Estimating soil moisture at the watershed scale with satellite-based radar and land surface models

Spatially distributed soil moisture profiles are required for watershed applications such as drought and flood prediction, crop irrigation scheduling, pest management, and determining mobility with lightweight vehicles. Satellite-based soil moisture can be obtained from passive microwave, active microwave, and optical sensors, although the coarse spatial resolution of passive microwave and the inability to obtain vertically resolved information from optical sensors limit their usefulness for watershed-scale applications. Active microwave sensors such as synthetic aperture radar (SAR) currently represent the best approach for obtaining spatially distributed surface soil moisture at scales of 10–100 m for watersheds ranging from 1 000 to 25 000 km2. Although SAR provides surface soil moisture, the applications listed above require vertically resolved soil moisture profiles. To obtain distributed soil moisture profiles, a combined approach of calibration and data assimilation in soil vegetation atmosphere transfer (SVAT) models based on recent advances in soil physics is the most promising avenue of research. This review summarizes the state of the science using current satellite-based sensors to determine watershed-scale surface soil moisture distribution and the state of combining SVAT models with data assimilation and calibration approaches for the estimation of profile soil moisture. The basic conclusion of this review is that currently orbiting SAR sensors combined with available SVAT models could provide distributed profile soil moisture information with known accuracy at the watershed scale. The priority areas for future research should include image-based approaches for mapping surface roughness, determination of soil moisture in densely vegetated sites, active and passive microwave data fusion, and joint calibration and data assimilation approaches for a combined remote sensing – modeling system. For validation, a worldwide in situ soil moisture monitoring program should be implemented. Finally, to realize the full potential of satellite-based soil moisture estimation for watershed applications, it will be necessary to continue sensor development, improve image availability and timely delivery, and reduce image cost. 826 Résumé. Les profils d’humidité du sol spatialement distribués sont nécessaires dans le cadre des applications liées aux bassins versants telles que la prévision des sécheresses et des inondations, la planification des cédules d’irrigation des cultures, la gestion des infestations et la détermination de la mobilité des véhicules légers. L’humidité du sol peut être dérivée des données satellitaires au moyen des capteurs micro-ondes passifs, micro-ondes actifs et des capteurs optiques, bien que la résolution spatiale grossière des capteurs micro-ondes passifs et l’impossibilité d’obtenir une information intégrée verticalement avec les capteurs optiques limitent leur utilité pour les applications à l’échelle du bassin versant. Les capteurs micro-ondes actifs comme le radar à synthèse d’ouverture (RSO) représentent à l’heure actuelle la meilleure alternative pour l’obtention d’information sur l’humidité de surface qui est spatialement distribuée aux échelles de 10– 100 m pour les bassins variant en superficie de 1 000 à 25 000 km2. Quoique le capteur RSO permette d’obtenir de l’information sur l’humidité de surface, les applications énumérées ci-dessus font appel à des profils d’humidité du sol intégrés verticalement. L’avenue la plus prometteuse permettant d’obtenir des profils d’humidité du sol distribués verticalement consiste à utiliser une approche combinée d’étalonnage et d’assimilation des données basée sur l’utilisation des modèles SVAT (« soil vegetation atmosphere transfer models ») basés sur les plus récents développements en physique des sols. Cet article de synthèse résume l’état actuel de la science dans le domaine de l’utilisation des capteurs satellitaires actuels pour la détermination de la répartition de l’humidité de surface à l’échelle du bassin versant, et fait le bilan de l’utilisation conjointe des modèles SVAT et des approches d’assimilation et d’étalonnage des données pour l’estimation des profils d’humidité du sol. La conclusion de base de cette synthèse est à l’effet que les données des capteurs RSO © 2004 CASI 805 Can. J. Remote Sensing, Vol. 30, No. 5, pp. 805–826, 2004 Received 31 December 2003. Accepted 1 April 2004. M.S. Moran1 and S. McElroy. US Department of Agriculture (USDA) Agricultural Research Service, Southwest Watershed Research Center, Tucson, AZ 85719-1596, USA. C.D. Peters-Lidard. National Aeronautics and Space Administration (NASA) Goddard Space Flight Center, Hydrological Sciences Branch, Greenbelt, MD 20771, USA. J.M. Watts. US Army Engineer Research and Development Center, Topographic Engineering Center, Alexandria, VA 22315-3864, USA. 1Corresponding author (e-mail: [email protected]). présentement en orbite utilisées en combinaison avec les modèles SVAT disponibles peuvent fournir une information sur les profils d’humidité du sol distribués avec une précision déterminée à l’échelle du bassin versant. Les secteurs prioritaires de recherche pour le futur devraient inclure des approches basées sur les images pour la cartographie de la rugosité de surface, la détermination de l’humidité de surface dans les zones de végétation dense, la fusion des données des capteurs microondes actifs et passifs et des approches conjointes d’étalonnage et d’assimilation des données dans l’optique d’un système combiné télédétection–modélisation. Pour fins de validation, on devrait mettre sur pied un programme in situ de suivi de l’humidité du sol à l’échelle du monde. Enfin, pour réaliser pleinement le potentiel de l’estimation de l’humidité du sol à partir de l’information satellitaire dans le contexte des applications au niveau des bassins versants, il sera nécessaire de poursuivre le développement des capteurs, d’améliorer la disponibilité des images et la livraison des données en temps opportun et de réduire le coût des images. [Traduit par la Rédaction]