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Soil and vegetation scattering contributions in L-Band and P-Band polarimetric SAR observations / S. Hamed Alemohammad in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 11 (November 2019)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 57 n° 11 (November 2019) . - pp 8417 - 8429 Titre : Soil and vegetation scattering contributions in L-Band and P-Band polarimetric SAR observations Type de document : Article/Communication Auteurs : S. Hamed Alemohammad, Auteur ; Thomas Jagdhuber, Auteur ; Mahta Moghaddam, Auteur ; Dara Entekhabi, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 8417 - 8429 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes IGN] bande L [Termes IGN] bande P [Termes IGN] canopée [Termes IGN] constante diélectrique [Termes IGN] couvert végétal [Termes IGN] données polarimétriques [Termes IGN] humidité du sol [Termes IGN] image captée par drone [Termes IGN] image radar moirée [Termes IGN] micro-onde [Termes IGN] rugosité du sol [Termes IGN] teneur en eau de la végétation Résumé : (auteur) Active microwave-based retrieval of soil moisture in vegetated areas has uncertainties due to the sensitivity of the signal to both soil (dielectric constant and roughness) and vegetation (dielectric constant and structure) properties. A multi-frequency acquisition system would increase the number of observations that may constrain soil and/or vegetation parameter retrievals. In order to realize this constraint, an understanding of microwaves interaction with the surface and vegetation across frequencies is necessary. Different microwave frequencies have varied interactions with the soil-vegetation medium and increasing penetration into the soil and canopy with the decreasing frequency. In this study, we examine the contributions of different scattering mechanisms to coincident observations from two microwave frequencies (L and P) of airborne synthetic aperture radar instruments. We quantify contributions of surface, vegetation volume, and double-bounce scattering components. Results are analyzed and discussed to guide future multi-frequency retrieval algorithm designs. Numéro de notice : A2019-594 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2019.2920995 Date de publication en ligne : 27/06/2019 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2019.2920995 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94586 [article]

Surface soil moisture retrieval using the L-band synthetic aperture radar onboard the Soil Moisture Active–Passive Satellite and evaluation at core validation sites / Seung-Bum Kim in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 4 (April 2017)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 55 n° 4 (April 2017) . - pp 1897 - 1914 Titre : Surface soil moisture retrieval using the L-band synthetic aperture radar onboard the Soil Moisture Active–Passive Satellite and evaluation at core validation sites Type de document : Article/Communication Auteurs : Seung-Bum Kim, Auteur ; Joel T. Johnson, Auteur ; Mahta Moghaddam, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 1897 - 1914 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes IGN] bande L [Termes IGN] croissance végétale [Termes IGN] données hétérogènes [Termes IGN] humidité du sol [Termes IGN] image radar moirée [Termes IGN] mission SMAP [Termes IGN] pente [Termes IGN] polarisation [Termes IGN] problème inverse [Termes IGN] série temporelle Résumé : (Auteur) This paper evaluates the retrieval of soil moisture in the top 5-cm layer at 3-km spatial resolution using L-band dual-copolarized Soil Moisture Active-Passive (SMAP) synthetic aperture radar (SAR) data that mapped the globe every three days from mid-April to early July, 2015. Surface soil moisture retrievals using radar observations have been challenging in the past due to complicating factors of surface roughness and vegetation scattering. Here, physically based forward models of radar scattering for individual vegetation types are inverted using a time-series approach to retrieve soil moisture while correcting for the effects of static roughness and dynamic vegetation. Compared with the past studies in homogeneous field scales, this paper performs a stringent test with the satellite data in the presence of terrain slope, subpixel heterogeneity, and vegetation growth. The retrieval process also addresses any deficiencies in the forward model by removing any time-averaged bias between model and observations and by adjusting the strength of vegetation contributions. The retrievals are assessed at 14 core validation sites representing a wide range of global soil and vegetation conditions over grass, pasture, shrub, woody savanna, corn, wheat, and soybean fields. The predictions of the forward models used agree with SMAP measurements to within 0.5 dB unbiased-root-mean-square error (ubRMSE) and -0.05 dB (bias) for both copolarizations. Soil moisture retrievals have an accuracy of 0.052 m3/m3 ubRMSE, -0.015 m3/m3 bias, and a correlation of 0.50, compared to in situ measurements, thus meeting the accuracy target of 0.06 m3/m3 ubRMSE. The successful retrieval demonstrates the feasibility of a physically based time series retrieval with L-band SAR data for characterizing soil moisture over diverse conditions of soil moisture, surface roughness, and vegetation. Numéro de notice : A2017-169 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2016.2631126 En ligne : http://dx.doi.org/10.1109/TGRS.2016.2631126 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84713 [article]

