Analysis and modelling of the impact of floodplain inundations in the pantanal on ASCAT backscatter observations

Abstract

Diese Arbeit untersucht die Auswirkungen von Überschwemmungen in der Pantanal-Region auf die ASCAT-Rückstreuung (Backscatter). Das Pantanal, das größte tropische Feuchtgebiet der Welt, ist ein komplexes hydrologisches Ökosystem in Südamerika,dessen Rückstreudaten in der Forschung oft ausgelassen wurden. Unter Verwendung von Daten der Metop ASCAT-Instrumente wird der Einfluss der Überschwemmungsdynamik auf das Rückstreuverhalten untersucht, um das Verständnis von Beobachtungen über Feuchtgebieten zu verbessern.Flutdaten vom Copernicus Global Flood Monitoring und der Legacy MODIS FloodMaps der NASA werden neben die ASCAT-Daten gelegt. Zusätzlich werden Vegetations- (FAPAR) und Bodenfeuchtigkeitsdaten (ERA5-Land SWVL1) inkludiert, um weitere Einflussfaktoren zu berücksichtigen. Die Datensätze werden zunächst einzeln und dann in Zusammenhang mit der Rückstreuung analysiert. Neben mehreren statistischen Untersuchungen werden lineare und nichtlineare Machine-Learning-Ansätze verfolgt, um den Einfluss dieser Faktoren zu bewerten und das Rückstreusignal in der gesamten Pantanal-Region über einen Beobachtungszeitraum von zehn Jahren besser zu erklären. Die Ergebnisse zeigen, dass in der Region der Einfluss von Vegetation und Bodenfeuchte dominant ist, aber nicht ausreicht, um Rückstreuungsbeobachtungen in häufig überfluteten Gebieten zu erklären. Hier wirken Überschwemmungen, je nach Ort und Zeit allerdings unterschiedlich: Bekannte Rückstreuphänomene, Double Bounce und Specular Scattering, treten häufig benachbart oder nacheinander am selben Ort auf. Die ursächlichen Umstände dafür bleiben jedoch unklar und sind vermutlich sehr lokal bedingt.

This thesis investigates the impact of floodplain inundations in the Pantanal region on ASCAT backscatter observations. The Pantanal, the largest tropical wetland in the world, represents a complex hydrological environment in South America whose backscatter data in research has often been omitted. Using data from the Metop ASCAT instruments, the influence of flood dynamics on backscatter behavior is explored, intending to improve the understanding of observations over wetlands.Flood data from the Copernicus Global Flood Monitoring product and NASA’s Legacy MODIS Flood Maps are laid next to ASCAT observations. Additionally, vegetation (FAPAR) and soil moisture (ERA5-Land SWVL1) data are integrated to account for further influencing factors. The domains are first looked at individually and then correlated with backscatter data. Aside from several statistical investigations, linear and non-linear machine learning approaches are applied to assess variable importance and increase explainability across the Pantanal region over a ten-year observation period.Results indicate that in the region, the influence of vegetation and soil moisture isdominant but not enough to explain backscatter observations in frequently flooded areas. Here, flooding exerts notable influence, but in diverging ways, depending on location and time: known backscatter phenomena, Double Bounce and Specular Scattering, occur often in adjacent locations or successively at the same location. The causal circumstances for this remain unclear and are probably to be sought on a very local level.