151 research outputs found

    On the Response of Polarimetric GNSS-Reflectometry to Sea Surface Roughness

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    Reflectometry of Global Navigation Satellite Systems (GNSS) signals from the ocean surface has provided a new source of observations to study the ocean-atmosphere interaction. We investigate the sensitivity and performance of GNSS-Reflectometry (GNSS-R) data to retrieve sea surface roughness (SSR) as an indicator of sea state. A data set of one-year observations in 2016 is acquired from a coastal GNSS-R experiment in Onsala, Sweden. The experiment exploits two sea-looking antennas with right- and left-hand circular polarizations (RHCP and LHCP). The interference of the direct and reflected signals captured by the antennas is used by a GNSS-R receiver to generate complex interferometric fringes. We process the interferometric observations to estimate the contributions of direct signals and reflections to the total power. The power estimates are inverted to the SSR using the state-of-the-art model. The roughness measurements from the RHCP and LHCP links are evaluated against match-up wind measurements obtained from the nearest meteorological station. The results report on successful roughness retrieval with overall correlations of 0.76 for both links. However, the roughness effect in LHCP observations is more pronounced. The influence of surrounding complex coastlines and the wind direction dependence are discussed. The analysis reveals that the winds blowing from land have minimal impact on the roughness due to limited fetch. A clear improvement of roughness estimates with an overall correlation of 0.82 is observed for combined polarimetric observations from the RHCP and LHCP links. The combined observations can also improve the sensitivity of GNSS-R measurements to the change of sea state

