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

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

2005-08-12

2005-12-27

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

Espacio-Varios

A. Contexto 1. Requerimiento planteado Debido a las necesidades actuales de CONAE con respecto al desarrollo de la misión SAOCOM, se planteó por parte de CONAE la necesidad de contar con una simulación completa del sistema SAOCOM, desde la generación de la señal hasta la obtención de una variable biofísica a partir de un esquema de retrieval.  En vista de este requerimiento de CONAE, se propuso sobre la base de una filosofía end-to-end, que incluye desde la generación de la señal hasta la aplicación (ver Fig. 4.1, parte B),   llevar a cabo una estimación de algunos de los parámetros del SAR.   Del conjunto de los bloques mencionados, nuestra propuesta cubre únicamente 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 la relación entre la matriz de scattering S y una variable biofísica para una aplicación dada. Se seleccionó como ejemplo de blanco, el suelo y como aplicación, la variable biofísica humedad del suelo.   2. ¿Por qué seleccionamos la humedad del suelo como ejemplo de blanco-aplicación? La aplicación seleccionada tiene que ver con: la importancia de esta variable biofísica en cuanto a las aplicaciones (atmosféricas, hidrológicas, agrícolas, desastres, otros) el potencial previsto de la teledetección de radar en este tema. los objetivos principales del SAOCOM   3. Complejidad del tema Si bien existe una gran expectativa y mucho esfuerzo puesto en desarrollar procedimientos para obtener humedad del suelo a partir de sistemas satelitales en microondas, el tema es complejo y su complejidad proviene de las limitaciones de los sistemas y de los requerimientos de las distintas aplicaciones.  Por un lado, la escala y la precisión con que es necesario medir esta variable depende del problema a resolver.  Es posible agrupar las aplicaciones [Davidson00] en dos tipos según la información que se requiera:  ·        aplicaciones relacionadas con procesos de agua en superficie. Estas aplicaciones ponen el foco en la capa superior del suelo y requieren obtener la humedad del suelo en los primeros 5 cm. (procesos de escurrimiento, infiltración, erosión, interacciones superficie-atmósfera, otros). ·        aplicaciones relacionadas con procesos que tienen lugar en profundidad. Estas aplicaciones se caracterizan por tener requerimientos de información entre 30 y 60 cm de profundidad. Tienen que ver con modelos de cultivos para rendimientos y la determinación de stress hídrico y manejo de riego.    Para el primer tipo de aplicaciones, se requiere una alta frecuencia temporal de mediciones de humedad del suelo en los primeros 5 cm los que está 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 penetración de las microondas. Por lo tanto, se requieren modelos que permitan describir el perfil de humedad con la profundidad.  El scattering de superficies depende de su humedad pero también de su rugosidad. El desarrollo de un algoritmo que tenga en cuenta estos dos factores y que pueda discriminar a partir de una observación, el efecto de la humedad del de la rugosidad, es un problema electromagnético no trivial. Cabe mencionaran entonces que no es nuestro objetivo desarrollar la aplicación humedad del suelo, sino tomar algoritmos existentes (modelos) para este fin y utilizarlos para evaluar cuál sería el comportamiento del SAOCOM en dichos casos.  4. ¿Cuál es nuestro marco? Sistemas como el SIR-C contaron en su momento con sitios de prueba para evaluar el comportamiento del sistema así como de algoritmos diseñados para el sitio de prueba. Nosotros no 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. ¿Cómo planteamos el trabajo? El trabajo se planteó sobre la base de nuestra experiencia en el tratamiento de  imágenes de radar y en modelos electromagnéticos en microondas. Asimismo cabe destacar que contamos con la colaboración del Dr. Ferrazzoli de Tor Vergata y es a partir de su experiencia, que hemos podido encauzar el trabajo en tiempo y forma. También queremos señalar las habilidades en física, computación, estadística y modelos de los estudiantes que participan, en particular de Francisco Grings y Javier Tiffenberg.   B. Desarrollo de la simulación blanco-aplicación 1. Objetivo El presente documento tiene como objetivo responder en una primera aproximación a la necesidad del grupo 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 una filosofía end-to-end, que permite estimar parámetros del sistema SAR de interés, a partir de la simulación de una aplicación.  