Toward Global Soil Moisture Monitoring With Sentinel-1: Harnessing Assets and Overcoming Obstacles

The final authenticated publication is available at https://doi.org/10.1109/TGRS.2018.2858004.Soil moisture is a key environmental variable, important to, e.g., farmers, meteorologists, and disaster management units. Here, we present a method to retrieve surface soil moisture (SSM) from the Sentinel-1 (S-1) satellites, which carry C-band Synthetic Aperture Radar (CSAR) sensors that provide the richest freely available SAR data source so far, unprecedented in accuracy and coverage. Our SSM retrieval method, adapting well-established change detection algorithms, builds the first globally deployable soil moisture observation data set with 1-km resolution. This paper provides an algorithm formulation to be operated in data cube architectures and high-performance computing environments. It includes the novel dynamic Gaussian upscaling method for spatial upscaling of SAR imagery, harnessing its field-scale information and successfully mitigating effects from the SAR's high signal complexity. Also, a new regression-based approach for estimating the radar slope is defined, coping with Sentinel-1's inhomogeneity in spatial coverage. We employ the S-1 SSM algorithm on a 3-year S-1 data cube over Italy, obtaining a consistent set of model parameters and product masks, unperturbed by coverage discontinuities. An evaluation of therefrom generated S-1 SSM data, involving a 1-km soil water balance model over Umbria, yields high agreement over plains and agricultural areas, with low agreement over forests and strong topography. While positive biases during the growing season are detected, the excellent capability to capture small-scale soil moisture changes as from rainfall or irrigation is evident. The S-1 SSM is currently in preparation toward operational product dissemination in the Copernicus Global Land Service.5205392

Widespread occurrence of anomalous C-band backscatter signals in arid environments caused by subsurface scattering

Backscatter measured by scatterometers and Synthetic Aperture Radars is sensitive to the dielectric properties of the soil and normally increases with increasing soil moisture content. However, when the soil is dry, the radar waves penetrate deeper into the soil, potentially sensing subsurface scatterers such as near-surface rocks and stones. In this paper we propose an exponential model to describe the impact of such subsurface scatterers on C-Band backscatter measurements acquired by the Advanced Scatterometer (ASCAT) on board of the METOP satellites. The model predicts an increase of the subsurface scattering contributions with decreasing soil wetness that may counteract the signal from the soil surface. This may cause anomalous backscatter signals that deteriorate soil moisture retrievals from ASCAT. We test whether this new model is able to explain ASCAT observations better than a bare soil backscatter model without a subsurface scattering term, using k-fold cross validation and the Bayesian Information Criterion for model selection. We find that arid landscapes with Leptosols and Arenosols represent ideal environmental conditions for the occurrence of subsurface scattering. Nonetheless, subsurface scattering may also become important in more humid environments during dry spells. We conclude that subsurface scattering is a widespread phenomenon that (i) needs to be accounted for in active microwave soil moisture retrievals and (ii) has a potential for soil mapping, particularly in arid and semi-arid environments

