Case study on the potential contribution of X-band radar data to SMAP-based active and passive microwave covariation analysis over vegetated surfaces.

Physics-based Modeling of Active and Passive Microwave Covariations over vegetated surfaces refers to a recently developed model to extrapolate estimates of vegetation behaviour, derived by combining low-frequency microwave measurements from radiometer and Synthetic Aperture Radar (SAR) features, of space- and air-borne instruments. The evaluations of the covariation of these can be used to improve coarse-resolution brightness temperatures with high-resolution backscatter. The model has been defined within NASA and MIT companies and it originally included NASA’s SMAP and ESA’s Sentinel-1 satellites, respectively in L-band and C-band. In this work, the attention has been focused on this single-pass estimation of active-passive microwave covariation (defined as β), with the supplemental incorporation of DLR’s TerraSAR-X sensor in X-band and ESA’s SMOS radiometer in L-band, since the addition of a larger number of instruments may favor the recovery of the parameters of interest in near-real time. The cooperation of several satellites and on-site sensors requires temporal and geographic compatibility among data items and, as expected, data availability was a major constraint in the present research work. Finding a test area that meets all the necessary requirements was not an easy task, because the model requires availability of all the used satellite outputs with same collection day and same spatial coverage. Despite the disadvantages, this fusion approach is appealing because it enables in principle to retrieve the relevant parameters in near real time, with a single pass of each satellite. This allows shunning the involvement of temporal series, which can incorporate different acquisition geometries and frequencies, and thus require a number of specific corrections that may not always be effective. The conclusions state that the SMOS radiometer introduces further variability that complicates the analysis; on the other side promising results have been found in our merging of TerraSAR-X + SMAP, which turned out to acceptably match those of the Sentinel-1 + SMAP combination.

Caso di studio sul potenziale contributo di dati radar in banda X all’analisi di co-variazione tra rilevazione a microonde attiva e passiva su superfici vegetate, basata su SMAP. Con il titolo Physics-based Modeling of Active and Passive Microwave Covariations over vegetated surfaces ci si riferisce ad un modello recentemente sviluppato per estrapolare le stime del comportamento della vegetazione, derivate combinando le misure a microonde a bassa frequenza provenienti da radiometri e da radar ad apertura sintetica (SAR), sia da terra che dallo spazio. Le valutazioni della covariazione di questi possono essere utilizzate per migliorare le temperature di brillanza a risoluzione grossolana tramite backscatter ad alta risoluzione. Il modello è stato definito da ricercatori NASA e MIT, e comprendeva originariamente i satelliti SMAP, della Nasa, e Sentinel-1, di ESA, rispettivamente in banda L e in banda C. In questo lavoro, l’attenzione è stata focalizzata su questa stima della covariazione a microonde attiva-passiva a singolo passaggio (definita come β), con l’integrazione supplementare del sensore TerraSAR-X di DLR in banda X e il radiometro SMOS di ESA in banda L, poiché l’aggiunta di un numero maggiore di strumenti può favorire il recupero dei parametri di interesse in tempo quasi reale. La cooperazione di numerosi satelliti e sensori in loco richiede la compatibilità temporale e geografica tra i dati e, come previsto, la disponibilità dei dati ha rappresentato un ostacolo nel presente lavoro di ricerca. Trovare un’area di test che soddisfi tutti i requisiti necessari non è stato un compito facile, perché il modello richiede la disponibilità dei prodotti di tutti i satelliti utilizzati con lo stesso giorno di acquisizione e la stessa copertura spaziale. Nonostante gli svantaggi, questo approccio di fusione è allettante perché consente in linea di principio di recuperare i parametri rilevanti in tempo quasi reale, con un singolo passaggio di ciascun satellite. Ciò permette di evitare l’uso di serie temporali, che possono comprendere diverse geometrie e frequenze di acquisizione e quindi richiedere una serie di correzioni specifiche che potrebbero non essere sempre efficaci. Le conclusioni affermano che il radiometro SMOS introduce ulteriori variabilità che complicano eccessivamente l’analisi, mentre mostrano risultati promettenti per quanto riguarda il confronto dei risultati della combinazione di TerraSAR-X + SMAP, che risultano essere simili a quelli della combinazione Sentinel-1 + SMAP.