Synergistic optical and microwave remote sensing approaches for soil moisture mapping at high resolution

Aplicat embargament des de la data de defensa fins al dia 1 d'octubre de 2022Soil moisture is an essential climate variable that plays a crucial role linking the Earth’s water, energy, and carbon cycles. It is responsible for the water exchange between the Earth’s surface and the atmosphere, and provides key information about soil evaporation, plant transpiration, and the allocation of precipitation into runoff, surface flow and infiltration. Therefore, an accurate estimation of soil moisture is needed to enhance our current climate and meteorological forecasting skills, and to improve our current understanding of the hydrological cycle and its extremes (e.g., droughts and floods). L-band Microwave passive and active sensors have been used during the last decades to estimate soil moisture, since there is a strong relationship between this variable and the soil dielectric properties. Currently, there are two operational L-band missions specifically devoted to globally measure soil moisture: the ESA’s Soil Moisture and the Ocean Salinity (SMOS), launched in November 2009; and the NASA’s Soil Moisture Active Passive (SMAP), launched in January 2015. The spatial resolution of the SMOS and SMAP radiometers, in the order of tens of kilometers (~40 km), is adequate for global applications. However, to fulfill the needs of a growing number of applications at local or regional scale, higher spatial detail (< 1 km) is required. To bridge this gap and improve the spatial resolution of the soil moisture maps, a variety of spatial enhancement or spatial (sub-pixel) disaggregation approaches have been proposed. This Ph.D. Thesis focuses on the study of the Earth’s surface soil moisture from remotely sensed observations. This work includes the implementation of several soil moisture retrieval techniques and the development, implementation, validation and comparison of different spatial enhancement or downscaling techniques, applied at local, regional, and continental scale. To meet these objectives, synergies between several active/passive microwave sensors (SMOS, SMAP and Sentinel-1) and optical/thermal sensors (MODIS) have been explored. The results are presented as follows: - Spatially consistent downscaling approach for SMOS using an adaptive moving window A passive microwave/optical downscaling algorithm for SMOS is proposed to obtain fine-scale soil moisture maps (1 km) from the native resolution (~40 km) of the instrument. This algorithm introduces the concept of a shape-adaptive window as a central improvement of the disaggregation technique presented by Piles et al. (2014), allowing its application at continental scales. - Assessment of multi-scale SMOS and SMAP soil moisture products across the Iberian Peninsula The temporal and spatial characteristics of SMOS and SMAP soil moisture products at coarse- and fine-scales are assessed in order to learn about their distinct features and the rationale behind them, tracing back to the physical assumptions they are based upon. - Impact of incidence angle diversity on soil moisture retrievals at coarse and fine scales An incidence angle (32.5°, 42.5° and 52.5°)-adaptive calibration of radiative transfer effective parameters single scattering albedo and soil roughness has been carried out, highlighting the importance of such parameterization to accurately estimate soil moisture at coarse-resolution. Then, these parameterizations are used to examine the potential application of a physically-based active-passive downscaling approach to upcoming microwave missions, namely CIMR, ROSE-L and Sentinel-1 Next Generation. Soil moisture maps obtained for the Iberian Peninsula at the three different angles, and at coarse and fine scales are inter-compared using in situ measurements and model data as benchmarks.La humedad del suelo es una variable climática esencial que juega un papel crucial en la relación de los ciclos del agua, la energía y el carbono de la Tierra. Es