Bodenfeuchte von AMSR-E
Übersicht
- Zugang
- Beschreibung
- Parameter
- Abdeckung, räumliche und zeitliche Auflösung
- Datenqualität
- Kontaktperson
- Referenzen
- Datenzitat
Zugang
EINGESCHRÄNKT: Dieser Link auf den Datensatz ist nur für eine eingeschränkte Nutzergruppe verfügbar. Der Datensatz ist nur im CEN/MPI Netzwerk bzw. von außen mit Kundenkonto zugreifbar. Bitte wenden Sie sich an ICDC, wenn Sie von außerhalb des Netzwerks auf diese Daten zugreifen möchten.
- Bodenfeuchte Daten ansehen mit dem LAS
- Zugriff auf Bodenfeuchte Daten über OPeNDAP
- Datenzugriff über Filesystem: /data/icdc/land/amsre_soilmoisture
Beschreibung
Für den hier vorliegenden Datensatz der Bodenfeuchte wurden Strahlungstemperaturmessungen der AMSR-E-Frequenzen 6.9 GHz, 10.7 GHz und 36.5 GHz in horizontaler wie vertikaler Polarisation verwendet. Die Bodenfeuchte wird durch Vergleich von modellierten mit gemessenen Strahlungstemperaturen gewonnen. Hierzu wird ein Strahlungstransfermodell benutzt, um aus den Beiträgen der Emissitiväten einerseits des Bewuchses und andererseits der Erdoberfläche mit Kenntnis der Oberflächentemperatur (abgeleitet aus den 36.5 GHz AMSR-E Kanälen) eine Strahlungstemperatur zu modellieren. Diese wird mit der gemessenen verglichen. Variable Parameter sind die Dielektrizitätskonstante des Bodens (hängt von Bodentyp und -feuchte ab) und die optische Dichte des Bewuchses (hängt von Bewuchsdichte, -typ, und Wassergehalt ab). Wenn modellierte und gemessene Bodenfeuchte um weniger als 0.25 K abweichen, dann wird die Bodenfeuchte mit Hilfe eines Modells für die Abhängigkeit der Dielektrizitätskonstante des Bodens von Typ und Feuchte unter Hinzunahme eines globalen Datensatzes physikalischer Bodeneigenschaften bestimmt. Abgeleitet wird dabei das prozentuale Volumen Wasser pro Volumen Boden; die Einheit ist also Prozent. Für beide Frequenzen (6.9 GHz and 10.7 GHz) wird jeweils ein separater Bodenfeuchtedatensatz (nebst Unsicherheit) bestimmt.
Die Daten liegen vor für die Jahre 2002-2011, d. h. für den gesamten AMSR-E Messzeitraum. Wir bieten sie als Daten der einzelnen Überflüge (auf- und absteigend), gesammelt über jeweils einen Tag an. Es handelt sich dabei im wesentlichen um eine reformatierte (Die Bodenfeuchtkarten stehen nicht mehr hochkant sondern horizontal), Inkonsistenz-korrigierte (Im Originadatensatz bestanden Inkonsistenzen bzgl. Skalierungsfaktoren. Diese sind nun korrigiert. Zudem wurden die netCDF-Dateien auf einen moderneren Stand gebracht.) Version des LPRM_AMSRE_D_SOILM3_V002 Datensatzes der VU Amsterdam.
Letzte Aktualisierung des Datensatzes am ICDC: 6. August 2015.
Parameter
| Name | Einheit |
|---|---|
| Oberflächentemperatur | K |
| Bodenfeuchte (C-Band, 6.9 GHz) | % |
| Fehler der Bodenfeuchte (C-Band, 6.9 GHz) | % |
| Optische Dichte der Vegetation (C-Band, 6.9 GHz) | - |
| Relative volumetrische Bodenfeuchtigkeit (X-Band, 10.7 GHz) | % |
| Fehler der Bodenfeuchte (X-Band, 10.7 GHz) | % |
| Optische Dichte der Vegetation (X-Band, 10.7 GHz) | - |
| Qualitätskennzahl | - |
Abdeckung, räumliche und zeitliche Auflösung
Zeitraum und zeitliche Auflösung:
- 19. Juni 2002 bis 03. Okt. 2011
- Täglich
Räumliche Abdeckung und Auflösung:
- Global, getrennt nach auf- und absteigenden Überflügen
- Räumliche Auflösung: 0.25° x 0.25°, kartesisches Gitter
- Geographische Länge: 179.875°W bis 179.875°E
- Geographische Breite: 89.875°S bis 89.875°N
- Dimension: 720 Zeilen x 1440 Spalten
- Höhe: Terrain folgend
Format:
- NetCDF
Datenqualität
Der Datensatz enthält eine Qualitätskennzahl, den Retrievalfehler sowie die optische Dichte der Vegetation, separat für die beiden verwendeten Frequenzbänder (siehe Parameter).
