Title: Validation of high resolution soil moisture products over Austria
Language: English
Authors: Panic, Dragana 
Keywords: Bodenfeuchtigkeit; Validierung; Fernerkundung; Modellierung; Grundwassser; Soil moiture; Validation; Remote Sensing; Modelling; ground water
Advisor: Wagner, Wolfgang  
Assisting Advisor: Vreugdenhil, Mariette 
Issue Date: 2020
Number of Pages: 63
Qualification level: Diploma
Abstract: 
Bodenfeuchtigkeit spielt eine wichtige Rolle im Wasser-, Kohlenstoff- und Energiekreislauf. Immer mehr Anwendungen, in der Landwirtschaft, Klimaforschung und Umweltwissenschaften, erfordern hochauflösende Bodenfeuchtigkeitsschätzungen. Ziel der Arbeit ist es, hochauflösende Bodenfeuchtigkeitsprodukte über Österreich zu validieren. In dieser Studie wurde ein bestehender Ansatz unter Verwendung von In-situ-Messungen als Kontrolldaten auf einen neuartigen Ansatz erweitert, bei dem Grundwasserbeobachtungen zur Evaluierung des Bodenfeuchtigkeitsdatensatzes des Ensembles verwendet wurden. Diese Arbeit wurde im Rahmen des BMon-Projekts (Bodenfeuchte-Monitoring) entwickelt.Die in dieser Analyse verwendeten Referenzdaten bestehen aus drei In-situ-Bodenfeuchtigkeitsnetzen: Hoal, WegenerNet und BMNT. Die In-situ-Daten wurden mit S1ASCAT-Daten, hydrologischen, meteorologischen und agrarmeteorologischen Modelldatensätzen sowie dem Ensemble-Produkt verglichen. Das Ensemble-Produkt wurde durch Kombination von S1ASCAT und drei Modelldatensätzen erstellt. Die an über 2600 Standorten in ganz Österreich gesammelten Grundwassermessungen wurden gegen des Ensemble-Produkts (WBF) evaluiert, das einzelne Produkte kombiniert und theoretisch genauere Bodenfeuchteschätzungen liefern kann. Nach mehreren Vorverarbeitungsschritten wurden der Pearson-Korrelationskoeffizient und uRMSD berechnet, um die Beziehungen zwischen In-situ-Messungen gegen S1ASCAT und Modelldatensätzen zu untersuchen. In dem neuartigen Validierungsansatz zur Bewertung des Ensembles mit Grundwasserbeobachtungen wurde der Spearman-Korrelationskoeffizient berechnet und der Einfluss der Bodenporosität und -diversität in Landbedeckungstypen auf die Änderungen des Grundwasserspiegels untersucht. Die Ergebnisse der Analyse zeigen, dass die Qualität hochauflösender Bodenfeuchtigkeitsprodukte von mehreren Parametern abhängt, wobei die Niederschlagsereignisse (als Hauptquelle für den Bodenfeuchtigkeitsgehalt) sowie die Bodenporosität aufgrund ihrer Auswirkung auf die Bodeninfiltrationsrate die bedeutendste Rolle spielen. Sie zeigen, dass die Reaktionsverzögerungen in tieferen Grundwasserschichten aufgrund der langsameren Wasserinfiltration durch den Boden auftreten. Hohe Korrelationen bis zu 0,8 werden in den meisten Fällen durch den Vergleich von Ensemble-Datensätzen mit Grundwassermessungen gefunden, bei denen die Grundwasserschichttiefe bis zu 6 m beträgt. Bei der Validierung der In-situ-Beobachtungen des Hoal-Netzwerks weisen die Korrelationen von Rp bis zu 0,7 auf eine gute Übereinstimmung hin. Im Vergleich zum WegenerNet-Netzwerk wurden geringfügig geringere Korrelationen von bis zu 0,5 festgestellt und zum BMNT-Netzwerk zeigte etwas höhere Korrelationen mit dem Ensemble- und dem agrarmeteorologischen Modelldatensatz. Während positive Verzerrungen der Satellitenbeobachtungen während der Vegetationsperiode beobachtet werden, ist die Fähigkeit, kurzzeitige Bodenfeuchtigkeitsänderungen aufgrund von Niederschlagsereignissen aufzuzeichnen, offensichtlich.Zukünftige Arbeiten sollten darin bestehen, die Auswirkungen der Bodenporosität und -heterogenität bei Landbedeckungstypen auf die Bodenfeuchtigkeit sowie auf das Grundwasser zu bestimmen. Diese Studie bietet den Rahmen für zukünftige Studien zur Bewertung der Leistung hochauflösender Erdbeobachtungsdaten im Vergleich zu In-situ-Messungen und Grundwasserbeobachtungen.

Soil moisture plays an important role in the water, carbon and energy cycle. More and more applications, i.e. in agriculture, climate research, environmental science, need high resolution soil moisture estimates. The objective of this thesis is to validate high resolution soil moisture products over Austria. In this study an existing approach using in situ measurements as control data was extended to a novel approach where groundwater observations are used to evaluate ensemble soil moisture dataset. This work was developed within the BMon project (Bodenfeuchte-Monitoring). The reference data used in this analysis consists of three in situ soil moisture networks: Hoal, WegenerNet and BMNT. The in situ data was compared against S1ASCAT data, hydrological, meteorological and agrometeorological model datasets as well as the ensemble product. The ensemble product was created by combining S1ASCAT and three model datasets. The groundwater measurements, collected from over 2600 sites across Austria, were evaluated against the ensemble product (RZSM), which represents a combination of the individual products that is expected to deliver superior soil moisture estimates. After several pre-processing steps, the Pearson correlation coefficient and uRMSD were estimated to investigate the relationships between in situ measurements against S1ASCAT and model datasets. In the novel validation approach, the Spearman correlation coefficient between the ensemble dataset and groundwater observations was calculated and the effect of soil porosity and diversity in land cover types on the changes in groundwater table was investigated.The results show that the quality of high resolution soil moisture products is driven by several parameters as precipitation events (as the main source of soil moisture content) as well as soil porosity due to its effect on the soil infiltration rate. They indicate that the response delays (lags) are found at deeper groundwater layers owing to the slower water infiltration through the soil. High correlations up to 0.8 are found in most cases by comparing ensemble datasets with groundwater measurements, where the groundwater layer depth ranges up to 6 m. When validating the in situ observations of Hoal network, the correlations of Rp up to 0.7 indicate a good agreement. Slightly lower correlations up to 0.5 are found when comparing with WegenerNet network and BMNT network showed slightly higher correlations with ensemble- and agrometeorological model dataset. While positive biases of the satellite observations during the growing season are observed, the capability to record small-scale soil moisture changes from rainfall events is apparent. Future work should address the effects of soil porosity and heterogeneity in land cover types on soil moisture as well as on groundwater. This study provides the framework for future studies to assess the performance of high resolution Earth Observation data in comparison to in situ measurements and groundwater observations.
URI: https://resolver.obvsg.at/urn:nbn:at:at-ubtuw:1-137966
http://hdl.handle.net/20.500.12708/1062
Library ID: AC15645788
Organisation: E120 - Department für Geodäsie und Geoinformation 
Publication Type: Thesis
Hochschulschrift
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