responsable del intercambio de agua entre la superficie de la Tierra y la atmósfera, y proporciona información crucial sobre la evaporación del suelo, la transpiración de las plantas y la distribución de la precipitación en escorrentía, flujo superficial e infiltración. Por lo tanto, es necesaria una estimación precisa de la humedad del suelo para mejorar las predicciones climáticas y meteorológicas, y comprender mejor el ciclo hidrológico y sus extremos (v.g., sequías e inundaciones). Los sensores pasivos y activos en banda L se han usado durante las últimas décadas para estimar la humedad del suelo debido a la relación directa que existe entre esta variable y las propiedades dieléctricas del suelo. Actualmente, hay dos misiones operativas en banda L específicamente dedicadas a medir la humedad del suelo a escala global: la misión Soil Moisture and Ocean Salinity (SMOS) de la ESA, lanzada en noviembre de 2009; y la misión Soil Moisture Active Passive (SMAP) de la NASA, lanzada en enero de 2015. La resolución espacial de los radiómetros SMOS y SMAP, del orden de unas decenas de kilómetros (~40 km), es adecuada para aplicaciones a escala global. Sin embargo, para satisfacer las necesidades de un número creciente de aplicaciones a escala local o regional, se requiere más detalle espacial (<1 km). Para solventar esta limitación y mejorar la resolución espacial de los mapas de humedad, se han propuesto diferentes técnicas de mejora o desagregación espacial. Esta Tesis se centra en el estudio de la humedad de la superficie terrestre a partir de datos obtenidos a través de teledetección. Este trabajo incluye la implementación de distintos algoritmos de recuperación de la humedad del suelo y el desarrollo, implementación, validación y comparación de distintas técnicas de desagregación, aplicadas a escala local, regional y continental. Para cumplir estos objetivos, se han explorado sinergias entre diferentes sensores de microondas activos/pasivos (SMOS, SMAP y Sentinel-1) y sensores ópticos/térmicos. Los resultados se presentan de la siguiente manera: - Técnica de desagregación espacialmente consistente, basada en una ventana móvil adaptativa, aplicada a los datos SMOS Se propone un algoritmo de desagregación del píxel basado en datos obtenidos de medidas radiométricas de microondas en banda L y datos ópticos, para mejorar la resolución espacial de los mapas de humedad del suelo desde la resolución nativa del instrumento (~40 km) hasta resoluciones de 1 km. El algoritmo introduce el concepto de una ventana de contorno adaptativo, como mejora principal sobre la técnica de desagregación presentada en Piles et al. (2014), permitiendo su implementación a escala continental. - Análisis multiescalar de productos de humedad del suelo SMAP y SMOS sobre la Península Ibérica Se han evaluado las características temporales y espaciales de distintos productos de humedad del suelo SMOS y SMAP, a baja y a alta resolución, para conocer sus características distintivas y comprender las razones de sus diferencias. Para ello, ha sido necesario rastrear los supuestos físicos en los que se basan. - Impacto del ángulo de incidencia en la recuperación de la humedad del suelo a baja y a alta resolución Se ha llevado a cabo una calibración adaptada al ángulo de incidencia (32.5°, 42.5° y 52.5°) de los parámetros efectivos, albedo de dispersión simple y rugosidad del suelo, descritos en el modelo de transferencia radiativa � − �, incidiendo en la importancia de esta parametrización para estimar la humedad del suelo de forma precisa a baja resolución. El resultado de las mismas se ha utilizado para estudiar la potencial aplicación de un algoritmo activo/pasivo de desagregación basado en la física para las próximas misiones de microondas, llamadas CIMR, ROSE-L y Sentinel-1 Next Generation. Los mapas de humedad recuperados a los tres ángulos de incidencia, tanto a baja como a alta resolución, se han obtenido para la Península Ibérica y se han comparado entre ellos usando como referencia mediciones de humedad in situ.Postprint (published version

