Published November 10, 2017 | Version v1
Publication Open

Disaggregation of SMOS Soil Moisture to 100 m Resolution Using MODIS Optical/Thermal and Sentinel-1 Radar Data: Evaluation over a Bare Soil Site in Morocco

Creators

  • 1. Barcelona Activa
  • 2. Universitat de Lleida
  • 3. Cairo University
  • 4. Cadi Ayyad University
  • 5. Centre National de la Recherche Scientifique
  • 6. Université Toulouse III - Paul Sabatier
  • 7. Institut de Recherche pour le Développement
  • 8. Université de Toulouse
  • 9. Centre d'Études Spatiales de la Biosphère

Description

The 40 km resolution SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity) soil moisture, previously disaggregated at a 1 km resolution using the DISPATCH (DISaggregation based on Physical And Theoretical scale CHange) method based on MODIS optical/thermal data, is further disaggregated to 100 m resolution using Sentinel-1 backscattering coefficient (σ°). For this purpose, three distinct radar-based disaggregation methods are tested by linking the spatio-temporal variability of σ° and soil moisture data at the 1 km and 100 m resolution. The three methods are: (1) the weight method, which estimates soil moisture at 100 m resolution at a certain time as a function of σ° ratio (100 m to 1 km resolution) and the 1 km DISPATCH products of the same time; (2) the regression method which estimates soil moisture as a function of σ° where the regression parameters (e.g., intercept and slope) vary in space and time; and (3) the Cumulative Distribution Function (CDF) method, which estimates 100 m resolution soil moisture from the cumulative probability of 100 m resolution backscatter and the maximum to minimum 1 km resolution (DISPATCH) soil moisture difference. In each case, disaggregation results are evaluated against in situ measurements collected between 1 January 2016 and 11 October 2016 over a bare soil site in central Morocco. The determination coefficient (R2) between 1 km resolution DISPATCH and localized in situ soil moisture is 0.31. The regression and CDF methods have marginal effect on improving the DISPATCH accuracy at the station scale with a R2 between remotely sensed and in situ soil moisture of 0.29 and 0.34, respectively. By contrast, the weight method significantly improves the correlation between remotely sensed and in situ soil moisture with a R2 of 0.52. Likewise, the soil moisture estimates show low root mean square difference with in situ measurements (RMSD= 0.032 m3 m−3).

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

يتم تصنيف رطوبة التربة SMOS (رطوبة التربة وملوحة المحيطات) بدقة 40 كم، والتي تم تصنيفها سابقًا بدقة 1 كم باستخدام طريقة الإرسال (DISaggregation بناءً على تغيير المقياس الفيزيائي والنظري) بناءً على البيانات البصرية/الحرارية لـ MODIS، إلى دقة 100 متر باستخدام معامل التشتت العكسي Sentinel -1 (σ°). لهذا الغرض، يتم اختبار ثلاث طرق تصنيف مميزة قائمة على الرادار من خلال ربط التباين المكاني والزماني لبيانات σ° وبيانات رطوبة التربة بدقة 1 كم و 100 متر. الطرق الثلاث هي: (1) طريقة الوزن، التي تقدر رطوبة التربة بدقة 100 متر في وقت معين كدالة لنسبة σ° (دقة 100 متر إلى 1 كم) ومنتجات إرسال 1 كم في نفس الوقت ؛ (2) طريقة الانحدار التي تقدر رطوبة التربة كدالة لـ σ° حيث تختلف معلمات الانحدار (على سبيل المثال، الاعتراض والمنحدر) في المكان والزمان ؛ و (3) طريقة وظيفة التوزيع التراكمي (CDF)، التي تقدر رطوبة التربة بدقة 100 متر من الاحتمال التراكمي للتشتت العكسي بدقة 100 متر والحد الأقصى لدرجة دقة 1 كم (إرسال) فرق رطوبة التربة. في كل حالة، يتم تقييم نتائج التصنيف مقابل القياسات في الموقع التي تم جمعها بين 1 يناير 2016 و 11 أكتوبر 2016 على موقع تربة عارية في وسط المغرب. معامل التحديد (R2) بين إرسال دقة 1 كم ورطوبة التربة الموضعية هو 0.31. إن طرق الانحدار و CDF لها تأثير هامشي على تحسين دقة الإرسال على نطاق المحطة مع R2 بين رطوبة التربة المستشعرة عن بعد وفي الموقع 0.29 و 0.34 على التوالي. على النقيض من ذلك، فإن طريقة الوزن تحسن بشكل كبير العلاقة بين رطوبة التربة المستشعرة عن بعد وفي الموقع مع R2 من 0.52. وبالمثل، تظهر تقديرات رطوبة التربة اختلافًا منخفضًا في متوسط الجذر التربيعي مع قياسات في الموقع (RMSD= 0.032 م 3 م−3).

