Towards	
  Global	
  Remote	
  Sensing	
  
of	
  Soil	
  Moisture:	
  
Rocco	
  Panciera
Wednesday, September 25, 13
The	
  last	
  10	
  years
• 2003:	
  	
  	
  	
  Master,	
  University	
  of	
  Trento,	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  
Distributed	
  hydrological	
  modeling
• 2004	
  –	
  2009:	
  	
  PhD,	
  University	
  of	
  Melbourne,	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  
Passive	
  microwave	
  remote	
  sensing	
  of	
  soil	
  moisture,
	
  
• 2009	
  –	
  2010:	
  	
  Research	
  Fellow,	
  University	
  of	
  Melbourne,	
  Passive	
  
and	
  ac9ve	
  microwave	
  remote	
  sensing	
  of	
  soil	
  moisture
• 2011	
  –	
  present:	
  Super	
  Science	
  Fellowship,	
  ARC	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  
SAR	
  remote	
  sensing	
  of	
  soil	
  moisture
2
Wednesday, September 25, 13
AcIvity	
  Overview
Instrument	
  
Development
Field	
  Experiments Research
• Soil	
  moisture	
  
monitoring	
  system
• Airborne	
  SyntheIc	
  
Aperture	
  Radar	
  (SAR)
• NAFE’05
• NAFE’06
• SMAPEx-­‐1
• SMAPEX-­‐2
• SMAPEx-­‐3
• …
3
Wednesday, September 25, 13
Research	
  Overview
Remote	
  sensing	
  of	
  Land	
  surface	
  
Soil	
  Moisture Land	
  Cover VegetaAon	
  Biomass
4
Wednesday, September 25, 13
Research	
  Overview
Remote	
  sensing	
  of	
  Land	
  surface	
  
Soil	
  Moisture Land	
  Cover VegetaAon	
  Biomass
LiDAR
SAR
Passive
Microwave
OpIcal/IR
SAR SAR
OpIcal/IR
SAR:
SyntheIc	
  Aperture	
  Radar
4
Wednesday, September 25, 13
(MANY)Field	
  Experiments
2011
Soil	
  Moisture	
  AcIve	
  Passive	
  Experiment	
  (SMAPEx)
Dec	
  2010
AMSR-­‐E	
  	
  
ValidaIon	
  2004
NaIonal	
  Airborne	
  Field	
  Experiments	
  (NAFE)
20062005
Jul	
  2010
5
Wednesday, September 25, 13
Instrument	
  Development
• Hydraprobe	
  Data	
  AcquisiIon	
  System	
  (HDAS)
6
Wednesday, September 25, 13
Instrument	
  Development
• Hydraprobe	
  Data	
  AcquisiIon	
  System	
  (HDAS)
Soil	
  moisture	
  (vol) VegetaIon	
  height	
  (cm)VegetaIon	
  Type
7
Wednesday, September 25, 13
Instrument	
  Development
• Polarimetric	
  L-­‐band	
  Imaging	
  SAR	
  (PLIS)
8
Wednesday, September 25, 13
Instrument	
  Development
• Polarimetric	
  L-­‐band	
  Imaging	
  Sca`erometer	
  (PLIS)
SAR	
  SensiIvity:
Soil	
  moisture
Surface	
  roughness
VegetaIon	
  structure
VegetaIon	
  water	
  content
VegetaIon	
  height
Flight	
  path
3km
3km
15°
15°
45°
45°
9
Wednesday, September 25, 13
Airborne	
  Field	
  Experiments
• Soil	
  Moisture	
  AcIve	
  Passive	
  Experiments	
  (SMAPEx)
~40km
Soil	
  moisture	
  Sampling
Surface	
  roughness	
  &	
  vegetaIon	
  
sampling
Panciera,	
  R.,	
  Walker,	
  J.P,	
  Jackson,	
  T	
  J.,	
  Ryu,	
  D.,	
  Gray,	
  D.,	
  Monerris,	
  A.,	
  Yardley,	
  H.,	
  Tanase,	
  M.,	
  Rudiger,	
  C.	
  et	
  al.,“The	
  Soil	
  Moisture	
  Ac9ve	
  Passive	
  
Experiments	
  (SMAPEx):	
  Towards	
  Soil	
  Moisture	
  Retrieval	
  from	
  the	
  SMAP	
  Mission”,	
  IEEE	
  Transac9ons	
  of	
  Geoscience	
  and	
  Remote	
  Sensing,	
  51(9),	
  2013.	
  
