Assimilation de données satellitaires pour le suivi des ressources en eau dans la zone Euro-Méditerranée

Une estimation plus précise de l'état des variables des surfaces terrestres est requise afin d'améliorer notre capacité à comprendre, suivre et prévoir le cycle hydrologique terrestre dans diverses régions du monde. En particulier, les zones méditerranéennes sont souvent caractérisées par un déficit en eau du sol affectant la croissance de la végétation. Les dernières simulations du GIEC (Groupe d'Experts Intergouvernemental sur l'Evolution du Climat) indiquent qu'une augmentation de la fréquence des sécheresses et des vagues de chaleur dans la région Euro-Méditerranée est probable. Il est donc crucial d'améliorer les outils et l'utilisation des observations permettant de caractériser la dynamique des processus des surfaces terrestres de cette région. Les modèles des surfaces terrestres ou LSMs (Land Surface Models) ont été développés dans le but de représenter ces processus à diverses échelles spatiales. Ils sont habituellement forçés par des données horaires de variables atmosphériques en point de grille, telles que la température et l'humidité de l'air, le rayonnement solaire et les précipitations. Alors que les LSMs sont des outils efficaces pour suivre de façon continue les conditions de surface, ils présentent encore des défauts provoqués par les erreurs dans les données de forçages, dans les valeurs des paramètres du modèle, par l'absence de représentation de certains processus, et par la mauvaise représentation des processus dans certaines régions et certaines saisons. Il est aussi possible de suivre les conditions de surface depuis l'espace et la modélisation des variables des surfaces terrestres peut être améliorée grâce à l'intégration dynamique de ces observations dans les LSMs. La télédétection spatiale micro-ondes à basse fréquence est particulièrement utile dans le contexte du suivi de ces variables à l'échelle globale ou continentale. Elle a l'avantage de pouvoir fournir des observations par tout-temps, de jour comme de nuit. Plusieurs produits utiles pour le suivi de la végétation et du cycle hydrologique sont déjà disponibles. Ils sont issus de radars en bande C tels que ASCAT (Advanced Scatterometer) ou Sentinel-1. L'assimilation de ces données dans un LSM permet leur intégration de façon cohérente avec la représentation des processus. Les résultats obtenus à partir de l'intégration de données satellitaires fournissent une estimation de l'état des variables des surfaces terrestres qui sont généralement de meilleure qualité que les simulations sans assimilation de données et que les données satellitaires elles-mêmes. L'objectif principal de ce travail de thèse a été d'améliorer la représentation des variables des surfaces terrestres reliées aux cycles de l'eau et du carbone dans le modèle ISBA grâce à l'assimilation d'observations de rétrodiffusion radar (sigma°) provenant de l'instrument ASCAT. Un opérateur d'observation capable de représenter les sigma° ASCAT à partir de variables simulées par le modèle ISBA a été développé. Une version du WCM (water cloud model) a été mise en œuvre avec succès sur la zone Euro-Méditerranée. Les valeurs simulées ont été comparées avec les observations satellitaires. Une quantification plus détaillée de l'impact de divers facteurs sur le signal a été faite sur le sud-ouest de la France. L'étude de l'impact de la tempête Klaus sur la forêt des Landes a montré que le WCM est capable de représenter un changement brutal de biomasse de la végétation. Le WCM est peu efficace sur les zones karstiques et sur les surfaces agricoles produisant du blé. Dans ce dernier cas, le problème semble provenir d'un décalage temporel entre l'épaisseur optique micro-ondes de la végétation et l'indice de surface foliaire de la végétation. Enfin, l'assimilation directe des sigma° ASCAT a été évaluée sur le sud-ouest de la France.More accurate estimates of land surface conditions are important for enhancing our ability to understand, monitor, and predict key variables of the terrestrial water cycle in various parts of the globe. In particular, the Mediterranean area is frequently characterized by a marked impact of the soil water deficit on vegetation growth. The latest IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) simulations indicate that occurrence of droughts and warm spells in the Euro-Mediterranean region are likely to increase. It is therefore crucial to improve the ways of understanding, observing and simulating the dynamics of the land surface processes in the Euro-Mediterranean region. Land surface models (LSMs) have been developed for the purpose of representing the land surface processes at various spatial scales. They are usually forced by hourly gridded atmospheric variables such as air temperature, air humidity, solar radiation, precipitation, and are used to simulate land surface states and fluxes. While LSMs can provide a continuous monitoring of land surface conditions, they still show discrepancies due to forcing and parameter errors, missing processes and inadequate model physics for particular areas or seasons. It is also possible to observe the land surface conditions from space. The modelling of land surface variables can be improved through the dynamical integration of these observations into LSMs. Remote sensing observations are particularly useful in this context because they are able to address global and continental scales. Low frequency microwave remote sensing has advantages because it can provide regular observations in all-weather conditions and at either daytime or night-time. A number of satellite-derived products relevant to the hydrological and vegetation cycles are already available from C-band radars such as the Advanced Scatterometer (ASCAT) or Sentinel-1. Assimilating these data into LSMs permits their integration in the process representation in a consistent way. The results obtained from assimilating satellites products provide land surface variables estimates that are generally superior to the model estimates or satellite observations alone. The main objective of this thesis was to improve the representation of land surface variables linked to the terrestrial water and carbon cycles in the ISBA LSM through the assimilation of ASCAT backscatter (sigma°) observations. An observation operator capable of representing the ASCAT sigma° from the ISBA simulated variables was developed. A version of the water cloud model (WCM) was successfully implemented over the Euro-Mediterranean area. The simulated values were compared with those observed from space. A more detailed quantification of the influence of various factors on the signal was made over southwestern France. Focusing on the Klaus storm event in the Landes forest, it was shown that the WCM was able to represent abrupt changes in vegetation biomass. It was also found that the WCM had shortcomings over karstic areas and over wheat croplands. It was shown that the latter was related to a discrepancy between the seasonal cycle of microwave vegetation optical depth (VOD) and leaf area index (LAI). Finally, the direct assimilation of ASCAT sigma° observations was assessed over southwestern France