    GNSS-R as a source of opportunity for remote sensing of the cryosphere

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    This work evaluates the potential use of signals from the Global Navigation Satellite Systems (GNSS) that scatter off the Earth surface for the retrieval of geophysical information from the cryosphere. For this purpose, the present study is based on data collected with a dedicated reflectometry GNSS receiver during two field campaigns, which were focused on two types of characteristic surfaces of the cryosphere: thin sea ice covers and thick dry snow accumulations. During the first experiment, the complete process of formation, evolution and melting of sea ice was monitorized for more than seven months in a bay located in Greenland. This type of ice is typically characterized by its thickness, concentration and roughness. Different observables from GNSS reflections are analyzed to try to infer these properties. The ice thickness is linked to the free-board level, defined as the height of the sea ice surface. Accurate phase altimetry is achieved, showing good agreement with an Arctic tide model. In addition, the long term results of ellipsoidal height retrievals are consistent with the evolution of the ice surface temperature product given by MODIS, which is a key parameter in the rate of growth of sea ice. On the other hand, the presence of salinity in the sea ice modifies its dielectric properties, resulting in different amplitude and phase for the co- and cross-polar components of the complex Fresnel coefficients. The polarimetric measurements obtained show good agreement with visual inspections of ice concentration from an Arctic weather station. Finally, the shape of the reflected signals and its phase dispersion are tested as potential signatures of surface roughness. For comparison, ice charts of the experimental area are employed. In particular, maximums in roughness given by the GNSS observables coincide with fast ice events. Fast ice is defined as ice anchored to the coast, where the tidal movements contribute to the development of strange patterns, cracks, and fissures on its surface, thus consistent with the GNSS-R roughness retrievals. The second experiment took place on Antarctica, monitoring a pristine snow area which is well-known for the calibration of remote sensing instruments. Due to the relative stability of the snow layers, the data acquisition was limited to ten continuous days. Interferometric beats were found after a first analysis of the amplitude from the collected signals, which were consistent with a multipath model where the reflector lies below the surface level. Motivated by these results, a forward model is developed that reconstructs the complex received signal as a sum of a finite number of reflections, coming from different snow layers (a snow density profile obtained from in-situ measurements). The interferometric information is then retrieved from the spectral analysis applied to time series from both real and modeled signals (lag-holograms). We find that the frequency bands predicted by the model are in general consistent with the data and the lag-holograms show repeatability for different days. Then, we attempt a proper inversion of the collected data to determine the dominant layers of the dry snow profile that contribute to L-band reflections, which are related to significant gradients of snow density/permittivity.Aquest treball avalua el possible ús dels senyals dels sistemes mundials de navegació per satèl lit (GNSS) que es reflecteixen a la superfície terrestre, per a l’extracció de la informació geofísica de la criosfera. Amb aquest propòsit, el present estudi es basa en dades recollides amb un reflectòmetre GNSS durant dues campanyes experimentals, centrades en dos tipus de superfícies característiques de la criosfera: cobertes de gel marí i gruixudes acumulacions de neu seca. En el primer experiment, el procés complet de formació, evolució i fusió del gel marí va ser monitoritzat durant més de set mesos a una badia situada a Groenlàndia. Aquest tipus de gel es caracteritza típicament amb el seu gruix, concentració i rugositat. Diferents observables de les reflexions GNSS són analitzats per tractar de fer una estimació d’aquestes propietats. El gruix de gel està relacionat amb el nivell de francbord, que a la seva vegada està relacionat amb l’alçada de la superfície de gel marí. S’ha aconseguit altimetria de fase precisa, que mostra correlació amb un model de marea de l’Àrtic. A més, els resultats a llarg termini de l’alçada elipsoidal segueixen l’evolució de les mesures de temperatura de superfície de gel donades per MODIS. La temperatura és un paràmetre clau en el ritme de creixement del gel marí. Per altra banda, la presència de sal a aquest tipus de gel modifica les seves propietats dielèctriques, el que implica variacions d’amplitud i fase per als coeficients de Fresnel complexos amb polaritzacions oposades. Les mesures polarimètriques obtingudes mostren concordança amb els valors de concentració de gel obtinguts des d’una estació meteorològica propera. Finalment, la forma de la senyal reflectida i la dispersió de la seva fase s’evaluen com a potencials indicadors de la rugositat de superfície. Per a la seva comparació, es fan servir mapes del gel de la zona experimental. En concret, els valors màxims a la rugositat estimada a partir pels observables GNSS coincideixen amb el gel fixe, que es refereix a gel ancorat a la costa, on els moviments de les marees contribueixen al desenvolupament de patrons estranys, esquerdes i fissures en la seva superfície. El segon experiment es va dur a terme a l’Antàrtida, monitoritzant una àrea de neu pristina que és ben coneguda per al calibratge d’instruments de teledetecció. A causa de la relativa estabilitat de les capes de neu, l’adquisició de dades es va limitar a deu dies consecutius. Es van trobar pulsacions interferomètriques a partir d’un primer anàlisi de l’amplitud de les senyals recollides, les quals eren compatibles amb un model de propagació multicamí a on el reflector es troba per sota del nivell de superfície. Com a conseqüència d’aquests resultats, s’ha desenvolupat un model que reconstrueix el senyal complexe rebut com la suma d’un nombre finit de reflexions, procedents de diferents capes de neu (determinat per mesures locals). La informació interferomètrica es recupera després de l’anàlisi espectral aplicat a les sèries temporals tant de les senyals reals, com de les modelades (lag-hologrames). Trobem que les bandes de freqüències predites pel model són en general consistents amb les dades i que els lag-hologrames mostren repetibilitat per dies diferents. Posteriorment, es realitza un anàlisi de les dades recollides per determinar les capes dominants del perfil de neu seca que contribueixen a les reflexions en banda L, i que a la seva vegada, estan relacionades amb gradents significatius de densitat/permitivitat.Este trabajo evalúa el posible uso de las señales de los sistemas globales de navegación por satélite (GNSS) que se reflejan en la superficie terrestre para la extracción de información geofísica de la criosfera. Con este propósito, el presente estudio se basa en datos recogidos con un reflectómetro GNSS durante dos campañas experimentales, centradas en dos tipos de superficies características de la criosfera: capas de hielo marino y gruesas acumulaciones de nieve seca. Durante el primer experimento, el proceso completo de formación, evolución y fusión del hielo marino fue monitorizado durante más de siete meses en una bahía ubicada en Groenlandia. Este tipo de hielo se caracteriza típicamente por su grosor, concentración y rugosidad. Diferentes observables de las reflexiones GNSS son analizados para tratar de estimar dichas propiedades. El espesor de hielo está relacionado con el nivel de francobordo o borda libre, que a su vez está relacionado con la altura de la superficie de hielo marino. Se ha logrado altimetría de fase precisa, mostrando correlación con un modelo de marea del Ártico. Además, los resultados a largo plazo de la altura elipsoidal siguen la evolución de las mediciones de temperatura de superficie de hielo proporcionadas por MODIS. La temperatura es un parámetro clave en el ritmo de crecimiento del hielo marino. Por otro lado, la presencia de sal en este tipo de hielo modifica sus propiedades dieléctricas, lo que implica variaciones en las amplitudes y fases de los coeficientes complejos de Fresnel con polarizaciones opuestas. Los resultados polarimétricos concuerdan con los valores de concentración de hielo obtenidos mediante inspección visual desde una estación meteorológica cercana. Por último, la forma de la señal reflejada y la dispersión de su fase son evaluadas como potenciales indicadores de la rugosidad de superficie. Para su comparación, se emplean mapas del hielo de la zona experimental. En particular, valores máximos de rugosidad estimada por los observables GNSS coinciden con hielo fijo, que se refiere al hielo anclado a la costa, donde los movimientos de las mareas contribuyen al desarrollo de patrones extraños, grietas y fisuras en su superficie. El segundo experimento se llevó a cabo en la Antártida, monitorizando una área de nieve pristina que es bien conocida para la calibración de instrumentos de teledetección. Debido a la relativa estabilidad de las capas de nieve, la adquisición de datos se limitó a diez días consecutivos. Se encontraron pulsaciones interferométricas a partir de un primer análisis de la amplitud de las señales recibidas, las cuales eran compatibles con un modelo de propagación multicamino donde el reflector se encuentra por debajo del nivel de la superficie. Como consecuencia de estos resultados, se ha desarrollado un modelo que reconstruye la señal recibida como la suma de un número finito de reflexiones, procedentes de diferentes capas de nieve (caracterizados por mediciones locales). La información interferométrica se recupera después del análisis espectral aplicado a las series temporales tanto de las señales reales, como de las modeladas (lag-hologramas). Encontramos que las bandas de frecuencias predichas por el modelo son en general consistentes con los datos y que los lag-hologramas muestran repetibilidad para días diferentes. Posteriormente, se realiza un análisis de los datos recogidos para determinar las capas dominantes del perfil de nieve seca que contribuyen a las reflexiones en banda L, y que a su vez, están relacionadas con gradientes significativos de densidad/permitivida