A likelihood analysis of the Global Flood Monitoring ensemble product

Flooding is a natural disaster that can have devastating impacts on communities and individuals, causing significant damage to infrastructure, loss of life, and economic disruption. The Global Flood Monitoring (GFM) system of the Copernicus Emergency Management Service (CEMS) addresses these challenges and provides global, near-real time flood extent masks for each newly acquired Sentinel-1 Interferometric Wide Swath Synthetic Aperture Radar (SAR) image, as well as archive data from 2015 on, and therefore supports decision makers and disaster relief actions. The GFM flood extent is an ensemble product based on a combination of three independently developed flood mapping algorithms that individually derive the flood information from Sentinel-1 data. Each flood algorithm also provides classification uncertainty information as flood classification likelihood that is aggregated in the same ensemble process. All three algorithms utilize different methods both for flood detection and the derivation of uncertainty information. The first algorithm applies a threshold-based flood detection approach and provides uncertainty information through fuzzy memberships. The second algorithm applies a change detection approach where the classification uncertainty is expressed through classification probabilities. The third algorithm applies the Bayes decision theorem and derives uncertainty information through the posterior probability of the less probable class. The final GFM ensemble likelihood layer is computed with the mean likelihood on pixel level. As the flood detection algorithms derive uncertainty information with different methods, the value range of the three input likelihoods must be harmonized to a range from low [0] to high [100] flood likelihood. The ensemble likelihood is evaluated on two test sites in Myanmar and Somalia showcasing the performance during an actual flood event and an area with challenging conditions for SAR-based flood detection. The findings further elaborate on the statistical robustness when aggregating multiple likelihood layers. The final GFM ensemble likelihood layer serves as a simplified appraisal of trust in the ensemble flood extent detection approach. As an ensemble likelihood, it provides more robust and reliable uncertainty information for the flood detection compared to the usage of a single algorithm only. It can therefore help interpreting the satellite data and consequently to mitigate the effects of flooding and accompanied damages on communities and individuals

GFM Product User Manual

This Product User Manual (PUM) is the reference document for all end-users and stakeholders of the new Global Food Monitoring (GFM) product of the Copernicus Emergency Management Service (CEMS). The PUM provides all of the basic information to enable the proper and effective use of the GFM product and associated data output layers. This manual includes a description of the functions and capabilities of the GFM product, its applications and alternative modes of operation, and step-by-step guidance on the procedures for accessing and using the GFM product

Spatiotemporal analyses of remotely sensed soil moisture with respect to regional climate modes and solar activity in Australia