Land Surface Data Assimilation of Satellite Derived Surface Soil Moisture : Towards an Integrated Representation of the Arctic Hydrological Cycle

The ability to accurately determine soil water content (soil moisture) over large areas of the Earth’s surface has potential implications in meteorology, hydrology, water and natural hazards management. The advent of space-based microwave sensors, found to be sensitive to surface soil moisture, has allowed for long-term studies of soil moisture dynamics at the global scale. There are, however, areas where remote sensing of soil moisture is prone to errors because, e.g., complex topography, surface water, dense vegetation, frozen soil or snow cover affect the retrieval. This is particularly the case for the northern high latitudes, which is a region subject to more rapid warming than the global mean and also is identified as an important region for studying 21st century climate change. Land surface models can help to close these observation gaps and provide high spatiotemporal coverage of the variables of interest. Models are only approximations of the real world and they can experience errors in, for example, their initialization and/or parameterization. In the past 20 years the research field of land surface data assimilation has undergone rapid developments, and it has provided a potential solution to the aforementioned problems. Land surface data assimilation offers a compromise between model and observations, and by minimization of their total errors it creates an analysis state which is superior to the model and observation alone. This thesis focuses on the implementation of a land surface data assimilation system, its applications and how to improve the separate elements that goes into such a framework. My ultimate goal is to improve the representation of soil moisture over northern high latitudes using land surface data assimilation. In my three papers, I first show how soil moisture data assimilation can correct random errors in the precipitation fields used to drive the land surface model. A result which indicates that a land surface model, driven by uncorrected precipitation, can have the same skill as a land surface model driven by bias-corrected precipitation. I show that passive microwave remote sensing can be utilized to monitor drought over regions of the world where this was thought to be impractical. I do this by creating a novel drought index based on passive microwave observations, and I validate the new index by comparing it with output from a land surface data assimilation system. Finally, I address knowledge gaps in the modelling of microwave emissions over northern high latitudes. In particular, I study the impact of neglecting multiplescattering terms from vegetation in the radiative transfer models of microwave emission. My three papers show that: (i) land surface data assimilation can improve surface soil moisture estimates at regional scales, (ii) passive microwave observations carries more information about the land surface over northern high latitudes than explored in the retrieval processing chain and (iii) including multiple-scattering terms in microwave radiative transfer models has the potential to increase the sensitivity for surface soil moisture below dense vegetation, and decrease biases between modelled and observed brightness temperature. In sum, my three papers lay the foundation for a land data assimilation system applicable to monitor the hydrological cycle over northern high latitudes

