A pilot field protocol for integrating full-polarimetric L-band SAR, in-situ probes, and gravimetrical soil water observations at field scale

2026

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.3389/frwa.2026.1898919
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Field-scale soil water assessment can be improved by coordinated satellite and ground observations, yet differences in spatial and vertical support complicate their comparison. This study assessed the practical feasibility and limitations of a pilot protocol integrating fully polarimetric ALOS-2 retrievals, in situ probe observations, and gravimetric measurements in a 344 ha rainfed agricultural field in Northern Kazakhstan. Six collocated sectors were observed on May 5 and September 8, 2025, under bare or near-bare soil conditions. ALOS-2 estimates were averaged within 50 m radius sectors, while ground observations were synchronized with the satellite overpasses and expressed as volumetric water content. The protocol enabled the three data streams to be assembled at common locations and dates. Descriptive comparisons, however, showed weak and inconsistent cross-source relationships. These differences are attributed to limited sampling, untested spatial representativeness of the 50 m aggregation radius, vertical support mismatch, and sensitivity of the SAR inversion to roughness and residual vegetation. The study evaluates whether the three source data types based workflow can be implemented under real agricultural conditions and identifies the sampling, support, and surface state constraints that must be resolved before a definitive validation campaign.