Titelaufnahme

Titel
Error characterization methods for surface soil moisture products from remote sensing / by Marcela Doubková
VerfasserDoubková, Marcela
Begutachter / BegutachterinWagner, Wolfgang ; Blöschl, Günter
Erschienen2012
Umfang114 S. : Ill., graph. Darst., Kt.
HochschulschriftWien, Techn. Univ., Diss., 2012
Anmerkung
Zsfassung in dt. Sprache
SpracheEnglisch
Bibl. ReferenzOeBB
DokumenttypDissertation
Schlagwörter (DE)Fernerkundung / Bodenfeuchte / Error Charakterisierung / Hydrologische Anwendungen / SAR Sensoren / Sentinel-1
Schlagwörter (EN)Remote Sensing /Soil moisture /Error characterization /Hydrological applications /SAR sensors /Sentinel-1
Schlagwörter (GND)Fernerkundung / Bodenfeuchte / Fehlerabschätzung
URNurn:nbn:at:at-ubtuw:1-60982 Persistent Identifier (URN)
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Error characterization methods for surface soil moisture products from remote sensing [7.24 mb]
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Zusammenfassung (Deutsch)

Zur Unterstützung für den operationellen Einsatz von Erdbeobachtungssystemen wie Synthetic Aperture Radar (SAR) entwickelt die Europäische Weltraumbehörde ESA den Radar-Satelliten Sentinel-1, der im C-Band arbeitet. Ähnlich seinen SAR-Vorgängern auf den Plattformen ERS, ENVISAT, oder RADARSAT wird der Sensor Sentinel-1 bei einer mittleren räumlicher Auflösung im Bereich von 5 bis 40 m arbeiten, allerdings mit einer vielfach erhöhten Wiederholrate, die über Europa etwa im Bereich von ca. 2 Tagen liegen wird. Aufgrund dieser hohen zeitlichen Auflösung sowie dem operationellen Design wird der Satellit einen großen Beitrag zur Überwachung von dynamischen Prozessen in Hydrologie und Phänologie leisten. Der Nutzen von C-Band SAR-Überwachungssystemen in der Hydrologie wurde in der Vergangenheit bereits im Rahmen des Projects SHARE (Soil Moisture for Hydrometeorologic Applications) gezeigt, bei dem Daten des Instruments ASAR (Advanced Synthetic Aperture Radar) im Global Mode (GM) verwendet wurden (Doubkova et al., 2009). Um das volle Potential von SAR-Produkten im Bereich Bodenfeuchtigkeit auszuschöpfen, ist ein mitgeliefertes Fehlermaß unerlässlich. Das Verständnis dieses Fehlermaßes ist unentbehrlich für die Anwendung von Bodenfeuchteprodukten in Modellen, die Extraktion oder Erstellung von Produkten, sowie den Vergleich mit anderen Bodenfeuchteprodukten geht.

Die vorliegende Arbeit umfasst mehrere Ziele. Erstens werden Grundlagen sowie ein aktueller Stand der Technik im Bereich der Fehlermaße von Bodenfeuchteprodukten dargestellt, wie etwa dem quadratischen mittleren Fehler, Korrelationskoeffizienten oder erweiterten Methoden wie Fehlerfortpflanzung und triple collocation. Des Weiteren wird eine Übersicht der Anwendungsbereiche von Bodenfeuchteprodukten präsentiert und Evaluierungsmethoden je nach Bereich und Qualitätsanforderung vorgeschlagen. Die Evaluierung von ASAR GM Bodenfeuchteprodukten mit eben diesen Methoden stellt ein zweites Ziel dieser Arbeit dar. Um dies zu erreichen wurden Daten des australischen hydrologischen Modells Water Assessment System (AWRA-L), Feldmessungen des australischen Netzwerkes OzNET, sowie weitere grob aufgelöste Fernerkundungsdaten verwendet um die Qualität der Bodenfeuchteprodukte umfassend zu beschreiben. Die dritte Zielsetzung dieser Arbeit ist das Bereitstellen von Richtlinien für eine Evaluierungsmethode, die auf beliebige Bodenfeuchteprodukte angewendet werden kann. Zu diesem Zweck wurden die ASAR GM Ergebnisse vor einem breiteren Hintergrund analysiert um folgende Fragestellungen zu beantworten:

