Sentinel-1A – First precise orbit determination results

Peter, Heike; Jäggi, Adrian; Fernández, Jaime; Escobar, Diego A.; Ayuga, Francisco; Arnold, Daniel; Wermuth, Martin; Hackel, Stefan; Otten, Michiel; Simons, Wim; Visser, Pieter; Hugentobler, Urs; Féménias, Pierre

doi:10.1016/j.asr.2017.05.034

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“…The usage of empirical orbit parameters differs between POD software packages. NAPEOS follows a more dynamical approach with fewer empirical parameters applied compared to the setup of Bernese as used for this study [77].…”

Section: Precise Orbit Determinationmentioning

confidence: 99%

“…Days exceeding 20 cm in 3D-RMS (10 days) have been disregarded in the statistics. ± 0.09 0.82 ± 0.23 0.74 ± 0.31 1.20 ± 0.31 0.005 ± 0.001 0.005 ± 0.001 0.006 ± 0.002 0.010 ± 0.002 WEGC-NC 2.11 ± 0.51 3.16 ± 1 77. 1.35 ± 0.39 4.10 ± 1.75 0.023 ± 0.012 0.023 ± 0.007 0.028 ± 0.015 0.044 ± 0.019 UCAR 1.67 ± 0.75 2.47 ± 2.20 1.24 ± 0.48 3.31 ± 2.26 0.015 ± 0.011 0.015 ± 0.011 0.018 ± 0.016 0.028 ± 0.022 EUM 1.96 ± 0.55 2.81 ± 2.04 1.45 ± 0.40 3.78 ± 2.05 0.025 ± 0.014 0.024 ± 0.005 0.029 ± 0.014 0.046 ± 0.020 AIUB 0.89 ± 0.10 1.19 ± 0.36 0.90 ± 0.26 1.76 ± 0.37 0.018 ± 0.001 0.017 ± 0.001 0.024 ± 0.001 0.034 ± 0.002 NC 3.04 ± 0.22 2.09 ± 0.33 1.56 ± 0.31 4.02 ± 0.32 0.028 ± 0.005 0.026 ± 0.005 0.025 ± 0.007 0.046 ± 0.009 UCAR 2.76 ± 0.45 2.99 ± 0.57 2.66 ± 0.45 4.90 ± 0.61 0.029 ± 0.003 0.029 ± 0.003 0.032 ± 0.003 0.052 ± 0.004 EUM 2.88 ± 0.16 2.58 ± 0.24 2.41 ± 0.65 4.59 ± 0.44 0.023 ± 0.003 0.025 ± 0.003 0.029 ± 0.005 0.045 ± 0.006 ± 0.08 0.99 ± 0.15 0.72 ± 0.20 1.33 ± 0.20 0.006 ± 0.001 0.006 ± 0.001 0.007 ± 0.001 0.011 ± 0.001 WEGC-NC 3.14 ± 0.28 2.38 ± 0.36 1.43 ± 0.32 4.21 ± 0.39 0.028 ± 0.005 0.026 ± 0.004 0.029 ± 0.007 0.048 ± 0.008 UCAR 3.08 ± 0.47 3.02 ± 0.53 3.04 ± 0.48 5.31 ± 0.61 0.032 ± 0.004 0.030 ± 0.004 0.035 ± 0.004 0.056 ± 0.005 EUM 3.08 ± 0.17 2.95 ± 0.33 1.92 ± 0.44 4.70 ± 0.34 0.024 ± 0.003 0.026 ± 0.003 0.032 ± 0.005 0.048 ± 0.006…”

mentioning

confidence: 98%

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Precise Orbit Determination for Climate Applications of GNSS Radio Occultation including Uncertainty Estimation

