The Northern Quebec landscape is typically covered by numerous lakes. The lowest emissivity of water bodies dominates the brightness temperature (Tb) data measured over this region. Thus, it is necessary to eliminate the effect of water bodies from Tb measurements. The primary objective of this study is to develop two approaches to correct the Soil Moisture Active Passive brightness temperature (SMAP L1C), collected between January and December of 2016, for the damping effect of water bodies within each 36 km by 36 km pixel. The first algorithm normalizes Tb with the intercept of its linear regression versus the water fraction of each pixel. A second algorithm used Tb regression with water fraction by vegetation classes for each scene. Surface soil temperature and moisture measured near Umiujaq were used to validate Tb correction. The proposed Tb corrections resolve the divergence observed with SMAP standard correction when the water fraction is higher than 20%. Corrected brightness temperature is then tested for mapping the soil freeze/thaw state using the Normalized Polarization Ratio. Agreements of up to 90% (ascending orbit) and 79% (descending orbit) were reached for the proposed approach versus 64% and 50% for the existing approach. R ESUM E Le paysage du Nord du Qu ebec comprend plusieurs lacs. La temp erature de brillance (Tb) mesur ee est domin ee par la plus basse emissivit e des surfaces d'eau. Ainsi, il est n ecessaire d' eliminer cet artifact. L'objectif principal de cette etude est de proposer deux nouvelles approches pour corriger la temp erature de brillance des produits SMAP L1C de l'effet att enuant des masses d'eau pours chacun des pixels de 36 km par 36 km d'images acquises entre janvier et d ecembre 2016. Le premier algorithme normalise les valeurs de Tb avec l'ordonn ee a l'origine de sa r egression lin eaire par rapport a la fraction de l'eau dans chacun des pixels. Le second algorithme normalise par rapport a la fraction de l'eau par classe de couverture v eg etale. Pour valider les valeurs corrig ees, nous avons utilis e des donn ees de temp erature et d'humidit e du sol de sondes install ees pr es d'Umiujaq. La correction propos ee de Tb r esout les divergences observ ees avec la correction SMAP de r ef erence lorsque la proportion d'eau au sein d'un pixel d epasse 20%. Le gel/non gel du sol a ensuite et e cartographi e en utilisant le Rapport de polarisation normalis e. Une concordance jusqu' a 90% (orbite ascendant) et 79% (orbite descendant) a et e obtenue par rapport a 64% et 50% pour l'approche de r ef erence.
We investigated the sensitivity to vegetation cover type of active (PALSAR) and passive (SMAP) freeze/thaw (F/T) classification. We also used F/T classification from high-resolution PALSAR data (30 m) to follow the evolution of frozen and thawed soil states obtained from an adaptive algorithm with low-resolution SMAP data (36 km). We used PALSAR and SMAP scenes acquired from June 2015 to January 2017 over the Tursujuq National Park (Umiujaq, Quebec, Canada). A new F/T algorithm with a specific reference threshold under each vegetation type (shrub, grass, lichen, wetland, and bare land) is proposed to classify PALSAR pixels. The validation of the PALSAR F/T classification with soil temperature at ~5 cm depth revealed a greater overall accuracy (> 80%), with horizontal transmitted and vertical received (HV) thresholds. The PALSAR F/T classification shows that a SMAP pixel is classified as frozen when more than 50% of its area is frozen at the surface. We confirmed the sensitivity to vegetation cover type of passive and active F/T classification with L-band sensor. RÉSUMÉ Nous avons examiné la sensibilité au couvert végétal de la classification gel/dégel (G/D) active (PALSAR) et passive (SMAP). Nous avons aussi utilisé une classification G/D à partir de données à haute résolution (30 m) PALSAR pour suivre l'évolution des états gelé et dégelé des sols provenant d'un algorithme adapté avec des données à faible résolution (36 km) SMAP. Nous avons utilisé des scènes SMAP et PALSAR acquises au-dessus du Parc national Tursujuq (Umiujaq, Quebec, Canada) entre juin 2015 et janvier 2017. Un nouvel algorithme G/D avec des seuils de référence spécifiques à chaque type de végétation (arbustes, herbacées, lichens, milieu humide, et terre nue) est proposé pour classifier les pixels PALSAR. La validation de la classification G/D PALSAR avec les données de température du sol à ~5 cm de la surface a révélé une meilleure précision (> 80%) avec les seuils en polarisation de transmission horizontale et de réception verticale (HV). La classification G/D PALSAR montre qu'un pixel SMAP est classifié comme gelé lorsque plus de 50% de sa surface est gelée. Nous avons confirmé la sensibilité au couvert végétal des classifications G/D passive et active en bande L.
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