Soil moisture estimation from Sentinel-1 interferometric observations over arid regions

We present a methodology based on interferometric synthetic aperture radar (InSAR) time series analysis that can provide surface (top 5 cm) soil moisture (SSM) estimations. The InSAR time series analysis consists of five processing steps. A co-registered Single Look Complex (SLC) SAR stack as well as meteorological information are required as input of the proposed workflow. In the first step, ice/snow-free and zero-precipitation SAR images are identified using meteorological data. In the second step, construction and phase extraction of distributed scatterers (DSs) (over bare land) is performed. In the third step, for each DS the ordering of surface soil moisture (SSM) levels of SAR acquisitions based on interferometric coherence is calculated. In the fourth step, for each DS the coherence due to SSM variations is calculated. In the fifth step, SSM is estimated by a constrained inversion of an analytical interferometric model using coherence and phase closure information. The implementation of the proposed approach is provided as an open-source software toolbox (INSAR4SM) available at www.github.com/kleok/INSAR4SM. A case study over an arid region in California/Arizona is presented. The proposed workflow was applied in Sentinel- 1 (C-band) VV-polarized InSAR observations. The estimated SSM results were assessed with independent SSM observations from a station of the International Soil Moisture Network (ISMN) (RMSE: 0.027 $m^3/m^3$ R: 0.88) and ERA5-Land reanalysis model data (RMSE: 0.035 $m^3/m^3$ R: 0.71). The proposed methodology was able to provide accurate SSM estimations at high spatial resolution (~250 m). A discussion of the benefits and the limitations of the proposed methodology highlighted the potential of interferometric observables for SSM estimation over arid regions

FLOMPY: An Open-Source Toolbox for Floodwater Mapping Using Sentinel-1 Intensity Time Series

A new automatic, free and open-source python toolbox for the mapping of floodwater is presented. The output of the toolbox is a binary mask of floodwater at a user-specified time point within geographical boundaries. It exploits the high spatial (10m) and temporal (6 days per orbit over Europe) resolution of Sentinel-1 GRD intensity time series and is based on four processing steps. In the first step, a selection of Sentinel-1 images related to pre-flood (baseline) state and flood state is performed. In the second step, the preprocessing of the selected images is performed in order to create a co-registered stack with all the pre-flood and flood images. In the third step, a statistical temporal analysis is performed and a t-score map that represents the changes due to a flood event is calculated. Finally, in the fourth step, a classification procedure based on the t-score map is performed to extract the final flood map. A thorough analysis based on several flood events is presented to demonstrate the main benefits, limitations and the potential of the proposed methodology. The validation was performed using Copernicus Emergency Management Service (EMS) products. In all case studies, overall accuracies were higher than 0.95 with Kappa scores higher than 0.76. We believe that the end-user community can benefit by exploiting the flood maps of the proposed methodological pipeline by using the provided open-source toolbox

Μέθοδοι ανάλυσης χρονοσειρών δεδομένων ραντάρ συνθετικού ανοίγματος για την παρακολούθηση εδαφικών παραμορφώσεων, εδαφικής υγρασίας και πλημμυρισμένων εκτάσεων

