Cartographie de l'humidité de sol en zone racinaire à l'échelle globale et avec une résolution kilométrique

In a global context of climate change and water insecurity, soil moisture is an important land parameter for applications strongly dependent on water resources such as agriculture. Given its role in the soil-vegetation-atmosphere interactions, it is recognized as an essential climate variable (ECV). Root-Zone Soil Moisture (RZSM) is of particular interest since plants extract water and nutrients from the root zone. Over the past decades, remote sensing techniques have been employed to observe surface soil moisture (SSM). However, they do not allow the retrieval of RZSM due to the shallow penetration depth of the current sensors. In addition to direct measurements and indirect in-situ measurements, RZSM can be estimated via physically-based models, data assimilation techniques or data-driven methods. This thesis is structured in three axes and is centered on the prediction of RZSM at large scales and subkilometric resolutions using Artificial Neural Networks (ANNs). The first part focuses on the prediction of RZSM at different locations around the world using an ANN model based on only in-situ SSM information. A transferability study of the approach as well as the contribution of each soil moisture network were conducted. Overall, the model proved to be reliable in areas of strong seasonal dynamics but less efficient in areas where the link between surface and the root zone is weak, namely in regions of high evaporation rates. The second axis aims at complexifying the method in order to improve the performances there where the first approach was lacking. A hybridization of the method was conducted by feeding physical process-related variables to the ANN model, namely the soil moisture index (SWI), evaporation efficiency and the normalized difference vegetation index (NDVI). The results demonstrated that the ANN model composed of SSM features and all process-related variables was reliable in predicting RZSM. The individual impact of each variable on the quality of predictions was also highlighted via a climate analysis. The last axis concerns RZSM spatial mapping over continental Europe at a subkilometric resolution using the locally-trained ANN model of the second axis. RZSM 1 km maps were produced based on SSM 1 km data provided by the Copernicus SSM1km product and process-related variables. For validation purposes, 9 km and 36 km RZSM maps were also produced based on other SSM products. The 1 km RZSM product was consistent with the validation data over some areas but constrained by the C-band limitations (product SSM1km) over complex sceneries. The 9 km and 36 km RZSM maps which were generated by the same ANN model highlight the impact of data quality on the quality of the predictions. Overall, we demonstrated the feasibility of spatializing RZSM at large scales and subkilometric resolution from a locally-trained ANN model. More qualitative SSM data are expected from future missions and are promising for the enhancement of the prediction product.Dans un contexte global de changement climatique et de défis liés à l'insécurité hydrique, l'humidité du sol est bel et bien une variable de fort intérêt pour des