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Projet ESA

Legos (F. Rémy, B. Legrésy)Noveltis (C. Ruiz, E. Jeansou)

Vexcel UK (K. Partington, D. Flach)

Exploitation en synergie des données de capteurs micro-ondes pour l’aide à

l’extraction des paramètres de caractérisation de la glace en support

à Cryosat

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Objectifs de l’étude

Déterminer l’amplitude relative des divers facteurs géophysiques qui affectent la précision de la détermination altimétrique de la hauteur des nappes glaciaires par Cryosat

Mettre au point des méthodes d’inversions pour la caractérisation de la glace (densité, température,taille des grains, épaisseur des couches)

Prédire les erreurs de retracking des données Cryosat :

Convertir correctement les variations d’altitudes en variation de masse de la glace

Estimer l’incertitude d’erreur dans les mesures cryosat

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Plan de l’étude

T1 : Tour d’horizon des modèles EM de simulation des signatures hyperfréquence (off nadir) et des signaux altimétriques (Noveltis)

T2 : Mise en place des modèles EM (Noveltis)

T3 : Validation des modèles (Vexcel UK)

T4 : Estimation du taux d’accumulation et des caractéristiques de surface à l’aide de l’étude de synergie (Vexcel UK)

T5 : Influence de la variabilité du manteau neigeux sur la restitution des profils de hauteur altimétrique (Legos)

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Modélisation (Noveltis)

Modèles de stratigraphie -> densité et taille des grains par couche de glace considérée

Modèles de température dans la couche (loi sinusoidale pour les saisons avec atténuation exponentielle en profondeur)

Modélisation EM : Caractérisation diélectrique de la glace

(densité,taille grain,temperature) Température de brillance :

Tb(densité,taille grain,temperature, épaisseur couches) Coefficient de rétrodiffusion radar (diffusiomètre) :

0 (densité,taille grain,température, épaisseur couches) Echo radar altimètre (forme d’ondes)

Sensibilité à densité,taille grain,température, épaisseur couches

-> cohérence des données à l’arrivée des modèles EM

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Schéma d’étude

Génération de la stratigraphie et caractérisation de chaque couche

Simulation Tb

Simulation 0

Simulation Forme d’onde altimétrique

Observables micro-ondes

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- Epaisseur couche moyenne- Température- Densité- Taille des grains

Inversion

Tb, 0 et forme d’onde alti mesurées

Estimation des paramètres desurface par techniques MLE

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Exploitation des données

Données radiomètres: SSM/I :

53° incidence conique Canaux : 85 GHz H&V, 37 GHz H&V, 22.235 GHz V,

19.35 GHz H&V 25 km de résolution

Données diffusiomètre: SeaWinds sur QuickSCAT :

13.4 GHz (H 46° incidence, V 54° incidence) 22.5 km de résolution

Données altimètre: RA sur ERS-2 (13.8 GHz)

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Simulation/validations

Modelled vs Observed Brightness Temperatures

SSM/I 19 GHz H

SSM/I 19 GHz V

160

170

180

190

200

210

220

230

240

250

260

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 1100

Days since 01 Jan 1997

Bri

gh

tne

ss

Tem

per

atu

re (

K)

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Modelled vs Observed Backscatter

QuikSCAT H

QuikSCAT V

-13

-12

-11

-10

-9

-8

900 950 1000 1050 1100 1150 1200 1250 1300

Days since 01 Jan 1997

Ba

cks

ca

tter

(d

B)

Simulation/validations

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Modelled vs Observed Altimeter Waveform

Model

24800

24805

0

2E-23

4E-23

6E-23

8E-23

1E-22

1.2E-22

1.4E-22

1.6E-22

1.8E-22

2E-22

0 8 16 24 32 40 48 56 64

Range Gate

Mo

de

lled

wav

efo

rm

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

Ob

se

rve

d w

av

efo

rm

Simulation/validations

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Waveform Model vs Surface Density

Volume contribution

Surface contribution

Total waveform

0

1E-22

2E-22

3E-22

4E-22

5E-22

6E-22

7E-22

8E-22

9E-22

0 8 16 24 32 40 48 56 64 72

Range Gate

Po

we

r

0.332g.cm-3

0.280g.cm-3

0.380g.cm-3

Surface Density

Waveform Model vs Grain Radius

Surface contribution

Total waveform

Volume contribution

0

1E-22

2E-22

3E-22

4E-22

5E-22

6E-22

7E-22

8E-22

0 8 16 24 32 40 48 56 64

Range Gate

Po

wer

0.40mm

0.20mm

0.50mm

Grain radius

0.70mm

Etude de sensibilté

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Inversion de la taille des grains (à partir du radiomètre 19 GHz V)

Inversion

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Epaisseur de la couche de neige annuelle accumulée (m)

Inversion

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Densité (g.cm-3)

Inversion

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Variation de l’erreur altimètrique (m) sur zone de neige sèche

Inversion -> erreur altimétrique

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Conclusions

Technique développée pour extraire les propriétés surfaciques des nappes glaciares basée sur l’inversion de données micro-onde au travers de la modélisation

Aide à l’interprétation des données des futurs capteurs

La technique fournit une estimation de l’erreur resultant de la pénétration des ondes radar (altimètre) et peut être utilisée pour convertir les variations d’élévation en variation de masse.

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POLINSAR : Extraction de paramètres Bio-Géophysiques

Projet ESA

Partenaires : DLR, AELc, DTU, ONERA, UoE, TUM

Objectifs : Analyser le potentiel de la polarimétrie-interférométrie dans l’extraction de paramètres forestiers, des champs agricoles et de la neige ou la glace

Noveltis : Modélisation Partie forêt

- validation du modèle d’un point de vue polarimétrique ET Interférométrique- étude de sensibilité associée

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Modèle POLINSAR-FORÊT

E1(i)

E2(i)

21

iEiEiEiE

iEiEiEiE

INTsv

INTsv

2222

1111

1 2

N

i

N

i

ss

N

i

ss

iEiE

iEiE

1 1

22

21

1

21

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Atténuation

ev2(k)ev1(k)

baseline

Ev1(i)Ev2(i)

k

vv

k

vv

keiE

keiE

22

11

2XeINT(1) 2XeINT(2) 2XeINT(3)

kINTINT

kINTINT

keiE

keiE

22

11

2

2

Modèle POLINSAR-FORÊT

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Etude de sensibilité

Observables polarimétrique et interférométrique :

Estimation de la hauteur du couvert

Extraction de paramètres Bio- et géophysiques

Extraction des caractéristiques du sol -> détection de zone inondées sous couvert

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Etude de faisabilité d’un radar spatial en bande P pour le sondage des Glaces polaires

Projet ESA

Partenaires : VEXCEL UK, BAS, Alcatel

Objectifs : Elaborer un simulateur d’interaction avec la glace en bande P. On focalise ici sur la modélisation de l’interaction et non pas sur les aspects systèmes.

Noveltis : - Tour d’horizon des modèles applicables

(surface et volume)- Implementation du modèle EM