Sensitivity to Soil Moisture and Observation Geometry of Spaceborne GNSS-R Delay-Doppler Maps

© 2019 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes,creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works.Thanks to the successful operations of the UK TDS-1 and NASA CYGNSS GNSS-R missions, a wealth of Delay-Doppler Maps (DDM) are being measured from the ocean, but also from land reflections. Using the land reflected DDM, several studies are being conducted to retrieve the land geophysical parameters, such as soil moisture, vegetation depth, and biomass. Although they have shown the dependence of the land geophysical parameters on the DDM, it is also shown that many other parameters impact the DDM. This work presents the impacts of some parameters on the DDM. For the systematical and efficient study, an E2E simulator is used. The simulator generates the synthesized DDM reflected over land varying the input parameters, which are the specular point position on the Earth, the elevation angle at the specular points, soil moisture, etc. From the simulation results, the relation between the input parameters and the DDM is individually analyzed, providing the clue to the retrieval algorithm of the geophysical parameters.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

Sensitivity of TDS-1 GNSS-R reflectivity to soil moisture: global and regional differences and impact of different spatial scales

The potential of Global Navigation Satellite Systems-Reflectometry (GNSS-R) techniques to estimate land surface parameters such as soil moisture (SM) is experimentally studied using 2014-2017 global data from the UK TechDemoSat-1 (TDS-1) mission. The approach is based on the analysis of the sensitivity to SM of different observables extracted from the Delay Doppler Maps (DDM) computed by the Space GNSS Receiver-Remote Sensing Instrument (SGR-ReSI) instrument using the L1 (1575.42 MHz) left-hand circularly-polarized (LHCP) reflected signals emitted by the Global Positioning System (GPS) navigation satellites. The sensitivity of different GNSS-R observables to SM and its dependence on the incidence angle is analyzed. It is found that the sensitivity of the calibrated GNSS-R reflectivity to surface soil moisture is ~ 0.09 dB/% up to 30° incidence angle, and it decreases with increasing incidence angles, although differences are found depending on the spatial scale used for the ground-truth, and the region. The sensitivity to subsurface soil moisture has been also analyzed using a network of subsurface probes and hydrological models, apparently showing some dependence, but so far results are not conclusive. © 2018 by the authors.Peer ReviewedPostprint (published version

SMOS and long term soil moisture comparison

Estudi d'anomalies climátiques i d'humitat a partir de dades de SMOS.The SMOS mission is providing the first ever global observations of surface soil moisture (SSM) at L-band. With almost five years of mapping this variable, it is now possible to start analyzing SSM spatial and temporal variability along time. Also, for climate applications, it is important to account for SMOS SSM representativeness with respect to existing longer-term SSM data records. In this work, a study on the representativeness of SMOS SSM (2010-2014) over the Iberian Peninsula, with respect to the Essential Climate Variable (ECV) soil moisture data record created from passive data sets (1979 -2013), and provided by the ESA-Climate Change Initiative. Moreover, different water deficit indexes are reviewed and calculated with both SMOS and ECV SSM data sets.En este proyecto se lleva a cabo una inter-comparación de los datos de humedad del suelo proporcionados por la misión SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity) (enero 2010 – diciembre 2014) con la variable de humedad SM-ECV (Variable Climática Esencial de humedad del suelo) proporcionada por la Climate Change Initiative (producto pasivo, enero 1979 – diciembre 2013). Uno de los objetivos principales es analizar si los datos de humedad del suelo obtenidos durante el periodo enero 2010 - diciembre 2014 por la misión SMOS, son representativos de la climatología en diferentes zonas. Además, otro de los objetivos del proyecto ha sido analizar la evolución y las anomalías de la humedad sobre la Península Ibérica. Se han utilizado las bases de datos del Centro Experto de Datos de Barcelona (BEC) que proporcionan mapas de humedad del suelo a diferentes resoluciones. Además de la inter-comparación de los datos SM-ECV y los mapas de humedad del BEC, se han validado estos registros con medidas tomadas in-situ por la red REMEDHUS localizada en la provincia de Zamora, cercana a Salamanca.En este proyecto se lleva a cabo una inter-comparación de los datos de humedad del suelo proporcionados por la misión SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity) (enero 2010 – diciembre 2014) con la variable de humedad SM-ECV (Variable Climática Esencial de humedad del suelo) proporcionada por la Climate Change Initiative (producto pasivo, enero 1979 – diciembre 2013). Uno de los objetivos principales es analizar si los datos de humedad del suelo obtenidos durante el periodo enero 2010 - diciembre 2014 por la misión SMOS, son representativos de la climatología en diferentes zonas. Además, otro de los objetivos del proyecto ha sido analizar la evolución y las anomalías de la humedad sobre la Península Ibérica. Se han utilizado las bases de datos del Centro Experto de Datos de Barcelona (BEC) que proporcionan mapas de humedad del suelo a diferentes resoluciones. Además de la inter-comparación de los datos SM-ECV y los mapas de humedad del BEC, se han validado estos registros con medidas tomadas in-situ por la red REMEDHUS localizada en la provincia de Zamora, cercana a Salamanca