applications dépendant des ressources en eau telle que l'agriculture. Vu son rôle majeur dans les interactions sol-végétation-atmosphère, elle est reconnue comme une variable climatique essentielle (ECV). L'humidité du sol de la zone racinaire (RZSM) est particulièrement intéressante car les plantes extraient l'eau et les nutriments de la zone racinaire. Au cours des dernières décennies, les techniques de télédétection ont permis d'observer l'humidité du sol de surface (SSM) mais ne permettent pas l'acquisition de la RZSM vu la profondeur de pénétration limitée des capteurs actuels. Outre les mesures directes et les mesures indirectes in-situ, la RZSM peut être estimée via des méthodes basées sur la modélisation physique, techniques d'assimilation de données ou des méthodes basées sur les données. Cette thèse est structurée en trois axes et se focalise sur la prédiction de la RZSM à large échelle et à résolution subkilométrique en utilisant les réseaux de neurones artificiels (ANN). La première partie est centrée autour de la prédiction de la RZSM à différents endroits du monde à l'aide d'un modèle ANN qui se base uniquement sur des données in-situ de la SSM. Une étude de transférabilité de l'approche ainsi que de la contribution de chaque réseau d'humidité a été conduite. Dans l'ensemble, le modèle s'est avéré fiable dans les zones à fortes dynamiques saisonnières mais moins performant dans les zones où le lien entre surface et zone racinaire s'affaiblit telles que les zones à forts taux d'évaporation. Le deuxième axe vise à complexifier la méthode pour améliorer les performances là où la première approche est insuffisante. Une hybridation de la méthode est effectuée en alimentant le ANN par des variables liées aux processus physiques, à savoir l'indice d'humidité des sols (SWI), une efficacité d'évaporation et l'indice de végétation par différence normalisée (NDVI). Les résultats ont montré que le modèle ANN composé des entrées SSM et de toutes les variables liées aux processus était plus fiable pour prédire la RZSM. L'impact individuel de chaque variable sur la qualité des prédictions a été également mis en évidence via une analyse climatique. Le dernier axe concerne la cartographie de la RZSM à l'échelle de l'Europe continentale et à résolution subkilométrique en utilisant le modèle ANN localement entraîné du deuxième axe. Des cartes de la RZSM à 1 km ont été produites à partir de données SSM à 1 km fournies par le produit Copernicus SSM1km et à partir des variables liées aux processus. En guise de validation, des cartes RZSM à 9 km et 36 km ont été aussi produites à partir d'autres produits SSM. Le produit RZSM à 1 km était en accord avec les données de validation sur certaines régions mais contrarié par les limitations de la bande C (produit SSM1km) sur les scènes complexes. Les cartes RZSM à 9 km et 36 km, générées par le même modèle ANN, soulignent l'impact de la qualité des données sur les prédictions. Dans l'ensemble, on a démontré la faisabilité de spatialiser la RZSM à large échelle et à résolution subkilométrique à partir d'un modèle ANN localement entraîné. Des données plus qualitatives de la SSM sont attendues de prochaines missions satellitaires et constituent une piste d'amélioration de l'approche

