Estimation de l'humidité du sol Idée: utilise l'absorption importante de l'eau par rapport aux autres corps dans les microondes. Contraintes: * très hétérogène, il faut donc une très haute résolution spatiale. * très variable dans le temps. ex: après une pluie. Ces contraintes sont impossibles à tenir, ne serait-ce qu'en masse de données. Soit on utilise les RSO Soit on utilise les radiomètres microondes ou les diffusiomètres. Solution: Exemple de SMOS.
Estimation de l'humidité du sol La mission SMOS: Soil Moisture and Ocean Salinity. SMOS est un radiomètre microondes, il mesure des températures de brillance. Ce qui est nouveau: fréquence plus basse (1.4Ghz) que les autres capteurs. Avantage des basses fréquences: * moindre sensibilité à la diffusion des hétérogénéités (la longueur d'onde est plus grande). * pénétration plus importante à travers la végétation (Et oui! La végétation est pleine d'eau donc masque le sol)
Estimation de l'humidité du sol Le capteur SMOS: Challenge technique: avoir une bonne résolution malgré la grande longueur d'onde. Rappel: = /D Une antenne de 5m sur un satellite à 730km à une résolution d'environ 35km! Solution: antenne trois branches (interférométrie 2D)
Estimation de l'humidité du sol Principe physique: La température de brillance est sensible à l'humidité du sol. Tb= Ts D'après le principe de Kirchoff, l'emissivité est égale à l'absorption a =a=1 r t Dans le cas d'un sol, il n'y a pas de transmission: =1 r Si le sol est relativement lisse, le coefficient de reflexion est donné par les formules de Fresnel (pour chaque polarisation H et V). Les coefficients de Fresnel dépendent de la constante diélectrique du sol, qui dépend fortement du contenu en eau du sol.
Estimation de l'humidité du sol Constante diélectrique du sol: D'où le principe en résumé: SM => constante diélectrique => coefficient de réflexion => température de brillance. Ca se complique: la relation dépend fortement de la température du sol. Dans le projet SMOS, c'est l'ecmwf qui fournira des estimations de température. si le sol n'est pas vraiment lisse (par rapport à la longueur d'onde, d'où l'intérêt des basses fréquences), les coefficients de Fresnel ne fonctionnent plus => autre modèle. Mais comment estimer la rugosité du le sol? la végétation rend la situation beaucoup plus complexe car elle contient de l'eau: elle est un bon émetteur et elle cache le sol. Pixel hétérogène: par exemple un pixel contenant du sol nu et de l'eau libre (lac). atmosphère...
Estimation de l'humidité du sol Les différentes contributions à la température de brillance mesurée par le satellite:
Estimation de l'humidité du sol Pourquoi ça va quand même marcher?? * les contributions des phénomènes autres que l'influence de l'humidité du sol sont pour la plupart secondaires. * les cas difficiles (forte végétation, neige) sont éliminés a priori. * SMOS mesure des températures de brillance à plusieurs incidences et polarisations. Plus de mesures => meilleure contrainte. L'observation multi-angulaire permet de réduire de nombreux problèmes (végétation, rugosité,...). L'algorithme s'appuie sur: Un modèle direct: L-band Microwave Emission of the Biosphere (L-MEB) Un système d'inversion de 2 ou 3 paramètres (recherche systématique)
L-MEB Input Variables Variable Description Landmask Sand% Clay% Elevation Vegetation type Air temperature (2m) Leaf Area Index (LAI) Surface soil temperature (0 ~ 5cm) Deep soil temperature (50 or 100cm) Vegetation canopy temperature Surface soil moisture Surface frozen soil moisture Canopy water interception Snow temperature Snow depth Snow water equivalent Snow covered fraction Liquid water content of the snow Unit m K m2m-2 K K K m3m-3 m3m-3 kgm-2 K m kgm-2 m3m-3
L-MEB Model Characteristics/Capabilities Brightness temperature simulation for Single frequency (1.4 GHz) Dual polarization (H and V) Multiple incidence angles Various land cover types (and subgrid heterogeneity) Water bodies / Bare soil / Herbaceous canopies / shrubland / forest types A variety of climatological conditions No snow / frozen soil / snow overlaying vegetation
τ -ω Model (con t) sensor Atmosphere (1) (2) (3) Tsky (4) θv Canopy Soil Radiation Components in a Vegetation Layer The direct vegetation emission (1) Soil-surface emission attenuated by the canopy (2) Downward cosmic background and atmospheric radiation attenuated by the canopy (3) The vegetation emission reflected by the soil and attenuated by the canopy (4)
Estimation de l'humidité du sol Lancement prévu: Mars 2008.... Avril 2009
