Accès à la donnée
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Présentation
Dans le cadre du projet Geoland, Vienna University of Technology (IPF) et l’Université de Bonn estiment les paramètres d’humidité du sol à partir des mesures des capteurs micro-onde active et passive, respectivement. Ces produits sont nécessaires à l’Observatoire Natural Carbon (ONC) comme entrée de SVAT des modèles de cycle de carbone et d’eau, et à l’Observatoire Food Security and Crop Monitoring (OFM) pour calculer le Crop Performance Index et le rendement des cultures.
Moyenne mensuelle globale (1992-2000) du SWI
issue des données du diffusiomètre d’ERS
IPF calcule l’humidité du sol par l’algorithme de Wagner et al. (1999b) qui exploite pleinement le concept instrumental du diffusiomètre d’ERS, reposant sur 3 antennes observant la surface dans 3 directions simultanées. La méthode a été améliorée pour prendre en compte les effets de la croissance et de la sénescence de la végétation, en exploitant les possibilités de mesures muti-angulaires du capteur. Au final, des séries temporelles d’humidité de surface (< 5 cm) ms sont obtenues. C’est une quantité relative variant de 0 (sec) à 1 (saturé). Afin d’estimer l’humidité dans la zone racinaire, un modèle à deux couches, qui considère seulement les échanges entre la couche superficielle et le réservoir profond, est utilisé pour établir une relation entre ms et le profil du contenu en eau du sol (Ceballos et al., 2005). La quantité résultante est appelée Soil Water Index (SWI) et varie de 0 (point de flétrissement) et 1 (capacité au champ).
L’Université de Bonn étudie l’humidité du sol et sa variabilité en analysant des mesures terrain, collectées sur 50 stations, entre 1979 et 1985. L’effet dominant sur la variance du paramètre est la variabilité spatiale de la moyenne pluri-annuelle entre les stations. Pour obtenir un algorithme applicable à l’échelle globale et décadaire, une méthodologie en deux étapes a été développée (Drusch, et al., 2001) : d’abord, la partie constante de l’humidité du sol est calculée en utilisant les précipitations GPCP, la carte d’occupation du sol de l’UMD, la texture du sol et un MNT fournis par la FAO. Ensuite, la variabilité temporelle est ajoutée pour chaque point de grille. Pour cela, on utilise la température de brillance Aqua/AMSR acquise à 18Ghz. Le produit final est la combinaison des résultats des deux étapes (image ci-dessus).
Format
Les paramètres d’humidité du sol de l’IPF sont disponibles sur la période 1992-2000 (animation ci-dessus). Ils sont téléchargeables accompagnés d’une documentation algorithmique (ATBD) et technique (readme).
Humidité du sol dérivée des mesures AMSR, décade centrale de juillet 2003
Le produit humidité du sol dérivé des données AMSR est disponible pour les années 2003 et 2004. Il est téléchargeable accompagné d’une documentation algorithmique (ATBD) et technique (readme).
Comme les produits du diffusiomètre d’ERS et les produits AMSR ne sont pas concomittants, une comparaison directe n’est pas possible. Aussi, la validation en cours à l’IPF compare les produits satellites aux mesures du réseau RHEMEDUS au centre de l’Espagne où les paramètres d’humidité du sol sont collectés depuis 1999.
Références
Wagner, W., G. Lemoine, M. Borgeaud, and H. Rott, A study of vegetation cover effects on ERS scatterometer and soil data, Remote Sensing of Environment, 37(2), 938-948, 1999a.
Wagner, W., G. Lemoine, H. Rott, A method for estimating soil moisture from ERS scatterometer and soil data, Remote Sensing of Environment, Vol. 70, pp. 191-207, 1999b.
Drusch, M., E. F. Wood, and T. Jackson, Vegetative and atmospheric corrections for the soil moisture retrieval from passive microwave remote sensing data : results from the Southern Great Plains Hydrology Experiment 1997. Journal of Hydrometeorology, 2, 181-192, 2001.