Published January 1, 2022 | Version v1
Publication Open

Soil Moisture Retrieval Using BuFeng-1 A/B Based on Land Surface Clustering Algorithm

Creators

  • 1. Peking University
  • 2. China Meteorological Administration
  • 3. China Academy of Space Technology
  • 4. Beijing Satellite Navigation Center

Description

A new land surface clustering algorithm is developed to retrieve soil moisture (SM) using the Global Navigation Satellite System reflectometry (GNSS-R) technique.Data from the BuFeng-1 (BF-1) twin satellites A/B, a pilot mission for the Chinese GNSS-R constellation, is used for SM retrieval.The core concept of the algorithm is to cluster global land areas into different types according to the land properties and calculate the SM type by type, based on the linear relationship between equivalent specular reflectivity (ESR) and SM.The global comparison between the results and SM product from the SMAP mission shows the correlation coefficient (R) is 0.82, and unbiased root mean square error (ubRMSE) is 0.070 cm 3 .cm - .The results also show good agreement compared with in situ SM measurements with the mean ubRMSE of 0.036 cm 3 .cm - .This study proves that the global SM can be retrieved successfully from the BF-1 mission with the land surface clustering algorithm.By taking full advantage of the similarity of land surface physical properties in different regions, the algorithm provides a practical approach for global SM retrieval using spaceborne GNSS-R data.

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

Translated Description (Arabic)

تم تطوير خوارزمية جديدة لتجميع سطح الأرض لاسترداد رطوبة التربة باستخدام تقنية قياس انعكاس النظام العالمي لسواتل الملاحة (GNSS - R). يتم استخدام البيانات من القمرين الصناعيين التوأمين BuFeng -1 (BF -1) A/B، وهي مهمة تجريبية لكوكبة GNSS - R الصينية، لاسترجاع SM. المفهوم الأساسي للخوارزمية هو تجميع المناطق البرية العالمية في أنواع مختلفة وفقًا لخصائص الأرض وحساب نوع SM حسب النوع، بناءً على العلاقة الخطية بين الانعكاسية المرئية المكافئة (ESR) و SM. تُظهر المقارنة العالمية بين النتائج ومنتج SM من مهمة SMAP أن معامل الارتباط (R) هو 0.82، وأن متوسط الجذر التربيعي غير المتحيز (ubRMSE) هو 0.070 سم 3. سم -. تُظهر النتائج أيضًا اتفاقًا جيدًا مقارنة بقياسات SM في الموقع مع المتوسط ubRMSE البالغ 0.036 سم 3. سم -. تثبت هذه الدراسة أنه يمكن استرداد SM العالمي بنجاح من مهمة BF -1 باستخدام خوارزمية تجميع سطح الأرض. من خلال الاستفادة الكاملة من تشابه الخصائص الفيزيائية لسطح الأرض في مناطق مختلفة، توفر الخوارزمية نهج عملي لاسترجاع SM العالمي باستخدام بيانات GNSS - R المحمولة في الفضاء.

Translated Description (French)

Un nouvel algorithme de regroupement de la surface terrestre est développé pour récupérer l'humidité du sol (SM) à l'aide de la technique de réflectométrie du système mondial de navigation par satellite (GNSS-R). Les données des satellites jumeaux BuFeng-1 (BF-1) A/B, une mission pilote pour la constellation chinoise GNSS-R, sont utilisées pour la récupération du SM. Le concept de base de l'algorithme est de regrouper les zones terrestres mondiales en différents types en fonction des propriétés foncières et de calculer le type de SM par type, sur la base de la relation linéaire entre la réflectivité spéculaire équivalente (ESR) et SM.La comparaison globale entre les résultats et le produit SM de la mission SMAP montre que le coefficient de corrélation (R) est de 0,82 et que l'erreur quadratique moyenne non biaisée (ubRMSE) est de 0,070 cm 3 .cm - .Les résultats montrent également un bon accord par rapport aux mesures SM in situ avec l'ubRMSE moyen de 0,036 cm 3 .cm - .Cette étude prouve que le SM global peut être récupéré avec succès de la mission BF-1 avec l'algorithme de regroupement de la surface terrestre.En tirant pleinement parti de la similitude des propriétés physiques de la surface terrestre dans différentes régions, l'algorithme fournit une approche pratique pour la récupération globale de SM à l'aide de données GNSS-R embarquées dans l'espace.