Climate change is a major challenge of our time. Adapting to climate action is an economic and environmental imperative. In order to enhance our climate resilience, we need to improve our understanding of climate change impacts. Some of the most important impacts are temperature increase, more severe storms, increased drought and warming and increasing ocean. Many of these impacts are interrelated and have many associated causes. An essential need is to better understand the interdependencies between climate change cause/effect variables. Earth observation data have a unique role for improving understanding of climate change, due to the fact that they enable monitoring at several spatiotemporal scales with global coverage. Remote sensing technology can improve climate change modelling but it also has some limitations. For example, multispectral and hyperspectral sensors can provide data only during the day with no cloud coverage. On the contrary, SAR datasets can provide consistent data flows day and night. The unprecedented increased volume of SAR/InSAR data can enable approaches that can hugely benefit climate change adaptation actions. This dissertation contributes to enhancing the role of time series of SAR/InSAR data for three climate change related topics.The first topic is the study of TSInSAR methodologies that estimate ground deformations, as well as ground deformation relationships with natural agents. Ground deformation is an essential climate change variable which is connected to a) increasing groundwater extraction due to increasing droughts; b) permafrost thawing due to increasing temperature and c) increased flood/sinking risk over coastal regions. A thorough analysis of several TSInSAR methodologies for ground deformation is presented. First, an accuracy assessment of the vertical component of ground deformation which was estimated from multiple orbit TSInSAR results is presented. Then, a detailed performance analysis of several TSInSAR methodologies is provided. Next, a wavelet-based methodological approach able to capture the relationships between driving factors and ground deformation is developed. Finally, a description of the developed software package (INTERFERON) for ground deformation estimation from InSAR data is provided. The second topic of this dissertation is the soil moisture estimation from InSAR time series. Soil moisture is an essential climate variable which is mainly used for drought monitoring. Climate change is expected to increase the probability of longer, intense, and frequent droughts over the world. An innovative methodological approach with its open-source implementation (INSAR4SM), able to capture surface soil moisture information over arid regions is introduced. A remarkable accuracy (RSME~0.035 m3/m3) of volumetric surface soil moisture estimations over an arid region in California, USA at high spatial resolution (250 m) was achieved. The third topic of this dissertation is floodwater mapping and monitoring by exploiting SAR time series data. Flooding is one of the most impacting environmental hazards that causes huge economic