A multi-sourced assessment of the spatiotemporal dynamics of soil moisture in the MARINE flash flood model

The MARINE (Model of Anticipation of Runoff and INundations for Extreme events) hydrological model is a distributed model dedicated to flash flood simulation. Recent developments of the MARINE model are explored in this work. On one hand, transfers of water through the subsurface, formerly relying on water height, now take place in a homogeneous soil column based on the soil saturation degree (SSF model). On the other hand, the soil column is divided into two layers, which represent, respectively, the upper soil layer and the deep weathered rocks (SSF–DWF model). The aim of the present work is to assess the accuracy of these new representations for the simulation of soil moisture during flash flood events. An exploration of the various products available in the literature for soil moisture estimation is performed. The efficiency of the models for soil saturation degree simulation is estimated with respect to several products either at the local scale or spatially distributed: (i) the gridded soil moisture product provided by the operational modeling chain SAFRAN-ISBA-MODCOU; (ii) the gridded soil moisture product provided by the LDAS-Monde assimilation chain, which is based on the ISBA-A-gs land surface model and assimilating satellite derived data; (iii) the upper soil water content hourly measurements taken from the SMOSMANIA observation network; and (iv) the Soil Water Index provided by the Copernicus Global Land Service (CGLS), which is derived from Sentinel-1 C-SAR and ASCAT satellite data. The case study is performed over two French Mediterranean catchments impacted by flash flood events over the 2017–2019 period. The local comparison of the MARINE outputs with the SMOSMANIA measurements, as well as the comparison at the basin scale of the MARINE outputs with the gridded LDAS-Monde and CGLS data, lead to the following conclusion: both the dynamics and the amplitudes of the soil saturation degree simulated with the SSF and SSF–DWF models are better correlated with both the SMOSMANIA measurements and the LDAS-Monde data than the outputs of the base model. Finally, the soil saturation degree simulated by the two-layers model for the deep layer is compared to the soil saturation degree provided by the LDAS-Monde product at corresponding depths. In conclusion, the developments presented for the representation of subsurface flow in the MARINE model enhance the soil saturation degree simulation during flash floods with respect to both gridded data and local soil moisture measurements

Besoin en eau et rendements des céréales en Méditerranée du Sud : observation, prévision saisonnière et impact du changement climatique