    De campañas de medidas a productos de salinidad: un tributo a las contribuciones de Jordi Font a la mision SMOS

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    Camps, Adriano ... et al.-- Special volume: Planet Ocean. Scientia Marina 80(Suppl.1) 2016.-- 14 pages, 20 figures[EN] This article summarizes some of the activities in which Jordi Font, research professor and head of the Department of Physical and Technological Oceanography, Institut de Ciències del Mar (CSIC, Spanish National Research Council) in Barcelona, has been involved as co-Principal Investigator for Ocean Salinity of the European Space Agency Soil Moisture and Ocean Salinity (SMOS) Earth Explorer Mission from the perspective of the Remote Sensing Lab at the Universitat Politècnica de Catalunya. We have probably left out some of his many contributions to salinity remote sensing, but we hope that this review will give an idea of the importance of his work. We focus on the following issues: 1) the new accurate measurements of the sea water dielectric constant, 2) the WISE and EuroSTARRS field experiments that helped to define the geophysical model function relating brightness temperature to sea state, 3) the FROG 2003 field experiment that helped to understand the emission of sea foam, 4) GNSS-R techniques for improving sea surface salinity retrieval, 5) instrument characterization campaigns, and 6) the operational implementation of the Processing Centre of Levels 3 and 4 at the SMOS Barcelona Expert Centre[ES] Este artículo resume algunas de las actividades en las que Jordi Font, profesor de investigación y jefe del Departamento de Física y Tecnología Oceanográfica, del Institut de Ciències del Mar (CSIC) en Barcelona, ha estado desarrollando como co-Investigador Principal de la parte de la misión SMOS de la ESA, una misión Earth Explorer, desde la perspectiva del Remote Sensing Lab, de la Universitat Politècnica de Catalunya. Seguramente, estamos olvidando algunas de sus muchas contribuciones a la teledetección de la salinidad, pero esperamos que esta revisión dé una idea de la importancia de su trabajo. Este artículo se focaliza en los siguientes puntos: 1) las medidas de alta calidad de la constante dieléctrica del agua marina, 2) las campañas de medidas WISE y EuroSTARRS que ayudaron a la definición del modelo geofísico relacionando la temperatura de brillo con el estado del mar, 3) la campaña de medidas FROG 2003 que ayudó a entender la emisión de la espuma marina 4) presentación de las técnicas de GNSS-R para la mejora de la recuperación de la salinidad superficial 5) campañas para la caracterización del instrumento y 6) la implantación del centro de procesado operacional de niveles 3 y 4 en el SMOS Barcelona Expert CentreThis work has been performed under research grants TEC2005-06863-C02-01/TCM, ESP2005-06823-C05 and ESP2007-65667-C04, AYA2008-05906-C02-01/ESP, AYA2010-22062-C05 and ESP2015-70014-C2-1-R, and EURYI 2004 awardPeer Reviewe