SMOS and long term soil moisture comparison

Estudi d'anomalies climátiques i d'humitat a partir de dades de SMOS.The SMOS mission is providing the first ever global observations of surface soil moisture (SSM) at L-band. With almost five years of mapping this variable, it is now possible to start analyzing SSM spatial and temporal variability along time. Also, for climate applications, it is important to account for SMOS SSM representativeness with respect to existing longer-term SSM data records. In this work, a study on the representativeness of SMOS SSM (2010-2014) over the Iberian Peninsula, with respect to the Essential Climate Variable (ECV) soil moisture data record created from passive data sets (1979 -2013), and provided by the ESA-Climate Change Initiative. Moreover, different water deficit indexes are reviewed and calculated with both SMOS and ECV SSM data sets.En este proyecto se lleva a cabo una inter-comparación de los datos de humedad del suelo proporcionados por la misión SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity) (enero 2010 – diciembre 2014) con la variable de humedad SM-ECV (Variable Climática Esencial de humedad del suelo) proporcionada por la Climate Change Initiative (producto pasivo, enero 1979 – diciembre 2013). Uno de los objetivos principales es analizar si los datos de humedad del suelo obtenidos durante el periodo enero 2010 - diciembre 2014 por la misión SMOS, son representativos de la climatología en diferentes zonas. Además, otro de los objetivos del proyecto ha sido analizar la evolución y las anomalías de la humedad sobre la Península Ibérica. Se han utilizado las bases de datos del Centro Experto de Datos de Barcelona (BEC) que proporcionan mapas de humedad del suelo a diferentes resoluciones. Además de la inter-comparación de los datos SM-ECV y los mapas de humedad del BEC, se han validado estos registros con medidas tomadas in-situ por la red REMEDHUS localizada en la provincia de Zamora, cercana a Salamanca.En este proyecto se lleva a cabo una inter-comparación de los datos de humedad del suelo proporcionados por la misión SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity) (enero 2010 – diciembre 2014) con la variable de humedad SM-ECV (Variable Climática Esencial de humedad del suelo) proporcionada por la Climate Change Initiative (producto pasivo, enero 1979 – diciembre 2013). Uno de los objetivos principales es analizar si los datos de humedad del suelo obtenidos durante el periodo enero 2010 - diciembre 2014 por la misión SMOS, son representativos de la climatología en diferentes zonas. Además, otro de los objetivos del proyecto ha sido analizar la evolución y las anomalías de la humedad sobre la Península Ibérica. Se han utilizado las bases de datos del Centro Experto de Datos de Barcelona (BEC) que proporcionan mapas de humedad del suelo a diferentes resoluciones. Además de la inter-comparación de los datos SM-ECV y los mapas de humedad del BEC, se han validado estos registros con medidas tomadas in-situ por la red REMEDHUS localizada en la provincia de Zamora, cercana a Salamanca