Le secteur agricole est l'un des piliers de l'économie marocaine. En plus de contribuer à 15% au Produit Intérieur Brut (PIB) et de fournir 35% des opportunités d'emploi, il a un impact sur les taux de croissance. Ces dernières sont affectées négativement ou positivement par les conditions climatiques et la pluviométrie en particulier. Lors des années de sécheresse, caractérisées par une baisse de la production agricole, en particulier celle des céréales, la croissance de l'économie marocaine a été sévèrement affectée et les importations alimentaires du royaume ont augmenté de manière significative. Dans ce contexte, il est important d'évaluer l'impact de la sécheresse agricole sur les rendements céréaliers et de développer des modèles de prévision précoce des rendements, ainsi que de déterminer l'impact futur du changement climatique sur le rendement du blé et leurs besoins en eau. Le but de ce travail est, premièrement, d'approfondir la compréhension de la relation entre le rendement des céréales et la sécheresse agricole au Maroc. Afin de détecter la sécheresse, nous avons utilisé des indices de sécheresse agricole provenant de différentes données satellitaires. En outre, nous avons utilisé les sorties du système d'assimilation des données terrestres (LDAS). Deuxièmement, nous avons développé des modèles empiriques de la prévision précoce des rendements des céréales à l'échelle provinciale. Pour atteindre cet objectif, nous avons construit des modèles de prévision en utilisant des données multi-sources comme prédicteurs, y compris des indices basés sur la télédétection, des données météorologiques et des indices climatiques régionaux. Pour construire ces modèles, nous nous sommes appuyés sur des algorithmes de machine learning tels que : Multiple Linear Regression (MLR), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF) et eXtreme Gradient Boost (XGBoost). Enfin, nous avons évalué l'impact du changement climatique sur le rendement du blé et ses besoins en eau. Pour ce faire, nous nous sommes appuyés sur cinq modèles climatiques régionaux disponibles dans la base de données Med-CORDEX sous deux scénarios RCP4.5 et RCP8.5, ainsi que sur le modèle AquaCrop et nous nous sommes basés sur trois périodes, la période de référence 1991-2010, la deuxième période 2041-2060 et la troisième période 2081-2100. Les résultats ont montré qu'il y a une corrélation étroite entre le rendement des céréales et les indices de sécheresse liés à l'état de végétation pendant le stade d'épiaison (mars et avril) et qui sont liés à la température de surface pendant le stade de développement en janvier-février, et qui sont liés à l'humidité du sol pendant le stade d'émergence en novembre-décembre. Les résultats ont également montré que les sorties du LDAS sont capables de suivre avec précision la sécheresse agricole. En ce qui concerne la prévision du rendement, les résultats ont montré que la combinaison des données provenant de sources multiples a donné des meilleurs résultats que les modèles basés sur une seule source. Dans ce contexte, le modèle XGBoost a été capable de prévoir le rendement des céréales dès le mois de janvier (environ quatre mois avant la récolte) avec des métriques statistiques satisfaisants (R² = 0.88 et RMSE = 0.22 t. ha^-1). En ce qui concerne l'impact du changement climatique sur le rendement et les besoins en eau du blé, les résultats ont montré que l'augmentation de la température de l'air entraînera un raccourcissement du cycle de croissance du blé d'environ 50 jours. Les résultats ont également montré une diminution du rendement du blé jusqu'à 30% si l'augmentation du CO2 n'est pas prise en compte. Cependant, l'effet de la fertilisation au CO2 peut compenser les pertes du rendement, et ce dernier peut augmenter jusqu'à 27%. Finalement, les besoins en eau devraient diminuer de 13 à 42%, et cette diminution est associée à une modification de calendrier d'irrigation, le pic des besoins arrivant deux mois plus tôt que dans les conditions actuelles.The agricultural sector is one of the pillars of the Moroccan economy. In addition to contributing 15% in GDP and providing 35% of employment opportunities, it has an impact on growth rates that are negatively or positively affected by climatic conditions and rainfall in particular. During drought years characterized by a decline in agricultural production and in particular cereal production, the growth of the Moroccan economy was severely affected and the kingdom's food imports increased significantly. In this context, it's important to assess the impact of agricultural drought on cereal yields and to develop early yield prediction models, as well as to determine the future impact of climate change on wheat yield and water requirements. The aim of this work is, firstly to further understand the linkage between cereal yield and agricultural drought in Morocco. In order to identify this drought, we used agricultural drought indices from remotely sensed satellite data. In addition, we used the outputs of Land Data Assimilation System (LDAS). Secondly, to develop empirical models for early prediction of cereal yields at provincial scale. To achieve this goal, we built forecasting models using multi-source data as predictors, including remote sensing-based indices, weather data and regional climate indices. And to build these models, we relied on machine learning algorithms such as Multiple Linear Regression (MLR), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF) and eXtreme Gradient Boost (XGBoost). Finally, to evaluate the impact of climate change on the wheat yield its water requirements. To do this, we relied on five regional climate models available in the Med-CORDEX database under two scenarios RCP4.5 and RCP8.5, as well as the AquaCrop model and we based on three periods, the reference period 1991-2010, the second period 2041-2060 and the third period 2081-2100. The results showed that there is a close correlation between cereals yield and drought indices related to canopy condition during the heading stage (March and April) and which are related to surface temperature during the development stage in January -February, and which are related to soil moisture during the emergence stage in November -December. The results also showed that the outputs of LDAS are able to accurately monitor agricultural drought. Concerning, cereal yield forecasting, the results showed that combining data from multiple sources outperformed models based on one data set only. In this context, the XGBoost was able to predict cereal yield as early as January (about four months before harvest) with satisfactory statistical metrics (R² = 0.88 and RMSE = 0.22 t. ha^-1). Regarding the impact of climate change on wheat yield and water requirements, the results showed that the increase in air temperature will result in a shortening of the wheat growth cycle by about 50 days. The results also showed a decrease in wheat yield up to 30% if the rising in CO2 was not taken into account. The effect of fertilizing of CO2 can offset the yield losses, and yield can increase up to 27 %. Finally, water requirements are expected to decrease by 13 to 42%, and this decrease is associated with a change in temporal patterns, with the requirement peak coming two months earlier than under current conditions