Zusätzlich beinhaltet der Datensatz eine Abschätzung der Oberflächentemperatur aus den 36.5 GHz Messungen des AMSR-E (siehe Holmes et al. in den Referenzen).
Aufgrund fehlender Dokumentation kann über die Qualitätskennzahl nicht die komplette Info gegeben werden. Klar ist dass diese Kennzahl Bereiche mit Eis/Schnee/gefrorenem Boden, Wasser, und (zu) dichter Vegetation kennzeichnet. Hier empfiehlt es sich allerdings eher auf die optischen Dichten zurückzugreifen.
Es ist anzumerken, dass insbesondere in Gebieten dichter Vegetation (z. B. für die Regenwälder Südamerikas) die hier verwendete Methode zur Ableitung der Bodenfeuchte an ihre Grenzen stößt; häufig sind diese Gebiete daher als "nicht nutzbar" ausmaskiert bzw. zeigen einen großen Retrievalfehler.
Für Details zu den Fehlern, der Validation und für Vergleichsstudien empfehlen wir die Referenzen.
Kontaktperson
Richard De Jeu & Thomas Holmes
Department of Eco-Hydrology, Faculty of Earth and Life Science
Vrjie Universiteit Amsterdam, Amsterdam, The Netherlands
E-Mail: richard.de.jeu (at) falw.vu.nl
E-Mail: thomas.holmes (at) falw.vu.nlStefan Kern
ICDC / CEN / University of Hamburg
E-Mail: stefan.kern"AT"uni-hamburg.de
Referenzen
Literatur:
- Short description AMSR LPRMSM L3 Soilmoisture (pdf, nicht barrierefrei)
- de Jeu, R.A.M., Wagner, W., Holmes, T.R.H. et al. Global Soil Moisture Patterns Observed by Space Borne Microwave Radiometers and Scatterometers. Surv Geophys 29, 399–420 (2008). https://doi.org/10.1007/s10712-008-9044-0
- Owe, M., de Jeu, R., and Holmes, T. (2008), Multisensor historical climatology of satellite‐derived global land surface moisture, J. Geophys. Res., 113, F01002, doi:10.1029/2007JF000769. https://doi.org/10.1029/2007JF000769
- A. G. C. A. Meesters, R. A. M. De Jeu and M. Owe, "Analytical derivation of the vegetation optical depth from the microwave polarization difference index," in IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol. 2, no. 2, pp. 121-123, April 2005, doi: 10.1109/LGRS.2005.843983. https://doi.org/10.1109/LGRS.2005.843983
- Holmes, T. R. H., De Jeu, R. A. M., Owe, M., and Dolman, A. J. (2009), Land surface temperature from Ka band (37 GHz) passive microwave observations, J. Geophys. Res., 114, D04113, doi:10.1029/2008JD010257. https://doi.org/10.1029/2008JD010257
- Brocca et al. (2011), Soil moisture estimation through ASCAT and AMSR-E sensors: An intercomparison and validation study across Europe, Remote Sensing of Environment, 115, 12, 3390-3408, https://doi.org/10.1016/j.rse.2011.08.003
- R. M. Parinussa, A. G. C. A. Meesters, Y. Y. Liu, W. Dorigo, W. Wagner and R. A. M. de Jeu, "Error Estimates for Near-Real-Time Satellite Soil Moisture as Derived From the Land Parameter Retrieval Model," in IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol. 8, no. 4, pp. 779-783, July 2011, doi: 10.1109/LGRS.2011.2114872. https://doi.org/10.1109/LGRS.2011.2114872
- Liu, Y. Y., Parinussa, R. M., Dorigo, W. A., De Jeu, R. A. M., Wagner, W., van Dijk, A. I. J. M., McCabe, M. F., and Evans, J. P.: Developing an improved soil moisture dataset by blending passive and active microwave satellite-based retrievals, Hydrol. Earth Syst. Sci., 15, 425–436, https://doi.org/10.5194/hess-15-425-2011 , 2011.
Datenzitat
Bei Verwendung der Daten diese bitte wie folgt zitieren:
Owe, M., R. A. M., de Jeu, and T. R. H. Holmes (2008). Multi-Sensor historical Climatology of satellite-derived global land surface moisture, J Geophys. Res., 113, F01002, doi:1029/2007JF000769, distributed in rotated netCDF format by ICDC, CEN, University of Hamburg.