Passive	
   AcIve	
  
10
Wednesday, September 25, 13
Airborne	
  Field	
  Experiments
11
Wednesday, September 25, 13
Soil	
  Moisture	
  from	
  SAR
• SensiIvity	
  of	
  SAR	
  to	
  soil	
  moisture	
  (Mv)
Bare	
  soil
Canola	
  ~	
  140cm	
  height
Wheat	
  ~	
  50cm	
  height
-­‐20.0000
-­‐15.0000
-­‐10.0000
-­‐5.0000
0 2 4 6 8 10
SAR	
  dB
Days
SAR	
  HH-­‐pol Mv
SAR	
  VV-­‐pol
12
IrrigaAon
Wednesday, September 25, 13
Soil	
  Moisture	
  from	
  SAR
• SensiIvity	
  of	
  SAR	
  to	
  soil	
  moisture
13
Rough
Surface
Smooth
surface
Surface	
  RMS	
  [cm]
Wednesday, September 25, 13
Soil	
  Moisture	
  from	
  SAR
• Time-­‐series	
  approach:	
  Backsca`er	
  dynamic	
  over	
  short	
  
periods	
  solely	
  due	
  to	
  soil	
  moisture	
  changes
Snapshot
approach
Time-­‐series
approach
14
Wednesday, September 25, 13
Soil	
  Moisture	
  from	
  SAR
• Time	
  series	
  approach	
  Using	
  1km	
  ALOS	
  PALSAR	
  data	
  in	
  
Australia
Satalino,	
  G.,	
  Maja,	
  F.,	
  Balenzano	
  A.,	
  Panciera,	
  R.,	
  Walker,	
  J.P,	
  “Soil	
  Moisture	
  Maps	
  from	
  Ime	
  series	
  of	
  PALSAR-­‐1	
  scansar	
  data	
  over	
  Australia”,	
  
Proceedings	
  of	
  IEEE	
  Interna9onal	
  Geoscience	
  and	
  Remote	
  Sensing	
  Symposium	
  2013	
  (IGARSS	
  2013),	
  21-­‐26	
  July,	
  Melbourne,	
  Australia.	
  
15
Wednesday, September 25, 13
Surface	
  roughness	
  from	
  LiDAR
Turner,	
  R.,	
  Panciera,	
  R.,	
  Tanase,	
  M.,	
  Lowell,	
  K.,	
  Hacker,	
  J.,	
  Walker,	
  P.,	
  J.,”	
  Es9ma9on	
  of	
  Soil	
  Surface	
  Roughness	
  of	
  Agricultural	
  Soils	
  using	
  Airborne	
  
LiDAR”,	
  Remote	
  Sensing	
  of	
  Environment,	
  In	
  review,	
  2013.
16
Wednesday, September 25, 13
Soil	
  Moisture	
  from	
  Passive	
  microwave
• Algorithm	
  development	
  for	
  ESA’s	
  SMOS	
  for	
  Australian	
  
condiIons
Uncalibrated	
  parameter	
  “b”	
   Calibrated	
  parameter	
  “b”	
  
(Jackson	
  and	
  Schmugge,	
  1991)
Wheat/barley
pastures
Panciera,	
  R.,	
  Walker,	
  J.P.,	
  Kalma,	
  J.D.,	
  Kim	
  E.J.,	
  Saleh,	
  K.,	
  Wigneron,	
  J.-­‐P.,	
  “Evalua9on	
  of	
  the	
  SMOS	
  L-­‐MEB	
  passive	
  microwave	
  soil	
  moisture	
  retrieval	
  
algorithm”.	
  Remote	
  Sensing	
  of	
  Environment,	
  113(2):	
  p.	
  435-­‐444,	
  2009.	
  