Translated Description (Spanish)

Se desarrolla un nuevo algoritmo de agrupamiento de la superficie terrestre para recuperar la humedad del suelo (SM) utilizando la técnica de reflectometría del Sistema Global de Navegación por Satélite (GNSS-R). Los datos de los satélites gemelos BuFeng-1 (BF-1) A/B, una misión piloto para la constelación china GNSS-R, se utilizan para la recuperación de SM. El concepto central del algoritmo es agrupar las áreas terrestres globales en diferentes tipos de acuerdo con las propiedades de la tierra y calcular el tipo de SM por tipo, en función de la relación lineal entre la reflectividad especular equivalente (ESR) y SM. La comparación global entre los resultados y el producto SM de la misión SMAP muestra que el coeficiente de correlación (R) es 0.82, y el error cuadrático medio no sesgado (ubRMSE) es 0.070 cm 3 .cm -. Los resultados también muestran un buen acuerdo en comparación con las mediciones SM in situ con el ubRMSE medio de 0.036 cm 3 .cm -. Este estudio demuestra que el SM global se puede recuperar con éxito de la misión BF-1 con el algoritmo de agrupación de la superficie terrestre. Aprovechando al máximo la similitud de las propiedades físicas de la superficie terrestre en diferentes regiones, el algoritmo proporciona un enfoque práctico para la recuperación global de SM utilizando datos GNSS-R a bordo del espacio.

Files

09785898.pdf.pdf

Files (245 Bytes)

⚠️ 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
md5:97e1a2ca19df15ad1bb79268c0336640
245 Bytes
Preview Download

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
استرجاع رطوبة التربة باستخدام BuFeng -1 A/B بناءً على خوارزمية تجميع سطح الأرض
Translated title (French)
Récupération de l'humidité du sol à l'aide de BuFeng-1 A/B basée sur l'algorithme de regroupement de surface terrestre
Translated title (Spanish)
Recuperación de humedad del suelo utilizando BuFeng-1 A/B basado en el algoritmo de agrupación de la superficie terrestre

Identifiers

Other
https://openalex.org/W4285131500
DOI
10.1109/jstars.2022.3179325

Is supplement to
https://openalex.org/W829658220 (Other)
https://openalex.org/W4386936491 (Other)
https://openalex.org/W4385380152 (Other)
https://openalex.org/W3110195467 (Other)
https://openalex.org/W3033823235 (Other)
https://openalex.org/W2881093137 (Other)
https://openalex.org/W2740316168 (Other)
https://openalex.org/W2606296569 (Other)
https://openalex.org/W2163330330 (Other)
https://openalex.org/W1982137911 (Other)

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
China

References

  • https://openalex.org/W1484739491
  • https://openalex.org/W2016602901
  • https://openalex.org/W2039348932
  • https://openalex.org/W2046333037
  • https://openalex.org/W2066247114
  • https://openalex.org/W2073459066
  • https://openalex.org/W2107580583
  • https://openalex.org/W2246841755
  • https://openalex.org/W2328511874
  • https://openalex.org/W2399809112
  • https://openalex.org/W2619223975
  • https://openalex.org/W2620888648
  • https://openalex.org/W2745135761
  • https://openalex.org/W2791672098
  • https://openalex.org/W2802220396
  • https://openalex.org/W2886854197
  • https://openalex.org/W2904855368
  • https://openalex.org/W2912094294
  • https://openalex.org/W2916909768
  • https://openalex.org/W2944709770
  • https://openalex.org/W2956988384
  • https://openalex.org/W2972754538
  • https://openalex.org/W2978354175
  • https://openalex.org/W2984353343
  • https://openalex.org/W2995265070
  • https://openalex.org/W3003319427
  • https://openalex.org/W3004591201
  • https://openalex.org/W3015987273
  • https://openalex.org/W3018697137
  • https://openalex.org/W3020649642
  • https://openalex.org/W3024756036
  • https://openalex.org/W3091788783
  • https://openalex.org/W3095275538
  • https://openalex.org/W3107563704
  • https://openalex.org/W3190056790
  • https://openalex.org/W4226493662