Parameterization and optimization of inversion models for soil moisture retrieval from Synthetic Aperture Radar (SAR) data

Abstract

Dentro del Plan Espacial Nacional (PEN), la Comisión Nacional de Actividades Espaciales (CONAE) tiene previsto el lanzamiento de la misión satelital SAOCOM, un radar de apertura sintética (SAR) que opera en microondas (λ = 23cm) y cuyo principal objetivo es la estimación de humedad del suelo sobre Pampa Húmeda. El problema de la estimación de variables biogeofísicas a partir de imágenes SAR es un problema mal condicionado, donde con frecuencia existen muchas combinaciones de parámetros de la superficie que producen las mismas observaciones SAR. Por esta razón, existen diversas técnicas de inversión, las cuales deben tener en cuenta lo siguiente: 1. la dificultad en la parametrización de los modelos de dispersión que rigen la respuesta del blanco ante un onda electromagnética incidente sobre él, 2. las incertezas en la medición del radar proveniente de ruido de origen coherente (conocido como ruido speckle), 3. las incertezas provenientes de la ingeniería del sensor, 4. las incertezas provenientes de la variabilidad espacial de las variables del blanco, en particular de la humedad del suelo. En este trabajo de tesis se desarrolló un esquema de inversión bayesiano que toma en cuenta todos estos temas. Dicho esquema se evaluó con datos SAR y mediciones de campo provenientes de varias campa˜nas con sistemas aerotransportados y satelitales. El esquema bayesiano considera todas las dificultades encontradas en el desarrollo de un producto operativo de humedad del suelo y puede resultar en un algoritmo alternativo al desarrollado por CONAE para la misión satelital SAOCOM.Within the framework of the Argentinean Space Plan (PEN), the National Space Activities Commission (CONAE) plans to launch the SAOCOM mission, which involves a synthetic aperture radar (SAR) operating in the microwave region (λ = 23cm) and whose main goal is the estimation of soil moisture over the Pampas Plains. Estimation of biogeophysical variables through radar images is an ill-posed problem, where there are often many combinations of surface parameters that produce the same SAR observations. For this reason, there are various retrieval techniques, which should take into account 1. the difficulty of parameterizing the scattering models which govern the response of the target to an electromagnetic wave impinging on it, 2. uncertainties in the radar measurement due to speckle noise, 3. instrumental noise from the sensor, 4. uncertainties from the spatial variability of the target variables, in particular of soil moisture. In this thesis a Bayesian retrieval scheme was developed, which takes into account all these issues. This scheme is assessed with SAR data and field measurements from various campaigns involving airborne and satellite systems. Also, the Bayesian scheme considers all the difficulties encountered in the development of an operational soil moisture product and can lead to an alternative algorithm to that developed by CONAE for the SAOCOM mission.Fil:Barber, Matías Ernesto. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina