SMAP. Soil Moisture Active Passive Mission. Susan Moran Research Hydrologist, USDA NASA SMAP Science Team Chair, SMAP Applications Working Group

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Luz Sosa Torres
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1 Soil Moisture Active Passive Mission Susan Moran Research Hydrologist, USDA NASA SMAP Science Team Chair, SMAP Applications Working Group SMAP Not for Public Release or Redistribution. The technical data in this document is controlled under the U.S. Export Regulations; release to foreign persons may require an export authorization.

2 NASA SMAP Status 2009, SMAP Science Definition Team 2014, SMAP Science Team, Launch on 5 Nov 2014

3 SMAP Early Adopter Program Simulated SMAP false-color radar image, January GloSim2 Early Adopters with local to global applications Applications in Africa, Middle East and the North Pole

4 Full: Clipped: Available at Spanish

5 SMAP Science Products Product Description Gridding (Resolution) Latency** L1A_Radiometer Radiometer Data in Time-Order - 12 hrs L1A_Radar Radar Data in Time-Order - 12 hrs L1B_TB Radiometer T B in Time-Order (36x47 km) 12 hrs L1B_S0_LoRes Low Resolution Radar σ o in Time-Order (5x30 km) 12 hrs Instrument Data L1C_S0_HiRes High Resolution Radar σ o in Half-Orbits 1 km (1-3 km) 12 hrs L1C_TB Radiometer T B in Half-Orbits 36 km 12 hrs L2_SM_A Soil Moisture (Radar) 3 km 24 hrs L2_SM_P Soil Moisture (Radiometer) 36 km 24 hrs L2_SM_AP Soil Moisture (Radar + Radiometer) 9 km 24 hrs Science Data (Half-Orbit) L3_FT_A Freeze/Thaw State (Radar) 3 km 50 hrs L3_SM_A Soil Moisture (Radar) 3 km 50 hrs L3_SM_P Soil Moisture (Radiometer) 36 km 50 hrs Science Data (Daily Composite) L3_SM_AP Soil Moisture (Radar + Radiometer) 9 km 50 hrs L4_SM Soil Moisture (Surface and Root Zone ) 9 km 7 days L4_C Carbon Net Ecosystem Exchange (NEE) 9 km 14 days Science Value-Added

6 Level 2 (Half-Orbit) Products Examples Half-orbit L2_SM_A Product (3 km) L2_SM_A (3 km) L2_SM_P (36 km) L2_SM_AP (9 km) Volumetric Soil Moisture (cm 3 /cm 3 )

7 Level 3 (Daily Composite) Product Samples L3_SM_P (36 km) L3_SM_AP (9 km) L3_SM_A (3 km) Frozen Thaw L3_FT_A (3 km) Volumetric Soil Moisture (cm 3 /cm 3 ) Daily Freeze/Thaw State In PS Projection 6

8 Level 4 (Value-Added) Product Samples L4_C (9 km) Carbon Net Ecosystem Exchange (NEE), 9 km, 14-day latency Net Ecosystem CO 2 Exchange (NEE, g C m -2 d -1 ) L4_SM (9 km) Root Zone Soil Moisture, 9 km, 7-day latency

$Fraction 0.25 Water fraction 0.$ 1 Elevation Slope σ 3 deg Retrievable

9 Regions where SMAP soil moisture algorithm will be executed Meets requirements at 9 km: VWC 5 kg m -2 Urban Fraction 0.25 Water fraction 0.1 Elevation Slope σ 3 deg Retrievable Mask: a) Urban Fraction < 1 b) Water Fraction < 0.5 c) DEM Slope σ < 5 deg

In return SMAP provides data products to the partners during the SMAP Cal/Val phase as well as

10 SMAP Cal/Val Contributing Sites A partnership arrangement is established in which the partner provides timely in situ data and information to the SMAP Project. In return SMAP provides data products to the partners during the SMAP Cal/Val phase as well as over the mission life. SMAP Validation Experiment 2015 (SMAPVEX15) Post-launch Cal/Val field campaign (details to be provided)

11 ESA SMOS, NASA SMAP, Interferometer, L band Scanning, L band Always same point Passive only* Spatio-temporal resolution Sampling Disaggregation Sensitivity* Angles* Passive: km, 3 day 15 km (L2) 25 km (L3) Regional (1, 5 km) Almost same point Active and Passive* 36 X 47 km, 3 day Active: 1 km 2, 9, 36 km (L2) 3, 9, 36 km (L3) 9 km (L4)* Global (3, 9 km) 2. 4 K 1.3 K Up to 120 (0-60 ) 1 angle (40 ) * Need to streamline the two datasets to have a seamless transition, currently harmonizing the auxiliary data, cal/val and applications

Predicción Numérica del Tiempo (PNT)California Institute of Technology Jonathan Case, Clay Blankenship and Bradley Zavodsky, NASA Short-term Prediction

simulation environment NASA está asimilando SMOS en modelos de predicción del tiempo (PNT) con programa el Sistema de Información de Tierras (LIS).