    GNSS reflectometry for land remote sensing applications

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    Soil moisture and vegetation biomass are two essential parameters from a scienti c and economical point of view. On one hand, they are key for the understanding of the hydrological and carbon cycle. On the other hand, soil moisture is essential for agricultural applications and water management, and vegetation biomass is crucial for regional development programs. Several remote sensing techniques have been used to measure these two parameters. However, retrieving soil moisture and vegetation biomass with the required accuracy, and the appropriate spatial and temporal resolutions still remains a major challenge. The use of Global Navigation Satellite Systems (GNSS) reflected signals as sources of opportunity for measuring soil moisture and vegetation biomass is assessed in this PhD Thesis. This technique, commonly known as GNSS-Reflectometry (GNSS-R), has gained increasing interest among the scienti c community during the last two decades due to its unique characteristics. Previous experimental works have already shown the capabilities of GNSS-R to sense small reflectivity changes on the surface. The use of the co- and cross-polarized reflected signals was also proposed to mitigate nuisance parameters, such as soil surface roughness, in the determination of soil moisture. However, experimental evidence of the suitability of that technique could not be demonstrated. This work analyses from a theoretical and an experimental point of view the capabilities of polarimetric observations of GNSS reflected signals for monitoring soil moisture and vegetation biomass. The Thesis is structured in four main parts. The fi rst part examines the fundamental aspects of the technique and provides a detailed review of the GNSS-R state of the art for soil moisture and vegetation monitoring. The second part deals with the scattering models from land surfaces. A comprehensive description of the formation of scattered signals from rough surfaces is provided. Simulations with current state of the art models for bare and vegetated soils were performed in order to analyze the scattering components of GNSS reflected signals. A simpli ed scattering model was also developed in order to relate in a straightforward way experimental measurements to soil bio-geophysical parameters. The third part reviews the experimental work performed within this research. The development of a GNSS-R instrument for land applications is described, together with the three experimental campaigns carried out in the frame of this PhD Thesis. The analysis of the GNSS-R and ground truth data is also discussed within this part. As predicted by models, it was observed that GNSS scattered signals from natural surfaces are a combination of a coherent and an incoherent scattering components. A data analysis technique was proposed to separate both scattering contributions. The use of polarimetric observations for the determination of soil moisture was demonstrated to be useful under most soil conditions. It was also observed that forests with high levels of biomass could be observed with GNSS reflected signals. The fourth and last part of the Thesis provides an analysis of the technology perspectives. A GNSS-R End-to-End simulator was used to determine the capabilities of the technique to observe di erent soil reflectivity conditions from a low Earth orbiting satellite. It was determined that high accuracy in the estimation of reflectivity could be achieved within reasonable on-ground resolution, as the coherent scattering component is expected to be the predominant one in a spaceborne scenario. The results obtained in this PhD Thesis show the promising potential of GNSS-R measurements for land remote sensing applications, which could represent an excellent complementary observation for a wide range of Earth Observation missions such as SMOS, SMAP, and the recently approved ESA Earth Explorer Mission Biomass.La humedad del suelo y la biomasa de la vegetaci on son dos parametros clave desde un punto de vista tanto cient co como econ omico. Por una parte son esenciales para el estudio del ciclo del agua y del carbono. Por otra parte, la humedad del suelo es esencial para la gesti on de las cosechas y los recursos h dricos, mientras que la biomasa es un par ametro fundamental para ciertos programas de desarrollo. Varias formas de teledetección se han utilizado para la observaci on remota de estos par ametros, sin embargo, su monitorizaci on con la precisi on y resoluci on necesarias es todav a un importante reto tecnol ogico. Esta Tesis evalua la capacidad de medir humedad del suelo y biomasa de la vegetaci on con señales de Sistemas Satelitales de Posicionamiento Global (GNSS, en sus siglas en ingl es) reflejadas sobre la Tierra. La t ecnica se conoce como Reflectometr í a GNSS (GNSS-R), la cual ha ganado un creciente inter es dentro de la comunidad científ ca durante las dos ultimas d ecadas. Experimentos previos a este trabajo ya demostraron la capacidad de observar cambios en la reflectividad del terreno con GNSS-R. El uso de la componente copolar y contrapolar de la señal reflejada fue propuesto para independizar la medida de humedad del suelo de otros par ametros como la rugosidad del terreno. Sin embargo, no se pudo demostrar una evidencia experimental de la viabilidad de la t ecnica. En este trabajo se analiza desde un punto de vista te orico y experimental el uso de la informaci on polarim etrica de la señales GNSS reflejadas sobre el suelo para la determinaci on de humedad y biomasa de la vegetaci on. La Tesis se estructura en cuatro partes principales. En la primera parte se eval uan los aspectos fundamentales de la t ecnica y se da una revisi on detallada del estado del arte para la observaci on de humedad y vegetaci on. En la segunda parte se discuten los modelos de dispersi on electromagn etica sobre el suelo. Simulaciones con estos modelos fueron realizadas para analizar las componentes coherente e incoherente de la dispersi on de la señal reflejada sobre distintos tipos de terreno. Durante este trabajo se desarroll o un modelo de reflexi on simpli cado para poder relacionar de forma directa las observaciones con los par ametros geof sicos del suelo. La tercera parte describe las campañas experimentales realizadas durante este trabajo y discute el an alisis y la comparaci on de los datos GNSS-R con las mediciones in-situ. Como se predice por los modelos, se comprob o experimentalmente que la señal reflejada est a formada por una componente coherente y otra incoherente. Una t ecnica de an alisis de datos se propuso para la separacióon de estas dos contribuciones. Con los datos de las campañas experimentales se demonstr o el bene cio del uso de la informaci on polarim etrica en las señales GNSS reflejadas para la medici on de humedad del suelo, para la mayor a de las condiciones de rugosidad observadas. Tambi en se demostr o la capacidad de este tipo de observaciones para medir zonas boscosas densamente pobladas. La cuarta parte de la tesis analiza la capacidad de la t ecnica para observar cambios en la reflectividad del suelo desde un sat elite en orbita baja. Los resultados obtenidos muestran que la reflectividad del terreno podr a medirse con gran precisi on ya que la componente coherente del scattering ser a la predominante en ese tipo de escenarios. En este trabajo de doctorado se muestran la potencialidades de la t ecnica GNSS-R para observar remotamente par ametros del suelo tan importantes como la humedad del suelo y la biomasa de la vegetaci on. Este tipo de medidas pueden complementar un amplio rango de misiones de observaci on de la Tierra como SMOS, SMAP, y Biomass, esta ultima recientemente aprobada para la siguiente misi on Earth Explorer de la ESA