Cartographie de l'humidité de sol en zone racinaire à l'échelle globale et avec une résolution kilométrique

In a global context of climate change and water insecurity, soil moisture is an important land parameter for applications strongly dependent on water resources such as agriculture. Given its role in the soil-vegetation-atmosphere interactions, it is recognized as an essential climate variable (ECV). Root-Zone Soil Moisture (RZSM) is of particular interest since plants extract water and nutrients from the root zone. Over the past decades, remote sensing techniques have been employed to observe surface soil moisture (SSM). However, they do not allow the retrieval of RZSM due to the shallow penetration depth of the current sensors. In addition to direct measurements and indirect in-situ measurements, RZSM can be estimated via physically-based models, data assimilation techniques or data-driven methods. This thesis is structured in three axes and is centered on the prediction of RZSM at large scales and subkilometric resolutions using Artificial Neural Networks (ANNs). The first part focuses on the prediction of RZSM at different locations around the world using an ANN model based on only in-situ SSM information. A transferability study of the approach as well as the contribution of each soil moisture network were conducted. Overall, the model proved to be reliable in areas of strong seasonal dynamics but less efficient in areas where the link between surface and the root zone is weak, namely in regions of high evaporation rates. The second axis aims at complexifying the method in order to improve the performances there where the first approach was lacking. A hybridization of the method was conducted by feeding physical process-related variables to the ANN model, namely the soil moisture index (SWI), evaporation efficiency and the normalized difference vegetation index (NDVI). The results demonstrated that the ANN model composed of SSM features and all process-related variables was reliable in predicting RZSM. The individual impact of each variable on the quality of predictions was also highlighted via a climate analysis. The last axis concerns RZSM spatial mapping over continental Europe at a subkilometric resolution using the locally-trained ANN model of the second axis. RZSM 1 km maps were produced based on SSM 1 km data provided by the Copernicus SSM1km product and process-related variables. For validation purposes, 9 km and 36 km RZSM maps were also produced based on other SSM products. The 1 km RZSM product was consistent with the validation data over some areas but constrained by the C-band limitations (product SSM1km) over complex sceneries. The 9 km and 36 km RZSM maps which were generated by the same ANN model highlight the impact of data quality on the quality of the predictions. Overall, we demonstrated the feasibility of spatializing RZSM at large scales and subkilometric resolution from a locally-trained ANN model. More qualitative SSM data are expected from future missions and are promising for the enhancement of the prediction product.Dans un contexte global de changement climatique et de défis liés à l'insécurité hydrique, l'humidité du sol est bel et bien une variable de fort intérêt pour des