Translated Description (French)

La résolution de 40 km SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity) de l'humidité du sol, précédemment désagrégée à une résolution de 1 km en utilisant la méthode DISPATCH (DISaggregation based on Physical And Theoretical scale CHange) basée sur les données optiques/thermiques MODIS, est ensuite désagrégée à une résolution de 100 m en utilisant le coefficient de rétrodiffusion Sentinel-1 (σ°). À cette fin, trois méthodes de désagrégation radar distinctes sont testées en reliant la variabilité spatio-temporelle de σ° et les données d'humidité du sol à la résolution de 1 km et 100 m. Les trois méthodes sont : (1) la méthode du poids, qui estime l'humidité du sol à une résolution de 100 m à un certain moment en fonction du rapport σ° (résolution de 100 m à 1 km) et des produits d'EXPÉDITION de 1 km du même moment ; (2) la méthode de régression qui estime l'humidité du sol en fonction de σ° où les paramètres de régression (par exemple, interception et pente) varient dans l'espace et le temps ; et (3) la méthode de la fonction de distribution cumulative (CDF), qui estime l'humidité du sol à une résolution de 100 m à partir de la probabilité cumulative de rétrodiffusion à une résolution de 100 m et de la différence d'humidité du sol entre la résolution maximale et minimale de 1 km (EXPÉDITION). Dans chaque cas, les résultats de désagrégation sont évalués par rapport à des mesures in situ collectées entre le 1er janvier 2016 et le 11 octobre 2016 sur un site de sol nu dans le centre du Maroc. Le coefficient de détermination (R2) entre l'EXPÉDITION de résolution de 1 km et l'humidité localisée du sol in situ est de 0,31. Les méthodes de régression et de CDF ont un effet marginal sur l'amélioration de la précision D'EXPÉDITION à l'échelle de la station avec un R2 entre l'humidité du sol détectée à distance et in situ de 0,29 et 0,34, respectivement. En revanche, la méthode du poids améliore considérablement la corrélation entre l'humidité du sol détectée à distance et in situ avec un R2 de 0,52. De même, les estimations de l'humidité du sol montrent une faible différence quadratique moyenne avec les mesures in situ (RMSD= 0,032 m3 m−3).

Translated Description (Spanish)

La humedad del suelo SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity) de 40 km de resolución, previamente desagregada a una resolución de 1 km utilizando el método de DESPACHO (DISaggregation based on Physical And Theoretical scale CHange) basado en datos ópticos/térmicos MODIS, se desagregó aún más a una resolución de 100 m utilizando el coeficiente de retrodispersión Sentinel-1 (σ°). Para este propósito, se prueban tres métodos distintos de desagregación basados en radar al vincular la variabilidad espacio-temporal de σ° y los datos de humedad del suelo a la resolución de 1 km y 100 m. Los tres métodos son: (1) el método del peso, que estima la humedad del suelo a una resolución de 100 m en un momento determinado en función de la relación σ° (resolución de 100 m a 1 km) y los productos de DESPACHO de 1 km del mismo tiempo; (2) el método de regresión que estima la humedad del suelo en función de σ° donde los parámetros de regresión (por ejemplo, intercepción y pendiente) varían en espacio y tiempo; y (3) el método de la función de distribución acumulativa (CDF), que estima la humedad del suelo con una resolución de 100 m a partir de la probabilidad acumulativa de retrodispersión de 100 m de resolución y la diferencia de humedad del suelo de resolución máxima a mínima de 1 km (DESPACHO). En cada caso, los resultados de la desagregación se evalúan con mediciones in situ recopiladas entre el 1 de enero de 2016 y el 11 de octubre de 2016 en un sitio de suelo desnudo en el centro de Marruecos. El coeficiente de determinación (R2) entre el DESPACHO de resolución de 1 km y la humedad localizada del suelo in situ es de 0.31. Los métodos de regresión y CDF tienen un efecto marginal en la mejora de la precisión del DESPACHO a escala de estación con un R2 entre la humedad del suelo detectada remotamente e in situ de 0.29 y 0.34, respectivamente. Por el contrario, el método del peso mejora significativamente la correlación entre la humedad del suelo detectada remotamente e in situ con un R2 de 0,52. Asimismo, las estimaciones de humedad del suelo muestran una diferencia cuadrática media baja con las mediciones in situ (RMSD= 0.032 m3 m−3).

