Abstract
The objective of this study was to infer soil moisture variability from a combination of passive microwave and infrared satellite observations. The proposed approach is mainly based on the concept of apparent thermal inertia (ATI) and makes use of the daily gradient in brightness temperature from MODIS AQUA to infer soil moisture at moderate spatial resolution. Soil moisture retrievals from optical polar orbiting satellites are affected by discontinuities due to the presence of clouds and spurious fluctuations because of low temporal sampling, which is not sufficient for a reliable daily cycle sampling. To mitigate these limitations, we propose using soil moisture temporal trend derived from passive microwave based product, namely the NASA AMSR-E soil moisture product, to filter estimates from MODIS observations. Passive microwave-based soil moisture products exhibit less fluctuation because of their coarse resolution and lower sensitivity to atmosphere. They can therefore be considered as natural “low pass filters” thus reducing the effect of noise in the infrared based estimates. A sensitivity test was conducted to identify to determine the contribution of various factors to the inferred soil moisture from ATI and the error that they may introduce in the estimates. The ATI-based approach was then applied to qualitatively describe the spatial distribution of soil moisture. The algorithm was validated over two different test areas in Italy and France where reference measurements are available. For the test site in Italy, the obtained ATI values were clustered around four different values corresponding to different levels of wetness. The determined four classes of soil moisture (low, medium, medium-high, and high) were compared to available in situ observations. An agreement with in situ observations of 81% was obtained. In densely vegetated areas, only three classes of soil moisture were instead distinguishable. The obtained agreement between observed and inferred soil moisture values was 88%. Also, in the second study area in France, where vegetation is more dominant, only three classes of soil moisture were determined with a lower agreement of 73%. In addition, the ATI trends are in agreement with thermal inertia values determined from physics-based formulation. This study showed that a combination of infrared and passive microwave observation may lead to a better mapping of soil moisture at the regional scale.
L'objectif de cette étude est de déduire la variabilité de l'humidité des sols par la combinaison d'observations satellitaires infrarouges et d'ondes micrométriques passives. L'approche proposée repose principalement sur le concept d'inertie thermique apparente (ATI) et utilise le gradient journalier de la température de brillance (BT) provenant de MODIS AQUA pour déduire l'humidité du sol à résolution spatiale modérée. Les extractions de l'humidité des sols par les satellites optique en orbite polaire sont affectées par des discontinuités dues à la présence de nuages et de fausses fluctuations dues à un échantillonnage temporel qui n'est pas suffisant pour un cycle d’échantillonnage journalier fiable. Pour pallier à ces limitations, nous proposons l'utilisation de la tendance temporelle de l'humidité des sols, dérivée d'un produit basé sur les ondes micrométriques, à savoir le produit d'humidité des sols AMSR-E de la NASA, afin de filtrer les estimations des observations de MODIS. Les produits d'humidité des sols basés sur les ondes micrométriques passives montrent moins de fluctuations grâce à leur résolution grossière et leur sensibilité moins grande à l'atmosphère. Il peuvent être alors considérés comme des filtrages fréquentiels passe-bas naturels, réduisant ainsi l'effet du bruit dans les estimations basées sur les infrarouges. Un test de sensibilité a été conduit pour déterminer la contribution de facteurs variés sur l'humidité des sols déduite par l'ATI et l'erreur qu'ils pourraient introduire dans les estimations. L'approche basée sur l'ATI a été alors appliquée pour décrire qualitativement la distribution spatiale de l'humidité des sols. L'algorithme a été validé sur deux zones de test différentes, en Italie et en France, où des mesures étaient disponibles. Pour le site en Italie, les valeurs ATI obtenues étaient regroupées autour de quatre valeurs différentes correspondant à différents niveaux d'humidité. Les quatre classes d'humidité déterminées (basse-moyenne-moyenne/haute-haute) ont été comparées à des observations in-situ disponibles. Une concordance de 81% avec les observations in-situ a été obtenue. Dans les zones à forte végétation, seulement trois classes d'humidité des sols étaient reconnaissables. La concordance entre l'humidité inférée et les valeurs observées est de 88%. Aussi, dans la seconde zone d’étude en France, où la végétation est plus dominante, seulement trois classes d'humidité ont été déterminé avec une concordance moins grande de 73%. De plus, les tendances de l'ATI sont en accord avec les valeurs d'inertie thermique déterminées à partir de formules physiques. Cette étude montre qu'une combinaison d'observation d'ondes infrarouges et micrométriques peut mener à une meilleure cartographie de l'humidité des sols à l’échelle régionale.