ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS DEL SISTEMA SAOCOM A PARTIR DE UNA SIMULACIÓN DE LA APLICACIÓN OBTENCIÓN HUMEDAD DEL SUELO

KARSZENBAUM HAYDEE; GRINGS, FRANCISCO MATIAS; TIFFENBERG, JAVIER; SALVIA, MARÍA MERCEDES; PERNA, PABLO; JACOBO BERLLES, JULIO; KANDUS, PATRICIA; DEPINE, RICARDO; FERRAZZOLI, PAOLO

2005-08-12

2005-12-27

Produccion de una plataforma orbital eqiupada con un instrumento SAR full polarimetrico

Espacio-Varios

A. Contexto1. Requerimiento planteadoDebido a las necesidades actuales de CONAE con respectoal desarrollo de la misión SAOCOM, se planteó por parte de CONAE la necesidad de contar conuna simulación completa del sistema SAOCOM, desde la generación de la señal hasta la obtenciónde una variable biofísica a partir de un esquema de retrieval.En vista de este requerimiento deCONAE, se propuso sobre la base de una filosofía end-to-end, que incluye desde la generación dela señal hasta la aplicación (ver Fig. 4.1, parte B), llevar a cabo una estimación de algunos de losparámetros del SAR. Del conjunto de los bloques mencionados, nuestra propuesta cubreúnicamente dos de ellos: el bloque blanco , que describe la relación entre la onda electromagnética (EM) incidente y retrodispersada para un blanco dado y el bloque aplicación , que describe larelación entre la matriz de scattering S y una variable biofísica para una aplicación dada. Seseleccionó como ejemplo de blanco, el suelo y como aplicación, la variable biofísica humedad delsuelo.2. ¿Por qué seleccionamos la humedad del suelo como ejemplo de blanco-aplicación?Laaplicación seleccionada tiene que ver con:la importancia de esta variable biofísica en cuanto a lasaplicaciones (atmosféricas, hidrológicas, agrícolas, desastres, otros) el potencial previsto de lateledetección de radar en este tema.los objetivos principales del SAOCOM 3. Complejidad deltemaSi bien existe una gran expectativa y mucho esfuerzo puesto en desarrollar procedimientospara obtener humedad del suelo a partir de sistemas satelitales en microondas, el tema es complejoy su complejidad proviene de las limitaciones de los sistemas y de los requerimientos de lasdistintas aplicaciones.Por un lado, la escala y la precisión con que es necesario medir esta variabledepende del problema a resolver.Es posible agrupar las aplicaciones [Davidson00] en dos tipossegún la información que se requiera:·aplicaciones relacionadas con procesos de agua ensuperficie. Estas aplicaciones ponen el foco en la capa superior del suelo y requieren obtener lahumedad del suelo en los primeros 5 cm. (procesos de escurrimiento, infiltración, erosión,interacciones superficie-atmósfera, otros).·aplicaciones relacionadas con procesos que tienen lugaren profundidad. Estas aplicaciones se caracterizan por tener requerimientos de información entre 30y 60 cm de profundidad. Tienen que ver con modelos de cultivos para rendimientos y ladeterminación de stress hídrico y manejo de riego.Para el primer tipo de aplicaciones, se requiereuna alta frecuencia temporal de mediciones de humedad del suelo en los primeros 5 cm los queestá sometidos a una alta variabilidad. Para el segundo tipo, la frecuencia temporal no es tan crítica,pero la profundidad de la cual se requiere información está más allá de la capacidad de penetraciónde las microondas. Por lo tanto, se requieren modelos que permitan describir el perfil de humedadcon la profundidad.El scattering de superficies depende de su humedad pero también de surugosidad. El desarrollo de un algoritmo que tenga en cuenta estos dos factores y que puedadiscriminar a partir de una observación, el efecto de la humedad del de la rugosidad, es unproblema electromagnético no trivial.Cabe mencionaran entonces que no es nuestro objetivodesarrollar la aplicación humedad del suelo, sino tomar algoritmos existentes (modelos) para estefin y utilizarlos para evaluar cuál sería el comportamiento del SAOCOM en dichos casos.4. ¿Cuál esnuestro marco?Sistemas como el SIR-C contaron en su momento con sitios de prueba para evaluarel comportamiento del sistema así como de algoritmos diseñados para el sitio de prueba. Nosotrosno contamos con sitios de prueba en los cuales se mida en el terreno humedad y rugosidad,variables climáticas, otros,ni con observaciones satelitales de los sitios de prueba. 5. ¿Cómoplanteamos el trabajo?El trabajo se planteó sobre la base de nuestra experiencia en el tratamientodeimágenes de radar y en modelos electromagnéticos en microondas. Asimismo cabe destacar quecontamos con la colaboración del Dr. Ferrazzoli de Tor Vergata y es a partir de su experiencia, quehemos podido encauzar el trabajo en tiempo y forma. También queremos señalar las habilidades enfísica, computación, estadística y modelos de los estudiantes que participan, en particular deFrancisco Grings y Javier Tiffenberg. B. Desarrollo de la simulación blanco-aplicación1. ObjetivoElpresente documento tiene como objetivo responder en una primera aproximación a la necesidad delgrupo SAR de CONAE de estimar una serie parámetros globales de calidad del sistema SAOCOM.Para cumplir con este objetivo general, se presenta un esquema metodológico basado en unafilosofía end-to-end, que permite estimar parámetros del sistema SAR