Files

pdf.pdf

Files (19.0 MB)

⚠️ Please wait a few minutes before your translated files are ready ⚠️ Note: Some files might be protected thus translations might not work.
Name Size Download all
md5:a2074a5927fa3e54ee298831118dd3a5
19.0 MB
Preview Download

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
تصنيف رطوبة التربة SMOS إلى دقة 100 متر باستخدام بيانات رادار MODIS البصرية/الحرارية و Sentinel -1: تقييم على موقع تربة عارية في المغرب
Translated title (French)
Désagrégation de l'humidité du sol SMOS à une résolution de 100 m à l'aide des données radar optiques/thermiques et Sentinel-1 MODIS : évaluation sur un site de sol nu au Maroc
Translated title (Spanish)
Desagregación de la humedad del suelo SMOS a una resolución de 100 m utilizando datos de radar ópticos/térmicos y Sentinel-1 de MODIS: evaluación sobre un sitio de suelo desnudo en Marruecos

Identifiers

Other
https://openalex.org/W2767588274
DOI
10.3390/rs9111155

Is supplement to
https://openalex.org/W2997015357 (Other)
https://openalex.org/W2897030841 (Other)
https://openalex.org/W2390117385 (Other)
https://openalex.org/W2369060955 (Other)
https://openalex.org/W2153306223 (Other)
https://openalex.org/W2123825282 (Other)
https://openalex.org/W2108512031 (Other)
https://openalex.org/W2063755384 (Other)
https://openalex.org/W2048409327 (Other)
https://openalex.org/W2001487002 (Other)

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
Morocco

References

  • https://openalex.org/W1542214391
  • https://openalex.org/W1813521754
  • https://openalex.org/W1937299890
  • https://openalex.org/W1963785404
  • https://openalex.org/W1966866972
  • https://openalex.org/W1978835122
  • https://openalex.org/W1978843980
  • https://openalex.org/W1998011195
  • https://openalex.org/W1999835700
  • https://openalex.org/W2007529179
  • https://openalex.org/W2010729915
  • https://openalex.org/W2015294247
  • https://openalex.org/W2033159142
  • https://openalex.org/W2035745410
  • https://openalex.org/W2047057759
  • https://openalex.org/W2048336910
  • https://openalex.org/W2060560626
  • https://openalex.org/W2073463412
  • https://openalex.org/W2087325533
  • https://openalex.org/W2095680278
  • https://openalex.org/W2108990991
  • https://openalex.org/W2116376402
  • https://openalex.org/W2116779222
  • https://openalex.org/W2117417893
  • https://openalex.org/W2118319776
  • https://openalex.org/W2122324724
  • https://openalex.org/W2130746770
  • https://openalex.org/W2132549823
  • https://openalex.org/W2136950954
  • https://openalex.org/W2141219203
  • https://openalex.org/W2144137496
  • https://openalex.org/W2146149230
  • https://openalex.org/W2146655557
  • https://openalex.org/W2151593676
  • https://openalex.org/W2161071907
  • https://openalex.org/W2161425513
  • https://openalex.org/W2304445877
  • https://openalex.org/W2599868771
  • https://openalex.org/W2766198575
  • https://openalex.org/W4299711836
  • https://openalex.org/W4376566902