| Titre | A model for downscaling SMOS soil moisture using Sentinel-1 SAR data |
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| Auteur | Li, J; Wang, S; Gunn, G; Joosse, P; Russell, H A J |
| Source | International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation vol. 72, 2018 p. 109-121, https://doi.org/10.1016/j.jag.2018.07.012 |
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| Année | 2018 |
| Séries alt. | Ressources naturelles Canada, Contribution externe 20190009 |
| Éditeur | Elsevier BV |
| Document | publication en série |
| Lang. | anglais |
| DOI | https://doi.org/10.1016/j.jag.2018.07.012 |
| Media | papier; en ligne; numérique |
| Formats | pdf |
| Programme | Géoscience des eaux souterraines Caractéristiques d'aquifères et support cartographique |
| Diffusé | 2018 07 20 |
| Résumé | (disponible en anglais seulement)
A model for downscaling SMOS (Soil Moisture Ocean Salinity) soil moisture products is developed by using multi-temporal dual-polarized (HH+HV) C-band SAR data.
In this model, the effect of vegetation on soil moisture retrieval from SAR data is minimized by using the water-cloud model (WCM), in which vegetation contribution is quantified using the backscatter coefficient of HV polarization. The wavelet
transform is used to fuse high resolution Sentinel-1A SAR backscatter with low resolution SMOS soil moisture, where the difference in spatial heterogeneity between scales is also accounted for. The influence of soil surface roughness is eliminated by
using multi-temporal data. The multi-temporal SMOS soil moisture and dual-pol Sentinel-1/SAR data are the only inputs of this downscaling model. The model is tested in southern Ontario, Canada to downscale 40?km resolution SMOS soil moisture to
1.25?km and 2.5?km resolutions. The downscaled results show good agreements with the in-situ soil moisture collected in May and July of 2016 with an unbiased root-mean-square-error (RMSE) of 0.045?m3/m3 and 0.047?m3/m3 and a coefficient of
determination (R2) of 0.54 and 0.70 at 1.25?km and 2.5?km resolutions respectively. The results suggest that the model can be applied for C-band at regional scales to provide continuous soil moisture mapping at higher resolutions. The high revisit
frequency of the up-coming Radarsat Constellation Mission (RCM) combined with its large areal coverage characteristics are ideal for the generation of downscaled products. |
| Sommaire | (Résumé en langage clair et simple, non publié)
Les produits actuels d'humidité du sol dérivés des données radar passives des satellites SMOS/ SMAP ont des résolutions grossières (~40 km), ce
qui limite leurs champs d'application (par exemple, surveillance localisée des sécheresses et application hydro-climatologique), pour des résolutions variant de 1-10 km. Le radar à synthèse d'ouverture (SAR) est sensible aux variations de l'humidité
du sol à haute résolution. Par conséquent, la combinaison de l'humidité du sol SMOS/SMAP avec les données SAR pourrait offrir un moyen de d'améliorer la résolution des produits SMOS/SMAP d'humidité du sol. Cette étude a permis d'élaborer un modèle
pour augmenter la résolution de l'humidité du sol SMOS en utilisant des données SAR Sentinel-1 à haute résolution. Les résultats de la réduction d'échelle montrent une bonne concordance avec l'humidité du sol in situ. Le modèle peut être étendu à
d'autres produits passifs d'humidité du sol par micro-ondes (p. ex. SMAP) et à d'autres capteurs SAR comme Radarsat-2 du Canada et Radarsat Constellation Mission (RCM) pour la cartographie continue de l'humidité du sol sur une grande
superficie. |
| GEOSCAN ID | 314599 |
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