Post on 14-Jun-2020
Soil MoistureActive PassiveMission
SMAP
Not for Public Release or Redistribution. The technical data in this document is controlled under the U.S. Export Regulations; release to foreign persons may require an export authorization.
Susan MoranResearch Hydrologist, USDA
NASA SMAP Science TeamChair, SMAP Applications Working Group
Jet Propulsion LaboratoryCalifornia Institute of TechnologyNASA SMAP Status
2014, SMAP Science Team, Launch on 5 Nov 2014
2009, SMAP Science Definition Team
Jet Propulsion LaboratoryCalifornia Institute of Technology
SMAP Early Adopter Program
Early Adopters with local to global applicationsApplications in Africa, Middle East and the North Pole
Simulated SMAPfalse-color radar image, JanuaryGloSim2
Jet Propulsion LaboratoryCalifornia Institute of Technology
Full: https://www.youtube.com/watch?v=etIIZYSDE0oClipped: https://www.youtube.com/watch?v=GN5xYh-ZhSEAvailable at http://smap.jpl.nasa.gov/
Spanish
Jet Propulsion LaboratoryCalifornia Institute of TechnologySMAP Science Products
Product DescriptionGridding
(Resolution)Latency**
L1A_Radiometer Radiometer Data in Time-Order - 12 hrs
Instrument Data
L1A_Radar Radar Data in Time-Order - 12 hrs
L1B_TB Radiometer TB in Time-Order (36x47 km) 12 hrs
L1B_S0_LoRes Low Resolution Radar σo in Time-Order (5x30 km) 12 hrs
L1C_S0_HiRes High Resolution Radar σo in Half-Orbits 1 km (1-3 km) 12 hrs
L1C_TB Radiometer TB in Half-Orbits 36 km 12 hrs
L2_SM_A Soil Moisture (Radar) 3 km 24 hrs
Science Data (Half-Orbit)
L2_SM_P Soil Moisture (Radiometer) 36 km 24 hrs
L2_SM_AP Soil Moisture (Radar + Radiometer) 9 km 24 hr s
L3_FT_A Freeze/Thaw State (Radar) 3 km 50 hrs
Science Data (Daily
Composite)
L3_SM_A Soil Moisture (Radar) 3 km 50 hrs
L3_SM_P Soil Moisture (Radiometer) 36 km 50 hrs
L3_SM_AP Soil Moisture (Radar + Radiometer) 9 km 50 hr s
L4_SM Soil Moisture (Surface and Root Zone ) 9 km 7 da ys Science Value-Added
L4_C Carbon Net Ecosystem Exchange (NEE) 9 km 14 days
Jet Propulsion LaboratoryCalifornia Institute of TechnologyLevel 2 (Half-Orbit) Products Examples
Volumetric Soil Moisture (cm3/cm3)
L2_SM_A (3 km) L2_SM_P (36 km)
L2_SM_AP (9 km)
Half-orbit L2_SM_A Product (3 km)
Jet Propulsion LaboratoryCalifornia Institute of TechnologyLevel 3 (Daily Composite) Product Samples
Daily Freeze/Thaw State In PS Projection
L3_FT_A (3 km)
Frozen
Thaw
Volumetric Soil Moisture (cm3/cm3)
L3_SM_P (36 km)L3_SM_AP (9 km)L3_SM_A (3 km)
6
Jet Propulsion LaboratoryCalifornia Institute of Technology
L4_C (9 km)
Net Ecosystem CO2 Exchange (NEE, g C m-2 d-1) L4_SM (9 km)
Level 4 (Value-Added) Product Samples
Carbon Net Ecosystem Exchange (NEE), 9 km, 14-day latency
Root Zone Soil Moisture, 9 km, 7-day latency
Jet Propulsion LaboratoryCalifornia Institute of Technology
Regions where SMAP soil moisture algorithm will be executed
Meets requirements at 9 km:VWC ≤ 5 kg m-2
Urban Fraction ≤ 0.25Water fraction ≤ 0.1Elevation Slope σ 3 deg
Retrievable Mask:a) Urban Fraction < 1b) Water Fraction < 0.5c) DEM Slope σ < 5 deg
Jet Propulsion LaboratoryCalifornia Institute of TechnologySMAP Cal/Val Contributing Sites
A partnership arrangement is established in which the partner provides timely in situ data and information to the SMAP Project. In return SMAP provides data products to the partners during the SMAP Cal/Val phase as well as over the mission life.
SMAP Validation Experiment 2015 (SMAPVEX15) –Post-launch Cal/Val field campaign (details to be provided)
Jet Propulsion LaboratoryCalifornia Institute of Technology
ESA SMOS, 2009+ NASA SMAP, 2014+
Interferometer, L band Scanning, L band
Always same point Almost same point
Passive only* Active and Passive*
Spatio-temporal resolution
Passive: 30-55 km, 3 day 36 X 47 km, 3 dayActive: 1 km
Sampling
15 km (L2) 25 km (L3)
2, 9, 36 km (L2)3, 9, 36 km (L3)
9 km (L4)*
Disaggregation
Regional (1, 5 km) Global (3, 9 km)
Sensitivity *
2. 4 K 1.3 K
Angles *
Up to 120 (0- 60°) 1 angle (40°)
* Need to streamline the two datasets to have a sea mless transition, currently harmonizing the auxiliary data, cal/val an d applications
Jet Propulsion LaboratoryCalifornia Institute of TechnologyPredicción Numérica del Tiempo (PNT)
Jonathan Case, Clay Blankenship and Bradley Zavodsky, NASA Short-term Prediction Research and Transition (SPoRT) Center; SMAP Contact: Molly Brown
Data assimilation of SMAP observations, and impact on weather forecasts in a coupled simulation environment
• NASA está asimilando SMOS en modelos de predicción del tiempo (PNT) con programa el Sistema de Información de Tierras (LIS).
