Universität zu Köln

Esch, Sabrina (2018). Determination of Soil Moisture and Vegetation Parameters from Spaceborne C-Band SAR on Agricultural Areas. PhD thesis, Universität zu Köln.

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Abstract

Soil moisture is an important factor influencing hydrological and meteorological exchange processes at the land surface. As ground measurements of soil moisture cannot provide spatial-ly distributed information, remote sensing of soil moisture using Synthetic Aperture Radar (SAR) offers an alternative. To derive soil moisture from vegetated areas with SAR, the influ-ence of vegetation parameters on SAR backscatter must be considered, though. The first part of the study analyses the potential to use a qualitative soil moisture index from ERS-SAR with high spatial resolution that can be used without ground truth soil moisture and vegetation data. The index ranges from low to high soil moisture instead of giving absolute soil moisture values. The method is applied to agricultural areas in the catchment of the river Rur in Germany. The soil moisture index represents wetting and drying tendencies well when compared to precipitation records and behaves like in-situ soil moisture regarding its variabil-ity. The analysis of spatial patterns from the soil moisture index by using semivariograms re-veals that differences in management that result for example in differences in evapotranspira-tion from one to the next agricultural field, are the only influence on spatial patterns of soil moisture in the Rur catchment. This study confirms the applicability of a high-resolution soil moisture index for monitoring soil moisture changes and to analyze spatial soil moisture pat-terns. The soil moisture index could be used as input to hydrological models and could substi-tute antecedent precipitation, which needs precipitation stations, as a proxy to soil moisture. The second part of the study examines the capability of dual-polarimetric C-Band SAR data with high incidence angles from the Sentinel-1 satellites to derive soil moisture and vegetation parameters quantitatively. A processing scheme for Sentinel-1 Level-1 data is presented to produce images of different SAR observables that are compared to extensive ground meas-urements of soil moisture and vegetation parameters. It shows that soil moisture retrieval is feasible from bare soil and maize with an RMSE of 7 Vol%. From other land use types, dif-ferent vegetation parameters could be retrieved with an error of around 25 % of their range, in median. Neither soil moisture nor vegetation parameters could be derived from grassland and triticale due to the influence of the thatch layer and the missing of a clear row structure. Both grassland and triticale are in contrast to the other crops not sown in rows on our research fields. The analysis has shown that the incidence angle is of main importance for the capability of C-band SAR to derive soil moisture and that the availability of at least one co- and cross-polarized channel is important for the quantitative retrieval of land surface parameters. The dual-pol H2α parameters were not meaningful for soil moisture and vegetation parameter re-trieval in this study.

Item Type:	Thesis (PhD thesis)
Translated abstract:	Abstract Language Bodenfeuchte hat einen großen Einfluss auf hydrologische und meteorologische Austausch-prozesse an der Landoberfläche. Die Fernerkundung von Bodenfeuchte mittels Radar mit synthetischer Apertur (SAR) bietet eine Alternative zu in-situ Messungen von Bodenfeuchte, da diese keine räumlich verteilten Informationen geben können. Um Bodenfeuchte unter Ve-getation mit Hilfe von SAR ableiten zu können, müssen jedoch Vegetationsparameter berück-sichtigt werden. Der erste Teil dieser Arbeit analysiert das Potential eines qualitativen Bodenfeuchteindex, der aus ERS-SAR Daten abgeleitet wurde, mit hoher räumlicher Auflösung Bodenfeuchte abzu-leiten, ohne dass in-situ Messungen von Bodenfeuchte und Vegetation nötig sind. Der Index produziert keine absoluten Werte sondern relative Werte zwischen hoher und niedriger Bo-denfeuchte. Die Index Methode wird auf landwirtschaftliche Flächen im Einzugsgebiet des Flusses Rur in Deutschland angewandt. Der Bodenfeuchteindex zeigt, dass er Abtrocknungs- und Befeuchtungstendenzen im Vergleich mit Niederschlagsmessungen gut abbilden kann und sich bezüglich der Bodenfeuchtevariabilität wie in-situ gemessene Bodenfeuchte verhält. Die Analyse der räumlichen Bodenfeuchtemuster mittels Semivariogrammen offenbart, dass Unterschiede in Bewirtschaftung und hiermit in Evapotranspiration zwischen landwirtschaft-lichen Feldern der einzige Einfluss auf die räumlichen Muster der Bodenfeuchte im Rur Ein-zugsgebiet sind. Der Bodenfeuchteindex kann als Eingangsgröße für hydrologische Modelle genutzt werden und somit den Vorniederschlag ersetzen, der häufig als Ersatz für Boden-feuchte dient, jedoch ein Netz an Niderschlagsmessungen benötigt. Der zweite Teil der Arbeit untersucht die Fähigkeit von dual-polarimetrischem Sentinel-1 C-Band SAR mit großem Einfallswinkel, Bodenfeuchte und Vegetationsparameter quantitativ abzuleiten. Eine Prozessierkette für Sentinel-1 SLC Daten wird präsentiert, die Bilder ver-schiedener SAR Parameter erzeugt, die wiederum mit umfangreichen Feldmessungen von Bodenfeuchte und Vegetationsparametern von landwirtschaftlichen Nutzflächen verglichen werden. Die Analyse zeigt, dass die Bodenfeuchteableitung auf Brache und Futtermaisfeldern mit einem RMSE von 7 Vol. % möglich ist. Auf anderen Landnutzungen konnten verschie-dene Vegetationsparameter mit einem Fehler von ca. 25 % des Wertebereichs im Median ab-geleitet werden. Auf Grünland und Triticalefeldern können weder Bodenfeuchte noch Vege-tationsparameter abgeleitet werden da die Streuschicht einen großen Einfluss auf die Rück-streuung hat und die Oberflächenstruktur von Grünland und Triticale auf Grund fehlender Reihenstruktur weniger geordnet ist. Im Gegensatz zu den anderen untersuchten Vegetations-arten, sind beide auf unseren Untersuchungsfeldern nicht in Reihen gesät. Die Studie zeigt, dass der Einfallswinkel von besonderer Bedeutung ist für die Fähigkeit von C-Band SAR Bodenfeuchte abzuleiten. Außerdem ist das Vorhandensein von mindestens einem ko- und kreuzpolarisiertem Kanal wichtig für die Ableitung von Landoberflächenparametern. Die H2α Parameter waren in dieser Studie für die Ableitung von Bodenfeuchte und Vegetationspara-meters nicht aussagekräftig. German
Creators:	Creators Email ORCID ORCID Put Code Esch, Sabrina s.esch@uni-koeln.de UNSPECIFIED UNSPECIFIED
URN:	urn:nbn:de:hbz:38-80476
Date:	January 2018
Language:	English
Faculty:	Faculty of Mathematics and Natural Sciences
Divisions:	Faculty of Mathematics and Natural Sciences > Department of Geosciences > Geographisches Institut
Subjects:	Natural sciences and mathematics Earth sciences Agriculture
Uncontrolled Keywords:	Keywords Language SAR English Remote Sensing English Soil Moisture English Rur Catchment English Agriculture English
Date of oral exam:	9 January 2018
Referee:	Name Academic Title Schneider, Karl Prof. Dr. Bareth, Georg Prof. Dr.
Refereed:	Yes
URI:	http://kups.ub.uni-koeln.de/id/eprint/8047