Bestimmung einer Retracking-Fläche innerhalb eines Radargrammstapels zur Verbesserung von Satellitenaltimetrie über Küstenmeeren und Binnengewässern

Description: Das sogenannte Retracking von Einzelwellenformen in der Satellitenaltimetrie über Küstenzonen und Binnengewässern hat seine Grenzen erreicht und bietet im Durchschnitt eine Genauigkeit im Dezimeterbereich. Durch die Analyse von Variationen der Rückstreuleistung entlang der Bin-Koordinate suchen die vorhandenen Retracking-Methoden nach einem Retracker-Offset in der Wellenform. Dies führt zu einer starken Abhängigkeit des Retrackingverfahrens von Messrauschen. Mit dem Start der operativen Sentinel-3-Serie sind wesentlich robustere Algorithmen erforderlich, um hochpräzise Wasserstandsschätzungen über Binnen- und Küstengewässern zu erhalten. Daher ist das Hauptziel dieses Forschungsprojekts, einen solchen robusten Algorithmus zu entwickeln und damit die altimetrische Wasserstandsbestimmung über Binnengewässern und Küstenregionen zu verbessern. Um ein robustes Wellenform-Retracker zu erhalten, ist es unser Ziel, das einen Stapel von benachbarten Wellenform erzeugen (das sogenannte Radargram) und schließlich einen Stapel von Radargrammen in der Zeit zu verwenden, den sogenannten Radargrammstapel, für den wir der raum-zeitlichen Variation der zurückgestreuten Leistung profitieren. Der Radargrammstapel erleichtert die Erkennung von Mustern wie Retracking-Gate, Off-Nadir-Muster (z.B. Parabel), oder Küstenlinien. Anstelle eines Retracking-Gates, als Punkt in einer einzelnen Wellenform, kann in einem Radargrammstapel eine Oberfläche, die sogenannte Retracker-Fläche/Mannigfaltigkeit, bestimmt werden. In diesem Forschungsprojekt wird zunächst die raumzeitliche Entwicklung von Satellitenaltimeterbeobachtungen über Wasserobjekten analysiert und werden Muster in Radargrammstapeln charakterisiert. Um ein Retracker-Fläche und die zugehörige Unsicherheit zu definieren, wird anschließend ein Conditional Random Fields (CRF)-Modell entwickelt. Das CRF-Modell profitiert von bedingten Modellen in den Querschnitten Bin-Raum, Bin-Zeit und Raum-Zeit. Anschließend wird eine maximale a-posteriori-Lösung gefunden, die die Retracking- Fläche ergibt. Zu diesem Zweck wird das Problem als Minimierung einer Energiefunktion formuliert, für die die Leistung verschiedener Klassen von Optimierungstechniken untersucht wird. Schließlich werden Wasserstandszeitreihen mit In-situ-Daten validiert und mit der Leistung bestehender Retrackers verglichen. Im Rahmen dieser Studie werden die Altimetrie-Daten aus den drei Missionen Jason-2&3 und Sentinel 3 verwendet. Zur Validierung werden mehrere Fallstudien ausgewählt. Die Idee des Wellenform-Retracking durch Analyse des raumzeitlichen Verhaltens in einer 3D-Datenstruktur wird in diesem Vorschlag zum ersten Mal formuliert und wurde in der Altimetrieforschung bisher nicht berücksichtigt. Dies eröffnet neue Wege für eine wesentlich genauere Abschätzung des Wasserspiegels für operative Missionen und für künftige Missionen über Binnen- und Küstengewässern.

SupportProgram

Origins: /Bund/UBA/UFORDAT

Tags: Main ? Photogrammetrie ? Binnengewässer ? Küstenmeer ? Hydrogeologie ? Kartographie ? In-situ-Daten ? Copernicus ? Evolution ? Fallstudie ? Geodäsie ? Hydrochemie ? Limnologie ? Siedlungswasserwirtschaft ? Studie ? Küstenregion ? Küstenlinie ? Forschungsprojekt ? Fernerkundung ? Hydrologie ? Wasserstand ? Mittelwert ? Geoinformatics ? Geoinformatik ? Integrated Water Resources Management ? Integrierte Wasserressourcen-Bewirtschaftung ? Urban Water Management ? Water Chemistry ?

Region: Baden-Württemberg

Bounding boxes: 9° .. 9° x 48.5° .. 48.5°

License: cc-by-nc-nd/4.0

Language: Deutsch

Organisations

• Umweltbundesamt (Bereitstellung)
• Universität Stuttgart, Geodätisches Institut (Projektverantwortung)
• Universität Stuttgart, Institut für Photogrammetrie (Mitwirkung)

Time ranges: 2022-01-01 - 2025-08-18

Alternatives

• Language: Englisch/English
  Title: Defining a retracking manifold within a radargram stack to improve satellite altimetric water level over coastal seas and inland water bodies
  Description: Single-waveform retracking for satellite altimetry applications over coastal zones and inland waters has reached its limits, obtaining decimeter-level accuracy or worse. The existing retracking methods find a retracker offset in a waveform by analyzing the variation in backscattered power along the bin coordinate. This makes the retracking procedure strongly dependent on noise. Moreover, the success of such methods is only guaranteed for certain waveform types requiring cumbersome pre-processing steps including waveform classification. With the launch of the operational Sentinel-3 and 6 series of the European Copernicus programme, the algorithms to obtain highly precise water level estimates over inland waters and coastal seas need to become more robust, efficient and fit for automated use. Therefore, the main objective of this research project is to develop such a next-level retracking algorithm and, consequently, improve altimetric water level determination over inland waters and coastal regions. We aim to collect neighboring waveforms into a radargram and, then, to stack such radargrams over time. These so-called radargram stacks contain, unlike single waveforms, the full information on spatio-temporal variation of backscattered power over water surfaces. The radargram stack eases the recognition of patterns like retracking gate, off-nadir pattern (e.g. parabola), shoreline, etc. Instead of a retracking gate as a point in the 1D waveform, in a 3D radargram stack a surface referred to as retracking manifold is to be determined.In this research project, first the spatio-temporal evolution of satellite altimetry observations over water objects are analyzed and patterns in radargram stacks will be characterized. Then, in order to define the retracking manifold and its uncertainty, a Conditional Random Fields (CRF) will be developed. The CRF model benefits from conditional models in bin-space, bin-time and space-time slices. Then, a maximum a-posteriori solution will yield the retracking manifold. Then, the problem will be reformulated as an energy function minimization, for which the performance of different classes of optimization techniques is investigated. Finally, water level time series from retracked waveforms are validated against in situ data and will be compared with the performance of existing retracking algorithms. Within this study the altimetry data from three missions, Jason 2 &3 and Sentinel 3, are used. For the validation, several case studies with different climatological and hydrological conditions are selected.The idea of waveform retracking by analyzing its spatio-temporal behavior in a 3D data structure is formulated for the first time in this proposal and has not been addressed in the altimetry community before. It opens new pathways for achieving robust and more accurate water level estimates from operational missions and from future missions, e.g. SWOT, over inland waters and coastal seas. https://ufordat.uba.de/UFORDAT/pages/PublicRedirect.aspx?TYP=PR&DSNR=1138720

Resources

• Webseite zum Förderprojekt

  https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/496014904 (Webseite)

Status

Aktiv

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