17
Wednesday, September 25, 13
Soil	
  Moisture	
  from	
  AcIve/Passive	
  microwave
• Downscaling	
  algorithm	
  development	
  for	
  NASA’s	
  SMAP	
  
mission
Airborne Simulated	
  SMAP
AcIve/passive
Downscaling	
  to	
  
9km
Downscaling	
  error	
  
KPassive
AcIve
Passive
AcIve
18
RMSE	
  =	
  1.5	
  –	
  5.8	
  K
SMAP	
  target	
  =	
  2.4K
Wednesday, September 25, 13
Soil	
  Moisture	
  from	
  Passive	
  &	
  OpIcal/NIR
• Downscaled	
  SMOS	
  +	
  MODIS	
  1km	
  soil	
  moisture	
  product
January	
  2-­‐14,	
  2011
Tropical	
  Cyclone	
  Oswald
Piles,	
  M.,	
  Camps,	
  A.	
  ,	
  Vall-­‐llossera,	
  M.,	
  Corbella,	
  I.	
  Panciera,	
  R.,	
  Rudiger,	
  C.,	
  Kerr,	
  Y.	
  and	
  Walker,	
  J.,	
  “Downscaling	
  SMOS-­‐derived	
  soil	
  moisture	
  using	
  
MODIS	
  visible/infrared	
  data”,	
  Accepted	
  for	
  publica9on	
  in	
  IEEE	
  Transac9on	
  on	
  Geoscience	
  and	
  Remote	
  Sensing,	
  TGRS-­‐2010-­‐00403.R1,	
  2010.
20
Wednesday, September 25, 13
Land	
  cover	
  from	
  SAR	
  &	
  opIcal	
  
• Supervised	
  land	
  cover	
  classificaIon	
  using	
  Cosmos-­‐SkyMed	
  
&	
  Landsat
19
Overall	
  classifica9on	
  
Accuracy	
  (OA)
Landsat5,	
  2	
  images
OA	
  =	
  93%
Cosmo-­‐SkyMed,	
  8	
  
images,	
  HH	
  and	
  HV:	
  OA	
  
=	
  80%
Wednesday, September 25, 13
Forest	
  Biomass	
  from	
  SAR	
  and	
  LiDAR
Tanase,	
  M,	
  R.	
  Panciera,	
  K.	
  Lowell,	
  C.	
  Aponte,	
  J.	
  M.	
  Hacker,	
  J.	
  P.	
  Walker,	
  “Forest	
  Biomass	
  Es9ma9on	
  at	
  High	
  Spa9al	
  Resolu9on:	
  Radar	
  vs.	
  Lidar	
  
sensors”,	
  accepted	
  for	
  publica9on,	
  IEEE	
  Geoscience	
  and	
  Remote	
  Sensing	
  Le_ers;	
  
21
Wednesday, September 25, 13
CollaboraIons
• Consiglio	
  Nazionale	
  della	
  Ricerca,	
  Italy	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  
–	
  AcIve	
  microwave	
  &	
  land	
  cover	
  mapping
• Jet	
  Propulsion	
  Laboratory,	
  Pasadena	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  
–	
  AcIve	
  Microwave	
  (SMAP	
  mission)
• United	
  States	
  Department	
  of	
  Agriculture	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  –	
  
AcIve/passive	
  microwave	
  (SMAP	
  mission)
• European	
  Space	
  Agency	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  –	
  
Passive	
  microwave	
  (SMOS	
  mission)
• Australian	
  Defence	
  Science	
  and	
  Technology	
  OrganisaAon	
  (DSTO)	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  
–	
  Airborne	
  SAR	
  development/calibraIon
• Barcelona	
  SMOS	
  Expert	
  Centre	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  
–	
  SMOS/MODIS	
  soil	
  moisture	
  product	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  
22
Wednesday, September 25, 13

