A study of high resolution soil moisture retrieval algorithms for the SMOS mission validated with in situ data.

Soil Moisture and Ocean Salinity (SMOS) mission, in orbit since November 2, 2009, provides valuable sea surface salinity and soil moisture data from L-band radiometric measurements. SMOS spatial resolution is close to 50 km, and one of the main goals is to achieve a resolution of tens of meters. At the moment, a resolution of 1 km is been achieved. In order to improve the spatial resolution, an approach combining passive L-band observations and visible/infrared satellite data (MODIS) is used. The downscaling algorithm is based on the ?Universal Triangle? concept, which relates land surface parameters (VIS/IR Normalised Difference Vegetation Index (NDVI) and land surface temperature (LST)) to soil moisture. As a first approach, the algorithm is validated using only horizontally polarised brightness temperatures and observations acquired at a constant incidence angle, 42.5°. The effect of considering a range of soil moisture observations acquired at different incidence angles and also the impact of using both horizontal and vertical polarisations in the downscaling algorithm is evaluated in the present study. Different approaches on how to introduce this additional information in the original high resolution algorithm are considered. The study is focused in the OZnet soil moisture monitoring network in South-East Australia and it is validated with in situ data, provided by permanent and semipermanent stations over the Yanco region.

La misión SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity), en órbita desde el 2 de noviembre de 2009, proporciona datos de salinidad superficial del mar y datos de humedad del suelo a partir de medidas radiométricas de banda L. La resolución espacial de SMOS es de aproximadamente 50 km, y uno de los principales objetivos es conseguir una resolución de decenas de metros. De momento, se ha logrado llegar a resoluciones de 1 km. Para mejorar la resolución espacial, se ha utilizado un método que combina observaciones a banda L y datos obtenidos por satélite de infrarrojos (MODIS). El algoritmo para mejorar la resolución espacial se basa en el concepto de 'Triángulo Universal', que relaciona parámetros de la superficie terrestre (Índice de Vegetación (NDVI, Normalised Difference Vegetation Index) y la temperatura de la superficie del suelo (LST, land surface temperature)) con la humedad del suelo. Como primera aproximación, el algoritmo es validado utilizando sólo temperaturas de brillo en polarización horizontal y observaciones adquiridas a un ángulo de incidencia constante, 42.5°. En este estudio se evalúa el efecto de considerar diferentes observaciones de humedad del suelo adquiridas en diferentes ángulos de incidencia y el impacto del uso de polarizaciones horizontal y vertical en el algoritmo para mejorar la resolución espacial. También se han considerado diferentes enfoques en la manera de introducir esta información en el algoritmo de alta resolución original. El estudio se centra en la red de monitorización de humedad del suelo, OZnet, en el sureste de Australia y se ha validado con datos in situ, obtenidos de las estaciones permanentes y semipermanentes en la región Yanco.

La missió SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity), en òrbita des del 2 de novembre del 2009, proporciona dades de salinitat superficial del mar i dades d'humitat del sòl a partir de mesures radiomètriques de banda L. La resolució espacial d?SMOS és d?aproximadament 50 km, i un dels principals objectius és aconseguir una resolució de desenes de metres. De moment, s?ha aconseguit arribar a resolucions d'1 km. Per tal de millorar la resolució espacial, s?ha utilitzat un mètode que combina observacions a banda L i dades obtingudes per satèl?lit d?infraroigs (MODIS). L'algoritme per millorar la resolució espacial es basa en el concepte de ?Triangle Universal?, que relaciona paràmetres de la superfície terrestre (Índex de Vegetació (NDVI, Normalised Difference Vegetation Index) i la temperatura de la superfície del sòl (LST, land surface temperature)) amb la humitat del sòl. Com a primera aproximació, l'algoritme és validat utilitzant només temperatures de brillantor en polarització horitzontal i observacions adquirides a un angle d?incidència constant, 42.5°. En aquest estudi s?avalua l'efecte de considerar diferents observacions d'humitat del sòl adquirides a diferents angles d?incidència i l'impacte de l'ús de polaritzacions horitzontal i vertical en l'algoritme per millorar la resolució espacial. També s?han considerat diferents enfocaments en la manera d'introduir aquesta informació en l'algoritme d'alta resolució original. L'estudi es centra en la xarxa de monitorització d?humitat del sòl, OZnet, al sud-est d'Austràlia i s?ha validat amb dades in situ, obtingudes de les estacions permanents i semipermanents a la regió Yanco.