Universität zu Köln

Quantitative Estimation of Surface Soil Moisture in Agricultural Landscapes using Spaceborne Synthetic Aperture Radar Imaging at Different Frequencies and Polarizations

Koyama, Christian Naohide (2011) Quantitative Estimation of Surface Soil Moisture in Agricultural Landscapes using Spaceborne Synthetic Aperture Radar Imaging at Different Frequencies and Polarizations. PhD thesis, Universität zu Köln.

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    Abstract

    Soil moisture and its distribution in space and time plays an important role in the surface energy balance at the soil-atmosphere interface. It is a key variable influencing the partitioning of solar energy into latent and sensible heat flux as well as the partitioning of precipitation into runoff and percolation. Due to their large spatial variability, estimation of spatial patterns of soil moisture from field measurements is difficult and not feasible for large scale analyses. In the past decades, Synthetic Aperture Radar (SAR) remote sensing has proven its potential to quantitatively estimate near surface soil moisture at high spatial resolutions. Since the knowledge of the basic SAR concepts is important to understand the impact of different natural terrain features on the quantitative estimation of soil moisture and other surface parameters, the fundamental principles of synthetic aperture radar imaging are discussed. Also the two spaceborne SAR missions whose data was used in this study, the ENVISAT of the European Space Agency (ESA) and the ALOS of the Japanese Aerospace Exploration Agency (JAXA), are introduced. Subsequently, the two essential surface properties in the field of radar remote sensing, surface soil moisture and surface roughness are defined, and the established methods of their measurement are described. The in situ data used in this study, as well as the research area, the River Rur catchment, with the individual test sites where the data was collected between 2007 and 2010, are specified. On this basis, the important scattering theories in radar polarimetry are discussed and their application is demonstrated using novel polarimetric ALOS/PALSAR data. A critical review of different classical approaches to invert soil moisture from SAR imaging is provided. Five prevalent models have been chosen with the aim to provide an overview of the evolution of ideas and techniques in the field of soil moisture estimation from active microwave data. As the core of this work, a new semi-empirical model for the inversion of surface soil moisture from dual polarimetric L-band SAR data is introduced. This novel approach utilizes advanced polarimetric decomposition techniques to correct for the disturbing effects from surface roughness and vegetation on the soil moisture retrieval without the use of a priori knowledge. The land use specific algorithms for bare soil, grassland, sugar beet, and winter wheat allow quantitative estimations with accuracies in the order of 4 Vol.-%. Application of remotely sensed soil moisture patterns is demonstrated on the basis of mesoscale SAR data by investigating the variability of soil moisture patterns at different spatial scales ranging from field scale to catchment scale. The results show that the variability of surface soil moisture decreases with increasing wetness states at all scales. Finally, the conclusions from this dissertational research are summarized and future perspectives on how to extend the proposed model by means of improved ground based measurements and upcoming advances in sensor technology are discussed. The results obtained in this thesis lead to the conclusion that state-of-the-art spaceborne dual polarimetric L-band SAR systems are not only suitable to accurately retrieve surface soil moisture contents of bare as well as of vegetated agricultural fields and grassland, but for the first time also allow investigating within-field spatial heterogeneities from space.