damages. Climate change is expected to increase flood events mainly due to extreme precipitation events. A methodological framework for unsupervised floodwater mapping and monitoring using Sentinel-1 time series is proposed. Its robust performance (OA~ 0.97, Kappa score~ 0.77) was demonstrated over several investigated flood cases around the world by the EMS, Copernicus service. An open-source toolbox (FLOMPY) implements the proposed methodological framework and two case studies that utilize FLOMPY`s floodwater maps are presented. The first is related to flood damage assessment on agricultural regions and the second is a sensitivity analysis of a coupled 1D/2D hydrodynamic model. Both case studies highlighted the FLOMPY`s significant contribution to tackle scientific and socioeconomic issues related to increasing flood events due to climate change.Η κλιματική αλλαγή είναι μια μεγάλη πρόκληση της εποχής μας. Οι δράσεις για την προσαρμογή μας στη κλιματική αλλαγή είναι επιτακτική ανάγκη. Προκειμένου να ενισχύσουμε την ανθεκτικότητα και την προσαρμοστικότητα μας στην κλιματική αλλαγή, πρέπει να κατανοήσουμε σε βάθος τις δυσμενείς επιπτώσεις της στο περιβάλλον και στην οικονομία. Μερικές από τις πιο σημαντικές επιπτώσεις είναι η αύξηση της θερμοκρασίας, τα έντονα καιρικά φαινόμενα (π.χ. καταιγίδες), η αυξημένη ξηρασία και η αύξηση της στάθμης της θάλασσας. Πολλές από αυτές τις επιπτώσεις είναι αλληλένδετες και σχετίζονται με μια πληθώρα παραγόντων. Η έρευνα για την καλύτερη κατανόηση των μηχανισμών, σχέσεων και αλληλεξαρτήσεων μεταξύ των αιτιών και των επιπτώσεων της κλιματικής αλλαγής είναι πλέον ουσιαστική ανάγκη.Τα δεδομένα παρατήρησης γης παίζουν μοναδικό ρόλο στη βελτίωση της κατανόησης της κλιματικής αλλαγής, διότι επιτρέπουν την συνεχή καταγραφή πληροφορίας σε υψηλές χωρικές αναλύσεις με παγκόσμια κάλυψη. Ενώ η τηλεπισκόπηση μπορεί να βελτιώσει σε μεγάλο βαθμό τη μοντελοποίηση της κλιματικής αλλαγής, έχει ορισμένους περιορισμούς που πρέπει να συνυπολογιστούν. Για παράδειγμα, οι πολυφασματικοί και υπερφασματικοί δέκτες μπορούν να παρέχουν δεδομένα μόνο κατά τη διάρκεια της ημέρας όταν δεν υπάρχει νεφοκάλυψη. Αντίθετα, οι δέκτες ραντάρ συνθετικού ανοίγματος μπορούν να παρέχουν δεδομένα και κατά τη διάρκεια της νύχτας ανεξαρτήτως καιρικών συνθηκών. Η πρόσφατη ραγδαία αύξηση του όγκου των δεδομένων ραντάρ συνθετικού ανοίγματος επιτρέπει την ανάπτυξη νέων μεθοδολογιών που παλαιότερα δεν ήταν δυνατή. Στη συγκεκριμένη διδακτορική διατριβή παρουσιάζεται η διερεύνηση των δυνατοτήτων υπαρχουσών μεθοδολογιών και η ανάπτυξη νέων μεθοδολογιών και λογισμικών πακέτων που αξιοποιούν χρονοσειρές δεδομένων ραντάρ συνθετικού ανοίγματος για τρεις θεματικές ενότητες, οι οποίες σχετίζονται με την κλιματική αλλαγή. Αυτές είναι οι παραμορφώσεις εδάφους, η εδαφική υγρασία και οι πλημμύρες. Πρώτα, αξιολογούνται οι μεθοδολογίες εκτίμησης των εδαφικών παραμορφώσεων από δεδομένα ραντάρ συνθετικού ανοίγματος και στη συνέχεια διερευνώνται οι φυσικοί παράγοντες που τις προξενούν. Η παραμόρφωση του εδάφους είναι μια βασική μεταβλητή της κλιματικής αλλαγής που συνδέεται με α) την αύξηση της άντλησης υπόγειων