chair, smap applications working group smap€¦ · • la figura describe las zonas del mundo...

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


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


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


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)


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


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

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