SMOS and long term soil moisture comparison

Estudi d'anomalies climátiques i d'humitat a partir de dades de SMOS.The SMOS mission is providing the first ever global observations of surface soil moisture (SSM) at L-band. With almost five years of mapping this variable, it is now possible to start analyzing SSM spatial and temporal variability along time. Also, for climate applications, it is important to account for SMOS SSM representativeness with respect to existing longer-term SSM data records. In this work, a study on the representativeness of SMOS SSM (2010-2014) over the Iberian Peninsula, with respect to the Essential Climate Variable (ECV) soil moisture data record created from passive data sets (1979 -2013), and provided by the ESA-Climate Change Initiative. Moreover, different water deficit indexes are reviewed and calculated with both SMOS and ECV SSM data sets.En este proyecto se lleva a cabo una inter-comparación de los datos de humedad del suelo proporcionados por la misión SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity) (enero 2010 – diciembre 2014) con la variable de humedad SM-ECV (Variable Climática Esencial de humedad del suelo) proporcionada por la Climate Change Initiative (producto pasivo, enero 1979 – diciembre 2013). Uno de los objetivos principales es analizar si los datos de humedad del suelo obtenidos durante el periodo enero 2010 - diciembre 2014 por la misión SMOS, son representativos de la climatología en diferentes zonas. Además, otro de los objetivos del proyecto ha sido analizar la evolución y las anomalías de la humedad sobre la Península Ibérica. Se han utilizado las bases de datos del Centro Experto de Datos de Barcelona (BEC) que proporcionan mapas de humedad del suelo a diferentes resoluciones. Además de la inter-comparación de los datos SM-ECV y los mapas de humedad del BEC, se han validado estos registros con medidas tomadas in-situ por la red REMEDHUS localizada en la provincia de Zamora, cercana a Salamanca.En este proyecto se lleva a cabo una inter-comparación de los datos de humedad del suelo proporcionados por la misión SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity) (enero 2010 – diciembre 2014) con la variable de humedad SM-ECV (Variable Climática Esencial de humedad del suelo) proporcionada por la Climate Change Initiative (producto pasivo, enero 1979 – diciembre 2013). Uno de los objetivos principales es analizar si los datos de humedad del suelo obtenidos durante el periodo enero 2010 - diciembre 2014 por la misión SMOS, son representativos de la climatología en diferentes zonas. Además, otro de los objetivos del proyecto ha sido analizar la evolución y las anomalías de la humedad sobre la Península Ibérica. Se han utilizado las bases de datos del Centro Experto de Datos de Barcelona (BEC) que proporcionan mapas de humedad del suelo a diferentes resoluciones. Además de la inter-comparación de los datos SM-ECV y los mapas de humedad del BEC, se han validado estos registros con medidas tomadas in-situ por la red REMEDHUS localizada en la provincia de Zamora, cercana a Salamanca

BEC SMOS Soil Moisture Products Description (V.1.0) : PD-SM-L3v4-L4v6

52 pages, 33 figures, 7 tablesThis technical note describes the Soil Moisture and Ocean Salinity (SMOS) soil moisture products freely distributed in netCDF format by the Barcelona Expert Center (BEC) on Remote Sensing. The products can be visualized by means of a web map service. The data files can be accessed and downloaded through a secure ftp (sftp) server, after registration as a user on our website: https://bec.icm.csic.esPeer reviewe

SMOS L3 Surface Soil Moisture binned maps at 25 km EASE-2 (V.4.0) [Dataset]

Data acquisition: Satellite: ESA SMOS mission (Soil Moisture and Ocean Salinity). Filenames: BEC_SM____SMOS__GLO_L3__X_YYYYMMDDTHHMMSS_025km_TT_____v4.0.nc, being: - X the half-orbit type (A for ascending and D for descending), - YYYYMMDDTHHMMSS the central date (year, month, day, hour, minute and second) in Coordinated Universal Time (UTC) of the period covered by the file, - TT: indicates the temporal coverage of the data file (1d, 3d, 9d, 1m and 1y for daily, 3 days, 9 days, 1 month and 1 year, respectively). Sensor: Satellite SMOS / MIRAS. Spatial resolution: 25 km x 25 km. Spatial grid: WGS_84 / EASE2_M25kmImprovement of the current SMOS soil moisture products produced by the Barcelona Expert Centre (BEC) and development of new added-value products and/or applications over landINTERACT. Enfoques sinergéticos para una nueva generación de productos y aplicaciones de observación de la Tierra (PID2020-114623RB-C31). Ministerio de Ciencia e Innovación a través de PN2020 - PROY I+D+I – Programa Estatal de I+D+I Orientada a los Retos de la Sociedad – Plan Estatal de Investigación Científica Técnica y de Innovación 2017-2020· Surface soil moisture (SM) · Data quality index of surface soil moisture (SM_DQX) · Variance of surface soil moisture (SM_VARIANCE) · Number of L2 soil moisture measures (N_SM) · Vegetation optical depth at nadir (VOD) · Data quality index of vegetation optical depth at nadir (VOD_DQX) · Variance of vegetation optical depth at nadir (VOD_VARIANCE) · Number of L2 vegetation optical depth measures (N_VOD) · Time (time) · Latitude (lat) · Longitude (lon) · Coordinate reference system (crs)Peer reviewe