de interés, a partir de lasimulación de una aplicación.2. AlcanceEl presente documento corresponde al primer informecuatrimestral del Convenio específico entre CONAE, la Facultad de Ciencias Exactas y NaturalesFCEyN y el CONICET ( Evaluación y calibración externa Sistema SAR, Res. CONAE 443/05). Estedocumento está pensado como una evaluación de los parámetros de ingeniería globales delSAOCOM desde el punto de vista de las aplicaciones. Cabe aclarar que el objetivo de estedocumento no es la generación de una aplicación para determinar la humedad del suelo, sino unaevaluación de los parámetros de ingeniería del sistema SAOCOM desde el punto de vista de unusuario que desea obtener la humedad del suelo.IntroducciónLlamaremos una aplicación (en teledetección SAR) a un procedimiento para obtener una variable biofísica del terrenoa partir de una imagen SAR. En general, en el proceso de validación de una aplicación se utilizainformación sobre el terreno, a la que llamaremos verdad terrena. Debido a que nuestro propósitoes evaluar numéricamente una serie de parámetros globales del sistema SAOCOM, es necesarioplantear un modelo del sistema SAOCOM completo (Fig. 4.1). Figura 4.1. Esquema de modelo desimulación completo del sistema SARElectrónica SAR - TxAntena SAR - TxBlancoAntena SAR -RxElectrónica SAR - RxElectrónica SAR - A/DElectrónica SAR DownlinkProcesadorSARAplicaciónModo de operaciónVariable BiofísicaDel conjunto de estos bloques, este informetrata únicamente dos de ellos: el bloque blanco , que describe la relación entre la onda EM incidentey la onda EM retrodispersada para un blanco dado y el bloque aplicación , que describe la relaciónentre la matriz de scatteringS y una variable biofísica para una aplicación dada. Esto consiste endescribir matemáticamente la variable de salida en función de la variable de entrada (función detransferencia). El resto de los bloques serán considerados de manera global por el modelo de radarseleccionado (ver 5.2). En una aplicación operativa para la obtención de humedad del suelo, lacadena de procesamiento que va desde la humedad en el terreno a la humedad estimada es lasiguiente (Fig. 4.2), SHAPE * MERGEFORMAT SARModelo inversoHumedad del sueloHumedadestimadaMatriz de scattering medida MFigura 4.2. Cadena de procesamiento de la aplicaciónhumedad del sueloEsta cadena puede entenderse como sigue: un sistema SAR observa un suelocon una humedad dada Mv y obtiene su matriz de scattering medida M. A una imagen de matricesde scatteringM, se aplica un algoritmo especifico para cada aplicación y sistema (modelo inverso) yse obtiene una humedad del suelo estimada Mv_e.En nuestro caso, nosotros pretendemos evaluarlos parámetros del bloque SAR. Para nuestros propósitos, el SAR es un sistema que realiza unaúnica función: obtener la matriz de scattering medida M del blanco. Esta matriz de scatteringM, esobviamente una función de la matriz de scattering real S, pero debido a que el SAR no es unsistema ideal, la matriz M también es función de todos los parámetros del sistema. Entonces, elbloque SAR puede simularse mediante un modelo directo, encargado de simular la matriz descatteringS real del suelo, y un modelo SAR, encargado de simular las limitaciones del sistema real.El esquema completo se presenta a continuación (Fig. 4.3):Figura 4.3. Cadena de procesamiento dela aplicación humedad del suelo donde se simula el bloque que corresponde al sistemaSAR. SHAPE * MERGEFORMAT Modelo inversoModelo directoModelo de SARHumedad delsueloMatriz de scattering medida MMatriz de scattering real SHumedad estimadaA modo deresumen, necesitamos caracterizar los siguientes bloques:-Modelo directo: Es un algoritmo capazde generar la matriz de scatteringS correspondiente a un suelo de agricultura (caso seleccionado eneste informe) con un contenido de humedad dado Mv.-Modelo inverso: Es un algoritmo capaz deobtener el contenido de humedad Mv_e del suelo a partir de la matriz de scattering medidaM.-Modelo de radar: Es un algoritmo que relaciona la matriz de scattering medida M y la matriz descattering real S. Este algoritmo contiene parámetros del sistema SAR.Una vez caracterizadosestos bloques, es posible calcular la función de transferencia global del esquema de la Figura 4.3.Esta función es la que permitiría obtener la humedad del suelo estimada como función de lahumedad del suelo real y de los parámetros del sistema SAR.(4.1)Donde Mv_e es la humedadestimada, Mv es la humedad real y x es un vector que contiene los parámetros que caracterizan alsistema SAR. Una vez caracterizada esta función, es posible realizar un análisis de sensibilidad dela humedad estimada Mv_e a los parámetros del sistema SAR x. Es claro que la sensibilidad de lahumedad del suelo a un parámetro SAR dado, dependerá del conjunto de modelosdirecto, inverso ySAR utilizados. Entonces, la primera tarea es analizar las distintas opciones de modelo directo,modelo inverso y modelo SAR para esta aplicación. Después de este análisis, es necesarioseleccionar, a partir de algún criterio, qué modelos directo, inverso y SAR se utilizarán. Por último,se obtiene la función de transferencia global para los modelos seleccionados, y se realiza unanálisis de sensibilidad para cada parámetro