ESTIMACIÓN DEL CONTENIDO DE AGUA DE LA VEGETACIÓN EN LA ZONA V.A.S. DE VALIDACIÓN DE SMOSMEDIANTE LA EXTENSIÓN ESPACIAL DE MEDIDAS DE CAMPO CON IMÁGENES CHRIS Y MODIS (Retrieving vegetation water content in the V.A.S. SMOS validation area by scaling up of field data using CHRIS and MODIS imagery)

J. Cernicharo

Description

RESUMEN
La validación de productos de satélite requiere de la adquisición de medidas de campo que permitan generar mapas de verdad-terreno a diferentes resoluciones espaciales. Este trabajo describe un método para derivar mapas de contenido de agua de la vegetación (VWC –Vegetation Water Content) a media resolución, en la zona de validación Valencia Anchor Station (VAS) de productos SMOS de humedad de suelo, mediante una función de transferencia que relaciona de forma empírica medidas in-situ de la variable biofísica con sus respectivos valores de reflectividad de imágenes CHRIS/PROBA de alta resolución y MODIS/TERRA+AQUA de resolución media. La extensión espacial de las medidas de campo se desarrolla en dos etapas: (1) utilizando valores in-situ y datos CHRIS, y (2) mediante el mapa verdad-terreno obtenido a alta resolución y datos MODIS. Se propone la técnica de la envolvente convexa para evaluar la calidad de interpolación de la función de transferencia. Los resultados muestran que las combinaciones de bandas utilizadas presentan errores de validación cruzada (RC=0.221 kg/m2 para alta resolución y RC=0.386 kg/m2 para resolución media) inferiores a los proporcionados por los tradicionales índices espectrales, una alta consistencia con los datos muestreados y una amplia capacidad de interpolación (un 70% para alta resolución y un 95% para media resolución). Los valores promedios de VWC para las diferentes clases de vegetación oscilan entre los 0.04 kg/m2 para zonas de secano y los 0.7 kg/m2 correspondientes a cubiertas de regadío.
ABSTRACT
Remote sensing derived products require the acquisition of field measurements which allow generating ground truth maps at different spatial resolutions. This work describes a method to derive vegetation water content (VWC) maps at medium resolution, obtained from SMOS products calibration area, by applying a transfer function that establishes an empirical relationship between in-situ data and reflectance values retrieved from high resolution CHRIS/PROBA and medium resolution MODIS/TERRA+AQUA imagery. The spatial extension of field measurements is developed in two steps: (1) by using in-situ values and CHRIS data, and (2) from the high resolution extended map and MODIS data. The convex hull technique has been proposed to assess the transfer function interpolation quality. Results obtained from apply the selected band combination of bands show cross validation errors (RC=0.221 kg/m2 for high-resolution and RC=0.386 kg/m2 for medium resolution) lower than traditional spectral indexes ones, good correlations with observed data and a high interpolation capacity (70% y 95%). VWC mean values at medium resolution range between 0.04 kg/m2, for non-irrigated areas, and 0.7 kg/m2,for irrigated crops.

Sujets

• Función de transferencia
• SMOS
• Chris
• Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer
• Transfer function

Informations

• Publié par: erevistas
• Publié le: 01 janvier 2010
• Nombre de lectures: 41
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Extrait

