土壌水分は重要な陸面変数であり、陸地と大気の界面に存在し、水文、大気、気候、農業、および炭素循環に影響を与えます。ローカル スケールでの土壌水分の測定に伴う課題 (土壌の不均一な性質、財政的制約など) を考えると、マイクロ波リモート センシングは、地球規模で土壌水分を取得する研究者を支援してきました。
地表プロセスのマイクロ波リモートセンシングは、光学リモートセンシングに比べ、大気による減衰が少なく、時間分解能が高いなどの利点があります。マイクロ波センサーは、パッシブ (太陽がエネルギー源として機能する) センサーとアクティブ (センサーがマイクロ波信号を送信し、応答を記録する) センサーの 2 種類に分類できます。それぞれに長所と短所があります。専用の土壌水分ミッション、欧州宇宙機関 (ESA) の土壌水分海洋塩分 (SMOS) センサー、および米国航空宇宙局 (NASA) の土壌水分アクティブ パッシブ (SMAP) センサーの出現により、洪水や干ばつの監視、降水量の推定、作物収量の評価、天気予報など、いくつかの水文気象学、気候学、農業の用途に土壌水分が関与しています。
昨年の 2017 年は、土壌水分のマイクロ波リモート センシングに関する 40 年間の研究を記念するものです。このマイルストーンを記念して、パッシブおよびアクティブ マイクロ波土壌水分検索アルゴリズムに関する 40 年間の研究開発の統合が提供されています。取得アルゴリズムを使用して、衛星マイクロ波測定値 (パッシブ センサーの場合は輝度温度、アクティブ センサーの場合は後方散乱係数) を土壌水分に変換します。一般に、L-（0.5 ～ 1.5 GHz）、C-（4 ～ 8 GHz）、および X-（8 ～ 12 GHz）の周波数帯域に関連するマイクロ波測定は、土壌の誘電率に敏感であり、土壌の誘電率は次の影響を受けます。土壌の含水量の変化。
興味深いことに、より低い周波数を使用すると、より深いところから土壌水分を回収する能力が向上します。そのため、現在 SMOS および SMAP ミッションに搭載されている L バンド センサーは、深さ 5 cm までの土壌水分を取得できます。土壌水分を取得することを目的としたマイクロ波測定は、植生と大気の存在により、それぞれ大きな減衰と小さな減衰があります。したがって、検索アルゴリズムは一般に、これらの減衰の影響を衛星測定から分離して、土壌水分のみに関連する信号を推定しようとします。過去 40 年間にわたり、多数の空中および野外キャンペーンが、研究者が地球規模で高品質の土壌水分を取得する能力を向上させるのを支援してきました。このレビュー作業では、パッシブおよびアクティブ マイクロ波衛星センサーに関連する検索アルゴリズムの分野で行われた重要な開発が提示されます。これらの開発は、受動的および能動的なマイクロ波衛星土壌水分研究についてそれぞれ 1 つずつ、図の形で要約されています。
これらの各図では、研究分野全体が重要なサブフィールドに分類されています。受動的なマイクロ波土壌水分研究（図1）は、検索アルゴリズムの概念開発、誘電体混合モデル、表面温度、粗度効果、植生効果、大気効果の6つの分野に大別されます。アクティブなマイクロ波土壌水分研究 (図 2) は、土壌水分の特徴付け、粗さと植生、物理モデル、半経験的モデル、経験的モデル、および変化検出アプローチの 5 つの分野に大きく分類されます。
側面の数字は、特定の論文が発行された年を示しています。各引用は色分けされているため、読者は特定のサブフィールドに属する参考文献のセットを選択できます。たとえば、1965 年から 2017 年までの土壌水分のパッシブ マイクロ波リモート センシングにおける「粗さ効果」の分野で起こった進歩について知りたい場合は、茶色で示されている参考文献を選択して確認することができます。複数の貢献をした作品は黒で示されています。
このレビューを通じて、アルゴリズムの制限と関連する物理学に関して、次の課題が特定され、さらなる努力が求められています。
- 関連する仮定を制限し、検索アルゴリズムのグローバルな適用性を向上させるために、土壌の粗さや植生のアルベドなどのいくつかの経験的パラメーターの合理的な物理的解釈が必要です。
- 植生の密集した地域での土壌水分の取得を容易にするために、植生光学深度 (VOD) を正確に定量化するアルゴリズムを改善する必要があります。
- 簡単に実装できるように、アクティブ マイクロ波センサーの物理ベースのアルゴリズムの適用範囲を地球規模に拡張する試みを行う必要があります。
- センサーの構成と検索アルゴリズムによる土壌水分検索の不確実性を分離して、ノイズを減らし、土壌水分検索の品質を向上させる努力が必要です。
- Dobson モデルや Wang と Schmugge モデルなどの運用上の誘電体混合モデルは、1980 年代に開発された経験的方程式に依拠しています。したがって、最新の土壌サンプルのより大きなデータベースを考慮して、これらのモデルを更新する必要があります。これにより、土壌の誘電率から土壌水分を推定する際の誤差を減らすことができます。
このレビュー作業は、マイクロ波センサーを使用した土壌水分の検索アルゴリズムの研究開発の包括的な進化を提供するため、この研究分野に挑戦したい人の出発点と見なすことができます.
後続の研究 (Karthikeyan et al. 2017) では、パッシブおよびアクティブ マイクロ波機器の進化と、ステーション観測と地表モデル シミュレーションを使用した 8 つのパッシブ マイクロ波センサーと 2 つのアクティブ マイクロ波センサーからの土壌水分の検証を、Continuous United で調査しました。州 (CONUS) 地域。
これらの調査結果は、「マイクロ波衛星による土壌水分観測の 40 年間:パート 1. 回収アルゴリズムのレビュー」というタイトルの記事で説明されています。この作業は、プリンストン大学とインド科学研究所 (IISc) の Karthikeyan Lanka によって実施されました。