RoccoPancieraMesiano sept25 2013

  • 1.
    Towards  Global  Remote  Sensing   of  Soil  Moisture:   Rocco  Panciera Wednesday, September 25, 13
  • 2.
    The  last  10  years • 2003:        Master,  University  of  Trento,                                                                       Distributed  hydrological  modeling • 2004  –  2009:    PhD,  University  of  Melbourne,                                                   Passive  microwave  remote  sensing  of  soil  moisture,   • 2009  –  2010:    Research  Fellow,  University  of  Melbourne,  Passive   and  ac9ve  microwave  remote  sensing  of  soil  moisture • 2011  –  present:  Super  Science  Fellowship,  ARC                                                                     SAR  remote  sensing  of  soil  moisture 2 Wednesday, September 25, 13
  • 3.
    AcIvity  Overview Instrument   Development Field  Experiments Research • Soil  moisture   monitoring  system • Airborne  SyntheIc   Aperture  Radar  (SAR) • NAFE’05 • NAFE’06 • SMAPEx-­‐1 • SMAPEX-­‐2 • SMAPEx-­‐3 • … 3 Wednesday, September 25, 13
  • 4.
    Research  Overview Remote  sensing  of  Land  surface   Soil  Moisture Land  Cover VegetaAon  Biomass 4 Wednesday, September 25, 13
  • 5.
    Research  Overview Remote  sensing  of  Land  surface   Soil  Moisture Land  Cover VegetaAon  Biomass LiDAR SAR Passive Microwave OpIcal/IR SAR SAR OpIcal/IR SAR: SyntheIc  Aperture  Radar 4 Wednesday, September 25, 13
  • 6.
    (MANY)Field  Experiments 2011 Soil  Moisture  AcIve  Passive  Experiment  (SMAPEx) Dec  2010 AMSR-­‐E     ValidaIon  2004 NaIonal  Airborne  Field  Experiments  (NAFE) 20062005 Jul  2010 5 Wednesday, September 25, 13
  • 7.
    Instrument  Development • Hydraprobe  Data  AcquisiIon  System  (HDAS) 6 Wednesday, September 25, 13
  • 8.
    Instrument  Development • Hydraprobe  Data  AcquisiIon  System  (HDAS) Soil  moisture  (vol) VegetaIon  height  (cm)VegetaIon  Type 7 Wednesday, September 25, 13
  • 9.
    Instrument  Development • Polarimetric  L-­‐band  Imaging  SAR  (PLIS) 8 Wednesday, September 25, 13
  • 10.
    Instrument  Development • Polarimetric  L-­‐band  Imaging  Sca`erometer  (PLIS) SAR  SensiIvity: Soil  moisture Surface  roughness VegetaIon  structure VegetaIon  water  content VegetaIon  height Flight  path 3km 3km 15° 15° 45° 45° 9 Wednesday, September 25, 13
  • 11.
    Airborne  Field  Experiments •Soil  Moisture  AcIve  Passive  Experiments  (SMAPEx) ~40km Soil  moisture  Sampling Surface  roughness  &  vegetaIon   sampling Panciera,  R.,  Walker,  J.P,  Jackson,  T  J.,  Ryu,  D.,  Gray,  D.,  Monerris,  A.,  Yardley,  H.,  Tanase,  M.,  Rudiger,  C.  et  al.,“The  Soil  Moisture  Ac9ve  Passive   Experiments  (SMAPEx):  Towards  Soil  Moisture  Retrieval  from  the  SMAP  Mission”,  IEEE  Transac9ons  of  Geoscience  and  Remote  Sensing,  51(9),  2013.   Passive   AcIve   10 Wednesday, September 25, 13
  • 12.
  • 13.
    Soil  Moisture  from  SAR • SensiIvity  of  SAR  to  soil  moisture  (Mv) Bare  soil Canola  ~  140cm  height Wheat  ~  50cm  height -­‐20.0000 -­‐15.0000 -­‐10.0000 -­‐5.0000 0 2 4 6 8 10 SAR  dB Days SAR  HH-­‐pol Mv SAR  VV-­‐pol 12 IrrigaAon Wednesday, September 25, 13
  • 14.
    Soil  Moisture  from  SAR • SensiIvity  of  SAR  to  soil  moisture 13 Rough Surface Smooth surface Surface  RMS  [cm] Wednesday, September 25, 13
  • 15.
    Soil  Moisture  from  SAR • Time-­‐series  approach:  Backsca`er  dynamic  over  short   periods  solely  due  to  soil  moisture  changes Snapshot approach Time-­‐series approach 14 Wednesday, September 25, 13
  • 16.
    Soil  Moisture  from  SAR • Time  series  approach  Using  1km  ALOS  PALSAR  data  in   Australia Satalino,  G.,  Maja,  F.,  Balenzano  A.,  Panciera,  R.,  Walker,  J.P,  “Soil  Moisture  Maps  from  Ime  series  of  PALSAR-­‐1  scansar  data  over  Australia”,   Proceedings  of  IEEE  Interna9onal  Geoscience  and  Remote  Sensing  Symposium  2013  (IGARSS  2013),  21-­‐26  July,  Melbourne,  Australia.   15 Wednesday, September 25, 13