applications dépendant des ressources en eau telle que l'agriculture. Vu son rôle majeur dans les interactions sol-végétation-atmosphère, elle est reconnue comme une variable climatique essentielle (ECV). L'humidité du sol de la zone racinaire (RZSM) est particulièrement intéressante car les plantes extraient l'eau et les nutriments de la zone racinaire. Au cours des dernières décennies, les techniques de télédétection ont permis d'observer l'humidité du sol de surface (SSM) mais ne permettent pas l'acquisition de la RZSM vu la profondeur de pénétration limitée des capteurs actuels. Outre les mesures directes et les mesures indirectes in-situ, la RZSM peut être estimée via des méthodes basées sur la modélisation physique, techniques d'assimilation de données ou des méthodes basées sur les données. Cette thèse est structurée en trois axes et se focalise sur la prédiction de la RZSM à large échelle et à résolution subkilométrique en utilisant les réseaux de neurones artificiels (ANN). La première partie est centrée autour de la prédiction de la RZSM à différents endroits du monde à l'aide d'un modèle ANN qui se base uniquement sur des données in-situ de la SSM. Une étude de transférabilité de l'approche ainsi que de la contribution de chaque réseau d'humidité a été conduite. Dans l'ensemble, le modèle s'est avéré fiable dans les zones à fortes dynamiques saisonnières mais moins performant dans les zones où le lien entre surface et zone racinaire s'affaiblit telles que les zones à forts taux d'évaporation. Le deuxième axe vise à complexifier la méthode pour améliorer les performances là où la première approche est insuffisante. Une hybridation de la méthode est effectuée en alimentant le ANN par des variables liées aux processus physiques, à savoir l'indice d'humidité des sols (SWI), une efficacité d'évaporation et l'indice de végétation par différence normalisée (NDVI). Les résultats ont montré que le modèle ANN composé des entrées SSM et de toutes les variables liées aux processus était plus fiable pour prédire la RZSM. L'impact individuel de chaque variable sur la qualité des prédictions a été également mis en évidence via une analyse climatique. Le dernier axe concerne la cartographie de la RZSM à l'échelle de l'Europe continentale et à résolution subkilométrique en utilisant le modèle ANN localement entraîné du deuxième axe. Des cartes de la RZSM à 1 km ont été produites à partir de données SSM à 1 km fournies par le produit Copernicus SSM1km et à partir des variables liées aux processus. En guise de validation, des cartes RZSM à 9 km et 36 km ont été aussi produites à partir d'autres produits SSM. Le produit RZSM à 1 km était en accord avec les données de validation sur certaines régions mais contrarié par les limitations de la bande C (produit SSM1km) sur les scènes complexes. Les cartes RZSM à 9 km et 36 km, générées par le même modèle ANN, soulignent l'impact de la qualité des données sur les prédictions. Dans l'ensemble, on a démontré la faisabilité de spatialiser la RZSM à large échelle et à résolution subkilométrique à partir d'un modèle ANN localement entraîné. Des données plus qualitatives de la SSM sont attendues de prochaines missions satellitaires et constituent une piste d'amélioration de l'approche

