L’humidité du sol a un rôle majeur dans la régulation des éléments du climat (précipitations, température, H2O atmosphérique) et du cycle de l’eau. Pour étudier l’humidité du sol à l’échelle globale, la télédétection spatiale micro-onde présente un fort potentiel. Dans le cas du satellite Soil Moisture Active Passive (SMAP), les méthodes initialement développées permettaient d’obtenir trois produits d’humidité du sol : actif, passif et actif-passif avec une résolution spatiale fine de 3 km, grossière de 40 km et moyenne de 9 km, respectivement. Cependant, six mois après le lancement du satellite, son radar s’est détérioré, empêchant SMAP de générer des produits d’humidité du sol à fine et moyenne résolution spatiale. Dès lors, des équipes de recherche ont étudié la possibilité de combiner des mesures micro-ondes actives et passives avec des capteurs installés sur des plateformes différentes et opérant à des fréquences différentes.
Ce projet propose une approche de combinaison des mesures micro-ondes actives et passives de satellites différents pour estimer l’humidité du sol à 1 km de résolution spatiale sur le site de la campagne terrain SMAPVEX16-MB, situé dans une zone agricole du Manitoba. La méthode est basée sur une désagrégation de la température de brillance (TB) de SMAP, de 40 km à 1 km de résolution spatiale, en utilisant les données polarimétriques en bande C de Radarsat-2 corrigées de l’effet de la végétation (la contribution de surface : Ps), plus sensible à l’humidité du sol. La contribution de surface (Ps) est obtenue en appliquant la décomposition polarimétrique de Freeman-Durden. Le résultat de la désagrégation est une température de brillance à 1 km de résolution spatiale, qui est ensuite utilisée dans l’algorithme du Single Chanel Algorithm pour estimer l’humidité du sol à 1 km de résolution spatiale. En ce qui concerne l’estimation de l’humidité du sol, pour tous les dix champs considérés, nous avons obtenu les meilleurs résultats en utilisant les TBV : coefficients de corrélation de Pearson (R) compris entre 0,42 et 0,86, p-values comprises entre 0,003 et 0,27 et erreurs quadratiques moyennes (RMSE) comprises entre 0,02 m3.m -3 et 0,05 m3.m -3. Lorsque nous utilisons les TBH pour estimer l’humidité du sol, nous obtenons : R compris entre 0,39 et 0,75, p-values comprises entre 0,02 et 0,30 et RMSE comprises entre 0,02 m3.m -3 et 0,15 m3.m -3.
Ce projet nous a permis d’implémenter une méthode innovatrice de combinaison de données micro-ondes actives et passives pour l’étude de l’humidité du sol. L’approche proposée utilise les Ps au lieu de σ^0 contrairement à la plupart des méthodes que l’on trouve dans la littérature depuis la détérioration du radar de SMAP.Abstract : Soil moisture plays a major role in the regulation of climate elements (precipitation, temperature, atmospheric H2O) and water balance. To study the soil moisture at a global scale, spaceborne microwave remote sensing has a great potential. In the case of the Soil Moisture Active Passive (SMAP) satellite, the initially developed methods provided three soil moisture products : active, passive and active-passive with a fine spatial resolution of 3 km, coarse 40 km and medium 9 km, respectively. However, six months after the launch of the satellite, its radar failed, preventing SMAP from generating soil moisture products at fine (3 km) and medium (9 km) spatial resolutions. Since then, research teams have studied the possibility of combining active and passive measurements with sensors installed on different platforms and operating at different frequencies. This project proposes a combined approach of active and passive microwave measurements of different satellites to estimate soil moisture at 1 km spatial resolution at the SMAPVEX16-MB field campaign site, located in an agricultural area of Manitoba. The method is based on a disaggregation of the brightness temperature (TB) of SMAP, from 40 km to 1 km spatial resolution, using Radarsat-2 polarimetric C-band data corrected for vegetation effects. These are represented by the surface contribution (Ps), which is more sensitive to soil moisture and extracted by applying the polarimetric decomposition of Freeman-Durden (Freeman and Durden, 1998) to Radarsat-2 data. Regarding the estimation of the soil moisture, for all the ten fields considered, we obtained the best results by using TBV: (Pearson correlation R between 0.42 and 0.86, p-values between 0.003 and 0.27, and root mean square errors (RMSE) between 0.02 m3.m -3 and 0.05 m3.m -3). When TBH was used to estimate soil moisture, the results were less accurate (R between 0.39 and 0.75 p-values between 0.02 and 0.30; and RMSE between 0.02 m3.m -3 and 0.15 m3.m -3). This project allowed us to implement an innovative methodology using Ps instead of 0 in contrast to most of the approaches combining active and passive microwave data for soil moisture estimation, since the failure of the radar onboard SMAP