Revista de Teledetección. ISSN: 1988-8740. 2010. 33: 64-79
Estimación del contenido de agua de la vegetación
en la zona V.A.S. de validación de SMOS
mediante la extensión espacial de medidas de
campo con imágenes CHRIS y MODIS
Retrieving vegetation water content in the V.A.S.
SMOS validation area by scaling up of field data
using CHRIS and MODIS imagery
1 1 2 2J. Cernicharo , F. Camacho , B. Martínez y E. López-Baeza
[e-mail]
1 EOLAB. Parc Científic Universitat de València. C/ Catedrático José Beltrán,
2. 46980. Paterna (Valencia)
2 Departamento de Física de la Tierra y Termodinámica. Facultad de Física.
Universidad de Valencia. C/ Dr. Moliner, 50. 46100. Burjassot (Valencia)
Recibido el 25 de marzo de 2010, aceptado el 07 de mayo de 2010
ABSTRACTRESUMEN
Remote sensing derived products require the ac-La validación de productos de satélite requiere
quisition of field measurements which allow ge-de la adquisición de medidas de campo que per-
nerating ground truth maps at different spatialmitan generar mapas de verdad-terreno a dife-
resolutions. This work describes a method to de-rentes resoluciones espaciales. Este trabajo
rive vegetation water content (VWC) maps atdescribe un método para derivar mapas de con-
tenido de agua de la vegetación (VWC –Vegeta- medium resolution, obtained from SMOS pro-
tion Water Content) a media resolución, en la ducts calibration area, by applying a transfer
zona de validación Valencia Anchor Station function that establishes an empirical relations-
(VAS) de productos SMOS de humedad de hip between in-situ data and reflectance values
suelo, mediante una función de transferencia que retrieved from high resolution CHRIS/PROBA
relaciona de forma empírica medidas in-situ de and medium resolution MODIS/TERRA+AQUA
la variable biofísica con sus respectivos valores imagery. The spatial extension of field measu-
de reflectividad de imágenes CHRIS/PROBA de rements is developed in two steps: (1) by using
alta resolución y MODIS/TERRA+AQUA de in-situ values and CHRIS data, and (2) from the
resolución media. La extensión espacial de las high resolution extended map and MODIS data.
medidas de campo se desarrolla en dos etapas: The convex hull technique has been proposed to
(1) utilizando valores in-situ y datos CHRIS, y assess the transfer function interpolation quality.
(2) mediante el mapa verdad-terreno obtenido a Results obtained from apply the selected band
alta resolución y datos MODIS. Se propone la combination of bands show cross validation
2técnica de la envolvente convexa para evaluar la errors (RC=0.221 kg/m for high-resolution and
calidad de interpolación de la función de trans- 2RC=0.386 kg/m for medium resolution) lower
ferencia. Los resultados muestran que las than traditional spectral indexes ones, good
combinaciones de bandas utilizadas presentan correlations with observed data and a high
Revista de Teledetección. ISSN: 1988-8740. 2010. 33: 64-7964Estimación del contenido de agua de la vegetación en la zona de validación de SMOS mediante la extensión...
2errores de validación cruzada (RC=0.221 kg/m interpolation capacity (70% y 95%). VWC mean
2para alta resolución y RC=0.386 kg/m para re- values at medium resolution range between 0.04
2 2solución media) inferiores a los proporcionados kg/m , for non-irrigated areas, and 0.7 kg/m ,for
por los tradicionales índices espectrales, una alta irrigated crops.
consistencia con los datos muestreados y una am-
plia capacidad de interpolación (un 70% para alta
resolución y un 95% para media resolución).
Los valores promedios de VWC para las dife-
rentes clases de vegetación oscilan entre los 0.04
2 2kg/m para zonas de secano y los 0.7 kg/m co-
rrespondientes a cubiertas de regadío.
PALABRAS CLAVE: Humedad de la Vegeta- KEYWORDS: VWC, Transfer function, SMOS,
ción, Función Transferencia, SMOS, CHRIS, CHRIS, MODIS.
MODIS.
INTRODUCCIÓN goritmos para la validación de los productos de la
misión SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity),
El contenido de agua de la vegetación (VWC, Ve- centrada en el estudio de la humedad de la superfi-
getation Water Content), correspondiente a la masa cie terrestre y la salinidad de los océanos, de cara a
total de agua líquida en hojas y ramas por unidad de mejorar los modelos actuales de predicción atmos-
2superficie (kg/m ), es un parámetro de gran impor- férica, oceánica e hidrológica. El instrumento prin-
tancia en la monitorización del ecosistema terrestre cipal, llamado MIRAS (Microwave Imaging
y su ciclo hidrológico. Provee una información de Radiometer with Aperture Synthesis), consiste en un
gran utilidad a nivel agrícola y forestal, permitiendo radiómetro interferométrico de apertura sintética,
valorar condiciones de estrés hídrico de cara a deci- compuesto por 72 receptores que monitorizan la ra-
siones de irrigación (Peñuelas et al., 1993; Tucker, diación terrestre emitida en la banda L de microon-
1980) además de servir como indicador para la de- das del espectro electromagnético. Para una
terminación de susceptibilidades de ignición (Pyne estimación precisa de la humedad del suelo se hace
et al, 1996). El contenido de agua de la vegetación por tanto necesaria, atendiendo a las consideracio-
es además uno de los parámetros imprescindibles nes expuestas anteriormente, la caracterización del
para la estimación con éxito de la humedad del suelo contenido de agua de la vegetación, tarea asignada a
a partir de los sensores remotos de microondas EOLAB (Earth Observation Laboratory) dentro del
(Jackson et al., 1982, 2004). Esta sensibilidad de la proyecto MIDAS-5.
humedad del suelo al contenido de agua de la vege- De acuerdo a este objetivo, presentamos una meto-
tación puede apreciarse observando la aproximación dología de extensión espacial de datos de campo a
establecida en el modelo tau-omega (Mo et al., partir de imágenes de satélite, con el fin de obtener
1992), de amplia difusión en la comunidad de mi- un mapa de media resolución correspondiente al
croondas, donde este parámetro aparece en dos de VWC en el área MIDAS (125 km x 125 km) de va-
los tres términos para la ecuación de la temperatura lidación de modelos de humedad de suelo
de brillo (Njoku et al., 2003). Una desviación de 1 SMOS, cuya área de referencia corresponde con la
2kg/m en la estimación del VWC puede ocasionar de estación VAS (Valencia Anchor Station)
acuerdo a Bindlish and Barros (2002) errores del (http://www.uv.es/anchors/indexVAS.html) locali-
10% en el cálculo de la humedad volumétrica del zada en la meseta de Utiel-Requena. Tradicional-
suelo, alcanzando tasas todavía mayores para suelos mente, la derivación de parámetros de contenido de
con alto contenido de humedad. agua se ha llevado a cabo mediante el uso de mode-
El presente estudio ha sido desarrollado en el marco los líneales de regresión que relacionan las medidas
del proyecto MIDAS-5 (Medidas radiométricas en de campo con índices espectrales obtenidos a partir
microondas y desarrollo de algoritmos para la mi- de combinaciones simples de bandas (Chen et al.,
sión SMOS), financiado por el Programa Nacional 2005; Cheng et al., 2008; Jackson et al., 2004; Yil-
del Espacio con el objetivo de desarrollar nuevos al- maz et al., 2008). La metodología planteada en este
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estudio está basada en las directrices de validación etapas que emplean un procedimiento análogo a dos
para productos biofísicos establecidas por el subco- escalas de trabajo.
mité LPV (Land Product Validation) del CEOS En primer lugar, es necesario llevar a cabo una
WGCV (Commitee Earth Observing Satellites' Wor- campaña de campo con el fin de muestrear un con-
king Group on Calibration and Validation), consis- junto significativo de datos sobre el terreno, carac-
tentes en la calibración de funciones de transferencia terizados a una resolución de 20 m (ESU,
(FTs) empíricas para establecer relaciones entre los Elementary Sampling Unit). La relación de los mis-
datos obtenidos sobre el terreno y los valores de re- mos con las reflectividades de la imagen
flectividad asociados a diferentes bandas espectra- CHRIS/PROBA (17 m) permite obtener una función
les adquiridas por satélites de alta resolución de transferencia (FT) a partir de la cual realizar una
(Morisette et al., 2006). Diferentes modelos de re- extensión espacial de los datos de campo a toda la
gresión han sido estudiados para minimizar el error imagen, obteniendo un mapa de VWC a alta resolu-
sobre las estimaciones, ofreciendo el método de mí- ción espacial.
nimos cuadrados (OLS, Ordinary Least Squares) Posteriormente, este mapa se remuestrea a la reso-
con el menor error cuadrático medio (Cohen et al., lución espacial de las imágenes MODIS