Zsfassung in dt. SpracheDer Umweltparameter Bodenfeuchte ist ein essentieller Faktor in Hydrologie, Wetter und Klima aller Ökosysteme der Erde. Bodenfeuchte bildet des Weiteren die Grundlage für Land - und Viehwirtschaft und hat somit weitreichenden Einfluss auf gesellschaftliche und wirtschaftliche Prozesse. Der Zusammenhang zwischen Bodenfeuchte und anderen Umweltparametern ist komplex und ist Gegenstand aktueller Forschung verschiedener Disziplinen. Klimatische Bedingungen, und somit auch Bodenfeuchte, befinden sich im stetigen Wandel und sind Schwankungen unterworfen, die periodischen Vorgängen in den Ozeanen und der Atmosphäre zugeordnet werden.Darüber hinaus existiert mit der variierenden Sonnenaktivität eine weitere Größe, deren möglicher Einfluss auf das Klima der Erde bis heute ungeklärt ist.Auf dem Kontinent Australien sind die Zusammenhänge zwischen hydrologischen Bedingungen und klimatischen Schwankungen besonders spürbar. Diese Diplomarbeit untersucht diese Zusammenhänge mit Bezugnahme auf die WACMOS Fernerkundungsdaten über Oberflächenbodenfeuchte (SSM) in Australien von 1979 bis 2010. Die Motivation dahinter liegt in der Tatsache, dass hiermit zum ersten Mal eine Untersuchung von satellitengestützten Bodenfeuchtemessungen über einen Zeitraum von 32 Jahren möglich ist.Der WACMOS Datensatz verbindet SSM-Daten von passiven und ktiven Mikrowellensystemen und bietet tägliche Werte bei einer räumlichen Auflösung von 0,25 Grad. Im Zuge dieser Arbeit wurden diese Daten in Monats- und Saisonmittelwerte mit zugehörigen Anomalien umgerechnet. Um die wichtigsten Schwankungen in der Bodenfeuchte Australiens herauszulösen, wurde eine Hauptkomponentenanalyse (EOF) durchgeführt.Des Weiteren wurde eine komplexe EOF Analyse (CEOF) betrieben, um zeitliche Variationen zu erkennen.Schlussendlich wurden die SSM Anomalien und die Ergebnisse der EOF Zerlegung in Beziehung zu Klimaindizes und Sonnenaktivität gesetzt und mit Methoden der Spearman-Korrelationsrechnung untersucht.Starke Zusammenhänge wurden zwischen dem Southern Oscillation Index (SOI) und der Bodenfeuchte in Nord- und Ostaustralien gefunden, besonders im Südsommer und -frühling. Für den Southern Annular Mode Index (SAMI) kamen vergleichbare Ergebnisse zu Tage. Auf der anderen Seite des Kontinents wurde ein Zusammenhang im Südwinter und -herbst zwischen SSM und dem Indian Ocean Dipole Mode Index (IODMI) gefunden.Dieser konnte jedoch nur ab den 1990er Jahren festgestellt werden.Bezüglich Sonnenaktivität, gemessen an der Radiointensität F10.7, konnte keine klare Verbindung entdeckt werden. Die Resultate stimmen mit vorhergehenden Analysen über ozeanischen und atmosphärischen Schwankungen und deren Einfluss auf Australien überein. Darüber hinaus wurde demonstriert, dass die WACMOS SSM Daten sowohl die Bodenfeuchte von Australien zufriedenstellend wiedergeben als auch klimatische Langzeitanalysen erlauben.Soil moisture is an important environmental variable with impact on hydrological, meteorological and climatological processes as well as on agriculture and socioeconomics. Interactions between soil moisture and climatological variables are still the subject of research in various scientic disciplines. Climate and, hence, soil moisture variations are related to a number of atmospheric and oceanic periodical phenomena called climate modes. Furthermore, the impact of solar variation on the Earth's climate is still matter of dispute.Interactions between climate variations and climate modes are particularly strong in Australia.This study explores WACMOS surface soil moisture (SSM) over Australia in the period 1979-2010. This is motivated by the very first possibility of analysing remotely sensed soilmoisture variations over a continuous period of 32 years.The WACMOS data merges passive and active microwave data and offers a sampling of 0.25 degrees in space and one day in time. The soil moisture regime of Australia is assembled and then broken down intomonthly and seasonal means as well as corresponding anomalies. An Empirical Orthogonal Functions (EOF) analysis is applied to the SSM data in order to extract major variations in Australia's hydrological conditions. Also Complex EOF (CEOF) techniques are deployed to investigate propagating SSM patterns. The relationships of SSM anomalies and SSM EOFs with climate indices and solar activity are examined with Spearman rank correlation analysis.Strong relationships are found between Southern Oscillation Index (SOI) and SSM in eastern and northern Australia, especially during southern summer and spring season. Similar connections are detected between Southern Annular Mode Index (SAMI) and SSM during summer and spring. The Indian Ocean Dipole Mode Index (IODMI) is coupled with SSM variations in the western parts of the continent, especially in autumn and winter season. However, this connection is detected to emerge since the late 1990s. Solar radio Flux (F10.7) does not show significant relations to Australian SSM signals. The findings agree with previous research on atmospheric and oceanic oscillations and their impact on Australia's climate. It is shown that the WACMOS data properly reproduces Australia's soil moisture conditions and enables long-term analysis of hydrological processes.9

Multi-scale soil moisture retrieval from satellite radars in a novel data cube architecture