Assimilation de données satellitaires pour le suivi et la prévision des sécheresses agricoles et des ressources en eau

Le suivi et la prévision des sècheresses concernent divers porteurs d’enjeux. Le suivi del’étendue, de la gravité et de l’impact des sécheresses est nécessaire pour atténuer leurs effets.Les deux approches les plus utilisées pour le suivi des sécheresses sont la modélisation numérique et l’utilisation de données satellitaires. Les modèles représentent les processus et sont capables de simuler les échanges d’énergie et d’eau à la surface. Ils peuvent néanmoins souffrird’une représentation trop simpliste de ces processus, de conditions initiales incorrectes et dedéfauts du forçage atmosphérique. Les données satellitaires permettent d’accéder à denombreuses variables à l’échelle mondiale, de manière répétée dans le temps et à des échellesspatiales de plus en plus précises. Elles peuvent cependant être discontinues dans le temps etl’espace et toutes les variables des surfaces terrestres ne sont pas observables depuis l’espace.De plus elles sont représentatives d’un instant précis, et contrairement aux modèles numériques,n’offrent pas la possibilité de faire de la prévision. Afin d’améliorer le suivi des sécheresses, il estpossible de combiner les modèles numériques et les observations satellitaires en utilisant destechniques d’assimilation de données. L’assimilation permet d’obtenir de meilleures conditionsinitiales et par conséquent de meilleures prévisions. Ce travail de thèse a pour objectif d’étudierl’impact de conditions de surface améliorées par l’assimilation d’observations satellitaires sur laprévisions des épisodes de sécheresses et leurs impacts sur l’agriculture et les ressources eneau. Le système d’assimilation de données pour les surfaces continentales (LDAS-Monde)développé au CNRM est utilisé. Des observations satellitaires sont assimilées dans le modèle desurface ISBA dans une série d’expériences sur les USA ainsi que sur plusieurs sous-domaines.La capacité du système à représenter et prévoir les variables de surface liées à la végétation etaux sécheresses est évaluée. L’impact de l’assimilation de trois variables différentes est analysé :l’indice de surface foliaire (« LAI »), l’humidité superficielle du sol (« SSM ») et l’épaisseur optiquede la végétation dans le domaine spectral des micro-ondes (« VOD »). L’impact de l’assimilationest analysé grâce à l’utilisation de données indépendantes d’évapotranspiration, de productionprimaire brute de la végétation et d’humidité du sol. Sur l’état du Nebraska, le système LDASMonde permet de représenter la variabilité interannuelle du LAI mais aussi des rendementsagricoles du maïs, y compris lors d’épisodes de sécheresse prolongés. LDAS-Monde a étéamélioré et pourvu d’une capacité de prévision à courte et moyenne échéance (15 jours) enutilisant les prévisions atmosphériques du CEPMMT (ou « ECMWF »). La capacité du système àprévoir les variables de surfaces jusqu’à 15 jours d’échéances a été montrée, sur une période dedeux ans. L’importance des conditions initiales sur la qualité des prévisions a été mise enévidence. Une série d’expériences d’assimilation a été réalisée dans laquelle le VOD a été utilisécomme proxy du LAI. Cela améliore beaucoup l’échantillonnage temporel car le VOD estdisponible plus fréquemment que le LAI. Après une comparaison approfondie des produits de LAI,différentes expériences assimilant le LAI, le VOD et le SSM, de manière conjointe ou séparée ontété réalisées. Ces expériences confirment l’apport de l’assimilation conjointe d’observations liéesà la végétation et de l’humidité superficielle du sol. L’amélioration des conditions initiales estensuite utilisée dans une étude de cas prospective sur la mise en place d’une fonction de transfertdu système actuel vers un système d’alerte précoce des sécheresses

Intégration de données satellitaires dans le modèle ISBA pour le suivi des céréales à paille pluviales et l'estimation de la réserve utile en eau du sol

