Desarrollo y evaluación de un software (MODQua) para el filtrado por calidad de productos MODIS: ¿Fenómenos reales o artificios del producto?

En este trabajo se presenta el software MODQua, teniendo como objetivo principal la evaluación de su capacidad en el análisis de los datos de calidad de MODIS. El instrumento MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) ofrece numerosos productos que son muy utilizados en estudios ambientales. La información de calidad de dichos productos incluye la presencia de nubes, aerosoles, fiabilidad de la variable informada, entre otros. Globalmente, estos indicadores sirven para generar diferentes índices de calidad para una adquisición dada (Quality Assessment, QA). Sin embargo, dicha información esta brindada de forma no amigable para el usuario final (formato binario). Mediante la utilización de MODQua y el producto de NDVI del sistema Terra-MODIS (MOD13Q1), se realizó una evaluación de los errores asociados a las imágenes de NDVI según el distinto nivel de QA. Los resultados muestran que más de un 50% de pixeles presentaron baja calidad por presencia de nubes y/o contaminación atmosférica en las imágenes analizadas. Esto denota la necesidad de realizar un proceso de filtrado de los datos MODIS basados en los datos de QA, disminuyendo así las incertezas en el producto final. Para este fin el software MODQua ha resultado ser una herramienta de fácil utilización e interpretación de imágenes MODIS.Fil: Perna, Pablo Alejandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Astronomía y Física del Espacio(i); Argentina;Fil: Carballo, Federico. Universidad de Buenos Aires; Argentina;Fil: Barraza Bernadas, Verónica Daniela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Astronomía y Física del Espacio(i); Argentina;Fil: Grings, Francisco Matias. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Astronomía y Física del Espacio(i); Argentina;Fil: Bruscantini, Cintia Alicia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Astronomía y Física del Espacio(i); Argentina

Bayesian Combined Active/Passive (B-CAP) Soil Moisture Retrieval Algorithm

This paper focused on exploiting remotely sensed active and passive observations over agricultural fields for soil moisture retrieval purposes. Co-polarized backscattering coefficients HH and VV and V-polarized brightness temperature TbV measurements were merged onto a Bayesian algorithm to enhance field-based retrieval estimates. The Bayesian algorithm relies on the use of active SAR to constrain passive information. It is assumed that observations are representative of an extent involving field sizes of about 800 m by 800 m, disregarding the scaling issues between the high resolution SAR pixel and the coarse resolution passive pixel. The integral equation model with multiple scattering at second order (IEM2M) and the ω-τ model were used as forward models for the backscattering coefficients and for the V-polarized brightness temperature, respectively. The Bayesian algorithm was assessed using datasets from the Soil Moisture Active Passive Validation Experiment 2012 (SMAPVEx12). Such datasets are representative of contrasting soil conditions since soil moisture spanned almost its whole feasible range from 0.10 to 0.40 cm3/cm3, at different observation geometries with incidence angles ranging from 35° to 55°. Also, the fairly large amount of measurements (97) made the dataset complete for assessment purposes. Soil moisture variability at field scale and dielectric probe error were accounted for in the comparison between retrieved estimates and in situ measurements. Performance metrics were used to quantify the agreement of the retrieval methodology to in situ information, and to assess the improvement in the combined methodology with respect to the single ones (active or passive). Overall, the root mean squared error (RMSE) showed an improvement from 0.08 to 0.11 cm3/cm3 (only active) or 0.03-0.12 cm3/cm3 (only passive, after bias correction) to 0.06-0.10 cm3/cm3 (combined), thus, demonstrating the potential of such combined soil moisture estimates. When analyzed each field separately, RMSE is less than 0.07 cm3/cm3 and correlation coefficient r is greater than 0.6 for most of the fields.Fil: Barber, Matias Ernesto. Consejo Nacional de Investigaciónes Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Astronomía y Física del Espacio. - Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Astronomía y Física del Espacio; ArgentinaFil: Bruscantini, Cintia Alicia. Consejo Nacional de Investigaciónes Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Astronomía y Física del Espacio. - Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Astronomía y Física del Espacio; ArgentinaFil: Grings, Francisco Matias. Consejo Nacional de Investigaciónes Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Astronomía y Física del Espacio. - Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Astronomía y Física del Espacio; ArgentinaFil: Karszenbaum, Haydee. Consejo Nacional de Investigaciónes Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Astronomía y Física del Espacio. - Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Astronomía y Física del Espacio; Argentin

