Un modèle de réduction d’échelle des produits sur l’humidité des sols SMOS à l’aide de données SAR de Sentinel 1

Citation

Li, J., Wang, S., Gunn, G., Joosse, P., Russell, H.A.J. (2018). A model for downscaling SMOS soil moisture using Sentinel-1 SAR data. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, [online] 72 109-121. http://dx.doi.org/10.1016/j.jag.2018.07.012

Résumé en langage clair

L’observation en continu de l’humidité des sols au dessus de vastes territoires est importante pour alimenter en données de nombreuses applications géoscientifiques. Les estimations actuelles de l’humidité des sols sont faites à partir d’observations prises par le satellite passif SMOS (Soil Moisture Ocean Salinity) qui couvre l’ensemble du territoire en deux à trois jours, mais la faible résolution de ces produits (~40 km) est un facteur qui limite leur utilisation dans des applications telles que la surveillance de sécheresses localisées et la modélisation de bassins versants qui nécessitent des résolutions de 1 à 10 km. Les radars actifs, comme les radars à synthèse d’ouverture (SAR), peuvent observer la surface de la Terre à une haute résolution et sont sensibles aux changements d’humidité des sols. Par conséquent, la combinaison de données SMOS sur l’humidité des sols et de données SAR pourrait être une façon d’accroître la résolution des estimations globales de l’humidité des sols. Cette étude a permis d’élaborer un modèle pour augmenter la résolution (ou réduire l’échelle) des données SMOS sur l’humidité des sols en utilisant des données SAR à haute résolution. Le modèle a été testé dans la région du sud de l’Ontario au Canada en utilisant des images SAR de Sentinel 1 avec une résolution de 50 m afin de réduire la résolution de 40 km des données SMOS sur l’humidité des sols à des résolutions de 1,25 et de 2,5 km. Les résultats de réduction d’échelle montrent de bonnes concordances avec les mesures d’humidité des sols prises sur le terrain. Le modèle n’est pas limité aux données SMOS d’humidité des sols et aux données SAR de Sentinel 1. Il peut également être élargi à d’autres produits sur l’humidité des sols (p. ex. SMAP [Soil Moisture Active Passive]) qui ont été acquis par hyperfréquences passives et à d’autres capteurs SAR comme Radarsat 2 et la mission de la Constellation RADARSAT (MCR) du Canada. Les données MCR seront disponibles en 2018 et offriront un court intervalle de revisite (< 4 jours). Ce modèle offre donc la possibilité de fusionner des données MCR avec des données SMOS/SMAP sur l’humidité des sols pour la cartographie opérationnelle de l’humidité des sols sur de vastes territoires à de plus hautes résolutions, et obtenir ainsi des produits qui peuvent être utilisés dans des applications plus locales.

Résumé

Un modèle de réduction d’échelle des produits du satellite SMOS (Soil Moisture Ocean Salinity) sur l’humidité des sols a été mis au point en utilisant des données SAR multitemporelles en bande C à double polarisation (HH+HV). Dans ce modèle, l’effet de la couverture végétale sur l’extraction des paramètres d’humidité du sol à partir des données SAR est réduit autant que possible par l’utilisation du modèle WCM (Water Cloud Model), ou modèle du nuage d’eau, dans lequel l’effet de la couverture végétale est quantifié à l’aide du coefficient de rétrodiffusion de la polarisation HV. La transformée en ondelettes est utilisée pour fusionner la rétrodiffusion à haute résolution des mesures du satellite SAR Sentinel 1A avec les produits SMOS à basse résolution sur l’humidité des sols, où la différence d’hétérogénéité spatiale entre les échelles est également prise en compte. L’incidence de la rugosité de la surface terrestre est éliminée par l’utilisation de données multitemporelles. Les données SMOS multitemporelles sur l’humidité des sols et les données SAR de Sentinel 1 à double polarisation sont les seuls intrants de ce modèle de réduction d’échelle. Le modèle a été testé dans le sud de l’Ontario au Canada afin de réduire la résolution de 40 km des données SMOS sur l’humidité des sols à des résolutions de 1,25 km et de 2,5 km. Les résultats de réduction d’échelle montrent de bonnes concordances avec les données sur l’humidité des sols qui ont été mesurées in situ en mai et en juillet 2016 avec un écart type non biaisé de 0,045 m3/m3 et de 0,047 m3/m3 et un coefficient de détermination (R2) de 0,54 et de 0,70 à des résolutions respectives de 1,25 km et de 2,5 km. Les résultats donnent à penser que le modèle peut être appliqué à des échelles régionales avec des mesures en bande C pour la cartographie en continu de l’humidité des sols à de plus hautes résolutions. La fréquence élevée de revisite de la future mission de la Constellation RADARSAT (MCR) et sa couverture de vastes territoires offrent des caractéristiques idéales pour la génération de produits à échelle réduite.

Date de publication

2018-10-01

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