Global mapping of root zone soil moisture at subkilometric resolution

Dans un contexte global de changement climatique et de défis liés à l'insécurité hydrique, l'humidité du sol est bel et bien une variable de fort intérêt pour des applications dépendant des ressources en eau telle que l'agriculture. Vu son rôle majeur dans les interactions sol-végétation-atmosphère, elle est reconnue comme une variable climatique essentielle (ECV). L'humidité du sol de la zone racinaire (RZSM) est particulièrement intéressante car les plantes extraient l'eau et les nutriments de la zone racinaire. Au cours des dernières décennies, les techniques de télédétection ont permis d'observer l'humidité du sol de surface (SSM) mais ne permettent pas l'acquisition de la RZSM vu la profondeur de pénétration limitée des capteurs actuels. Outre les mesures directes et les mesures indirectes in-situ, la RZSM peut être estimée via des méthodes basées sur la modélisation physique, techniques d'assimilation de données ou des méthodes basées sur les données. Cette thèse est structurée en trois axes et se focalise sur la prédiction de la RZSM à large échelle et à résolution subkilométrique en utilisant les réseaux de neurones artificiels (ANN). La première partie est centrée autour de la prédiction de la RZSM à différents endroits du monde à l'aide d'un modèle ANN qui se base uniquement sur des données in-situ de la SSM. Une étude de transférabilité de l'approche ainsi que de la contribution de chaque réseau d'humidité a été conduite. Dans l'ensemble, le modèle s'est avéré fiable dans les zones à fortes dynamiques saisonnières mais moins performant dans les zones où le lien entre surface et zone racinaire s'affaiblit telles que les zones à forts taux d'évaporation. Le deuxième axe vise à complexifier la méthode pour améliorer les performances là où la première approche est insuffisante. Une hybridation de la méthode est effectuée en alimentant le ANN par des variables liées aux processus physiques, à savoir l'indice d'humidité des sols (SWI), une efficacité d'évaporation et l'indice de végétation par différence normalisée (NDVI). Les résultats ont montré que le modèle ANN composé des entrées SSM et de toutes les variables liées aux processus était plus fiable pour prédire la RZSM. L'impact individuel de chaque variable sur la qualité des prédictions a été également mis en évidence via une analyse climatique. Le dernier axe concerne la cartographie de la RZSM à l'échelle de l'Europe continentale et à résolution subkilométrique en utilisant le modèle ANN localement entraîné du deuxième axe. Des cartes de la RZSM à 1 km ont été produites à partir de données SSM à 1 km fournies par le produit Copernicus SSM1km et à partir des variables liées aux processus. En guise de validation, des cartes RZSM à 9 km et 36 km ont été aussi produites à partir d'autres produits SSM. Le produit RZSM à 1 km était en accord avec les données de validation sur certaines régions mais contrarié par les limitations de la bande C (produit SSM1km) sur les scènes complexes. Les cartes RZSM à 9 km et 36 km, générées par le même modèle ANN, soulignent l'impact de la qualité des données sur les prédictions. Dans l'ensemble, on a démontré la faisabilité de spatialiser la RZSM à large échelle et à résolution subkilométrique à partir d'un modèle ANN localement entraîné. Des données plus qualitatives de la SSM sont attendues de prochaines missions satellitaires et constituent une piste d'amélioration de l'approche.In a global context of climate change and water insecurity, soil moisture is an important land parameter for applications strongly dependent on water resources such as agriculture. Given its role in the soil-vegetation-atmosphere interactions, it is recognized as an essential climate variable (ECV). Root-Zone Soil Moisture (RZSM) is of particular interest since plants extract water and nutrients from the root zone. Over the past decades, remote sensing techniques have been employed to observe surface soil moisture (SSM). However, they do not allow the retrieval of RZSM due to the shallow penetration depth of the current sensors. In addition to direct measurements and indirect in-situ measurements, RZSM can be estimated via physically-based models, data assimilation techniques or data-driven methods. This thesis is structured in three axes and is centered on the prediction of RZSM at large scales and subkilometric resolutions using Artificial Neural Networks (ANNs). The first part focuses on the prediction of RZSM at different locations around the world using an ANN model based on only in-situ SSM information. A transferability study of the approach as well as the contribution of each soil moisture network were conducted. Overall, the model proved to be reliable in areas of strong seasonal dynamics but less efficient in areas where the link between surface and the root zone is weak, namely in regions of high evaporation rates. The second axis aims at complexifying the method in order to improve the performances there where the first approach was lacking. A hybridization of the method was conducted by feeding physical process-related variables to the ANN model, namely the soil moisture index (SWI), evaporation efficiency and the normalized difference vegetation index (NDVI). The results demonstrated that the ANN model composed of SSM features and all process-related variables was reliable in predicting RZSM. The individual impact of each variable on the quality of predictions was also highlighted via a climate analysis. The last axis concerns RZSM spatial mapping over continental Europe at a subkilometric resolution using the locally-trained ANN model of the second axis. RZSM 1 km maps were produced based on SSM 1 km data provided by the Copernicus SSM1km product and process-related variables. For validation purposes, 9 km and 36 km RZSM maps were also produced based on other SSM products. The 1 km RZSM product was consistent with the validation data over some areas but constrained by the C-band limitations (product SSM1km) over complex sceneries. The 9 km and 36 km RZSM maps which were generated by the same ANN model highlight the impact of data quality on the quality of the predictions. Overall, we demonstrated the feasibility of spatializing RZSM at large scales and subkilometric resolution from a locally-trained ANN model. More qualitative SSM data are expected from future missions and are promising for the enhancement of the prediction product