    De campañas de medidas a productos de salinidad: un tributo a las contribuciones de Jordi Font a la mision SMOS

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    This article summarizes some of the activities in which Jordi Font, research professor and head of the Department of Physical and Technological Oceanography, Institut de Ciències del Mar (CSIC, Spanish National Research Council) in Barcelona, has been involved as co-Principal Investigator for Ocean Salinity of the European Space Agency Soil Moisture and Ocean Salinity (SMOS) Earth Explorer Mission from the perspective of the Remote Sensing Lab at the Universitat Politècnica de Catalunya. We have probably left out some of his many contributions to salinity remote sensing, but we hope that this review will give an idea of the importance of his work. We focus on the following issues: 1) the new accurate measurements of the sea water dielectric constant, 2) the WISE and EuroSTARRS field experiments that helped to define the geophysical model function relating brightness temperature to sea state, 3) the FROG 2003 field experiment that helped to understand the emission of sea foam, 4) GNSS-R techniques for improving sea surface salinity retrieval, 5) instrument characterization campaigns, and 6) the operational implementation of the Processing Centre of Levels 3 and 4 at the SMOS Barcelona Expert Centre.Este artículo resume algunas de las actividades en las que Jordi Font, profesor de investigación y jefe del Departamento de Física y Tecnología Oceanográfica, del Institut de Ciències del Mar (CSIC) en Barcelona, ha estado desarrollando como co-Investigador Principal de la parte de la misión SMOS de la ESA, una misión Earth Explorer, desde la perspectiva del Remote Sensing Lab, de la Universitat Politècnica de Catalunya. Seguramente, estamos olvidando algunas de sus muchas contribuciones a la teledetección de la salinidad, pero esperamos que esta revisión dé una idea de la importancia de su trabajo. Este artículo se focaliza en los siguientes puntos: 1) las medidas de alta calidad de la constante dieléctrica del agua marina, 2) las campañas de medidas WISE y EuroSTARRS que ayudaron a la definición del modelo geofísico relacionando la temperatura de brillo con el estado del mar, 3) la campaña de medidas FROG 2003 que ayudó a entender la emisión de la espuma marina 4) presentación de las técnicas de GNSS-R para la mejora de la recuperación de la salinidad superficial 5) campañas para la caracterización del instrumento y 6) la implantación del centro de procesado operacional de niveles 3 y 4 en el SMOS Barcelona Expert Centre