• Al asimilar las observaciones de humedad del suelo, los científicos pueden mejorar un modelo para simular la evapotranspiración, una importante contribución a los modelos para PNT.
Jet Propulsion LaboratoryCalifornia Institute of TechnologyProductividad Agrícola
Catherine Champagne, Agriculture and Agri-Food Canada (AAFC); SMAP Contact: Stephane Bélair
Soil moisture monitoring in Canada
• Actualmente, los mapas
nacionales semanales se producen utilizando sensores como AMSR y SMOS.
• AAFC integrará la información de la humedad del suelo a partir de SMAP en los programas de vigilancia temporada y lograra mejoras de mayor resolución que mejorarán la capacidad de monitorización agrícola.
Jet Propulsion LaboratoryCalifornia Institute of TechnologyMonitorización Nacional Humedad del suelo
• El EE.UU. Servicio Nacional de Estadísticas Agrícol as (NASS) ha puesto en marcha una evaluación de cultivos basados en web y una a plicación de monitorización: VegScape ( http://nassgeodata.gmu.edu/VegScape/ )
• Esta aplicación basada en la web ha sido diseñado p ara ser una plataforma para el acceso, visualización, evaluación y difusión de la condición de humedad del suelo de cultivos de productos de SMAP.
Zhengwei Yang and Rick Mueller, USDA National Agricultural Statistical Service (NASS); SMAP Contact: Wade Crow
US National cropland soil moisture monitoring using SMAP
Jet Propulsion LaboratoryCalifornia Institute of TechnologySequía Agrícola
• La figura describe las zonas del mundo donde la asi milación de AMSR-E de tierra superficial impacta significativamente la correlaci ón cruzada entre humedad del suelo y del NDVI.
• Como resultado, las zonas rojas corresponden a regi ones donde humedad del suelo por satélite mejora significativamente nuestra capacida d de pronosticar la sequía agrícola en relación con el sistema empleada en la actualida d por el USDA FAS.
Curt Reynolds, USDA Foreign Agricultural Service (FAS); SMAP Contact: Wade Crow
Enhancing USDA’s global crop production monitoring system using SMAP soil moisture products
Jet Propulsion LaboratoryCalifornia Institute of Technology
Efecto de la humedad del suelo en la emisión de polvo
0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.350
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
SMOS SM (m3/m3)
AO
T 870
April to mid JuneMid June to July
a)
Hosni Ghedira, Masdar Institute, UAE; SMAP Contact: Dara Entekhabi
Estimating and mapping the extent of Saharan dust emissions using SMAP-derived soil moisture data.
• La profundidad óptica de aerosoles AERONET (AOT870) se correlacionó con los datos de humedad del suelo SMOS recogidos desde 2010 hasta 2011 en el sur del Sahel.
• Los resultados muestran que a medida que el aumento de la humedad del suelo SMOS, la AERONET AOT disminuye hasta un contenido de humedad de umbral por encima del cual no hay emisión de polvo.
Jet Propulsion LaboratoryCalifornia Institute of TechnologyLa Movilidad del Vehículos
• La humedad del suelo se puede utilizar para estimar la resistencia de la tierra, que es un factor clave en la transitabilidad del terreno.
• Esta figura muestra el tiempo de transito de un vehículo usando humedad del suelo por satélite (imagen izquierda), no lo utilizando (imagen derecha).
Gary McWilliams , Army Research Laboratory (ARL); George Mason, U.S. Army Engineer Research and Development Center (ERDC) Geotechnical and Structures Laboratory (GSL); Li Li, Naval Research Laboratory (NRL); and Andrew Jones, Colorado State University (CSU); SMAP Contact: Susan Moran
Exploitation of SMAP data for Army and Marine Corps mobility assessment
Jet Propulsion LaboratoryCalifornia Institute of TechnologySMAP Herramientas de Visualización
• El equipo de desarrollo de ENVI en Exelis Visual InformationSolutions es la creación de un “genérico HDF-5 Navegar Tool“ en el software ENVI que hará que sea más fácil para los científicos para acceder y utilizar los tipos de datos complejos, como SMAP.
• La imagen muestra una representación de los datos simulados de humedad del suelo SMAP L3 en la interfaz de software ENVI después de georegistration.
Thomas Harris, Exelis Visual Information Solutions; SMAP Contact: TBD
Utilization of SMAP Products in ENVI, IDL and SARscape - Products L1 to L4
Not for Public Release or Redistribution. The technical data in this document is controlled under the U.S. Export Regulations; release to foreign persons may require an export authorization.
SMAP Early Adopter Program
• A one -paragraph proposal
• Send to me at susan.moran@ars.usda.gov
Questions?