υδάτων λόγω της αυξανόμενης ξηρασίας β) την απόψυξη του εδαφικού στρώματος που ήταν μόνιμα σε παγετό, λόγω της αύξησης της θερμοκρασίας και γ) τον κίνδυνο βύθισης παράκτιων περιοχών και επομένως αύξησης των πλημμυρικών γεγονότων. Παρουσιάζεται μια διεξοδική ανάλυση και αξιολόγηση αρκετών μεθοδολογιών επεξεργασίας χρονοσειρών ραντάρ συνθετικού ανοίγματος για την εκτίμηση παραμορφώσεων εδάφους. Στη συνέχεια, διερευνάται η ακρίβεια της εκτίμησης της κατακόρυφης συνιστώσας της παραμόρφωσης του εδάφους που υπολογίστηκε από δεδομένα ραντάρ συνθετικού ανοίγματος πολλαπλών τροχών. Έπειτα αναπτύσσεται μια μεθοδολογική προσέγγιση βασισμένη σε κυματίδια (wavelets) για την εξέταση της συσχέτισης μεταξύ παραγόντων (αιτιών) της παραμόρφωσης και της παραμόρφωσης εδάφους. Τέλος, περιγράφεται το πακέτο λογισμικού INTERFERON που αναπτύχθηκε για την εκτίμηση της παραμόρφωσης του εδάφους από χρονοσειρές συμβολομετρικών δεδομένων ραντάρ συνθετικού ανοίγματος.Η δεύτερη θεματική ενότητα της παρούσας διδακτορικής διατριβής είναι η εκτίμηση της εδαφικής υγρασίας από συμβολομετρικά δεδομένα ραντάρ συνθετικού ανοίγματος. Η υγρασία του εδάφους είναι μια βασική κλιματική μεταβλητή που χρησιμοποιείται κυρίως για την παρακολούθηση της ξηρασίας. Η κλιματική αλλαγή αναμένεται να αυξήσει την πιθανότητα για μεγαλύτερες, έντονες και πιο συχνές ξηρασίες σε όλο τον κόσμο. Στην παρούσα διατριβή, προτείνεται μια καινοτόμος μεθοδολογική προσέγγιση, η οποία υλοποιήθηκε με την ανάπτυξη του λογισμικού πακέτου ανοιχτού κώδικα INSAR4SM,για την εκτίμηση της επιφανειακής υγρασίας του εδάφους σε ερημικές περιοχές. Παρουσιάζεται η εφαρμογή της σε μια ξηρή περιοχή στην Καλιφόρνια των ΗΠΑ όπου η ογκομετρική επιφανειακή υγρασία εκτιμήθηκε σε υψηλή χωρική ανάλυση (250 m) με αξιοσημείωτη ακρίβεια (RMSE ~ 0.035 m3/m3).Η τρίτη θεματική ενότητα αυτής της διδακτορικής διατριβής είναι η χαρτογράφηση και η παρακολούθηση των πλημμυρισμένων εκτάσεων αξιοποιώντας χρονοσειρές δεδομένων ραντάρ συνθετικού ανοίγματος. Οι πλημμύρες είναι ένας από τους πιο σημαντικούς περιβαλλοντικούς κινδύνους που προκαλεί τεράστιες οικονομικές ζημιές. Η κλιματική αλλαγή αναμένεται να αυξήσει τα φαινόμενα πλημμύρας κυρίως λόγω ακραίων βροχοπτώσεων. Στην παρούσα διατριβή προτείνεται ένα καινοτόμο μεθοδολογικό πλαίσιο για μη επιβλεπόμενη χαρτογράφηση και παρακολούθηση πλημμυρισμένων εκτάσεων χρησιμοποιώντας χρονοσειρές δεδομένων Sentinel-1. Η ακρίβεια της μεθόδου (OA~ 0.97, Kappa score~ 0.77) υπολογίστηκε εξετάζοντας πολλά πλημμυρικά επεισόδια σε όλο τον κόσμο, τα οποία έχουν μελετηθεί από την υπηρεσία EMS COPERNICUS. Το μεθοδολογικό πλαίσιο υλοποιήθηκε στο πακέτο λογισμικού ανοιχτού κώδικα FLOMPY. Επιπροσθέτως, παρουσιάζονται δύο περιπτώσεις οι οποίες αξιοποιούν την εξαγόμενη από το FLOMPY πληροφορία για τις πλημμυρισμένες εκτάσεις. Η πρώτη περίπτωση σχετίζεται με την εκτίμηση των ζημιών από πλημμύρες σε γεωργικές περιοχές και η δεύτερη είναι μια ανάλυση ευαισθησίας ενός συζευγμένου υδροδυναμικού μοντέλου. Και στις δύο περιπτώσεις αποδεικνύεται η σημαντική συμβολή του FLOMPY σε τεχνικά και κοινωνικό-οικονομικά θέματα που προκύπτουν από την κλιματική αλλαγή