Die satellitengestützte Fernerkundung hat in den letzten Jahrzehnten bedeutend vom technologischen Fortschritt profitiert und befindet sich nun in der Big-Data Ära. Durch die Zunahme an zivilen Datenanbietern und durch das Europäische Erdbeobachtungsprogramm Copernicus mit seiner Flotte an Sentinel-Satelliten stehen uns heute Daten zu geophysikalischen Variablen in hoher Qualität und in nie dagewesener Menge zu Verfügung. Diese Daten ermöglichen nicht nur neue wissenschaftliche Erkenntnisse, sondern unterstützen auch verschiedene öffentliche und private Unternehmungen. Die von den Satellitensensoren erzeugten hohen Datenraten von mehreren Terabytes pro Tag stellen eine neue Herausforderung an die technische Infrastruktur der Rechenzentren und Datenspeicher dar. Eine effiziente Handhabung von Geodaten ist damit unabdingbar um Datenprodukte für den gesamten Globus zu erstellen. Solch ein Anspruch verlangt ein effizientes und kostensparendes System für die Georeferenzierung von Fernerkundungsdaten. Für hochauflösende Satellitenbilder sind reguläre, durch Kartenprojektionen definierte Rastergrids besonders geeignet, trotz der auftretenden Verzerrungen und erhöhtem Speicherbedarf. Das neu entwickelte Maß namens „Grid Oversampling Factor“ (GOF) schätzt die Redundanz in projizierten Satellitenrasterdaten. Mit diesem Maß wurde ein optimiertes Gridsystem gefunden, das die Verzerrungen und Daten-Überbestimmung minimiert. Das „Equi7Grid“ hat eine durchschnittliche Überbestimmung über den Landflächen der Erde von 2%, während die oft verwendete Plate Carree Weltkarte hier den Wert von 35% aufweist. Das Equi7Grid besteht aus 7 kontinentalen Subgrids, jeweils definiert durch ein metrisches Koordinatenund Kachelsystem mit einer äquidistanten Azimuthalprojektion als Grundlage. Diese Wahl ist im Widerspruch zu bisherigen Studien, welche flächentreue Projektionen vorschlagen. Hier wird gezeigt, dass diese jedoch aufgrund von nicht vernachlässigbarer Form-Verzerrungen für Raster-Geodaten ungeeignet sind. Eine Anwendung der Satellitenfernerkundung ist die Bestimmung von Bodenfeuchte (BF; Soil Moisture). BF ist eine Variable von zentraler Bedeutung in den globalen und lokalen Wasser-, Energieund Kohlenstoff-Kreisläufen, und Kenntnis über BF-Zustände ist von hohem Interesse für beispielsweise Landwirte, Meteorologen und Zivilschutzeinrichtungen. Diese Studie präsentiert eine Methode zur Schätzung von Oberflächen-BF (Surface Soil Moisture, SSM) von Sentinel-1 Radarsatelliten, welche ein C-Band Synthetic Aperture Radar (S-1 CSAR) betreiben. Dieser Sensor erzeugt die mit bisher höchster Auflösung frei verfügbaren SAR Aufnahmen, bei unerreichter Genauigkeit und Messfrequenz. Die hier vorgestellte SSM Methode ist eine Adaption etablierter Verfahren basierend auf dem „Change-Detection“ Prinzip und stellt das erste global anwendbare SSM Produkt mit 1km Auflösung dar. Der zugrundeliegende Algorithmus ist geeignet für die Anwendung in Hochleistungscomputern und in Data-Cube-Umgebungen wie dem Equi7Grid. Der Algorithmus beinhaltet Neuerungen wie das „Dynamic Gaussian Upscaling“ (DGU) für die effiziente Skalierung von SAR-Bildern von 20m auf 1km Auflösung. Die DGU Methode nutzt den hohen Informationsgrad der SAR-Rohbilder und reduziert gleichzeitig die Komplexität des SAR-Signals im 20m Skalenbereich. Weiters wurde eine neue Methode zur Bestimmung der „Radar Slope“ definiert, welche das Radarsignal in Abhängigkeit des Aufnahmewinkels beschreibt. Diese Neuerung erlaubt die erfolgreiche Schätzung der Radar Slope trotz der inhomogenen Abdeckung der Erdfläche durch die Sentinel-1 Satelliten. Ein einzelnes Satellitensystem ist stets der Einschränkung unterworfen, dass es nicht sowohl eine hohe räumliche als auch eine hohe zeitliche Auflösung bieten kann. Dies hat zur Folge, dass entweder räumliche Details oder kurzfristige Prozesse erfasst werden können, aber nie beides (die „Scale Gap“ in der Fernerkundung). Aufbauend auf dem