Remote Sensing of Surface Moisture in Near Real Time
Surface moisture estimates in real time are difficult to accomplish for large areas. This paper investigates the possibility of utilizing satellites' measured radiation to estimate available moisture in real time. Thermal infrared, near infrared, and visible radiation energies are used. These energies are combined to develop a surface moisture index called the Surface Moisture Evapotranspiration (SMET) Index. This index detects available soil and vegetal matter moisture. The parameters of this index are surface temperature (T) and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). The temperature is estimated from ground thermal radiation. Near infrared and visible radiation energies are converted into NDVI. 1-km NOAA-AVHRR channel 1, 2, and 4 data are used to estimate the ground radiation. The index is computed for East African arid, semi arid, and humid lands, savannahs, forestlands, and the highlands. Variations of SMET temporally and spatially show similar patterns, such as moisture, rainfall, and their seasonal variation for varied climatic, vegetation, and physiographic regions. SMET spatial distribution is concomitant with rainfall distribution in the region. It is found that SMET is capable of determining moisture status for very large areas at smaller spatial resolution (less than 1 km). Surface moisture conditions are distinguished for bare soils from uniformly vegetated lands. SMET distinguishes moisture status on similar land-cover types. Clouds are identified and distinguished from ground conditions. The SMET Index has potential uses in climatic monitoring, climatic impact assessment, crop management, and land degradation and environmental quality assessments. Les estimations en temps réel de l'humidité de surface sont malaisées à établir pour de grands secteurs. Ce texte examine la possibilité d'utiliser le rayonnement du sol mesuré par satellite pour évaluer l'humidité de surface en temps réel. Les rayonnements de l'infrarouge thermique, du proche infrarouge et du visible ont été utilisés; ils ont été combinés pour établir un indice de l'humidité de surface, appelé Indice d'évapotranspiration d'humidité de surface (IEHS ou SMET). Cet indice détecte l'humidité disponible dans le sol et dans la matière végétale; ses paramètres sont la température au sol (T) et l'indice différentiel normalisé de végétation (IDNV ou NDVI). La température est déduite du le rayonnement thermique du sol. Les radiations du proche infrarouge et du visible sont converties en NDVI; les valeurs des canaux 1, 2 et 4 du satellite NOAA-AVHRR, avec une résolution au sol de 1 km, ont été utilisées pour évaluer le rayonnement au sol. L'indice a été calculé pour les espaces arides, semi-arides et humides, de la savane, des forêts et des hautes terres de l'Afrique de l'Est. Les variations spatiales et temporelles de l'indice montrent des distributions similaires quant à l'humidité, les précipitations et les variations saisonnières pour les différentes régions climatiques, physiographiques et de végétation. Il a été montré que l'indice peut déterminer l'état de l'humidité pour de très vastes étendues avec une résolution au sol de moins d'un kilomètre. Les conditions d'humidité au sol pour des sols nus ont été évaluées à partir d'espaces à couverture végétale uniforme. L'indice distingue le type d'humidité sur des espaces à occupation du sol similaires. Les nuages sont identifiés et différenciés des conditions au sol. L'indice SMET peut être utlisépour la veille climatique, l'évaluation de changements climatiques, la gestion des récoltes, la dégradation des sols et les évaluations de la qualité environnementale.