Le climat, les sols et les ressources en eau sont des facteurs essentiels de la production agricole et conditionnent la disponibilité des ressources alimentaires mondiales. La nécessité de quantifier, d'évaluer et de prédire les pressions exercées sur les ressources en eau et les ressources agricoles dans un contexte de changement climatique représente un enjeu majeur. Pour répondre à ces problématiques, des modèles numériques du fonctionnement des surfaces continentales sont développés. Ils permettent de simuler de nombreux processus naturels tels que le cycle de l'eau, du carbone, la croissance et la sénescence de la végétation, et les flux à l'interface sol-atmosphère. Ces outils puissants sont très largement utilisés par la communauté scientifique mais présentent de nombreuses incertitudes dans la représentation des différents processus biophysiques pris en compte et dans l'estimation des paramètres qui les pilotent. L'absence de données d'observation de variables clefs du cycle hydrologique ou de variables clefs de la végétation à grande échelle spatiale et temporelle est un frein majeur pour la validation de ces modèles. L'objectif général de ce travail de thèse est d'évaluer dans quelle mesure l'intégration de données satellitaires disponibles depuis une trentaine d'années dans un modèle générique des surfaces continentales permet de mieux représenter les sécheresses agricoles à différentes échelles spatiales. Le modèle ISBA-A-gs développé par le CNRM est utilisé. Il représente la variabilité interannuelle de la biomasse végétale en lien avec les ressources en eau du sol. Des études précédentes ont montré que les simulations du système sol-plante en condition de stress hydrique sont très sensibles à la valeur de la réserve utile du sol, et que la représentation par ce type de modèle de la variabilité interannuelle de la production des céréales à paille est difficile. Une méthodologie de calibration/validation du modèle basée sur l'intégration de séries temporelles satellitaires d'indice de surface foliaire (Leaf Area Index ou LAI) observées à 1km de résolution dans ISBA-A-gs a été développée afin d'estimer la réserve utile du sol pour des cultures de céréales à paille pluviales. Le LAI satellitaire est préalablement désagrégé pour les céréales à pailles. La validation de cette méthodologie est fondée sur la comparaison de la biomasse simulée et des rendements agricoles observés. Une méthode simple de modélisation inverse par minimisation d'une fonction coût a été confrontée à une méthode plus complexe : l'assimilation séquentielle de données. Cette dernière permet de combiner de manière optimale les séries temporelles de LAI observées et simulées par ISBA-A-gs afin de fournir une analyse du LAI, de la biomasse aérienne, et de l'humidité du sol. L'assimilation repose sur la chaîne LDAS-Monde développée par le CNRM. Elle donne des résultats plus réalistes que la modélisation inverse en terme de biomasse simulée et de réserve utile estimée. La représentation de l'impact négatif des sécheresses et des années très humides sur les rendements est améliorée grâce à cette méthode. Les réserves utiles obtenues sur les zones céréalières françaises ont permis la construction d'un modèle de régression linéaire simple permettant d'estimer les réserves utiles directement à partir des valeurs annuelles maximales de LAI satellitaires (LAImax). La cartographie de la réserve utile à partir du LAImax est comparée à la carte au millionième de l'INRA sur la France. La possibilité d'utiliser cette méthode à l'échelle locale est évaluée, ainsi que son extension à d'autres zones agricoles en Eurasie et en Amérique du Nord.Climate, soils and water resources are essential factors of agricultural production and affect the availability of world food resources. The need to quantify, assess and predict pressures on water resources and agricultural resources in the context of climate change is a major issue. To answer these questions, numerical models of the processes at stake over continental surfaces are developed. They simulate many natural processes such as the water cycle, the carbon cycle, vegetation growth and senescence, and the fluxes at the soil-atmosphere interface. These powerful tools are widely used by the scientific community but present many uncertainties in the representation of the various biophysical processes taken into account and in the estimation of the parameters that drive them. The lack of observation data for key hydrological cycle variables or key vegetation variables of large spatial and temporal scales is a major obstacle to the validation of these models. The general objective of this thesis is to evaluate how the integration of satellite data available over the last thirty years in a generic model of continental surfaces allows a better representation of agricultural droughts at different spatial scales. The ISBA-A-gs model developed by CNRM is used. It represents the interannual variability of plant biomass in relation to soil water resources. Previous studies have shown that simulations of the soil-plant system under water stress conditions are very sensitive to the value of the soil maximum available water content, and that the representation by this type of model of the interannual variability of cereal straw is difficult. A model calibration / validation methodology based on the integration of Leaf Area Index (LAI) satellite time series observed at 1 km resolution in ISBA-A-gs was developed. The objective is to estimate the soil maximum available water content for non-irrigated straw cereal crops. The satellite LAI is first disaggregated for straw cereals. The validation of this methodology is based on a comparison of the simulated above-ground biomass with observed agricultural yields. A simple method of inverse modeling by minimizing a cost function is compared with a more complex method: sequential data assimilation. The latter allows optimal combinations of the LAI time series observed and simulated by ISBA-A-gs to provide an analysis of LAI, above-ground biomass, and soil moisture. The assimilation is based on the LDAS-Monde chain developed by CNRM. It gives more realistic results than inverse modeling in terms of simulated biomass and of soil maximum available water content. The representation of the negative impact of droughts and very wet years on yields is improved by this method. It is found that the soil maximum available water content retrieved on the French cereal areas correlates with the maximum annual values ??of satellite LAI (LAImax). A simple linear regression model can be used to estimate the soil maximum available water content directly from LAImax . The mapping of the soil maximum available water content as derived from LAImax is compared with the one millionth map of INRA over France. The possibility of using this method at a local scale is evaluated, as well as its extension to other agricultural areas in Eurasia and North America