et al. 2020

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Global Navigation Satellite System (GNSS) Radio Occultation (RO) is a highly valuable remote sensing technique for probing the Earth's atmosphere, due to its global coverage, high accuracy, long-term stability, and essentially all-weather capability. In order to ensure the highest quality of essential climate variables (ECVs), derived from GNSS signal tracking by RO satellites in low Earth orbit (LEO), the orbit positions and velocities of the GNSS transmitter and LEO receiver satellites need to be determined with high and proven accuracy and reliability. Wegener Center's new Reference Occultation Processing System (rOPS) hence aims to integrate uncertainty estimation at all stages of the processing. Here we present a novel setup for precise orbit determination (POD) within the rOPS, which routinely and in parallel performs the LEO POD with the two independent software packages Bernese GNSS software (v5.2) and NAPEOS (v3.3.1), employing two different GNSS orbit data products. This POD setup enables mutual consistency checks of the calculated orbit solutions and is used for position and velocity uncertainty estimation, including estimated systematic and random uncertainties. For LEOs enabling laser tracking we involve position uncertainty estimates from satellite laser ranging. Furthermore, we intercompare the LEO orbit solutions with solutions from other leading orbit processing centers for cross-validation. We carefully analyze multi-month, multi-satellite POD result statistics and find a strong overall consistency of estimates within LEO orbit uncertainty target specifications of 5 cm in position and 0.05 mm/s in velocity for the CHAMP, GRACE-A, and Metop-A/B missions. In 92% of the days investigated over two representative 3-month periods (July to September in 2008 and 2013) these POD uncertainty targets, which enable highly accurate climate-quality RO processing, are satisfied. The moderately higher uncertainty estimates found for the remaining 8% of days (∼5-15 cm) result in increased uncertainties of RO-retrieved ECVs. This allows identification of RO profiles of somewhat reduced quality, a potential benefit for adequate further use in climate monitoring and research.

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Section: Precise Orbit Determinationmentioning

confidence: 99%

mentioning

confidence: 98%

Precise Orbit Determination for Climate Applications of GNSS Radio Occultation including Uncertainty Estimation

et al. 2020

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“…Los satélites Sentinel-1 tienen órbitas casi polares con un desfase de 180º en el mismo plano, de tal forma que cada satélite visita una zona determinada de la superficie terrestre al menos una vez cada 12 días, y cada zona de la superficie terrestre es visitada por alguno de los dos satélites al menos una vez cada 6 días [1]. [2].…”

Section: 1-la Misión Sentinel-1unclassified

“…Si bien la técnica de interferometría diferencial a partir de imágenes de radar de apertura sintética no es algo nuevo (las misiones ERS de la Agencia Espacial Europea se remontan a 1991), sí que lo es la resolución, frecuencia de revisitación, cobertura y disponibilidad de imágenes que ofrece la misión Sentinel-1 del Proyecto Copernicus [1] (iniciativa conjunta de la Agencia Espacial Europea y la Comisión Europea), lo que posibilita nuevos usos y aplicaciones.…”

Section: Introductionunclassified

Interferometría diferencial como herramienta para el estudio localizado de la erosión por escorrentía

