC is much simpler and does not account for corrections associated to the antenna pattern and the complex SMOS viewing angle geometry. It considers pixels as homogeneous to avoid uncertainties and errors linked to inconsistent auxiliary data sets which are used to characterize the pixel heterogeneity in the SMOS L3 algorithm. SMOS-IC also differs from the current SMOSL3 product (Version 300, V300) in the values of the effective vegetation scattering albedo (ω) and soil roughness parameters. An inter-comparison of the SMOS-IC and SMO3L3 products (V300) is presented in this thesis based on the use of ECMWF (European Center for Medium range Weather Forecasting) SM and NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) from MODIS (Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer). A 6 year (2010-2015) inter-comparison of the two SMOS products (SMOS-IC and SMOSL3 SM (V300)) with ECMWF SM yielded higher correlations and lower ubRMSD (unbiased root mean square difference) for SMOS-IC over most of the pixels. In terms of τ_NAD, SMOS-IC was found to be better correlated to MODIS NDVI in most regions of the globe, with the exception of the Amazonian basin and of the northern mid-latitudes. The SMOS-IC VOD product is now extensively used in applications analyzing the impact of droughts on vegetation carbon budgets/biomass at continental scales

Estimating the Effective Soil Temperature at L-band as a Function of Soil Properties

International audienceTo retrieve soil moisture from L-band microwave radiometry, it is necessary to account for the effects of temperature within both vegetation and soil media. To compute the effective soil temperature TG, several simple formulations accounting for soil temperatures at the surface and at depth and surface soil moisture have been developed. However, the effects of the soil physical properties in terms of texture, density, or structure, which all may be important variables in the modeling of TG, have never been investigated. In this paper, several simple formulations of TG at L-band, accounting for or ignoring the effects of soil texture and density, were developed and compared based on a very large simulated data set. The best configurations and parameterizations of these simple formulations were computed and could be directly used for operational applications in future soil moisture retrieval studies. For instance, we showed that the use of the surface temperature in the estimation of TG can be significantly improved by using additional information on the soil temperature at depth (the average error in the estimation of TG decreased from ∼4 to ∼1.8 K). On the contrary, almost no improvement was obtained if air temperature was used instead of surface temperature. Also, it is shown that the use of additional information on the soil properties, mainly the soil clay content and density, led to improved results by about 0.2 K in the estimation of TG. The improvement was found to be larger for sandy and dry soils: simplified formulations accounting for soil properties are able to represent the fact that TG is closer to the soil temperature at depth for these soil conditions

Assimilation des données SMOS dans un modèle des surfaces continentales : mise en œuvre et évaluation sur la France

Assimiler l'humidité superficielle du sol (SSM) dans un modèle de surface améliore la modélisation du contenu en eau du sol. La télédétection est un outils indispensable pour suivre l'évolution de cette variable. SMOS, lancé en Novembre 2009, est le premier satellite dédié à l'étude de l'humidité du sol. Les premières données SMOS ont été comparées aux données ASCAT sur la France. Les données ASCAT se corrèlent mieux aux observations in situ et aux SSM simulées que les données SMOS pendant l'année 2010. Sur le sol nu du site de SMOSREX (2003-2005), les SSM mesurés ont été assimilées dans une nouvelle version multi-couches du modèle Interaction entre le Sol, la Biosphère et l'Atmosphère (ISBA). Un Filtre de Kalman Etendu Simplifié (SEKF) a été utilisé pour analyser le profil d'eau du sol dans les 11 couches de la version multi-couches du modèle de surface (ISBA-DF). Pendant les périodes sèches, les corrections impactent les 15 premiers centimètres du sol alors que pendant les périodes humides, des corrections moins intenses affectent l'ensemble de la colonne de sol. Afin de préparer l'assimilation des températures de brillance (TB), des TB ont été simulées par couplage entre ISBA-DF et un modèle d'émission micro-ondes (CMEM). Avec ISBA-DF, il est préférable de modéliser les TB en utilisant l'approche de Wilheit pour le calcul de l'émissivité de surface lisse et de prendre en compte l'impact des variations de SSM dans le calcul de la rugosité. Finalement, les TB de SMOSREX ont été assimilées dans ISBA-DF. Considérer CMEM comme opérateur d'observations dans le SEKF permet d'obtenir un état analysé proche de celui obtenu lors de l'assimilation des SSM dans ISBA-DF.Assimilating surface soil moisture (SSM) in a land surface model permits a better monitoring of the soil water content. Remote sensing is an indispensable tool for monitoring the evolution of SSM, both spatially and temporally. SMOS was launched in November 2009 and it is the first satellite specifically dedicated to SSM mapping over continents. A comparison of the first SMOS data with ASCAT over France showed that the ASCAT product was better correlated with in situ SSM observations and with SSM simulations for the year 2010. Over bare soil plot of SMOSREX (2003-2005), in situ SSM were assimilated into a new multi-layer version of the soil module of the Interaction between the Soil, Biosphere, Atmosphere (ISBA) land surface model. A simplified Extended Kalman Filter was used to analyze 11 soil layers of the ISBA multi-layer version (ISBA-DF). For dry periods, corrections affected a shallow 0-15 cm top soil layer. For wet period, weaker corrections were applied for the entire column. To prepare the assimilation of the TB, the TB were produced by coupling ISBA-DF with a microwave emission model (CMEM). With ISBA-DF, computing TB using the Wilheit smooth surface emissivity and taking into account an impact of SSM on soil roughness is recommended. Finally, the SMOSREX TB observations were assimilated by ISBA-DF. Considering CMEM as an observation operator provided a SSM and total soil water content analysis similar to the analysis obtained by assimilating direct SSM observations in ISBA-DF