title: Determination of the freeze/thaw surface state from ERS-2 backscatter data
Creators: name: Pfeil, Isabella
Publisher: name: TU Wien
Year: 2016
Subjects: subject: Remote Sensing

description: Etwa zwei Drittel der globalen Landmassen erleben einen jährlichen Frost/Tau-Zyklus. Dieser bestimmt nicht nur den Beginn und die Dauer der Vegetations- und Anbauperiode, sondern hat auch eine große Wirkung auf den CO2-Austausch zwischen Land und Atmosphäre. Zahlreiche Anwendungen wie Klimastudien und Permafrostüberwachungen könnten ohne Kenntnis des Frost/Tau-Zyklus nicht durchgeführt werden. In der Forschungsgruppe Fernerkundung der TU Wien werden Methoden entwickelt, den Frost/Tau-Zyklus aus Satellitenbeobachtungen des Rückstreuverhaltens der Erdoberfläche abzuleiten. Der Algorithmus, der ursprünglich für Messungen des Advanced Scatterometer (ASCAT) entwickelt wurde, liefert Ergebnisse von 2007 bis heute. Allerdings sind für geowissenschaftliche Studien möglichst lange Zeitserien wünschenswert. Ziel dieser Arbeit war die Adaptierung des Algorithmus für Daten der Scatterometer (ESCAT) der European Remote Sensing (ERS) Satelliten, um die Verfügbarkeit der Frost/Tau-Zeitserien in die Vergangenheit zu verlängern. Um plausible Ergebnisse zu liefern, benötigt der Algorithmus ausreichend Messungen auf der ganzen kontinentalen Erdoberfläche unter möglichst vielen verschiedenen Frost/Tau-Zuständen. Der größte Unsicherheitsfaktor hierbei war deshalb die verglichen mit ASCAT geringere Anzahl an Beobachtungen, bedingt durch die Geometrie der ESCAT-Scatterometer und technische Probleme während der Mission. Für den Vergleich der Ergebnisse der Frost/Tau-Zustandsbestimmung von ESCAT- mit jenen von ASCAT-Daten wurden verschiedene Klima- und Vegetationsregionen ausgewählt. Der Vergleich liefert sehr positive Ergebnisse. Zur weiteren Beurteilung der Ergebnisse wurden die Frost/Tau-Zeitserien mit Boden- und Oberflächentemperaturmodellen des Global Land Data Assimilation System (GLDAS), Temperaturmessungen an Beobachtungsstationen des International Soil Moisture Network (ISMN) sowie dem Frost/Tau-Datensatz des National Snow and Ice Data Center (NSIDC) validiert. Die Ergebnisse zeigen eine hohe Übereinstimmung der ESCAT Zeitserien mit allen Datensätzen.
description: The freeze/thaw cycle of the Earth's surface determines the timing and the length of the vegetation growing season and has a high impact on the land-atmosphere carbon dioxide exchange. For applications like permafrost monitoring and climate studies, information on the freeze/thaw state of the surface is highly valuable. The Remote Sensing research group at TU Wien has developed methods to retrieve global freeze/thaw states of the Earth's surface from backscatter measurements obtained from microwave scatterometers. The algorithm for the retrieval of the surface state was originally developed for data from the Advanced Scatterometer (ASCAT), covering the period from 2007 until present. Since geoscientific studies require data from different periods, it's desirable to have long time series available. The aim of this thesis was to investigate if the ASCAT surface state algorithm can also be applied on data from the scatterometer (ESCAT) on-board the European Remote Sensing (ERS) satellites in order to obtain prolonged freeze/thaw time series, despite the lower amount of available observations because of limitations in the observation geometry and technical problems during the mission. The algorithm requires a certain amount of observations under different conditions in order to derive a surface state, which made the data availability the largest factor of uncertainty when starting the work on the algorithm adaptation. Different climate and land cover regions were selected to compare the ESCAT surface state flags with those retrieved from ASCAT backscatter data. The overall outcome shows very satisfying results, contradicting the expectation that the low data availability might prevent a successful determination of the surface state from ESCAT data. Furthermore, the ESCAT surface state flags were validated against soil and surface temperature data from the Global Land Data Assimilation System (GLDAS) and in-situ networks, as well as against arctic freeze/thaw soil state from the National Snow and Ice Data Center (NSIDC). All validations show very good coherence between the datasets.