Cartographie de l'humidité de sol en zone racinaire à l'échelle globale et avec une résolution kilométrique

In a global context of climate change and water insecurity, soil moisture is an important land parameter for applications strongly dependent on water resources such as agriculture. Given its role in the soil-vegetation-atmosphere interactions, it is recognized as an essential climate variable (ECV). Root-Zone Soil Moisture (RZSM) is of particular interest since plants extract water and nutrients from the root zone. Over the past decades, remote sensing techniques have been employed to observe surface soil moisture (SSM). However, they do not allow the retrieval of RZSM due to the shallow penetration depth of the current sensors. In addition to direct measurements and indirect in-situ measurements, RZSM can be estimated via physically-based models, data assimilation techniques or data-driven methods. This thesis is structured in three axes and is centered on the prediction of RZSM at large scales and subkilometric resolutions using Artificial Neural Networks (ANNs). The first part focuses on the prediction of RZSM at different locations around the world using an ANN model based on only in-situ SSM information. A transferability study of the approach as well as the contribution of each soil moisture network were conducted. Overall, the model proved to be reliable in areas of strong seasonal dynamics but less efficient in areas where the link between surface and the root zone is weak, namely in regions of high evaporation rates. The second axis aims at complexifying the method in order to improve the performances there where the first approach was lacking. A hybridization of the method was conducted by feeding physical process-related variables to the ANN model, namely the soil moisture index (SWI), evaporation efficiency and the normalized difference vegetation index (NDVI). The results demonstrated that the ANN model composed of SSM features and all process-related variables was reliable in predicting RZSM. The individual impact of each variable on the quality of predictions was also highlighted via a climate analysis. The last axis concerns RZSM spatial mapping over continental Europe at a subkilometric resolution using the locally-trained ANN model of the second axis. RZSM 1 km maps were produced based on SSM 1 km data provided by the Copernicus SSM1km product and process-related variables. For validation purposes, 9 km and 36 km RZSM maps were also produced based on other SSM products. The 1 km RZSM product was consistent with the validation data over some areas but constrained by the C-band limitations (product SSM1km) over complex sceneries. The 9 km and 36 km RZSM maps which were generated by the same ANN model highlight the impact of data quality on the quality of the predictions. Overall, we demonstrated the feasibility of spatializing RZSM at large scales and subkilometric resolution from a locally-trained ANN model. More qualitative SSM data are expected from future missions and are promising for the enhancement of the prediction product.Dans un contexte global de changement climatique et de défis liés à l'insécurité hydrique, l'humidité du sol est bel et bien une variable de fort intérêt pour des applications dépendant des ressources en eau telle que l'agriculture. Vu son rôle majeur dans les interactions sol-végétation-atmosphère, elle est reconnue comme une variable climatique essentielle (ECV). L'humidité du sol de la zone racinaire (RZSM) est particulièrement intéressante car les plantes extraient l'eau et les nutriments de la zone racinaire. Au cours des dernières décennies, les techniques de télédétection ont permis d'observer l'humidité du sol de surface (SSM) mais ne permettent pas l'acquisition de la RZSM vu la profondeur de pénétration limitée des capteurs actuels. Outre les mesures directes et les mesures indirectes in-situ, la RZSM peut être estimée via des méthodes basées sur la modélisation physique, techniques d'assimilation de données ou des méthodes basées sur les données. Cette thèse est structurée en trois axes et se focalise sur la prédiction de la RZSM à large échelle et à résolution subkilométrique en utilisant les réseaux de neurones artificiels (ANN). La première partie est centrée autour de la prédiction de la RZSM à différents endroits du monde à l'aide d'un modèle ANN qui se base uniquement sur des données in-situ de la SSM. Une étude de transférabilité de l'approche ainsi que de la contribution de chaque réseau d'humidité a été conduite. Dans l'ensemble, le modèle s'est avéré fiable dans les zones à fortes dynamiques saisonnières mais moins performant dans les zones où le lien entre surface et zone racinaire s'affaiblit telles que les zones à forts taux d'évaporation. Le deuxième axe vise à complexifier la méthode pour améliorer les performances là où la première approche est insuffisante. Une hybridation de la méthode est effectuée en alimentant le ANN par des variables liées aux processus physiques, à savoir l'indice d'humidité des sols (SWI), une efficacité d'évaporation et l'indice de végétation par différence normalisée (NDVI). Les résultats ont montré que le modèle ANN composé des entrées SSM et de toutes les variables liées aux processus était plus fiable pour prédire la RZSM. L'impact individuel de chaque variable sur la qualité des prédictions a été également mis en évidence via une analyse climatique. Le dernier axe concerne la cartographie de la RZSM à l'échelle de l'Europe continentale et à résolution subkilométrique en utilisant le modèle ANN localement entraîné du deuxième axe. Des cartes de la RZSM à 1 km ont été produites à partir de données SSM à 1 km fournies par le produit Copernicus SSM1km et à partir des variables liées aux processus. En guise de validation, des cartes RZSM à 9 km et 36 km ont été aussi produites à partir d'autres produits SSM. Le produit RZSM à 1 km était en accord avec les données de validation sur certaines régions mais contrarié par les limitations de la bande C (produit SSM1km) sur les scènes complexes. Les cartes RZSM à 9 km et 36 km, générées par le même modèle ANN, soulignent l'impact de la qualité des données sur les prédictions. Dans l'ensemble, on a démontré la faisabilité de spatialiser la RZSM à large échelle et à résolution subkilométrique à partir d'un modèle ANN localement entraîné. Des données plus qualitatives de la SSM sont attendues de prochaines missions satellitaires et constituent une piste d'amélioration de l'approche