12 Predicción Numérica del Tiempo (PNT)California Institute of Technology Jonathan Case, Clay Blankenship and Bradley Zavodsky, NASA Short-term Prediction Research and Transition (SPoRT) Center; SMAP Contact: Molly Brown Data assimilation of SMAP observations, and impact on weather forecasts in a coupled simulation environment NASA está asimilando SMOS en modelos de predicción del tiempo (PNT) con programa el Sistema de Información de Tierras (LIS). Al asimilar las observaciones de humedad del suelo, los científicos pueden mejorar un modelo para simular la evapotranspiración, una importante contribución a los modelos para PNT.

13 Productividad Agrícola Catherine Champagne, Agriculture and Agri-Food Canada (AAFC); SMAP Contact: Stephane Bélair Soil moisture monitoring in Canada Actualmente, los mapas nacionales semanales se producen utilizando sensores como AMSR y SMOS. AAFC integrará la información de la humedad del suelo a partir de SMAP en los programas de vigilancia temporada y lograra mejoras de mayor resolución que mejorarán la capacidad de monitorización agrícola.

Monitorización Nacional Humedad del suelo Zhengwei Yang and Rick Mueller, USDA National Agricultural Statistical Service (NASS); SMAP Contact: Wade Crow

Servicio Nacional de Estadísticas Agrícolas (NASS) ha puesto en marcha una evaluación de cultivos basados en web y una aplicación de monitorización:

14 Monitorización Nacional Humedad del suelo Zhengwei Yang and Rick Mueller, USDA National Agricultural Statistical Service (NASS); SMAP Contact: Wade Crow US National cropland soil moisture monitoring using SMAP El EE.UU. Servicio Nacional de Estadísticas Agrícolas (NASS) ha puesto en marcha una evaluación de cultivos basados en web y una aplicación de monitorización: VegScape ( Esta aplicación basada en la web ha sido diseñado para ser una plataforma para el acceso, visualización, evaluación y difusión de la condición de humedad del suelo de cultivos de productos de SMAP.

Sequía Agrícola Curt Reynolds, USDA Foreign Agricultural Service (FAS); SMAP Contact: Wade Crow Enhancing USDA s global crop production monitoring system using SMAP soil moisture products La figura

15 Sequía Agrícola Curt Reynolds, USDA Foreign Agricultural Service (FAS); SMAP Contact: Wade Crow Enhancing USDA s global crop production monitoring system using SMAP soil moisture products La figura describe las zonas del mundo donde la asimilación de AMSR-E de tierra superficial impacta significativamente la correlación cruzada entre humedad del suelo y del NDVI. Como resultado, las zonas rojas corresponden a regiones donde humedad del suelo por satélite mejora significativamente nuestra capacidad de pronosticar la sequía agrícola en relación con el sistema empleada en la actualidad por el USDA FAS.

16 Efecto de la humedad del suelo en la emisión de polvo Hosni Ghedira, Masdar Institute, UAE; SMAP Contact: Dara Entekhabi Estimating and mapping the extent of Saharan dust emissions using SMAP-derived soil moisture data. AOT April to mid June Mid June to July SMOS SM (m 3 /m 3 ) a) La profundidad óptica de aerosoles AERONET (AOT870) se correlacionó con los datos de humedad del suelo SMOS recogidos desde 2010 hasta 2011 en el sur del Sahel. Los resultados muestran que a medida que el aumento de la humedad del suelo SMOS, la AERONET AOT disminuye hasta un contenido de humedad de umbral por encima del cual no hay emisión de polvo.

State University (CSU); SMAP Contact: Susan Moran Exploitation of SMAP data for Army and Marine Corps mobility assessment La humedad del suelo se puede utilizar para

17 La Movilidad del Vehículos Gary McWilliams, Army Research Laboratory (ARL); George Mason, U.S. Army Engineer Research and Development Center (ERDC) Geotechnical and Structures Laboratory (GSL); Li Li, Naval Research Laboratory (NRL); and Andrew Jones, Colorado State University (CSU); SMAP Contact: Susan Moran Exploitation of SMAP data for Army and Marine Corps mobility assessment La humedad del suelo se puede utilizar para estimar la resistencia de la tierra, que es un factor clave en la transitabilidad del terreno. Esta figura muestra el tiempo de transito de un vehículo usando humedad del suelo por satélite (imagen izquierda), no lo utilizando (imagen derecha).

SMAP Herramientas de Visualización Thomas Harris, Exelis Visual Information Solutions; SMAP Contact: TBD Utilization of SMAP Products in ENVI,

Navegar Tool en el software ENVI que hará que sea más fácil para los científicos para acceder y utilizar los tipos de datos complejos, como SMAP.

18 SMAP Herramientas de Visualización Thomas Harris, Exelis Visual Information Solutions; SMAP Contact: TBD Utilization of SMAP Products in ENVI, IDL and SARscape - Products L1 to L4 El equipo de desarrollo de ENVI en Exelis Visual Information Solutions es la creación de un genérico HDF-5 Navegar Tool en el software ENVI que hará que sea más fácil para los científicos para acceder y utilizar los tipos de datos complejos, como SMAP. La imagen muestra una representación de los datos simulados de humedad del suelo SMAP L3 en la interfaz de software ENVI después de georegistration.

19 SMAP Early Adopter Program A one-paragraph proposal Send to me at susan.moran@ars.usda.gov Questions? Not for Public Release or Redistribution. The technical data in this document is controlled under the U.S. Export Regulations; release to foreign persons may require an export authorization.

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