Modelagem do retroespalhamento SAR para análise do pacote de neve superficial da Geleira Union, Montanhas Ellsworth – Antártica

Abstract

O propósito geral desta tese foi modelar a dinâmica do retroespalhamento SAR-X ao longo de um pacote superficial de neve seca através do uso de uma ferramenta computacional de modelagem de micro-ondas (RF Module®, PDETOOL®, MATLAB®), baseado na física da interação entre o feixe de micro–ondas e este pacote de neve, e executar a aplicação de métodos estatísticos para geração de relações entre variáveis estratigráficas desse pacote de neve e o respectivo retroespalhamento SAR-X observado. Para tanto, o presente trabalho buscou avançar na organização de um modelo analítico para o processo de interação entre um feixe de micro–ondas na banda X e o pacote de neve superficial, aplicando ferramentas computacionais para a resolução dos equacionamentos que compõem esse problema. Como área de estudo, delimitou–se a porção ocidental antártica, especificamente junto à área da geleira Union. O modelo de retroespalhamento utilizado pautou–se na consideração do Modelo de Transferência Radiativa (MTR), adotando como variáveis principais a profundidade da neve acumulada, a rugosidade da superfície (interface ar–neve e neve–sologelo), o tamanho dos cristais de neve (tamanho dos grãos), o perfil de densidade da neve acumulada e as características das camadas de neve que formam o pacote de neve superficial (espessura, forma da interface entre camadas, variação dielétrica entre camadas, dentre outros). Posteriormente, através da reversão modelagem estatística do modelo de retroespalhamento criado, foram obtidos dados estratigráficos indiretos modelados (número médio de camadas de neve, densidade média do pacote de neve superficial e tamanho médio dos grãos de neve), permitindo a inferência de variáveis da estratigrafia local a partir de dados de retroespalhamento SAR COSMO–SkyMed, banda X. Por fim, a comparação entre os valores modelados e aqueles observados em campo para a estratigrafia e para o retroespalhamento permitiram estimativas do desempenho da modelagem proposta. Para fins de validação desta modelagem, foram considerados dados comuns de entrada, constituídos de dados estratigráficos e de temperatura da neve em um perfil de 2 m de profundidade e dados SAR–X COSMO–SkyMed (modo de aquisição Stripmap/Himage com resolução espacial de 3x3 m) na banda X coletados na região da geleira Union no verão antártico de 2011–2012. Como resultados, foram obtidas equações analíticas para estimativa do tamanho médio dos grãos de neve, número médio de camadas espalhadoras e densidade média do pacote de neve superficial a partir de dados de retroespalhamento SAR– banda X, com consistência estatística mínima estimada de 86% (R² ≥ 86%). Já o modelo de retroespalhamento utilizado, tendo seus resultados comparados aos dados de retroespalhamento in situ COSMO–SkyMed exibiram estimativas com R² da ordem de 90% ou maior, o que é considerado estatísticamente adequado. Este trabalho traz como contribuição a implementação computacional via ferramenta de modelagem de um modelo de retroespalhamento SAR–X, voltado para massas de neve seca, e propõe a obtenção de dados estratigráficos a partir de dados de retroespalhamento SAR–X com o uso de equações determinadas por regressão estatística. Isto permitiu a espacialização de variáveis estratigráficas em zonas de neve seca a partir de dados SAR obtidos ao longo da banda X. Cabe ressaltar o fato de que devido ao limitado número de amostras de campo (7 amostras), a consistência estatística e a confiabilidade dos resultados deve ser tomada com ressalva, quando considerada a análise glaciológica da variação nos parâmetros do pacote de neve, cabendo melhores testes e análises em sua aplicação.

The present thesis proposes an analytical model for interaction between a beam of microwaves in the X band and surface snowpack. To this end, statistical analysis were performed with SAR-X backscattering data and reference data from snowpits focusing the interaction between the microwave beam and the snowpack in dry snow areas. Numerical methods were employed for solution of differential equations that make up this issue. The model was proposed for Union Glacier, located in the West Antarctic Ice Sheetregarding a study area including the Antarctic western portion, recognized as the Union Glacier. The backscattering model used was based under the assumption of the Radiative Transfer Model (RTM), considering as main variables the depth of accumulated snow, the surface roughness (air-snow interface and snow-ice interface), the size of snow crystals (grain size), the density profile of the accumulated snow and snow characteristics of the layers forming the surface snowpack (thickness, shape of the interface between layers variation between dielectric layers, among others). After that, reversal statistical modelling of backscatter was performed to estimate stratigraphic parameters of the snowpack usingdata allowing the local stratigraphy of estimated variables SAR backscatter data from COSMO-SkyMed satellite. To validate the proposed model, the same input data were considered for all experiments performed experiments. These data were made up of snow stratigraphic data and snow temperature data in a 2 m depth glaciological profiles (snowpits) 2m depth and data SAR-X COSMO-SkyMed X-band SAR data (acquisition mode Stripmap / Himage with 3x3 m spatial resolution 3x3 m) acquired atin Union Glacier snowpits and remote sensing SAR data during summer 2011-2012. The results showed average density of the snow pack surface from SAR-X backscatter data SAR-X with R² ≥ 86%. The main contribution of this work is the resulting model for SAR-X backscattering for dry snow masses, which was proved to be statistically consistent with the ground truth data. Even with limited reference data, this result indicates the soundness of the proposed approach, allowing the estimation of spatial distribution ofvariations in stratigraphic parameters of the snowpack variables in dry snow areas from SAR X-band SAR data over the X band. However, snowpack parameters estimated by the method should be used carefully, as the input data used for model development may underestimate all possible variations found at the snow surface of Union Glacier.