Equi7Grid wurde ein Data-Cube geschaffen, der einen skalierbaren und einheitlichen Raumund Zeitbezug ermöglicht und mit welchem nun durch Datenfusion zweier sich ergänzender Datensätze die Scale Gap für die BF geschlossen werden kann. Mittels eines zeitlichen Filters, angewandt auf das gemeinsame BF-Signal, kann nun ein täglich verfügbares BF-Produkt mit 1km Auflösung generiert werden, welches „Scatterometer-SAR Soil Water Index“ (SCATSAR-SWI) genannt wurde. Dieser Datensatz beschreibt die sogenannte Profil-BF, also den Wassergehalt im Boden entlang der Tiefe bis zu ca. 1m. Mit der 25km SSM von Metop ASCAT und der oben vorgestellten 1km Sentinel-1 SSM als Input erreicht dieses Datenfusions-Produkt eine vollständige und tägliche Abdeckung über Zielgebieten weltweit. Im Zuge der Evaluierung der Sentinel-1 SSM und des SCATSAR-SWI wurde jeweils ein drei Jahre überstreckender Data-Cube für den Großraum Italien generiert und diese Daten dann mit BF-Boden-messungen, ASCAT SSM Referenzdaten, einem 1km BF-Modell und Niederschlagsmessungen verglichen. Die Experimente für die Sentinel-1 SSM lieferten einen konsistenten Satz an Parametern und Maskierungen, der inhomogenen Sentinel-1-Abdeckung zum Trotz. Die SSM Daten selbst zeigen eine hohe Übereinstimmung über flachem Gelände und landwirtschaftlichen Flächen, aber geringe Performance über Wald und Gebirge. Während der Sommermonate weist die Sentinel-1 SSM eine Tendenz für zu hohe BF Schätzungen auf. Allerdings können klein-skalige hydrologische Prozesse wie konvektive Regenfälle oder landwirtschaftliche Bewässerung erfolgreich detektiert werden. Der SCATSAR-SWI zeigt in allen Bereichen eine hohe Übereinstimmung mit den Referenzdaten. Obwohl der Sentinel-1 Signalanteil nur gering zu Geltung kommt, scheint das ASCAT Signal stark von der Parametrisierung durch die Sentinel-1 Daten zu profitieren. Schlussendlich zeigt der SCATSAR-SWI ausgezeichnete Ergebnisse in den Experimenten zur Schätzung von Niederschlagssummen über Italien. Abschließend kann festgehalten werden, dass die in dieser Studie gewonnenen Erkenntnisse zur Realisierung einer optimierten Data-Cube Architektur geführt haben, die zur erfolgreichen Produktion eines neuartigen BF-Datensatzes genutzt werden konnte. Der hier vorgestellte SCATSAR-SWI-Algorithmus verbindet durch Datenfusion die Signale zweier komplementärer Satellitensensoren zu einem hochauflösenden und hochfrequentem BF-Datensatz. Gemeinsam mit dem Equi7Grid und dem Sentinel-1 SSM Algorithmus bildet er die theoretische Grundlage für die Sentinel-1 SSM und SCATSAR-SWI Produkte, welche über das Copernicus Global Land Services (CGLS) frei zugänglich gemacht werden.Spaceborne remote sensing has been profiting from technological advances in numerous fields and has entered the era of Big Data. The growing sector of civilian data providers and the European Copernicus Earth observation programme with its Sentinel satellite constellation provide an unprecedented rich source of geophysical data. While fuelling science as well as public and private endeavours, the produced data volumes of some Terabytes per day constitute a major challenge and place high demands on processingand storagefacilities. When aiming for global data processing, an efficient handling of remote sensing data is of vital importance, demanding a well-suited definition of spatial grids for the data's storage and manipulation. For high-resolution image data, regular grids defined by map projections have been identified as practicable, cognisant of their drawbacks due to geometric distortions and data inflation. The here newly defined metric named grid oversampling factor (GOF) estimates local data oversampling appearing during projection of generic satellite images to a regular raster grid. With this, an optimised grid system named Equi7Grid is defined that minimises image distortions and data oversampling, with a global mean oversampling of 2% (compared to 35% for the widely used