Helmholtz-Zentrum Deutsches Geoforschungszentrum

Bodenfeuchte aus reflektierten GNSS-Signalen

Im Rahmen der Helmholtz Allianz „Remote Sensing and Earth System Dynamics“ startete im Mai 2013 ein dreijähriges Forschungsprojekt zur Bestimmung der Bodenfeuchte mit den Daten von GNSS-Bodenstationen (Global Navigation Satellite Systems). Dabei sollen GPS-Signale analysiert werden, welche in direkter Umgebung der Station reflektiert werden. Das Projekt ist eingebunden in das Netzwerk von TERENO (TERrestrial ENvironmental Observatories). Die wissenschaftlichen Projektarbeiten erfolgen in sehr enger Zusammenarbeit mit der Sektion 5.4. Hydrologie des GFZ. Die Bestimmung der Bodenfeuchte dient dabei einer verbesserten Quantifizierung des Wasserkreislaufes. Messungen der Bodenfeuchte sind zudem essentiell für die Flutvorhersage, eine effiziente Bewässerung, Schadstoff und Nährstofftransport, Wettervorhersage und Klimastudien.

Die Bestimmung von Bodenfeuchte stellt jedoch eine Herausforderung dar. Direkte Messungen sind Punktmessungen von wenigen Zentimetern im Durchmesser. Im Gegensatz dazu decken Beobachtungen von Fernerkundungssatelliten wie z.B. SMOS Bereiche von mehreren Kilometern ab. Sie haben jedoch den Nachteil einer geringen zeitlichen Auflösung. Die Nutzung der Daten von GNSS-Bodenstationen erscheint als eine vielversprechende Methode um tägliche Bodenfeuchtewerte im Feldmaßstab zu bestimmen [1].

In einer Fallstudie für Sutherland, Südafrika analysierten wir Daten der permanenten GNSS-Station von Januar bis Juli 2013. Die Analyse der GNSS-Daten basiert auf dem Signal-Rausch-Verhältnis (SNR) der GNSS-Signale. Aus den Interferenzmustern des SNR, welches aus der Überlagerung von direkten und reflektierten Signal entsteht, leiten wir die Eindringtiefe der GNSS-Signale in den Boden ab [2]. Die Eindringtiefe ist abhängig von der Feuchte an der Erdoberfläche und lässt sich somit in Bodenfeuchtevariationen umrechnen [3]. Die mittels GNSS bestimmten Bodenfeuchtevariationen geben sehr gut die Niederschlagsereignisse und die nachfolgenden Verdunstungen wieder. Im Vergleich zu in-situ Messungen weisen die GNSS-Ergebnisse leicht unterschiedliche absolute Werte auf (Abb. 2).  Die Variationen der Bodenfeuchte zeigen jedoch eine sehr gute Übereinstimmung zwischen beiden Verfahren. GNSS-Beobachtungen haben das Potential, an vielen Stationen weltweit das Netz an Bodenfeuchtebeobachtungen zu verdichten.

Eine weitere Fallstudie wurde für die Station Marquardt, Brandenburg, unternommen. Diese Station liegt in nächster Nähe zu hydrologischen Messungen des TERENO Projekts. Die aufgezeichneten GNSS-R Daten umfassen einen Zeitraum seit Juli 2014 (Abb. 3) und zeigen zeitweise eine sehr gute Übereinstimmung mit in-situ Bodenfeuchtemessungen. Die Beobachtungen wurden durch Kalibrierungsmessungen ergänzt.

Im Rahmen des virtuellen Helmholtz Institutes DEad SEa Research VEnue (DESERVE) wurden 3 GNSS-Stationen in der Gegend des Toten Meeres installiert, die u.a. zur Bestimmung von Bodenfeuchte genutzt werden sollen.

Literatur

[1] Larson, K., J. Braun, E. Small, V. Zavorotny, E. Gutmann, and A. Bilich, GPS multipath and its relation to near-surface soil moisture content, IEEE J. Sel. Topics Appl. Earth Observ. Remote Sens., vol. 3, No. 1, pp. 91–99, Mar. 2010.

[2] Vey, S., Güntner, A., Wickert, J., Blume, T., Ramatschi, M.: Long-term soil moisture dynamics derived from GNSS interferometric reflectometry: a case study for Sutherland, South Africa. - GPS Solutions, 20, 4, p. 641-654, doi:10.1007/s10291-015-0474-0, 2016.

[3] Chew, C., E. Small, K. Larson and V. Zavorotny, Effects of Near-Surface Soil Moisture on GPS SNR Data: Development of a Retrieval Algorithm for Soil, IEEE Transactions on Geosciences and Remote Sens., doi: 10.1109/TGRS.2013.2242332, Dec. 2012.

[4]  Vey, S., Güntner, A., Wickert, J., Blume, T., Thoss, H., Ramatschi, M.: Monitoring Snow Depth by GNSS Reflectometry in Built-up Areas: A Case Study for Wettzell, Germany, IEEE Journal of selected topics in applied Earth observations and Remote Sensing, Vol. 9 (10), 4809-4816, Doi: 10.1109/JSTARS.2016.2516041, 2016.

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