Land Intercalibration and Drift Monitoring of MWR Radiometer on Board SAC-D/Aquarius

The microwave radiometer (MWR) on board the SAC-D/Aquarius mission is a Dicke radiometer operating at 23.8 (H-Pol) and 36.5 GHz (H/V-Pol), which can provide ancillary data for the various retrievals to be performed with Aquarius regarding ocean and land applications. In this study, we report calibration results obtained by a land cross-calibration between Windsat and MWR. Moreover, MWR drifts were monitored using vicarious cold methodology. Results were generated for the 2011?2012 period using version V5.0 S of MWR data. MWR and Windsat cross-calibration was carried out over selected homogeneous targets which include tropical and boreal forests, desert, grassland, and the Sahel. As a result, biases were identified and corrections were proposed. Drifts in MWR observations were identified by implementing the vicarious cold method, which is a statistical approach that estimates the coldest value of the brightness temperature (Tb) (over ocean) histogram. Time series of such cold values are closely related to drifts in the instrument. In general, it was observed that MWR drifts tend to stabilize within 1 K after June 2012, when the software of the on-board computer was updated.Fil: Bruscantini, Cintia Alicia. Consejo Nacional de Investigaciónes Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Astronomía y Física del Espacio. - Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Astronomía y Física del Espacio; ArgentinaFil: Maas, Martín Daniel. Consejo Nacional de Investigaciónes Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Astronomía y Física del Espacio. - Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Astronomía y Física del Espacio; ArgentinaFil: Grings, Francisco Matias. Consejo Nacional de Investigaciónes Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Astronomía y Física del Espacio. - Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Astronomía y Física del Espacio; ArgentinaFil: Karszenbaum, Haydee. Consejo Nacional de Investigaciónes Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Astronomía y Física del Espacio. - Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Astronomía y Física del Espacio; Argentin

Speckle noise and soil heterogeneities as error sources in a Bayesian soil moisture retrieval scheme for SAR data

—Soil moisture retrieval from SAR images is always affected by speckle noise and uncertainties associated to soil parameters, which impact negatively on the accuracy of soil moisture estimates. In this paper a soil moisture Bayesian estimator from polarimetric SAR images is proposed to address these issues. This estimator is based on a set of statistical distributions derived for the polarimetric soil backscattering coefficients, which naturally includes models for the soil scattering, the speckle and the soil spatial heterogeneity. As a natural advantage of the Bayesian approach, prior information about soil condition can be easily included, enhancing the performance of the retrieval. The Oh’s model is used as scattering model, although it presents a limiting range of validity for the retrieval of soil moisture. After fully stating the mathematical modeling, numerical simulations are presented. First, traditional minimization-based retrieval is investigated. Then, it is compared with the Bayesian retrieval scheme. The results indicate that the Bayesian model enlarges the validity region of the minimizationbased procedure. Moreover, as speckle effects are reduced by multilooking, Bayesian retrieval approaches the minimization-based retrieval. On the other hand, when speckle effects are large, an improvement in the accuracy of the retrieval is achieved by using a precise prior. The proposed algorithm can be applied to investigate which are the optimum parameters regarding multilooking process and prior information required to perform a precise retrieval in a given soil condition.Fil: Barber, Matias Ernesto. Consejo Nacional de Investigaciónes Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Astronomía y Física del Espacio. - Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Astronomía y Física del Espacio; ArgentinaFil: Grings, Francisco Matias. Consejo Nacional de Investigaciónes Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Astronomía y Física del Espacio. - Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Astronomía y Física del Espacio; ArgentinaFil: Perna, Pablo Alejandro. Consejo Nacional de Investigaciónes Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Astronomía y Física del Espacio. - Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Astronomía y Física del Espacio; ArgentinaFil: Piscitelli, Marcela. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Agronomia; ArgentinaFil: Maas, Martín Daniel. Consejo Nacional de Investigaciónes Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Astronomía y Física del Espacio. - Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Astronomía y Física del Espacio; ArgentinaFil: Bruscantini, Cintia Alicia. Consejo Nacional de Investigaciónes Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Astronomía y Física del Espacio. - Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Astronomía y Física del Espacio; ArgentinaFil: Jacobo Berlles, Julio César Alberto. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Computación; ArgentinaFil: Karszenbaum, Haydee. Consejo Nacional de Investigaciónes Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Astronomía y Física del Espacio. - Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Astronomía y Física del Espacio; Argentin