Amélioration de la résolution spatiale du satellite SMOS pour estimer l’épaisseur de la banquise antarctique

5 - 6 mois à partir de Février 2024

(English below)

Contexte

Le recul et l’amincissement des banquises (glace de mer) représente l’un des effets notoires du changement climatique dans les régions polaires, en particulier dans l’océan arctique (IPCC SROCC, 2019). Sa concentration ainsi que son épaisseur ont été identifiées comme des variables climatiques essentielles (ECVs), qui doivent être surveillées dans le futur grâce, notamment, à la télédétection.

Deux grands types de capteurs sont aujourd’hui utilisés à large échelle pour calculer l’épaisseur de la banquise : les altimètres radar et les radiomètres opérant dans le domaine des micro-ondes à basse fréquence (bande L). Ces deux techniques sont en réalité complémentaires car les mesures radiométriques sont limitées aux fines banquises, tandis que les mesures altimétriques sont plus fiables lorsque la banquise est épaisse.

Le satellite Soil Moisture and Ocean Salinity (SMOS) de l’agence spatiale européenne (ESA), lancé en 2009, est un radiomètre-interféromètre opérant dans le domaine des micro-ondes à une fréquence de 1,4 GHz (bande L) (Kerr et al., 2001). Cette basse fréquence est intéressante pour l’étude de la cryosphère car la température de brillance mesurée par l’instrument provient non seulement de la surface, mais également des couches plus profondes de neige ou de glace. Cette caractéristique a permis le développement d’algorithmes pour estimer l’épaisseur des banquises arctique et antarctique de manière opérationnelle, avec une limite d’épaisseur de l’ordre du mètre (Kaleschke et al., 2012, 2016 ; Huntemann et al., 2014 ; Tian-Kuntze et al., 2014). Cet algorithme est désormais utilisé par un nombre important de groupes de recherche à travers le monde.

Les épaisseurs de banquises fournies par SMOS présentent cependant deux limites majeures : i) un biais négatif lorsque la banquise est épaisse, et ii) la faible résolution spatiale des températures de brillance observées ( 50 km). Bien que le produit actuel soit calculé dans des pixels de 12,5 km, l’information provient ainsi d’observations représentant une surface à minima 10 fois plus vaste (Tian-Kuntze et al., 2014).

Objectif du stage et missions

L’objectif de ce stage est d’élaborer un produit d’épaisseur de glace de mer basé sur les observations SMOS, en améliorant la résolution spatiale effective des estimations. Ce dernier point est critique pour pouvoir étudier l’hétérogénéité spatiale de la banquise.

Pour se faire, le(la) candidat.e s’appuiera sur un algorithme conventionnel permettant d’améliorer la résolution spatiale effective des radiomètres (Long and Daum, 1998 ; Long et al., 2019). Cet algorithme vient d’être appliqué aux données SMOS à l’IGE mais exclusivement sur les continents (calottes polaires de l’Antarctique et du Groënland). Le(la) candidat.e devra adapter la chaîne de traitement au cas océanique en apportant les modifications nécessaires. Dans un second temps, il(elle) pourra inverser l’épaisseur de la banquise à partir des températures de brillance reconstruites à plus haute résolution, suivant la méthodologie établie par Tian-Kuntze et al. (2014). Ces nouvelles estimations pourront être comparées au produit distribué par l’ESA pour conclure sur l’intérêt de la nouvelle méthodologie.
Enfin, un état de l’art et la rédaction du rapport occuperont respectivement le début et la fin du stage.

Profil recherché, conditions du stage

Nous recherchons un(e) étudiant(e) en M2 ou équivalent qui se rapproche du profil suivant :

• Bon niveau en programmation et en particulier en python pour la manipulation et la représentation de gros volumes de données géospatiales.
• Compétences en traitement du signal / images
• Des connaissances en géosciences et en cryosphère seront un plus.
• Anglais B2
• Bonne capacité de synthèse, de rédaction en français (et en anglais si le stage débouche sur la rédaction d’un article scientifique)

La ou le stagiaire sera hébergé.e à l’Institut des Géosciences de l’Environnement (IGE) au sein de l’équipe C2H. Une gratification de stage sur la base légale de 15% du plafond de la sécurité sociale sera versée (soit 600 € /mois).

Encadrement : Pierre Zeiger, post-doctorant à l’IGE (pierre.zeiger univ-grenoble-alpes.fr), Marta Stentella (doctorante à l’IGE) et Ghislain Picard, professeur d’université à l’UGA (ghislain.picard univ-grenoble-alpes.fr)

English version : Development of a new SMOS enhanced resolution sea-ice thickness product

Context

The decline of sea ice extent and its thinning is one of the most significant effects of climate change in the polar regions, particularly in the Arctic Ocean (IPCC SROCC, 2019). Sea ice concentration and thickness have been recognized as essential climate variables (ECVs) which need to be monitored in the future using, in particular, remote sensing.

