title: A Deep Learning approach for spatiotemporal interpolation of GNSS-R soil moisture retrievals
Creators: name: Costa Pinho Alves, Oto
Publisher: name: TU Wien
Year: 2024
Subjects: subject: Machine Learning
subject: Deep Learning
subject: Remote Sensing
subject: Soil Moisture

description: In den letzten Jahren hat sich die Global Navigation Satellite System-Reflectometry (GNSS-R) als vielversprechende Technologie für die Fernerkundung der Bodenfeuchte herauskristallisiert, die einen kostengünstigen, aber noch sehr experimentellen Ansatz bietet. Ein wesentliches Problem der von GNSS-R abgeleiteten Bodenfeuchtedatenprodukte sind die erheblichen räumlich-zeitlichen Datenlücken, die für verschiedene Anwendungen problematisch sein können. Diese Lücken können durch die Verwendung spatiotemporaler Interpolationsalgorithmen gemildert oder sogar beseitigt werden. Der derzeit modernste spatiotemporale Interpolationsalgorithmus für GNSS-R-Bodenfeuchtedaten, die Previously-Observed Behavior Interpolation (POBI), beruht auf dem Training eines großen Ensembles von ortsspezifischen Regressionsmodellen, was zu Ineffizienzen bei der Informationskodierung und Parameterspeicherung führt. Um diese Einschränkung zu beheben, schlagen wir Deep Convolutional Spatiotemporal Interpolation (DCSTI) vor, eine neuartige Lösung für das Problem der spatiotemporalen Interpolation von GNSS-R Bodenfeuchtedaten. DCSTI nutzt Deep Learning, um ein einziges Regressionsmodell zu trainieren, das sowohl die allgemeinen als auch die regionsspezifischen spatiotemporalen Bodenfeuchtemuster lernen kann und somit an mehreren Orten anwendbar ist. Um diese Lösung zu bewerten, führen wir vergleichende Experimente durch, bei denen sowohl POBI als auch DCSTI verwendet werden, um spatiotemporale Lücken in Bodenfeuchtigkeitsdaten zu füllen, die von den CYGNSS-Satelliten der NASA gesammelt wurden. Unsere Ergebnisse zeigen, dass DCSTI in der Lage ist, Interpolationsfehler zu erreichen, die mit denen von POBI vergleichbar sind und dabei wesentlich weniger Parameter benötigt. Mit diesen Ergebnissen versuchen wir, einen neuen Ansatz für die Verwendung von Deep Learning bei der räumlich-zeitlichen Interpolation von GNSS-R-Daten zu entwickeln. Insbesondere erwarten wir, dass dieser Ansatz signifikante Vorteile bei der Analyse von Bodenfeuchtedaten aus zukünftigen GNSS-R Missionen wie ESA's HydroGNSS bietet, indem er Transfer-Learning-Techniken nutzt, um die Qualität zukünftiger Datenprodukte zu verbessern.
description: In recent years, Global Navigation Satellite System-Reflectometry (GNSS-R) has emerged as a promising technology for remotely sensing soil moisture, offering a cost-effective, yet still very experimental approach. A significant challenge posed by GNSS-R-derived soil moisture data products is the presence of significant spatiotemporal data gaps, which can be problematic for various applications. These gaps can be mitigated or even eliminated through the usage spatiotemporal interpolation algorithms. The current state-of-the-art spatiotemporal interpolation algorithm for GNSS-R soil moisture data, Previously-Observed Behavior Interpolation (POBI), relies on the training of a large ensemble of location-specific regression models, which leads to inefficiencies in information encoding and parameter storage. To address this limitation, we propose Deep Convolutional Spatiotemporal Interpolation (DCSTI), a novel solution for the problem of spatiotemporal interpolation of GNSS-R soil moisture data. DCSTI employs deep learning to train a single regression model that is capable of learning both the overall and the region-specific spatiotemporal soil moisture patterns, thus being applicable across multiple locations. In order to evaluate this solution, we conduct comparative experiments where both POBI and DCSTI are used to fill spatiotemporal gaps in soil moisture data collected by NASA's CYGNSS satellites. Our results indicate that DCSTI is capable of achieving interpolation error levels comparable to those offered by POBI, while also demanding substantially fewer parameters. With these findings, we seek to establish a new framework for the usage of deep learning in spatiotemporal interpolation of GNSS-R data. In particular, we anticipate that this framework will offer significant benefits in the analysis of soil moisture data from upcoming GNSS-R missions such as ESA's HydroGNSS, leveraging transfer learning techniques to enhance the quality of future data products.