Estimation de la température atmosphérique. Idée: Utiliser le canal infrarouge thermique qui est sensible à la température + utiliser les fenêtres d'absorption atmosphérique pour obtenir le profil. Contrainte: * forte répétitive temporelle car les phénomènes météo sont rapides * une basse résolution spatiale est acceptable car la résolution des modèles météo est souvent basse. * très bonne résolution spectral pour faire des profils précis. Solution: spectromètre infrarouge large champ (48o de chaque coté de la trace): donc basse résolution (12km) et forte répétivité (quotidienne). IASI sur MétOp
Estimation de la température atmosphérique. Interféromètre de Michelson dans l'infrarouge 3,6 µm (moyen infrarouge) à 15,5 µm (infrarouge thermique)
Estimation de la température atmosphérique. Principe physique des sondeurs (infrarouge ou microonde): Raie d'absorption a une certaine largeur due à: largeur naturelle (lié au temps de vie de l'état excité) Élargissement Doppler: les molécules sont en mouvement. Dépend de la température. Elargissement collisionel: les collisions entre molécule réduisent le temps de vie, donc élargissent la bande d'absorption. Dépend de la pression. Lorentz Doppler
Estimation de la température atmosphérique. Principe physique des sondeurs (infrarouge ou microonde): Dans l'atmosphère, la pression et la température augmente quand l'altitude, il en va de même pour l'élargissement. On utilise des bandes d'absorption du CO2 pour IASI (O2 pour AMSU dans les microondes). Modèle Rosenkranz 1998
Estimation de la température atmosphérique. Principe physique des sondeurs (infrarouge ou microonde): Dans l'atmosphère, la pression et la température augmente quand l'altitude, il en va de même pour l'élargissement. On utilise des bandes d'absorption du CO2 pour IASI (O2 pour AMSU dans les microondes). Modèle Rosenkranz 1998
Estimation de la température atmosphérique. Principe physique des sondeurs (infrarouge ou microonde): Petit rappel de l'émission thermique. L'énergie émise est régi (dans les microondes) par: Tb= T L'émissivité d'un corps est égale à son coefficient d'absorption (loi de Kirchoff). Petit «rappel» de transfert radiatif dans l'atmosphère. Absorption Absorption Emission Emission L'énergie qui provient d'un niveau augmente avec l'émissivité du niveau (=coef absorption) et diminue avec l'absorption de tous les niveaux supérieurs.
Estimation de la température atmosphérique. Raie d'absorption Bande observée z Forte atténuation dès le haut de l'atmosphère. L'émission vient du haut de l'atmosphère, donc ce canal mesure la température du haut de l'atmosphère Weighting function
Estimation de la température atmosphérique. Raie d'absorption Bande observée z Faible atténuation en haut de l'atmosphère donc: 1) faible émission. 2) faible atténuation de l'énergie montante. Forte atténuation en bas de l'atmosphère. Weighting function
Estimation de la température atmosphérique. Exemple pour le capteur AIRS (13 canaux)
Estimation de la température atmosphérique. Principe de l'estimation: le modèle directe. T(z) Modèle de Transfert radiatif Tb(f) Exemple: atmosphère non diffusante dans les microondes. s di z, cos = e I z, p, ' I z, ' d ' a B T z dz 4 On divise par Ke cos di, =I, p, ' I, ' d ' 1 B T d 4 On enlève la diffusion di =I B T d I sat =I s e o On intègre. 0 B T e d et z sat z = z k a z dz Profil de température Modèle de Rosenkranz
Estimation de la température atmosphérique. Principe de l'estimation: Inversion Tb(f) observé T(z) T(z) Modèle de Transfert radiatif Tb(f) Système inversion Exemple: inversion linéaire. I sat =I s e Si o 0 B T e d et z sat z = z k a z dz 1) on néglige la faible dépendance de Ka à la température. 2) on discrétise l'atmosphère en niveau (ex: 60 niveaux dans le modèle ERA) 3) dans les microondes B(T) est une fonction linéaire. T bsat = A Alors on obtient un système matricielle: T qu'il suffit d'inverser.
Estimation de la température atmosphérique. Exemple pour le capteur AIRS: 13 canaux en fréquence => 13 niveaux de température.
Estimation de la température atmosphérique. IASI utilise un interféromètre. Il suffit de faire une transformée de Fourier pour obtenir le spectre: la résolution spectrale est équivalente à 8000 canaux. L'inversion se fait par modèle physique (RTIASI) + inversion (optimisation) et serait trop couteuse sur 8000 canaux. Il faut donc élaguer les canaux susceptibles d'introduire de l'erreur: * suppression des canaux <4 m car contamination possible par le soleil. * suppression des canaux correspondant aux gaz trace. * suppression des fenêtres atmosphériques. Il reste environ 5000 canaux. Un filtre basé sur le bruit et l'utilité (information content) puis une procédure d'agrégation permet de descendre à 600 canaux.