Generalized terrain topography in radar scattering models / Mariko S. Burgin in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 7 (July 2016)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 54 n° 7 (July 2016) . - pp 3944 - 3952 Titre : Generalized terrain topography in radar scattering models Type de document : Article/Communication Auteurs : Mariko S. Burgin, Auteur ; Uday K. Khankhoje, Auteur ; Xueyang Duan, Auteur ; Mahta Moghaddam, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 3944 - 3952 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] diffusion du rayonnement [Termes IGN] modèle numérique de terrain [Termes IGN] pente [Termes IGN] radargrammétrie [Termes IGN] sous-bois [Termes IGN] topographie locale [Termes IGN] traitement d'image Résumé : (Auteur) Modeling of terrain topography is crucial for vegetated areas given that even small slopes impact and alter the radar wave interactions between the ground and the overlying vegetation. Current missions either exclude pixels with large topographic slopes or disregard the terrain topography entirely, potentially accumulating substantial modeling errors and therefore impacting the retrieval performance over such sloped pixels. The underlying terrain topography needs to be considered and modeled to obtain a truly general and accurate radar scattering model. In this paper, a flexible and modular model is developed: the vegetation is considered by a multilayered multispecies vegetation model capable of representing a wide range of vegetation cover types ranging from radar scattering to dense forests. The ground is incorporated with the stabilized extended boundary condition method, allowing the representation of an N-layered soil structure with rough interfaces. Terrain topography is characterized by a 2-D slope with two tilt angles (α, β). Simulation results for an evergreen forest show the impact of a 2-D slope for a range of tilt angles: a 10° tilt in the plane of incidence translates to a change of up to 15 dB in 1111, 10 dB in VV, and 1.5 dB in 11V for the total radar backscatter. Terrain topography is shown to be crucial for accurate forward modeling, especially over forested areas. Numéro de notice : A2016-875 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2016.2532123 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2016.2532123 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83035 [article]

Mapping vegetated wetlands of Alaska using L-band radar satellite imagery / Jane Whitcomb in Canadian journal of remote sensing, vol 35 n° 1 (February 2009)

Public [article]  inCanadian journal of remote sensing > vol 35 n° 1 (February 2009) . - pp 54 - 72 Titre : Mapping vegetated wetlands of Alaska using L-band radar satellite imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Jane Whitcomb, Auteur ; Mahta Moghaddam, Auteur ; Kyle McDonald, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2009 Article en page(s) : pp 54 - 72 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] Alaska (Etats-Unis) [Termes IGN] carte thématique [Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels [Termes IGN] image radar moirée [Termes IGN] zone humide Résumé : (Auteur) Les milieux humides agissent comme des puits et des sources majeurs d'importants gaz atmosphériques à effet de serre et peuvent se transformer aussi bien en puits atmosphérique qu'en source en réponse aux forces climatiques et anthropogéniques dont les modalités sont mal connues. Malgré leur importance dans le cycle du carbone, la localisation, le type et l'étendue des milieux humides nordiques ne sont pas connus de façon précise. Nous avons utilisé deux saisons d'images RSO (radar à synthèse d'ouverture) en bande L pour produire une carte thématique des milieux humides sur l'ensemble de l'Alaska. La classification est développée en utilisant l'algorithme Random Forests basé sur un arbre de décision avec des données d'entraînement et de validation compilées à partir de l'Inventaire national des milieux humides de l'Alaska (NWI) et de l'AGDC (« Alaska Geospatial Data Clearinghouse »). Des mosaïques d'images RSO de JERS-1 (« Japanese Earth Resources Satelitte 1 ») d'été et d'hiver ont été utilisées ensemble avec d'autres données d'entrée et des ensembles de données auxiliaires, incluant la carte de texture dérivée des données de rétrodiffusion RSO, les cartes de pente et d'élévation dérivées du modèle numérique d'altitude (MNA), une carte des eaux libres, une carte de proximité à l'eau, les dates d'acquisition des données et la latitude géographique. La précision de la carte thématique résultante a été quantifiée à l'aide de données de référence au sol. L'approche a permis de distinguer plus de neuf classes différentes de milieux humides qui ont été regroupées en quatre classes de milieux humides végétalisés. Le taux d'erreur moyen par classe pour les classes de milieux humides regroupées variait entre 5 % et 30,5 %, et la précision totale agrégée calculée sur l'ensemble des pixels classifiés était de 89,5 %. À titre de première carte synoptique à haute résolution et à grande échelle des milieux humides, ce produit fournit une base initiale pour l'amélioration de la caractérisation des flux terre-atmosphère de CH4 et de CO2 et des impacts des changements climatiques associés aux sols en période de dégel et aux changements dans l'étendue et le niveau d'assèchement des écosystèmes des milieux humides. Numéro de notice : A2009-577 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84638 [article]