* Ist es möglich die Qualitätsanforderungen von vergleichbaren Missionen wie SMOS oder SMAP auf ASAR GM Bodenfeuchteprodukte zu übertragen? * Wie beeinflusst die räumliche Auflösung die Fehlerabschätzung? * Gibt es ein einziges Maß für die Qualitätsbeschreibung von Bodenfeuchteprodukten? * Wie ist die Qualität von ASAR GM Bodenfeuchtigkeitsprodukten und wo liegen Einschränkungen? * Wie ist die Qualität von Sentinel-1 Bodenfeuchtigkeitsprodukten und wo liegen Einschränkungen? Diese Arbeit liefert Antworten und Ergebnisse, die auch auf weitere Satelliten-basierte Bodenfeuchteprodukte angewendet werden können.

Besonders die Übertragung auf den geplanten Sentinel-1 Sensor ist von besonderem Interesse da dieser Sensor zwar ähnliche technische Eigenschaften, aber ein verbessertes Fehlermaß im Vergleich zu ASAR GM besitzt. Die operationell verfügbaren Bodenfeuchteprodukte von Sentinel-1 werden wesentlich zur Modellierung und Beobachtung von Land-Atmosphäre Interaktionen, Ernteertrag sowie Anwendungen im Bereich der Wasserbilanz beitragen.

Zusammenfassung (Englisch)

To support the operational use of Synthetic Aperture Radar (SAR) earth observation systems, the European Space Agency (ESA) is developing Sentinel-1 radar satellites operating in C-band. Much like its SAR predecessors (Earth Resource Satellite, ENVISAT, and RADARSAT), the Sentinel-1 will operate at a medium spatial resolution (ranging from 5 to 40 m), but with a greatly improved revisit period, especially over Europe ( 2 days). Given the planned high temporal sampling and the operational configuration Sentinel-1 is expected to be beneficial for operational monitoring of dynamic processes in hydrology and phenology. The benefit of a C-band SAR monitoring service in hydrology has already been demonstrated within the scope of the Soil Moisture for Hydrometeorologic Applications (SHARE) project using data from the Global Mode (GM) of the Advanced Synthetic Aperture Radar (ASAR). To fully exploit the potential of the SAR soil moisture products, well characterized error needs to be provided with the products.

Understanding errors of remotely sensed surface soil moisture (SSM) datasets was indispensible for their application in models, for extractions of blended SSM products, as well as for their usage in evaluation of other soil moisture datasets.

This thesis has several objectives. First, it provides the basics and state of the art methods for evaluating measures of SSM, including both the standard (e.g. Root Mean Square Error, Correlation coefficient) and the advanced (e.g. Error propagation, Triple collocation) evaluation measures. A summary of applications of soil moisture datasets is presented and evaluation measures are suggested for each application according to its requirement on the dataset quality. The evaluation of the Advanced Synthetic Aperture Radar (ASAR) Global Mode (GM) SSM using the standard and advanced evaluation measures comprises a second objective of the work. To achieve the second objective, the data from the Australian Water Assessment System (AWRA-L) hydrological model, OzNET in-situ stations, and several other coarse resolution data sources were used. The results are combined to provide an exhaustive estimate of all qualities of the ASAR GM SSM product. The third objective is to provide guidance on appropriate evaluation methodology applicable to any SSM product. For this purpose the results of the ASAR GM evaluation analyzed are discussed from a general perspective and restructured to answer scientific questions identified in the introductory part of the thesis. These include: * Can we apply the evaluation requirements from comparable missions such as SMOS and SMAP to ASAR GM SSM? * How does spatial resolution influence error estimates? * Is there a single measure to describe the quality of SSM data? * What is the quality and what are the limitations of ASAR GM SSM? * Learning from ASAR GM SSM errors for Sentinel-1 The findings and suggestions originating from the discussion are transferable to other satellite-derived soil moisture data. Of special interest is its transfer to data from the planned Sentinel-1 SAR sensor that shares similar technical characteristics but has an improved retrieval error comparable to the ASAR GM sensor. The operationally available medium resolution soil moisture from Sentinel-1 with a well-characterized error is likely to yield benefits for modelling and monitoring of land surface-atmosphere fluxes, crop growth and water balance applications.