A comparison of multi-polarization and multi-angular approaches for estimating bare soil surface roughness from spaceborne radar data

Abstract

Soil surface roughness and moisture content both have a significant effect on microwave backscatter to the satellite. The purpose of this work is to evaluate the optimum sensor configuration for existing radar satellites to quantify soil surface roughness. A simulation study using theoretical and empirical models permits the estimation of the sensitivity of the backscatter coefficient to relative variations in soil parameters in terms of radar characteristics. Two different configurations for estimating surface roughness were tested, multi-polarization (co-polarizations) and multi-angular, and the results of the multi-angular configuration provided the best results. A normalized radar backscatter soil roughness index (NBRI) is presented for estimating soil roughness from a multi-angular approach using sensors such as RADARSAT-1. This index was tested using the geometric optics model (GOM) and RADARSAT data. Coefficients of determination of 99% and 83%, respectively, were obtained for each simulation.

La rugosité et l'humidité d'une surface de sol nu ont un effet significatif sur le coefficient de rétrodiffusion enregistré par le capteur satellitaire RSO. L'objectif de ce travail est d'évaluer la configuration optimale pour un capteur à bord d'un satellite radar permettant de choisir la meilleure approche pour extraire la rugosité de surface. Une étude de simulation utilisant les modèles théoriques et expérimentaux permet d'estimer la sensibilité du coefficient de rétrodiffusion à la variation relative des paramètres du sol en termes des caractéristiques des radars. Pour la rugosité, deux approches différentes sont vérifiées, la configuration multi-polarisation (co-polarisations) et la configuration multi-angulaire. Cette dernière donne les meilleurs résultats. Un indice normalisé de la rétrodiffusion radar pour la rugosité du sol (normalized radar backscatter soil roughness index, NBRI) est proposé pour estimer la rugosité de surface à partir de l'approche multi-angulaire comme celle de RADARSAT-1. Cet indice a été testé par le modèle GOM (Geometric Optics Model) et les données de RADARSAT. Les coefficients de détermination sont respectivement de 99% et 83% pour chacune des simulations.