Crespo¹,

Villarino²,

Téllez³

et al. 2019

Congreso Ibérico De Agroingeniería

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Resumen: Las nuevas misiones espaciales como la Sentinel-1 (Proyecto Copernicus de la Agencia Espacial Europea en colaboración con la Comisión Europea) son capaces de obtener imágenes SAR (Synthetic Aperture Radar) con una alta frecuencia, resolución, cobertura y, sobre todo, disponibilidad, lo cual permite la aplicación de técnicas como la interferometría diferencial en nuevos ámbitos. El objetivo del presente estudio es analizar la posible aplicación de la técnica de la interferometría diferencial para el estudio localizado de la erosión superficial debido a fenómenos de escorrentía, estudiando los parámetros de cálculo, las limitaciones de aplicación y la interpretación de los resultados. En una primera fase se realizó un estudio cuantitativo contrastando las deformaciones registradas mediante interferometría diferencial con las registradas mediante un LIDAR terrestre (el sistema más preciso disponible actualmente), concluyendo la suficiente capacidad del sistema para medir pequeñas erosiones. En la segunda y actual fase se está realizando un estudio cualitativo en una cuenca agrícola monitorizada (eminentemente cerealista) en Daganzo de Arriba (Madrid) con resultados que muestran una erosión proporcional a la intensidad de lluvia, a la cobertura del suelo en el momento de la precipitación y acorde con lo observado durante las inspecciones visuales. Además, se ha observado que no existe interferencia en los resultados debido a actividades agrícolas que alteran la altura del cultivo como puede ser la cosecha.Palabras clave: Sentinel, Copernicus, SAR, LIDAR. IntroducciónSi bien la técnica de interferometría diferencial a partir de imágenes de radar de apertura sintética no es algo nuevo (las misiones ERS de la Agencia Espacial Europea se remontan a 1991), sí que lo es la resolución, frecuencia de revisitación, cobertura y disponibilidad de imágenes que ofrece la misión Sentinel-1 del Proyecto Copernicus [1] (iniciativa conjunta de la Agencia Espacial Europea y la Comisión Europea), lo que posibilita nuevos usos y aplicaciones. 1.1.-La misión Sentinel-1La misión Sentinel-1 está compuesta por dos satélites equipados con radares de apertura sintética (SAR) que trabajan en la banda C de las microondas, lo cual capacita a tomar imágenes tanto de día como de noche, e independientemente de las condiciones de nubosidad.Los satélites Sentinel-1 tienen órbitas casi polares con un desfase de 180º en el mismo plano, de tal forma que cada satélite visita una zona determinada de la superficie terrestre al menos una vez cada 12 días, y cada zona de la superficie terrestre es visitada por alguno de los dos satélites al menos una vez cada 6 días [1].

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“…Accurate modeling of these forces is required for precise orbit determination of GNSS satellites (Fliegel et al 1992;Rodríguez-Solano et al 2012;Arnold et al 2015;Steigenberger et al 2015;Darugna et al 2018;Bury et al 2019 (Sośnica et al 2014;Panzetta et al 2018), and several Earth observation satellites such as Swarm ), radar altimeter and radar imaging satellites Peter et al 2017;Hackel et al 2017). LEO gravity field recovery missions, e.g., Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE; Tapley et al 2004), CHAllenging Minisatellite Payload (CHAMP; Reigber et al 2002) or ESA's Gravity field and steady-state Ocean Circulation Explorer (GOCE; Floberghagen et al 2011), carry space-borne accelerometers to remove non-gravitational forces from measured orbit perturbations.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Extended forward and inverse modeling of radiation pressure accelerations for LEO satellites

Vielberg

Kusche

2020

J Geod

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For low Earth orbit (LEO) satellites, activities such as precise orbit determination, gravity field retrieval, and thermospheric density estimation from accelerometry require modeled accelerations due to radiation pressure. To overcome inconsistencies and better understand the propagation of modeling errors into estimates, we here suggest to extend the standard analytical LEO radiation pressure model with emphasis on removing systematic errors in time-dependent radiation data products for the Sun and the Earth. Our extended unified model of Earth radiation pressure accelerations is based on hourly CERES SYN1deg data of the Earth's outgoing radiation combined with angular distribution models. We apply this approach to the GRACE (Gravity Recovery and Climate Experiment) data. Validations with 1 year of calibrated accelerometer measurements suggest that the proposed model extension reduces RMS fits between 5 and 27%, depending on how measurements were calibrated. In contrast, we find little changes when implementing, e.g., thermal reradiation or anisotropic reflection at the satellite's surface. The refined model can be adopted to any satellite, but insufficient knowledge of geometry and in particular surface properties remains a limitation. In an inverse approach, we therefore parametrize various combinations of possible systematic errors to investigate estimability and understand correlations of remaining inconsistencies. Using GRACE-A accelerometry data, we solve for corrections of material coefficients and CERES fluxes separately over ocean and land. These results are encouraging and suggest that certain physical radiation pressure model parameters could indeed be determined from satellite accelerometry data.

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Sentinel-1A – First precise orbit determination results

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Precise Orbit Determination for Climate Applications of GNSS Radio Occultation including Uncertainty Estimation

Precise Orbit Determination for Climate Applications of GNSS Radio Occultation including Uncertainty Estimation

Interferometría diferencial como herramienta para el estudio localizado de la erosión por escorrentía

Extended forward and inverse modeling of radiation pressure accelerations for LEO satellites

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