    On Small Satellites for Oceanography: A Survey

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    The recent explosive growth of small satellite operations driven primarily from an academic or pedagogical need, has demonstrated the viability of commercial-off-the-shelf technologies in space. They have also leveraged and shown the need for development of compatible sensors primarily aimed for Earth observation tasks including monitoring terrestrial domains, communications and engineering tests. However, one domain that these platforms have not yet made substantial inroads into, is in the ocean sciences. Remote sensing has long been within the repertoire of tools for oceanographers to study dynamic large scale physical phenomena, such as gyres and fronts, bio-geochemical process transport, primary productivity and process studies in the coastal ocean. We argue that the time has come for micro and nano satellites (with mass smaller than 100 kg and 2 to 3 year development times) designed, built, tested and flown by academic departments, for coordinated observations with robotic assets in situ. We do so primarily by surveying SmallSat missions oriented towards ocean observations in the recent past, and in doing so, we update the current knowledge about what is feasible in the rapidly evolving field of platforms and sensors for this domain. We conclude by proposing a set of candidate ocean observing missions with an emphasis on radar-based observations, with a focus on Synthetic Aperture Radar.Comment: 63 pages, 4 figures, 8 table

    Space-based Global Maritime Surveillance. Part I: Satellite Technologies

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    Maritime surveillance (MS) is crucial for search and rescue operations, fishery monitoring, pollution control, law enforcement, migration monitoring, and national security policies. Since the early days of seafaring, MS has been a critical task for providing security in human coexistence. Several generations of sensors providing detailed maritime information have become available for large offshore areas in real time: maritime radar sensors in the 1950s and the automatic identification system (AIS) in the 1990s among them. However, ground-based maritime radars and AIS data do not always provide a comprehensive and seamless coverage of the entire maritime space. Therefore, the exploitation of space-based sensor technologies installed on satellites orbiting around the Earth, such as satellite AIS data, synthetic aperture radar, optical sensors, and global navigation satellite systems reflectometry, becomes crucial for MS and to complement the existing terrestrial technologies. In the first part of this work, we provide an overview of the main available space-based sensors technologies and present the advantages and limitations of each technology in the scope of MS. The second part, related to artificial intelligence, signal processing and data fusion techniques, is provided in a companion paper, titled: "Space-based Global Maritime Surveillance. Part II: Artificial Intelligence and Data Fusion Techniques" [1].Comment: This paper has been submitted to IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazin

    Information retrieval from spaceborne GNSS Reflectometry observations using physics- and learning-based techniques

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    This dissertation proposes a learning-based, physics-aware soil moisture (SM) retrieval algorithm for NASA’s Cyclone Global Navigation Satellite System (CYGNSS) mission. The proposed methodology has been built upon the literature review, analyses, and findings from a number of published studies throughout the dissertation research. Namely, a Sig- nals of Opportunity Coherent Bistatic scattering model (SCoBi) has been first developed at MSU and then its simulator has been open-sourced. Simulated GNSS-Reflectometry (GNSS-R) analyses have been conducted by using SCoBi. Significant findings have been noted such that (1) Although the dominance of either the coherent reflections or incoher- ent scattering over land is a debate, we demonstrated that coherent reflections are stronger for flat and smooth surfaces covered by low-to-moderate vegetation canopy; (2) The influ- ence of several land geophysical parameters such as SM, vegetation water content (VWC), and surface roughness on the bistatic reflectivity was quantified, the dynamic ranges of reflectivity changes due to SM and VWC are much higher than the changes due to the surface roughness. Such findings of these analyses, combined with a comprehensive lit- erature survey, have led to the present inversion algorithm: Physics- and learning-based retrieval of soil moisture information from space-borne GNSS-R measurements that are taken by NASA’s CYGNSS mission. The study is the first work that proposes a machine learning-based, non-parametric, and non-linear regression algorithm for CYGNSS-based soil moisture estimation. The results over point-scale soil moisture observations demon- strate promising performance for applicability to large scales. Potential future work will be extension of the methodology to global scales by training the model with larger and diverse data sets
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