Multiscale Assimilation of Sentinel and Landsat Data for Soil Moisture and Leaf Area Index Predictions Using an Ensemble-Kalman-Filter-Based Assimilation Approach in a Heterogeneous Ecosystem

Data assimilation techniques allow researchers to optimally merge remote sensing observations in ecohydrological models, guiding them for improving land surface fluxes predictions. Presently, freely available remote sensing products, such as those of Sentinel 1 radar, Landsat 8 sensors, and Sentinel 2 sensors, allow the monitoring of land surface variables (e.g., radar backscatter for soil moisture and the normalized difference vegetation index (NDVI) and for leaf area index (LAI)) at unprecedentedly high spatial and time resolutions, appropriate for heterogeneous ecosystems, typical of semiarid ecosystems characterized by contrasting vegetation components (grass and trees) competing for water use. A multiscale assimilation approach that assimilates radar backscatter and grass and tree NDVI in a coupled vegetation dynamic-land surface model is proposed. It is based on the ensemble Kalman filter (EnKF), and it is not limited to assimilating remote sensing data for model predictions, but it uses assimilated data for dynamically updating key model parameters (the ENKFdc approach), including saturated hydraulic conductivity and grass and tree maintenance respiration coefficients, which are highly sensitive parameters of soil-water balance and biomass budget models, respectively. The proposed EnKFdc assimilation approach facilitated good predictions of soil moisture, grass, and tree LAI in a heterogeneous ecosystem in Sardinia for a 3-year period with contrasting hydrometeorological (dry vs. wet) conditions. Contrary to the EnKF-based approach, the proposed EnKFdc approach performed well for the full range of hydrometeorological conditions and parameters, even assuming extremely biased model conditions with very high or low parameter values compared with the calibrated ("true") values. The EnKFdc approach is crucial for soil moisture and LAI predictions in winter and spring, key seasons for water resources management in Mediterranean water-limited ecosystems. The use of ENKFdc also enabled us to predict evapotranspiration and carbon flux well, with errors of less than 4% and 15%, respectively; such results were obtained even with extremely biased initial model conditions

A roadmap for high-resolution satellite soil moisture applications – confronting product characteristics with user requirements

Soil moisture observations are of broad scientific interest and practical value for a wide range of applications. The scientific community has made significant progress in estimating soil moisture from satellite-based Earth observation data, particularly in operationalizing coarse-resolution (25-50 km) soil moisture products. This review summarizes existing applications of satellite-derived soil moisture products and identifies gaps between the characteristics of currently available soil moisture products and the application requirements from various disciplines. We discuss the efforts devoted to the generation of high-resolution soil moisture products from satellite Synthetic Aperture Radar (SAR) data such as Sentinel-1 C-band backscatter observations and/or through downscaling of existing coarse-resolution microwave soil moisture products. Open issues and future opportunities of satellite-derived soil moisture are discussed, providing guidance for further development of operational soil moisture products and bridging the gap between the soil moisture user and supplier communities