Two types of sensor are currently used for large-scale sea ice thickness monitoring : radar altimeters and microwave radiometers operating at low frequencies (L-band). The former measures the reflecting surface height while the latter measures the brightness temperature, which are both further used to infer sea-ice thickness. The two techniques complement each other, as radiometric measurements are limited to thin sea ice, while altimetric measurements are more reliable for thick sea ice.

The European Space Agency’s (ESA) Soil Moisture and Ocean Salinity (SMOS) satellite, launched in 2010, carries a microwave interferometric radiometer operating at 1.4 GHz (L-band) (Kerr et al., 2001). This low frequency is interesting for studying the cryosphere as the brightness temperature comes from both the surface and deep layers of snow or ice. This enabled the development of operational algorithms for estimating Arctic and Antarctic thin sea ice thickness (Kaleschke et al., 2012, 2016 ; Huntemann et al., 2014 ; Tian-Kuntze et al., 2014).

However, SMOS sea ice thicknesses present two main limitations : i) a negative bias over thick sea ice (> 1 meter), and ii) the low spatial resolution of brightness temperature observations ( 50 km). Synergy between SMOS and altimeter records can be used to overcome the first limitation. Yet the spatial resolution issue remains : while the current product is computed in 12.5 km grid pixels, the brightness temperatures represent an area at least 10 times larger (Tian-Kuntze et al., 2014).

Internship objective and missions

This internship aims at developing a sea ice thickness product based on SMOS enhanced resolution brightness temperatures. This would allow us to better study the spatial heterogeneity of sea ice.

To this end, the candidate will use a conventional algorithm to enhance the effective spatial resolution of radiometers (Long and Daum, 1998 ; Long et al., 2019). This algorithm was applied to SMOS land data only (Antarctic and Greenland polar ice caps). The candidate is expected to adapt the processing chain to the ocean case study. Then, he/she will be able to infer sea-ice thickness from the enhanced-resolution brightness temperature maps following the methodology developed by Tian-Kuntze et al. (2014). These new estimates may be compared with the actual product distributed by ESA to evaluate the interest of resolution enhancement over sea-ice.

About the candidate and the internship

We welcome M2 students or equivalent with the following profile :

• Good programming skills in Python for handling and representing large geospatial datasets.
• Skills in signal processing
• Some knowledges in geosciences and cryosphere are welcome
• Fluent English
• Good writing in French and/or English (if the internship results in a scientific paper).

The intern will be hosted at the Institut des Géosciences de l’Environnement (IGE) within the C2H team. A standard internship fee will be paid ( 600 € /month).

Supervision : Pierre Zeiger, post-doctoral fellow at IGE (pierre.zeiger univ-grenoble-alpes.fr), and Ghislain Picard, Professor at UGA (ghislain.picard univ-grenoble-alpes.fr)

Bibliographie / bibliography

Huntemann, M., Heygster, G., Kaleschke, L., Krumpen, T., Mäkynen, M., & Drusch, M. (2014). Empirical sea ice thickness retrieval during the freeze-up period from SMOS high incident angle observations. The Cryosphere, 8(2), 439-451.

IPCC Special Report on the Ocean and Cryosphere in a Changing Climate (SROCC), 2019. Cambridge University Press, Cambridge, 755 pp. https://doi.org/10.1017/9781009157964

Kaleschke, L., Tian‐Kunze, X., Maaß, N., Mäkynen, M., & Drusch, M. (2012). Sea ice thickness retrieval from SMOS brightness temperatures during the Arctic freeze‐up period. Geophysical Research Letters, 39(5).

Kaleschke, L., Tian-Kunze, X., Maaß, N., Beitsch, A., Wernecke, A., Miernecki, M., ... & Casal, T. (2016). SMOS sea ice product : Operational application and validation in the Barents Sea marginal ice zone. Remote sensing of environment, 180, 264-273

Kerr, Y. H., Waldteufel, P., Wigneron, J. P., Martinuzzi, J. A. M. J., Font, J., & Berger, M. (2001). Soil moisture retrieval from space : The Soil Moisture and Ocean Salinity (SMOS) mission. IEEE transactions on Geoscience and remote sensing, 39(8), 1729-1735

Long, D. G., & Daum, D. L. (1998). Spatial resolution enhancement of SSM/I data. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 36(2), 407-417

Long, D. G., Brodzik, M. J., & Hardman, M. A. (2019). Enhanced-resolution SMAP brightness temperature image products. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 57(7), 4151-4163

Tian-Kunze, X., Kaleschke, L., Maaß, N., Mäkynen, M., Serra, N., Drusch, M., & Krumpen, T. (2014). SMOS-derived thin sea ice thickness : algorithm baseline, product specifications and initial verification. The Cryosphere, 8(3), 997-1018