Statistical analysis and retrieving models for the validation of the soil moisture product of the SMOS mission
Analyses statistiques et modèles d'inversion pour la validation des données d'humidité des sols de la mission SMOS
Résumé
In a climate change context, many studies are dealing with the observation of numerous physical parameters such as the soil temperature or the vegetation. The soil moisture is one of the observed variables for monitoring the evolution of the water cycle on Earth. Satellites help to meet this need. Among them, the first spatial mission specially designed for soil moisture monitoring at the global scale is the SMOS mission launched on November 2, 2009. The first part of this thesis deals with the validation of the SMOS soil moisture product. A comparison between soil moistures retrieved from satellite observations (SMOS, AMSR-E, and ASCAT), modeled soil moisture (ECMWF) and measurements is realized over four watersheds in the U.S. In a second phase, the SMOS soil moisture product is evaluated at the global scale by using the triple collocation method. The global SMOS error map is then linked to different parameters by using the methods of ANOVA and CART to investigate its origin. Thereafter, the SMOS soil moisture product is put into a temporal context. Two statistical methods are presented in order to link the SMOS and the AMSR-E soil moisture datasets over the four watersheds: CDF matching and the copulas. Finally, the last part comes back to the SMOS algorithm and to his innovations compared to those already existing. A simpler algorithm has been implemented and adapted to the L-band multi-angular SMOS observations. A comparison between the retrieved soil moisture from this simple algorithm and the SMOS product has allowed us to better understand the improvements that SMOS is capable of and how to improve the SMOS product.
Dans un contexte de changement climatique, de nombreuses études portent sur l'observation de plusieurs paramètres physiques tels que la température du sol ou la végétation. L'humidité du sol fait partie des traceurs observés pour surveiller l'évolution du cycle hydrologique sur Terre. Parmi les satellites d'observation de la Terre, la première mission à avoir été spécialement conçue pour l'observation de l'humidité des sols à l'échelle globale a été la mission SMOS lancée le 2 Novembre 2009. La première partie de ma thèse a porté sur la validation du produit d'humidité SMOS. Pour l'échelle locale, une comparaison entre des humidités retrouvées à partir d'observations satellite (SMOS, AMSR-E et ASCAT), des humidités modélisées (ECMWF) et des humidités mesurées sur quatre bassins versants test aux Etats-Unis. Dans un second temps, le produit d'humidité SMOS est évalué à l'échelle globale en utilisant la triple collocation. La carte globale de l'erreur SMOS est ensuite reliée à différents autres paramètres en utilisant les méthodes ANOVA et CART pour en déterminer la cause. Le produit d'humidité SMOS a ensuite été replacé dans un contexte historique. Deux méthodes sont présentées afin de relier les humidités SMOS et AMSR-E sur les quatre sites test aux États-Unis : le CDF matching et les copules. La dernière partie reviendra sur l'algorithme de SMOS et sur ses innovations par rapport à ceux déjà existants. Pour cela, un algorithme plus simple est mis en place et adapté aux acquisitions multi-angulaires de SMOS. Une comparaison entre les humidités retrouvées avec ce modèle simplifié et celles de SMOS permet de mieux comprendre les améliorations que SMOS est capable de fournir.