SMOS L4 Surface Soil Moisture downscaled maps at 1 km EASE-2 (reprocessed mode) (V.6.1) [Dataset]

Data acquisition: Satellite: ESA SMOS mission (Soil Moisture and Ocean Salinity), ECMWF skin temperature at 12 UTC and 16-dayTerra MODIS NDVI version 6.1 Filenames: BEC_SM____SMOS__EUM_L4__X_YYYYMMDDTHHMMSS_001km_1d_REP_v6.1.nc, being: - X the half-orbit type (A for ascending and D for descending), - YYYYMMDDTHHMMSS the central date (year, month, day, hour, minute and second) in Coordinated Universal Time (UTC) of the period covered by the file. Time resolution: Daily. Maps frequency generation: Daily. Sensor: Satellite SMOS / MIRAS. Spatial resolution: 1 km x 1 km. Spatial grid: WGS_84 / EASE2_M01kmImprovement of the current SMOS soil moisture products produced by the Barcelona Expert Centre (BEC) and development of new added-value products and/or applications over land.INTERACT. Enfoques sinergéticos para una nueva generación de productos y aplicaciones de observación de la Tierra (PID2020-114623RB-C31). Ministerio de Ciencia e Innovación a través de PN2020 - PROY I+D+I – Programa Estatal de I+D+I Orientada a los Retos de la Sociedad – Plan Estatal de Investigación Científica Técnica y de Innovación 2017-2020.· Surface soil moisture (SM) · Quality flag of surface soil moisture (quality_flag) · Time (time) · Latitude (lat) · Longitude (lon) · Coordinate reference system (crs)Peer reviewe

SMOS L4 Surface Soil Moisture downscaled map at 1 km EASE-2 (near real time mode) (V.6.0) [Dataset]

Data acquisition: Satellite: ESA SMOS mission (Soil Moisture and Ocean Salinity), ECMWF skin temperature at 12 UTC and NRT 8-rolling day Terra MODIS NDVI collection 6. Filenames: BEC_SM____SMOS__EUM_L4__X_YYYYMMDDTHHMMSS_001km_TT_NRT_v6.0.nc, being: - X the half-orbit type (A for ascending and D for descending), - YYYYMMDDTHHMMSS the central date (year, month, day, hour, minute and second) in Coordinated Universal Time (UTC) of the period covered by the file, - TT: indicates the temporal coverage of the data file (1d for daily and 3d for 3 days). Sensor: Satellite SMOS / MIRAS. Spatial resolution: 1 km x 1 km. Spatial grid: WGS_84 / EASE2_M01kmImprovement of the current SMOS soil moisture products produced by the Barcelona Expert Centre (BEC) and development of new added-value products and/or applications over landINTERACT. Enfoques sinergéticos para una nueva generación de productos y aplicaciones de observación de la Tierra (PID2020-114623RB-C31). Ministerio de Ciencia e Innovación a través de PN2020 - PROY I+D+I – Programa Estatal de I+D+I Orientada a los Retos de la Sociedad – Plan Estatal de Investigación Científica Técnica y de Innovación 2017-2020· Surface soil moisture (SM) · Quality flag of surface soil moisture (quality_flag) · Number of L4 measures (N) · Time (time) · Latitude (lat) · Longitude (lon) · Coordinate reference system (crs)Peer reviewe