Sub-Meter Remote Sensing of Soil Moisture Using Portable L-band Microwave Radiometer

Resumen Técnico: Teledetección de la humedad del suelo a escala submetrica mediante un radiómetro de microondas en banda L portátil

Planteamiento del problema
Los productos de humedad del suelo mediante microondas pasivas desde el espacio, como los de las misiones SMOS y SMAP, ofrecen una alta precisión pero están limitados por resoluciones espaciales gruesas (típicamente decenas de kilómetros). Esta limitación dificza su utilidad en aplicaciones que requieren gradientes de escala fina, como la modelización hidrológica de cuencas y la evaluación del impacto ecológico de incendios forestales. Aunque existen técnicas de reducción de escala (downscaling), estas suelen heredar las características del píxel padre o introducir incertidumbres provenientes de fuentes de datos complementarias. Además, la frecuencia de revisión de los sensores espaciales (cada 2–3 días) es insuficiente para aplicaciones que requieren actualizaciones diarias, como la agricultura de precisión. Si bien se han propuesto radiómetros de banda L basados en drones como una alternativa para el seguimiento de alta resolución, la precisión de las recuperaciones de la humedad del suelo del Radiómetro de Banda L Portátil (PoLRa) a escalas submetricas no ha sido evaluada rigurosamente.

Metodología
Este estudio evaluó el desempeño de las recuperaciones de humedad del suelo a escala submetrica (aproximadamente 0.7 m × 1.0 m) utilizando un PoLRa montado en una estructura de acero fija en cuatro ubicaciones en el centro de Illinois, EE. UU., durante noviembre de 2023. La línea de tiempo experimental se dividió en tres fases: dos fases en suelo desnudo en un campo de maíz y una fase en un sitio de campus con mezcla de suelo desnudo y pastizales.

• Recolección de datos: El PoLRa, operando a 1.41 GHz con un ángulo de incidencia constante de 40°, recolectó temperaturas de brillo ($T_B$) de doble polarización durante intervalos de aproximadamente siete minutos. Las mediciones se tomaron desde cuatro direcciones en las dos primeras fases y desde una sola dirección en la tercera. Los datos de verdad de terreno consistieron en mediciones volumétricas de humedad del suelo de cinco puntos de referencia dentro de la huella del sensor, obtenidas mediante sensores de reflectometría de dominio de tiempo (TDR) portátiles.
• Preprocesamiento: Las temperaturas de brillo brutas fueron sometidas a un pre-filtrado para eliminar valores atípicos basados en los umbrales de SMOS de Nivel 1 (máximo 320 K) y restricciones físicas (temperatura de brillo vertical > temperatura de brillo horizontal). Se seleccionó el valor de la mediana de los datos filtrados como la temperatura de brillo representativa para cada sesión.
• Algoritmos de recuperación: Se aplicaron tres algoritmos para derivar la humedad volumétrica del suelo:
  1. Algoritmo de canal único (SCA): Utiliza una polarización y la opacidad de la vegetación derivada de NDVI.
  2. Algoritmo de canal dual regularizado (RDCA): Utiliza ambas polarizaciones con un término de regularización para la opacidad de la vegetación.
  3. Algoritmo de canal dual convencional (DCA): Un enfoque base donde la profundidad óptica de la vegetación, el albedo de dispersión y los parámetros de rugosidad se fijaron en cero, y la temperatura efectiva del suelo se fijó en 292.15 K.
     Nota: Para el DCA, se probaron variaciones (DCA0, DCA1, DCA2) con diferentes supuestos de parámetros.
• Validación: La precisión de la recuperación se evaluó contra el promedio espacial de las mediciones TDR utilizando sesgo, error cuadrático medio (RMSE), RMSE no sesgado (ubRMSE) y el coeficiente de correlación de Pearson (R).

Resultados clave

• Estabilidad de la temperatura de brillo: Las temperaturas de brillo con polarización vertical demostraron una mayor estabilidad a través de diferentes direcciones de medición en comparación con las polarizaciones horizontales. Las desviaciones estándar de las $T_B$ de doble polarización observadas fueron generalmente menores a 5 K durante los periodos de prueba.
• Precisión de la humedad del suelo: Las recuperaciones de la humedad del suelo derivadas del PoLRa lograron un ubRMSE mayormente por debajo de 0.04 m³/m³ y coeficientes de correlación de Pearson (R) generalmente por encima de 0.75 en comparación con las mediciones TDR. Estas métricas cumplen con los requisitos de precisión de la misión SMAP.
• Desempeño de los algoritmos: Ningún algoritmo superó consistentemente a los otros en todos los sitios. Sin embargo, los resultados confirmaron la viabilidad de aplicar los algoritmos operativos de SMAP (SCA y RDCA) a los datos del PoLRa.
• Variabilidad del sitio: El desempeño varió según la ubicación. Los sitios de suelo desnudo mostraron una mayor alineación con las mediciones TDR que los sitios de pastizales. Notablemente, las recuperaciones en el campus de la Universidad de Illinois (Fase 3) exhibieron un ubRMSE más alto (>0.045 m³/m³) en comparación con los sitios del campo de maíz (<0.01 m³/m³), potencialmente debido a la interferencia de radiofrecuencia (RFI) local o desajustes de parámetros.
• Sesgo sistemático: Las recuperaciones basadas en PoLRa tendieron a sobreestimar sistemáticamente la humedad del suelo en comparación con el TDR. Los autores atribuyen esto en parte al uso directo de las temperaturas del suelo medidas por TDR en el flujo de recuperación sin la debida corrección de compensación (offset).

Significancia y Reivindicaciones
El estudio establece que las mediciones de PoLRa basadas en tierra o drones pueden servir como una referencia independiente para el monitoreo de la humedad del suelo a escala submetrica. La contribución principal es la validación de que los algoritmos de recuperación de SMAP pueden aplicarse directamente a los datos de alta resolución de PoLRa, produciendo resultados precisos (ubRMSE < 0.04 m³/m³) sin requerir una reducción de escala compleja.

Los autores afirman que este trabajo sienta las bases para estandarizar los procedimientos operativos para futuras aplicaciones de PoLRa basadas en drones. Postulan que la humedad del suelo de área derivada de PoLRa ofrece una ventaja significativa sobre los sensores in situ a escala de punto para validar productos aeroespaciales y satelitales. Además, el estudio sugiere que con operaciones estandarizadas y la integración de datos auxiliares de alta resolución (por ejemplo, Lidar, sensores ópticos) para restringir mejor los parámetros de vegetación y rugosidad, la precisión de estas recuperaciones puede mejorarse aún más. El artículo concluye que el PoLRa tiene el potencial de actuar como una referencia independiente para las próximas misiones de alta resolución como NISAR y ESA ROSE-L.