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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1 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 Projet ESA Legos (F. Rémy, B. Legrésy) Noveltis (C. Ruiz, E. Jeansou) Vexcel UK (K. Partington, D. Flach) 12/10/04 NOV-5035-SL-013

2 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 12/10/04 NOV-5035-SL-013

3 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) 12/10/04 NOV-5035-SL-013

4 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 12/10/04 NOV-5035-SL-013

5 Forme d’onde altimétrique
Schéma d’étude Génération de la stratigraphie et caractérisation de chaque couche Simulation Tb Simulation  0 Simulation Forme d’onde altimétrique Observables micro-ondes 12/10/04 NOV-5035-SL-013

6 Estimation des paramètres de surface par techniques MLE
Inversion Tb, 0 et forme d’onde alti mesurées Estimation des paramètres de surface par techniques MLE Epaisseur couche moyenne Température Densité Taille des grains 12/10/04 NOV-5035-SL-013

7 Exploitation des données
Données radiomètres: SSM/I : 53° incidence conique Canaux : 85 GHz H&V, 37 GHz H&V, GHz V, 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) 12/10/04 NOV-5035-SL-013

8 Simulation/validations
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9 Simulation/validations
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10 Simulation/validations
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11 Etude de sensibilté 12/10/04 NOV-5035-SL-013

12 Inversion Inversion de la taille des grains (à partir du radiomètre 19 GHz V) 12/10/04 NOV-5035-SL-013

13 Inversion Epaisseur de la couche de neige annuelle accumulée (m)
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14 Inversion Densité (g.cm-3) 12/10/04 NOV-5035-SL-013

15 Inversion -> erreur altimétrique
Variation de l’erreur altimètrique (m) sur zone de neige sèche 12/10/04 NOV-5035-SL-013

16 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. 12/10/04 NOV-5035-SL-013

17 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 12/10/04 NOV-5035-SL-013

18 Modèle POLINSAR-FORÊT
E1(i) E2(i) 2 1 1 2 12/10/04 NOV-5035-SL-013

19 Modèle POLINSAR-FORÊT
Ev2(i) Ev1(i) baseline ev2(k) ev1(k) Atténuation 2XeINT(1) 2XeINT(2) 2XeINT(3) 12/10/04 NOV-5035-SL-013

20 Observables polarimétrique et interférométrique :
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 12/10/04 NOV-5035-SL-013

21 Partenaires : VEXCEL UK, BAS, Alcatel Objectifs :
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 12/10/04 NOV-5035-SL-013