Mapping Soil Moisture Using RADARSAT-2 Data and Local Autocorrelation Statistics

La présente étude avait comme but d’évaluer la capacité des modèles de rétrodiffusion radar de surface à estimer l’humidité du sol dans les champs agricoles à partir de réponses entièrement polarimétriques du radar à synthèse d'ouverture (RSO) en bande C de RADARSAT 2. À des fins de validation, des mesures au sol ont été effectuées à 44 sites d’échantillonnage dans l’est de l’Ontario au printemps 2008, en même temps que des données satellitaires étaient acquises. L’humidité du sol a été déterminée au moyen de deux modèles de diffusion semi empiriques (Dubois et Oh) et de la rétrodiffusion d’images RSO. Des écarts entre les coefficients de rétrodiffusion mesurés et ceux prévus à l’aide des modèles avaient été rapportés antérieurement, nécessitant l’application de facteurs de correction afin de réduire les erreurs systématiques associées à ces méthodes semi empiriques. L’humidité du sol a été estimée en résolvant de façon explicite les deux équations de rétrodiffusion du modèle de Dubois, et en appliquant une table de recherche au modèle de Oh. Les résultats ont montré que le modèle de Oh selon une configuration de polarisation croisée (HH HV) et le modèle de Dubois selon une configuration d'inversion de copolarisation (HH VV) fournissent les meilleures estimations. Ces configurations de modèles ont été mises en œuvre afin de produire des cartes d’humidité du sol multidates pour le site de l’est de l’Ontario. Dans le but d’agrandir la plage de validité de ces estimations d’humidité du sol, les cartes produites à l’aide des modèles de Dubois et de Oh ont été combinées de façon unique. Les estimations d’humidité du sol absolue ont ensuite été utilisées afin d’obtenir les profils spatiaux de teneur en humidité à proximité de la surface en utilisant la mesure de Getis. Les cartes basées sur la mesure de Getis fournissent des données spatiales utiles, montrant les possibilités que représente la combinaison de la mesure Getis et des données de RADARSAT 2 pour la prévision des conditions d’humidité du sol.