global Plate Carree projection). The Equi7Grid consists of 7 continental subgrids featuring a coordinate and tiling system, based on Equidistant Azimuthal projections. This choice is opposed to previous studies that suggested equal-area projections, which were found to be disadvantageous due to critical raster image distortions in the course of this study. One application of satellite remote sensing is to provide data on Soil Moisture (SM). SM is a key environmental variable, important to e.g. farmers, meteorologists, and disaster management units. In climatology, knowledge on SM is essential for the assessment of the global water-, energy-, and carboncycles. This study presents a method able to retrieve Surface Soil Moisture (SSM) from the Sentinel-1 satellites, which carry C-band Synthetic Aperture Radar (S-1 CSAR) sensors that provide the richest freely available SAR data source so far, unprecedented in accuracy and coverage. The SSM retrieval method, which adapts well-established change detection algorithms, builds the first globally deployable soil moisture observation dataset with 1km resolution and is suitable to be operated in data cube architectures like the Equi7Grid and High Performance Computing (HPC) environments. It includes the novel Dynamic Gaussian Upscaling (DGU) method for spatial upscaling of SAR imagery, harnessing its field-scale information and successfully mitigating effects from the SAR's high signal complexity. Also, a new regression-based approach for estimating the radar slope is defined, coping with Sentinel-1's inhomogeneity in spatial coverage. For a single remote sensing system, there always exists a trade-off between spatial and temporal resolution of the observations, leading to missed dynamics either in the spatial or temporal domain. Harnessing the Equi7Grid data cube's features of a common data space and the inherent possibility to access directly both space and time domain, this scale gap in remote sensing of SM is closed with a novel data fusion approach. Through temporal filtering of the joint signal of spatio-temporally complementary radar sensors, a kilometre-scale, daily soil water content product is obtained, named SCATSAR-SWI. With 25 km MetopASCAT SSM and 1km Sentinel-1 SSM serving as input, the SCATSAR-SWI is globally applicable and achieves daily full coverage over operated areas. For evaluation, both the S-1 SSM retrieval algorithm as well as the SCATSAR-SWI data fusion algorithm, are employed on a 3 year data cube over Italy, and SM data is thereby compared against in-situ measurements, reference data from ASCAT SSM, a 1km soil moisture model, and rainfall observations. The experiments for the Sentinel-1 SSM yield a consistent set of model parameters and product masks, unperturbed by coverage discontinuities. The SSM shows high agreement over plains and agricultural areas and low agreement over forests and strong topography. While positive biases during the growing season are detected, excellent capability to capture small-scale soil moisture changes as such from rainfall or irrigation is evident. For the SCATSAR-SWI, the experiments yield comprehensively high agreement with all reference datasets. However, while the Sentinel-1 signal appears to be attenuated, the ASCATs signal dynamics are fully transferred to the SCATSAR-SWI and benefit from the Sentinel-1 parametrisation. Finally, the SCATSAR-SWI shows excellent capability to reproduce rainfall observations over Italy. In the end, the insights gained during the conducted experiments and investigations has lead to the realisation of an optimised data cube architecture, and to the successful production of a soil moisture product ingesting satellite measurements observed at complementary spatio-temporal scales. The here defined grid and algorithms build the basis for the upcoming operational Sentinel-1 SSM and SCATSAR-SWI production in the frame of the Copernicus Global Land Services (CGLS).11