    Item Type: Thesis (PhD thesis)
    Translated abstract:
    AbstractLanguage
    Bodenfeuchte und deren Verteilung in Raum und Zeit spielt eine wichtige Rolle in der Energiebilanz an der Erdoberfläche. Sie beeinflusst die Partitionierung von Sonnenenergie in latenten und fühlbaren Wärmefluss sowie die Aufteilung des Niederschlags in Abfluss und Versickerung. Aufgrund ihrer hohen räumlichen Variabilität, ist die Bestimmung von räumlichen Bodenfeuchtemustern anhand von Feldmessungen schwierig und für großräumige Untersuchungen nicht praktikabel. In den vergangenen Jahrzehnten hat die Fernerkundung mittels Radar mit Synthetischer Apertur (SAR) ihr Potenzial zur quantitativen Bestimmung der oberflächennahen Bodenfeuchte mit hoher räumlicher Auflösung erwiesen. Da Kenntnisse über die grundlegenden Eigenschaften der SAR-Fernerkundung wichtig sind, um die Auswirkungen der verschiedenen natürlichen Oberflächen- und Geländeeigenschaften auf die Berechnung der Bodenfeuchte und anderer Oberflächen-Parameter zu verstehen, werden die grundlegenden Prinzipien der SAR Bildgebung diskutiert. In diesem Zusammenhang werden auch die beiden SAR-Satelliten, deren Daten in dieser Studie Verwendung finden, der ENVISAT der europäischen Weltraumorganisation (ESA) und der ALOS der japanischen Weltraumorganisation (JAXA), vorgestellt. Anschließend werden die beiden zentralen Oberflächeneigenschaften im Bereich der Radar-Fernerkundung, die Bodenfeuchte und die Bodenrauhigkeit, detailliert erklärt, und die etablierten Messmethoden beschrieben. Die in dieser Studie verwendeten in situ Daten, sowie das Untersuchungsgebiet, das Rur Einzugsgebiet mit den einzelnen Test-Standorten, an denen die Daten in den Jahren 2007 - 2010 erhoben wurden, werden beschrieben. Auf dieser Grundlage werden die wichtigen Rückstreuungstheorien in der Radar Polarimetrie diskutiert und ihre Anwendung anhand neuartiger polarimetrischen ALOS/PALSAR Daten gezeigt. Eine kritische Betrachtung verschiedener klassischer Ansätze zur Berechnung der Bodenfeuchte aus SAR Daten erfolgt am Beispiel unterschiedlicher Modelle, welche mit dem Ziel ausgewählt wurden, einen Überblick über die Entwicklung von Ideen und Techniken auf dem Gebiet der Bodenfeuchtebestimmung mit aktiven Mikrowellen-Sensoren zu geben. Als Kernstück dieser Arbeit wird ein neues semi-empirisches Modell für die Inversion der Oberflächenbodenfeuchte mit dual polarimetrischen L-Band SAR Daten vorgestellt. Dieser neuartige Ansatz nutzt polarimetrische Dekompositionstechniken um die störenden Einflüsse von Bodenrauhigkeit und Vegetation auf die Bodenfeuchteibestimmung ohne Zuhilfenahme von a-priori Informationen zu korrigieren. Die landnutzungsspezifischen Algorithmen für Grasland, unbedeckten Boden, Winterweizen und Zuckerrüben ermöglichen eine Abschätzungsgenauigkeit im Bereich von ±4 Vol.-%. Als Anwendungsbeispiel für fernerkundlich bestimmte Bodenfeuchtemuster, wird auf der Grundlage mesoskaliger SAR Daten die Variabilität der Oberflächenbodenfeuchte auf unterschiedlichen räumlichen Skalen untersucht. Es wird gezeigt, dass die Variabilität der räumlichen Bodenfeuchteverteilung auf allen Skalen mit zunehmendem Feuchtezustand der Bodenoberfläche kleiner wird. Schließlich werden die Schlussfolgerungen aus dieser Doktorarbeit zusammengefasst und es werden Zukunftsperspektiven, wie das vorgestellte Modell durch verbesserte bodengestützte Messungen und kommende Entwicklungen in der Sensor-Technologie erweitert werden kann, diskutiert. Die Ergebnisse dieser Arbeit zeigen, dass moderne, weltraumgestützte dual polarimetrische L-band SAR Systeme nicht nur eine genaue Bestimmung der Bodenfeuchte auf nackten und vegetationsbedeckten landwirtschaftlich genutzten Flächen ermöglichen, sondern zum ersten Mal auch eine kleinräumige Untersuchung von Heterogenitäten innerhalb einzelner Ackerschläge erlauben.German
    Creators:
    CreatorsEmail
    Koyama, Christian Naohidechristian.koyama@uni-koeln.de
    URN: urn:nbn:de:hbz:38-45992
    Subjects: Natural sciences and mathematics
    Earth sciences
    Agriculture
    Uncontrolled Keywords:
    KeywordsLanguage
    microwave, synthetic aperture radar, ALOS PALSAR, ENIVSAT ASAR, soil moisture, remote sensing, polarimetryEnglish
    Faculty: Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät
    Divisions: Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät > Geographisches Institut
    Language: English
    Date: 30 November 2011
    Date Type: Publication
    Date of oral exam: 27 January 2012
    Full Text Status: Public
    Date Deposited: 23 Mar 2012 12:03:48
    Referee
    NameAcademic Title
    Schneider, KarlProf. Dr.
    Bareth, GeorgProf. Dr.
    URI: http://kups.ub.uni-koeln.de/id/eprint/4599

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