2. Alcance El presente documento corresponde al primer informe cuatrimestral del Convenio específico entre CONAE, la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales FCEyN y el CONICET (“Evaluación y calibración externa Sistema SAR, Res. CONAE 443/05). Este documento está pensado como una evaluación de los parámetros de ingeniería globales del SAOCOM desde el punto de vista de las aplicaciones.   Cabe aclarar que el objetivo de este documento no es la generación de una aplicación para determinar la humedad del suelo, sino una evaluación de los parámetros de ingeniería del sistema SAOCOM desde el punto de vista de un usuario que desea obtener la humedad del suelo. 3. Documentos Aplicables  Oh Y., “Quantitative Retrieval of Soil Moisture Content and Surface Roughness From Multipolarized Radar Observations of Bare Soil Surfaces”, IEEE Trans. Geosci. Rem. Sens., vol. 42, n. 3, 2004. Freeman A., Alves M., Chapman B., Cruz J., Kim Y., Shaffer S., Sun J., Turner E., Sarabandi K., “SIR-C data quality and calibration results”, IEEE Trans. Geosci. Rem. Sens., vol. 33, n. 4, 1995. Hajnsek Irena, “Inversion Of Surface Parameters Using Polarimetric Sar”, DLR PhD thesis, 2001. 4. Introducción  Llamaremos una aplicación (en teledetección SAR) a un procedimiento para obtener una variable biofísica del terreno a partir de una imagen SAR. En general, en el proceso de validación de una aplicación se utiliza información sobre el terreno, a la que llamaremos verdad terrena. Debido a que nuestro propósito es evaluar numéricamente una serie de parámetros globales del sistema SAOCOM, es necesario plantear un modelo del sistema SAOCOM completo (Fig. 4.1). Figura 4.1. Esquema de modelo de simulación completo del sistema SAR   Del conjunto de estos bloques, este informe trata únicamente dos de ellos: el bloque “blanco”, que describe la relación entre la onda EM incidente y la onda EM retrodispersada para un blanco dado y el bloque “aplicación”, que describe la relación entre la matriz de scattering S y una variable biofísica para una aplicación dada. Esto consiste en describir matemáticamente la variable de salida en función de la variable de entrada (función de transferencia). El resto de los bloques serán considerados de manera global por el modelo de radar seleccionado (ver 5.2).   En una aplicación operativa para la obtención de humedad del suelo, la cadena de procesamiento que va desde la humedad en el terreno a la humedad estimada es la siguiente (Fig. 4.2), Figura 4.2. Cadena de procesamiento de la aplicación humedad del suelo     Esta cadena puede entenderse como sigue: un sistema SAR observa un suelo con una humedad dada Mv y obtiene su matriz de scattering medida M. A una imagen de matrices de scattering M, se aplica un algoritmo especifico para cada aplicación y sistema (modelo inverso) y se obtiene una humedad del suelo estimada Mv_e.   En nuestro caso, nosotros pretendemos evaluar los parámetros del bloque SAR. Para nuestros propósitos, el SAR es un sistema que realiza una única función: obtener la matriz de scattering medida M del blanco. Esta matriz de scatteringM, es obviamente una función de la matriz de scattering real S, pero debido a que el SAR no es un sistema ideal, la matriz M también es función de todos los parámetros del sistema. Entonces, el bloque SAR puede simularse mediante un modelo directo, encargado de simular la matriz de scatteringS 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 de la aplicación humedad del suelo donde se simula el bloque que corresponde al sistema SAR.     A modo de resumen, necesitamos caracterizar los siguientes bloques:  -         Modelo directo: Es un algoritmo capaz de generar la matriz de scatteringS correspondiente a un suelo de agricultura (caso seleccionado en este informe) con un contenido de humedad dado Mv. -         Modelo inverso: Es un algoritmo capaz de obtener el contenido de humedad Mv_e del suelo a partir de la matriz de scattering medida M. -         Modelo de radar: Es un algoritmo que relaciona la matriz de scattering medida M y la matriz de scattering real S. Este algoritmo contiene parámetros del sistema SAR.  Una vez caracterizados estos 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 la humedad del suelo real y de los parámetros del sistema SAR.                               (4.1) Donde Mv_e es la humedad estimada, Mv es la humedad real y x es un vector que contiene los parámetros que caracterizan al sistema SAR.   Una vez caracterizada esta función, es posible realizar un análisis de sensibilidad de la humedad estimada Mv_e a los parámetros del sistema SAR x. Es claro que la sensibilidad de la humedad del suelo a un parámetro SAR dado, dependerá del conjunto de modelos directo, inverso y SAR 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 necesario seleccionar, 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 un análisis de sensibilidad para cada parámetro.  En las siguientes secciones, se desarrollan los siguientes temas: