Validation and improvement of the Freeze/Thaw detection algorithm from ASCAT data

Abstract

Zsfassung in dt. SpracheThe Freeze/Thaw state of the surface has wide reaching consequences for numerous processes in nature. It is coupled to the surface energy budget, hydrological activity which starts when melting begins, vegetation growing season dynamics,the terrestrial carbon budget and also the remote sensing retrieval of soil moisture, which is not valid if the soil is frozen. Mainly because of the last reason, the Institute for Photogrammetry and Remote Sensing at the Technical University of Vienna has recently developed an empirical threshold analysis algorithm for the detection of frozen surface states using only the ASCAT data. Previously the ASCAT Scatterometer on-board the MetOp-A satellite provided soil moisture measurements but depended on external probabilistic data for flagging measurements taken over frozen ground. The algorithm uses the distribution of normalized backscatter measurements (sigma 40) over temperature to find parameters that characterize the behaviour of backscatter when freezing occurs. Based on these parameters a decision tree based approach is used for freeze/thaw detection. Th is work presents a first validation of the resulting freeze/thaw product using different global and regional temperature datasets ranging from model data (ERA-INTERIM, GLDAS-NOAH) and in-situ measurements (WMO-METEO stations, GTN-P borehole data) to satellite derived land surface temperature (MODIS-LST,AATSR-LST). The validation shows good agreement between the extracted frozen/unfrozen -flag and the temperature data but also the need for improvement in certain situations. The shortcomings of the algorithm are found to be ambiguities in the backscatter/temperature relationship as well as systematic problems in some areas. As a last step it was tried to simplify, and make the algorithm more robust through the use of ancillary data that eliminates the need to account for numerous possible cases of backscatter in summer and winter and focuses on the critical times in spring and autumn when most freeze/thaw events take place. The results of these slight modications were then validated using the same datasets and the results were improved in most cases.Der Frostzustand der Erdoberfläche hat weitreichende Konsequenzen für eine vielzahl von Vorgängen in der Natur. Der Bodenenergiehaushalt, der Wasserzyklus, die Wachstumszeiten der Pflanzen, der Kohlenstoffhaushalt der Erde, und auch die Messung der Bodenfeuchte mit Fernerkundungstechnologien, welche bei gefrorenem Boden nicht möglich ist, sind stark vom Frostzustand abhängig. Am Institut für Photogrammetrie und Fernerkundung and der TU Wien wurde ein empirischer, auf Schwellenwerten basierender Algorithmus entwickelt, welcher es ermöglicht den Frostzustand nur mithilfe von ASCAT Daten festzustellen. Vor dieser Entwicklung war die vom ASCAT Scatterometer gemessene Bodenfeuchte von externen Wahrscheinichkeiten für gefrorenen Boden abhänging, um Messwerte zu erkennen die über selbigem gemacht wurden.Der Algorithmus verwendet die Verteilung von normalisierter Rückstreuung (sigma 40) über Temperaturmesswerten um daraus Parameter abzuleiten welche das Verhalten der Rückstreuung beim gefrieren des Bodens beschreiben. Basierend auf diesen Parametern führen mehrere Entscheidungsbäume zu einer Aussage über den Frostzustand. Im Zuge dieser Arbeit wurde eine erste Valdierung des resultierenden Produktes mit unterschiedlichen globalen und regionalen Temperaturdatensätzen vorgenommen. Dabei wurden sowohl Klimamodelle (ERA-INTERIM, GLDAS-NOAH) als auch in situ Messwerte (WMO-METEO Stationen, GTN-P Bohrlochdaten) und von Satelliten gemessene Bodentemperaturdaten (MODIS-LST,AATSR-LST) verwendet. Die Validierung zeigt gute Übereinstimmungen zwischen dem abgeleiteten Frostzustand und den verschiedenen Datensätzen, aber auch die Notwendigkeit von Verbesserungen in bestimmten Situationen.Die Probleme des Algorithmus treten hauptsächlich dann auf wenn der Zusammenhang zwischen Rückstreuung und Temperatur nicht eindeutig gegeben ist, es kommen aber in machen Gebieten noch systematische Fehler hinzu. Als letzter Schritt wurde versucht die Entscheidungsbäume zu vereinfachen und die Robustheit des Algorithmus zu verbessern indem durch externe Datensätze die zu berücksichtigenden Kombinationen von Rückstreuung und Temperatur, minimiert werden. Dadurch kann sich der Algorithmus auf die für den Frostzustand wichtige Zeit in Frühling und Herbst konzentrieren. Die Ergebnisse dieser Änderungen wurden ebenfalls validiert und bedeuten in den meisten Fällen eine Verbesserung.7