Forest Canopy Height Estimation Using Dual-Wavelength SAR Interferometry

157 σ.Η τεχνική της συμβολομετρίας απεικονίσεων (SAR) πλέον είναι μια σημαντική και καλά εδραιωμένη τηλεπισκοπική τεχνική που επιτρέπει τον ακριβή προσδιορισμό γεωφυσικών παραμέτρων. Η τεχνική της συμβολομετρίας αξιοποιώντας της διαφορά της φάσης δυο απεικονίσεων radar παρέχει ακριβείς υψομετρικές μετρήσεις. Η συνεχής βελτίωση της τεχνικής της συμβολομετρίας SAR και η ανάπτυξη νέων συστημάτων SAR αυξάνει την ακρίβειας των αποτελεσμάτων και τις πιθανές χρήσεις της τεχνικής. Τη τελευταία δεκαετία, η τεχνική της συμβολομετρίας απεικονίσεων SAR έχει προκαλέσει το επιστημονικό ενδιαφέρον και αποτελεί αξιόπιστη τεχνική εκτίμησης δασικών παραμέτρων. Συγκεκριμένα, το δασικό ύψος κομοστέγης που μπορεί να εκτιμηθεί με τη τεχνική της συμβολομετρίας αποτελεί μια σημαντική παράμετρο για την ποσοτικοποίηση του γήινου κύκλου του άνθρακα. Η συγκεκριμένη διπλωματική εργασία μελετάει τη χρήση της επαναληπτικής συμβολομετρίας στη περιοχή του Ταξιάρχη στη Χαλκιδική, με τη χρήση δεδομένων μπάντας L με πόλωση ΗΗ (ALOS PALSAR) και μπάντας Χ με πόλωση ΗΗ (COSMO Skymed). Η συμβολομετρική επεξεργασία των δεδομένων SAR έχει σαν αποτέλεσμα τη παραγωγή ψηφιακών υψομετρικών μοντέλων και στη συνέχεια την εξαγωγή της πληροφορίας του δασικού ύψους κομοστέγης. Εξετάζεται το φαινόμενο της εξάρτησης του μήκους κύματος με τη διαπεραστικότητα μέσα στη δασική κομοστέγης με στόχο την χαρτογράφηση του δασικού ύψους κομοστέγης χρησιμοποιώντας συμβολομετρίας διπλής συχνότητας (μπάντες L,X). Αυτή η μέθοδος βασίζεται στη γεωμετρική διαφορά των κέντρων φάσης σκέδασης στα διαφορετικά μήκη κύματος της μικροκυματικής ακτινοβολίας. Περιλαμβάνει την παραγωγή του ψηφιακού υψομετρικού μοντέλου που περιγράφει την επιφάνεια του εδάφους κάτω από τη δασική κομοστέγη με την χρήση επαναληπτικής συμβολομετρίας των δεδομένων SAR μπάντας L (ALOS PALSAR). Στη συνέχεια το συγκεκριμένο υψομετρικό μοντέλο χρησιμοποιείται για να αφαιρεθεί ο όρος του εδάφους από το ψηφιακό υψομετρικό μοντέλο που παράγεται με τη χρήση επαναληπτικής συμβολομετρίας των δεδομένων SAR μπάντας Χ (COSMO Skymed) με τελικό στόχο την εξαγωγή της πληροφορίας του δασικού ύψους. Συμπερασματικά, το εκτιμώμενο ύψος δασικής κομοστέγης είναι μικρότερο από το πραγματικό λόγω της διαπεραστικότητας της μικροκυματικής ακτινοβολίας μπάντας Χ. Τέλος, τα παραγόμενα ψηφιακά υψομετρικά μοντέλα αξιολογούνται χρησιμοποιώντας ένα ψηφιακό υψομετρικό μοντέλο καλύτερης ακρίβειας και με επίγειες μετρήσεις. Τα αποτελέσματα εκτίμησης του ύψους δασικής κομοστέγης συγκρίνονται με τα επίγεια δεδομένα με το μέσο τετραγωνικό σφάλμα να είναι 6.9 μέτρα. Η αξιολόγηση του χάρτη ύψους δασικής κομοστέγης υλοποιείται χρησιμοποιώντας ένα χάρτη κλίσεων και μια εικόνα Landsat 8. Η συγκεκριμένη διπλωματική εργασία διασφαλίζει ότι η συγκεκριμένη προτεινόμενη μεθοδολογία είναι κατάλληλη για τον προσδιορισμό του δασικού ύψους κομοστέγης σε μεγάλες γεωγραφικές περιοχές και για διάφορους δασικού τύπους, παρέχοντας μια εναλλακτική λύση με βάση τις υπάρχουσες τεχνικές.Synthetic aperture radar interferometry (InSAR) is a powerful and well-established remote sensing technique that enables the highly accurate measurement of important geophysical parameters. SAR interferometry compares the phase of two complex radar images for highly accurate elevation measurements. The continuous improvement of InSAR technique and the development of new SAR systems increases the accuracy of the results and the potential uses of the technique. Synthetic aperture radar interferometry techniques have gained traction in last decade as a viable technology for vegetation parameter estimation. Forest canopy height can be estimated with InSAR which is critical parameter for quantifying the terrestrial carbon cycle. This thesis discusses the use of repeat pass interferometry with ALOS PALSAR (L band) HH polarized and COSMO Skymed (X band) HH polarized acquisitions over Taksiarxis, Chalkidiki, Greece in order to produce accurate DEMs through the interferometric processing and additionally the outcome estimation of canopy height. The effect of wavelength-dependent penetration depth into the canopy is known to be strong, and could potentially lead to forest canopy height mapping using dual-wavelength SAR interferometry at X- and L-band. The method is based on scattering phase center separation at different wavelengths. It involves the generation of a terrain elevation model underneath the forest canopy from repeat-pass Lband InSAR data. The terrain model is then used to remove the terrain component from the repeat pass interferometric X-band elevation model to estimate forest canopy height. This height is known to be considerably lower than the tree height as a result of penetration of microwaves into the canopy that can be significant even at X-band. The produced DEMs by interferometric processing have been evaluated using DEM with better accuracy and field measurements. The canopy height results are compared to a field survey with root mean square error (RMSE) 6.9m . The validation of the canopy height estimation map has been performed using slope map and Landsat 8 image. This thesis confirms that the proposed methodology is well suited to derive canopy height over large geographic areas and varied vegetation types, providing an alternative to existing techniques.Κλεάνθης Ε. Καραμβάση

Potential of Two SAR-Based Flood Mapping Approaches in Supporting an Integrated 1D/2D HEC-RAS Model

This study investigates the potential of Sentinel-1 data in assisting flood modeling procedures. Two different synthetic aperture radar (SAR) processing methodologies, one simplified based on single-flood image thresholding and one automatic based on SAR statistical temporal analysis, were exploited to delineate the flooding caused by a storm event that took place in Spercheios River, Central Greece. The storm event was simulated by coupling a HEC-HMS hydrologic model and an integrated 1D/2D HEC-RAS hydraulic model. Both SAR methodologies were compared to each other and also used as a reference to test the sensitivity of the hydraulic model in the variation of upstream discharge and roughness coefficient. Model sensitivity was investigated with respect to the change in the derived inundation extent and three additional metrics: the Critical Success Index (CSI), the Hit Rate (HR), and the False Alarm Ratio (FAR). The model response was found to be affected in the following order: by the upstream inflow, and by the variation of the roughness coefficient in the main channel and in the land use “cultivated crops”. The discrepancies observed between model- and SAR-derived inundation products are associated with the uncertainty accompanying the SAR processing and the utilized satellite data itself, the underlying topography, and the structural uncertainty inherent in the modeling procedure. Regarding the SAR methodologies tested, the second one (FLOMPY approach) proved to be more suitable, yielding a more coherent and realistic flooded area. According to the applied metrics and considering as reference the FLOMPY result, model performance ranged between 22–27.5% (CSI), 36.9–60.4% (HR), and 62.1–68.2% (FAR)

A semantic representation of EO data for image retrieval based on natural language queries

SEO-DWARF (Semantic Earth Observation Data Web Alert and Retrieval Framework) is a project funded by the European Union Horizon 2020 research and innovation programme. The main objective of the project is to realize the content-based search of Earth Observation (EO) images on an application specific basis. The satellite images, which come from EO satellites such as Sentinels 1, 2 and 3, as well as ENVISAT, are distributed with few correlated meta-data which do not describe the phenomena and the objects included in the image. Innovative approaches to process remote sensing images can extract relevant information which semantically describes the land type, the region area border, objects and events such as oil spill. This information can be modeled as structured information through ontologies to be processed by algorithms to perform information retrieval and filtering. The proposed system is aware of the semantic elements which are relevant for final user and will be able to answer natural language queries such as "Show me the images of the Mediterranean Sea which include an algal bloom". The possibility to retrieve a specific set of land images starting from a query expressed by a final user can quickly increase the interoperability and the diffusion of applications able to efficiently use EO data. In this work, we present a brief overview of the most successful application of this formalization strategy focusing on the tools and approaches for creating a robust and efficient domain geo-ontology. Furthermore, we describe the approach adopted to define the specific ontology used in the SEO-DWARF project, including the strategy adopted for implementing and populating it