Root-zone soil moisture from process-based and remote sensing features in ANN

International audienc

Integrating process-based information into ANN for root zone soil moisture prediction

International audienceThe estimation of Root-Zone Soil Moisture (RZSM) is important for meteorological, hydrological and mainly agricultural applications. For instance, RZSM constitutes the main reservoir for the crops. Moreover, the knowledge of this soil moisture component is crucial for the study of geophysical processes such as water infiltration and evaporation. Remote sensing techniques, namely active and passive microwave, can retrieve surface soil moisture (SSM). However, no current spaceborne sensor can directly measure RZSM because of their shallow penetration depth. Proxy observations like water storage change or vegetation stress can help retrieve spatial maps of RZSM. Land surface models (LSM) and data assimilation techniques can be also used to estimate RZSM. In addition to these methods, data-driven methods have been widely used in hydrology and precisely in RZSM prediction. In a previous study (Souissi et al. 2020), we demonstrated that Artificial Neural Networks (ANN) can be used to derive RZSM from SSM solely. But we also found limitations in very dry regions where there is a disconnection between surface and root zone because of high evaporation rates. In this study, we investigated the use of surface soil moisture and process-based features in the context of ANN to predict RZSM. The infiltration process was taken into account as a feature through the use of the recursive exponential filter and its soil water index (SWI). The recursive exponential filter formulation has been widely used to derive root zone soil moisture from surface soil moisture as an approximation of a land surface model. Here, we use it only to derive an input feature to the ANN. As for the evaporation process, we integrated a remote sensing-based evaporative efficiency variable in the ANN model. A very popular formulation of this variable, defined as the ratio of actual to potential soil evaporation, was introduced in (Noilhan and Planton, 1989) and (Lee and Pielke, 1992). We based our work on a new analytical expression, suggested for instance in (Merlin et al., 2010), and replaced potential evaporation by potential evapotranspiration that we extracted from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) Evapotranspiration/Latent Heat Flux product.The vegetation dynamics were considered through the use of remotely sensed Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) from MODIS. In-situ surface soil temperature, provided by the International Soil Moisture Network (ISMN), was used. Different ANN models were developed to assess, each, the impact of the use of a certain process-based feature in addition to SSM information. The training soil moisture data is provided by the ISMN and is distributed over several areas of the globe of different soil and climate parameters. An additional test was conducted using soil moisture sensors not integrated to the ISMN database, over the Kairouan Plain which is a semi-arid region in central Tunisia covering an area of more than 3000 km2 and part of the Merguellil watershed.The results show that the RZSM prediction accuracy increases in specific climate conditions depending on the used process-based features. For instance, in arid areas where ‘Bwh’ climate class (arid desert hot) is prevailing like eastern and western sides of the USA and bare areas of Africa, the most informative feature is evaporative efficiency. In areas of continental Europe and around the Mediterranean Basin where there are agricultural fields, NDVI is for example the most relevant indicator for RZSM estimation.The best predictive capacity is given by the ANN model where surface soil moisture, NDVI, recursive exponential filter and evaporative efficiency are combined. 61.68% of the ISMN test stations undergo an increase in correlation values with this model compared to the model using only SSM as inputs. The performance improvement can be also highlighted through the example of the Tunisian sites (five stations). For instance, the mean correlation of the predicted RZSM based on SSM only strongly increases from 0.44 to 0.8 when process-based are integrated into the ANN model in addition to SSM. The ability of the developed model to predict RZSM over larger areas will be assessed in the future

Integrating process-related information into an artificial neural network for root-zone soil moisture prediction

International audienceAbstract. Quantification of root-zone soil moisture (RZSM) is crucial for agricultural applications and the soil sciences. RZSM impacts processes such as vegetation transpiration and water percolation. Surface soil moisture (SSM) can be assessed through active and passive microwave remote-sensing methods, but no current sensor enables direct RZSM retrieval. Spatial maps of RZSM can be retrieved via proxy observations (vegetation stress, water storage change and surface soil moisture) or via land surface model predictions. In this study, we investigated the combination of surface soil moisture information with process-related inferred features involving artificial neural networks (ANNs). We considered the infiltration process through the soil water index (SWI) computed with a recursive exponential filter and the evaporation process through the evaporation efficiency computed based on a Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) remote-sensing dataset and a simplified analytical model, while vegetation growth was not modeled and was only inferred through normalized difference vegetation index (NDVI) time series. Several ANN models with different sets of features were developed. Training was conducted considering in situ stations distributed in several areas worldwide characterized by different soil and climate patterns of the International Soil Moisture Network (ISMN), and testing was applied to stations of the same data-hosting facility. The results indicate that the integration of process-related features into ANN models increased the overall performance over the reference model level in which only SSM features were considered. In arid and semiarid areas, for instance, performance enhancement was observed when the evaporation efficiency was integrated into the ANN models. To assess the robustness of the approach, the trained models were applied to observation sites in Tunisia, Italy and southern India that are not part of the ISMN. The results reveal that joint use of surface soil moisture, evaporation efficiency, NDVI and recursive exponential filter represented the best alternative for more accurate predictions in the case of Tunisia, where the mean correlation of the predicted RZSM based on SSM only sharply increased from 0.443 to 0.801 when process-related features were integrated into the ANN models in addition to SSM. However, process-related features have no to little added value in temperate to tropical conditions