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

Resumo Técnico: Sensoriamento Remoto de Umidade do Solo em Sub-metros Usando Radiômetro de Micro-ondas L-band de Banda Portátil

Definição do Problema
Os produtos de umidade do solo por micro-ondas passiva de plataforma espacial, como os das missões SMOS e SMAP, oferecem alta precisidade, mas são limitados por resoluções espaciais grosseiras (tipicamente dezenas de quilômetros). Essa limitação prejudica sua utilidade em aplicações que exigem gradientes de pequena escala, como modelagem hidrológica de bacias hidrográficas e avaliação de impacto ecológico de incêndios florestais. Embora existam técnicas de redução de escala (downscaling), elas frequentemente herdam características do pixel pai ou introduzem incertezas provenientes de fontes de dados suplementares. Além disso, a frequência de revisita dos sensores espaciais (a cada 2–3 dias) é insuficiente para aplicações que necessitam de atualizações diárias, como a agricultura de precisão. Embora radiômetros L-band baseados em drones tenham sido propostos como uma alternativa para o rastreamento de alta resolução, a precisão das recuperações de umidade do solo do Radiômetro L-band Portátil (PoLRa) em escalas de sub-metro ainda não foi rigorosamente avaliada.

Metodologia
Este estudo avaliou o desempenho das recuperações de umidade do solo em sub-metros (aproximadamente 0,7 m × 1,0 m) usando um PoLRa montado em uma estrutura de aço fixa em quatro locais no centro de Illinois, EUA, durante novembro de 2023. O cronograma experimental foi dividido em três fases: duas fases em solo nu em um campo de milho e uma fase em um local de campus com mistura de solo nu e gramado.

• Coleta de Dados: O PoLRa, operando em 1,41 GHz com um ângulo de incidência constante de 40°, coletou temperaturas de brilho ($T_B$) de dupla polarização ao longo de intervalos de aproximadamente sete minutos. As medições foram feitas a partir de quatro direções nas duas primeiras fases e de uma única direção na terceira fase. Os dados de verdade de campo consistiram em medições volumétricas de umidade do solo em cinco pontos de referência dentro da pegada do sensor, obtidas via sensores de Refletometria de Domínio de Tempo (TDR) portáteis.
• Pré-processamento: As temperaturas de brilho brutas passaram por uma pré-triagem para remover outliers baseados nos limiares do SMOS Nível 1 (máx. 320 K) e restrições físicas (temperatura de brilho vertical > temperatura de brilho horizontal). O valor da mediana dos dados filtrados foi selecionado como a temperatura de brilho representativa para cada sessão.
• Algoritmos de Recuperação: Três algoritmos foram aplicados para derivar a umidade volumétrica do solo:
  1. Algoritmo de Canal Único (SCA): Utiliza uma polarização e opacidade da vegetação derivada de NDVI.
  2. Algoritmo de Canal Duplo Regularizado (RDCA): Utiliza ambas as polarizações com um termo de regularização para a opacidade da vegetação.
  3. Algoritmo de Canal Duplo Convencional (DCA): Uma abordagem de linha de base onde a profundidade óptica da vegetação, o albedo de espalhamento e os parâmetros de rugosidade foram definidos como zero, e a temperatura efetiva do solo foi fixada em 292,15 K.
     Nota: Para o DCA, variações (DCA0, DCA1, DCA2) foram testadas com diferentes suposições de parâmetros.
• Validação: A precisão da recuperação foi avaliada contra a média espacial das medições TDR usando viés (bias), Erro Quadrático Médio (RMSE), RMSE não enviesado (ubRMSE) e coeficiente de correlação de Pearson (R).

Principais Resultados

• Estabilidade da Temperatura de Brilho: As temperaturas de brilho com polarização vertical demonstraram maior estabilidade em diferentes direções de medição comparadas às polarizações horizontais. Os desvios padrão das $T_B$ de dupla polarização observadas foram geralmente menores que 5 K durante os períodos de teste.
• Precisão da Umidade do Solo: As recuperações de umidade do solo derivadas pelo PoLRa alcançaram um RMSE não enviesado (ubRMSE) majoritariamente abaixo de 0,04 m³/m³ e coeficientes de correlação de Pearson (R) geralmente acima de 0,75 quando comparados às medições TDR. Essas métricas atendem aos requisitos de precisão da missão SMAP.
• Desempenho do Algoritmo: Nenhum algoritmo único superou consistentemente os outros em todos os locais. No entanto, os resultados confirmaram a viabilidade de aplicar algoritmos operacionais do SMAP aos dados do PoLRa.
• Variabilidade do Local: O desempenho variou conforme o local. Os locais de solo nu mostraram maior alinhamento com as medições TDR do que os locais de gramado. Notavelmente, as recuperações no campus da Universidade de Illinois (Fase 3) exibiram um ubRMSE mais alto (>0,045 m³/m³) em comparação com os locais do campo de milho (<0,01 m³/m³), potencialmente devido à Interferência de Radiofrequência (RFI) local ou incompatibilidade de parâmetros.
• Viés Sistemático: As recuperações baseadas no PoLRa tenderam a superestimar sistematicamente a umidade do solo em comparação ao TDR. Os autores atribuem isso em parte ao uso direto das temperaturas do solo medidas pelo TDR no fluxo de recuperação sem a devida correção de offset.

Significância e Alegações
O estudo estabelece que medições de PoLRa baseadas em solo ou drones podem servir como uma referência independente para o monitoramento de umidade do solo em sub-metros. A principal contribuição é a validação de que os algoritmos de recuperação do SMAP podem ser aplicados diretamente aos dados de alta resolução do PoLRa, gerando resultados precisos (ubRMSE < 0,04 m³/m³) sem a necessidade de reduções de escala complexas.

Os autores afirmam que este trabalho lança as bases para a padronização de procedimentos operacionais para futuras aplicações de PoLRa baseadas em drones. Eles postulam que a umidade do solo de área derivada por PoLRa oferece uma vantagem significativa sobre os sensores in-situ de escala pontual para validar produtos aeroespaciais e de satélite. Além disso, o estudo sugere que, com operações padronizadas e a integração de dados auxiliares de alta resolução (ex: Lidar, sensores ópticos) para melhor restringir os parâmetros de vegetação e rugosidade, a precisão dessas recuperações pode ser ainda mais aprimorada. O artigo conclui que o PoLRa tem o potencial de atuar como uma referência independente para próximas missões de alta resolução, como NISAR e ESA ROSE-L.