Estimation de la température atmosphérique. Noyau Température: IASI devrait apporter une meilleure résolution verticale et une plus grande précision en température que AIRS. Lancé sur MetOp le 19 ocotobre 2006
Estimation de la température atmosphérique. Les premières «images»...
Estimation de la température atmosphérique. Les premières «images»...
Estimation de la température atmosphérique. Les premières «images»...
Estimation de la température atmosphérique. Les premières «images»...
Estimation de la température atmosphérique. Application à l'antarctique: projet Concordiasi. Contexte:
Estimation de la température atmosphérique. Assimilation de données: Observations (sol, bateaux, ballon, satellite) Schéma d'assimilation de données Modèle météo (dynamique + physique) Assim. Données -12h Oh Le modèle est contraint à reproduire les observations en adaptant ses conditions initiales Prévision +12h... Le modèle tourne librement dans le futur Prévisions
Estimation de la température atmosphérique. Application à l'antarctique: projet Concordiasi. 1) observations des profils verticaux par IASI. 2) modèle météorologique et système d'assimilation de données. Projet Concordiasi: validation sur l'antarctique de ce système. Lancé de ballon longue durée de vie (~60 jours) piégé dans le vortex polaire.
Ozone stratosphérique. Idée: Utiliser l'absorption de l'ozone dans les UV. Contrainte: * résolution spatiale moyenne ou faible * bonne résolution temporelle. Solution: spectromètre haute résolution, visée multiple pour obtenir un sondage. SCIAMACHY Mission: concentration et distribution O3, BrO, OClO, ClO, SO2, H2CO, NO2, CO, CO2, CH4, H2O, N2O, p, T, aérosol, radiation, couverture et hauteur nuageuse.
Ozone stratosphérique. Principe physique de la mesure d'ozone: Mesurer l'absorption (voir la diffusion) due aux molécules d'ozone.
Ozone stratosphérique. Principe physique de la mesure d'ozone: En général, on utilise le rapport d'intensité reçuee à deux ou plusieurs longueur d'onde proches. Ceci permet de s'assurer d'éviter les problèmes de calibration ou de réflexion car on suppose qu'ils varient peu entre les deux longueurs d'onde. Exemple: ex: Reflexion à la surface de la Terre. Relation entre N et la concentration d'ozone calculée par transfert radiatif
Ozone stratosphérique. SCIAMACHY Spectral Spectral Band Range (nm) Spectral Resolution Measured Constituents 1 240-314 0.24 nm O3, NO, (ClO) 2 309-405 0.26 nm O3, O4, BrO, NO2, HCHO, SO 2 3 394-620 0.44 nm O2, O3, O4, OClO, NO2, NO3 4 604-805 0.48 nm O2, O4, NO3, H2O 5 785-1050 0.54 nm 6 1000-1750 1.48 nm O4, H2O 7 1940-2040 0.22 nm CO2, H2O 8 2265-2380 0.26 nm CO, CH4, N2O, H2O PMD 1-7 310-2380 67 to 137 (channel dependent)
Ozone stratosphérique. SCIAMACHY La visée nadir permet d'imager le contenu total en ozone d'une colonne (TOC). La visée aux limbes permet de faire des profils verticaux de l'atmosphère.
Ozone stratosphérique. SCIAMACHY: 2(3) modes d'acquisition Diffusion + reflexion sur la surface terrestre + absorption Complexe mais permet une bonne résolution spatiale (16km x 32km) Diffusion pure + absorption Absorption pure Profils verticaux avec une résolution verticale de 1.3km, et 1000km horizontale
Ozone stratosphérique. SCIAMACHY: 2/3 modes d'acquisition Couverture globale 6 jours en utilisant les 2 modes alternativement. Travail de géométrie pour recaler les 2 modes sur une carte!
Ozone stratosphérique. Il existe de nombreux autres capteurs pour mesurer l'ozone: GOMOS (sur ENVISAT): occultation d'étoiles. Permet une auto-calibration. Et aussi des capteurs dédiées à la chimie de l'ozone (mesure les autres gaz) ex: MIPAS (sur ENVISAT)
Ozone stratosphérique. Produit Total Ozone issu de SCIAMACHY. Produit Near Real Time
Ozone stratosphérique. Mais l'intérêt de Sciamachy, ce sont les profiles...
Conclusion Une large gamme de phénomène physique est utilisée pour estimer des variables biogéophysiques: Réflexion et signature spectrale. Signature temporelle. Absorption. Emission pour l'aspect température ou l'aspect émissivité. Multiangulaire. Différence d'absorption spectrale. Les modèles physiques qui gouvernent la plupart de ses phénomènes sont basés sur l'équation du transfert radiatif (cf cours M2R). Ces modèles directs servent 1) à mieux comprendre les phénomènes associés à la mesure et 2) de plus en plus apparaissent des schémas d'inversion.