  • 17.
    Surface  roughness  from  LiDAR Turner,  R.,  Panciera,  R.,  Tanase,  M.,  Lowell,  K.,  Hacker,  J.,  Walker,  P.,  J.,”  Es9ma9on  of  Soil  Surface  Roughness  of  Agricultural  Soils  using  Airborne   LiDAR”,  Remote  Sensing  of  Environment,  In  review,  2013. 16 Wednesday, September 25, 13
  • 18.
    Soil  Moisture  from  Passive  microwave • Algorithm  development  for  ESA’s  SMOS  for  Australian   condiIons Uncalibrated  parameter  “b”   Calibrated  parameter  “b”   (Jackson  and  Schmugge,  1991) Wheat/barley pastures Panciera,  R.,  Walker,  J.P.,  Kalma,  J.D.,  Kim  E.J.,  Saleh,  K.,  Wigneron,  J.-­‐P.,  “Evalua9on  of  the  SMOS  L-­‐MEB  passive  microwave  soil  moisture  retrieval   algorithm”.  Remote  Sensing  of  Environment,  113(2):  p.  435-­‐444,  2009.   17 Wednesday, September 25, 13
  • 19.
    Soil  Moisture  from  AcIve/Passive  microwave • Downscaling  algorithm  development  for  NASA’s  SMAP   mission Airborne Simulated  SMAP AcIve/passive Downscaling  to   9km Downscaling  error   KPassive AcIve Passive AcIve 18 RMSE  =  1.5  –  5.8  K SMAP  target  =  2.4K Wednesday, September 25, 13
  • 20.
    Soil  Moisture  from  Passive  &  OpIcal/NIR • Downscaled  SMOS  +  MODIS  1km  soil  moisture  product January  2-­‐14,  2011 Tropical  Cyclone  Oswald Piles,  M.,  Camps,  A.  ,  Vall-­‐llossera,  M.,  Corbella,  I.  Panciera,  R.,  Rudiger,  C.,  Kerr,  Y.  and  Walker,  J.,  “Downscaling  SMOS-­‐derived  soil  moisture  using   MODIS  visible/infrared  data”,  Accepted  for  publica9on  in  IEEE  Transac9on  on  Geoscience  and  Remote  Sensing,  TGRS-­‐2010-­‐00403.R1,  2010. 20 Wednesday, September 25, 13
  • 21.
    Land  cover  from  SAR  &  opIcal   • Supervised  land  cover  classificaIon  using  Cosmos-­‐SkyMed   &  Landsat 19 Overall  classifica9on   Accuracy  (OA) Landsat5,  2  images OA  =  93% Cosmo-­‐SkyMed,  8   images,  HH  and  HV:  OA   =  80% Wednesday, September 25, 13
  • 22.
    Forest  Biomass  from  SAR  and  LiDAR Tanase,  M,  R.  Panciera,  K.  Lowell,  C.  Aponte,  J.  M.  Hacker,  J.  P.  Walker,  “Forest  Biomass  Es9ma9on  at  High  Spa9al  Resolu9on:  Radar  vs.  Lidar   sensors”,  accepted  for  publica9on,  IEEE  Geoscience  and  Remote  Sensing  Le_ers;   21 Wednesday, September 25, 13
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    CollaboraIons • Consiglio  Nazionale  della  Ricerca,  Italy                                                                                               –  AcIve  microwave  &  land  cover  mapping • Jet  Propulsion  Laboratory,  Pasadena                                                                                                   –  AcIve  Microwave  (SMAP  mission) • United  States  Department  of  Agriculture                                                                                  –   AcIve/passive  microwave  (SMAP  mission) • European  Space  Agency                                                                                                                                              –   Passive  microwave  (SMOS  mission) • Australian  Defence  Science  and  Technology  OrganisaAon  (DSTO)                                                                                                                                                                                                             –  Airborne  SAR  development/calibraIon • Barcelona  SMOS  Expert  Centre                                                                                                                                 –  SMOS/MODIS  soil  moisture  product                                                                                                                                                                   22 Wednesday, September 25, 13