LA COMPONENTE GLOBAL DEL SERVICIO DE SUPERFICIE TERRESTRE DE COPERNICUS: ESTADO DE LAS OPERACIONES Y EVOLUCIÓN PREVISTA F. Camacho(1), R. Lacaze(2), B. Smets(3), I. Trigo(4), J-C. Calvet (5), A. Jann(6), F. Baret(7), R. Kidd(8), P. Defourny(9), K. Tansey (10), P. Pacholczyk (11), G. Balsamo(12), B. Szintai(13) (1) EOLAB. C/Catedrático José Beltrán, 2. 46980 Paterna (Valencia), España. E-mail:fernando.camacho@eolab.es (2) HYGEOS, Toulouse, Francia, (3) VITO, Mol, Bélgica, (4) Instituto Portugês do Mar e da Atmosfera (IPMA), Lisbon, Portugal,(5) Météo-France, Toulouse, Francia, (6) Zentralanstalt für Meteorologie und Geodynamik, Vienna, Austria, (7) Institut National de Recherche Agronomique, Avignon, Francia,(8) Technical University of Vienna, Vienna, Austria., (9) Université Catholique de Louvain, Louvain-la-Neuve, Bélgica, (10) University of Leicester, Leicester, Reino Unido, (11) Centre National d’Etudes Spatiales, Toulouse, Francia., (12) ECMWF, Reading, Reino Unido, (13) Orszagos Meteorologiai Szolgalat, Budapest, Hungría RESUMEN Desde el 1 de enero del 2013 está operativo el servicio global de la superficie terrestre de Copernicus (Copernicus Global Land Service) desarrollado a partir de los resultados del proyecto Geoland-2/BioPar. El Servicio Global de Superficie Terrestre proporciona continuamente un conjunto de variables geo-biofísicas que describen el estado de la vegetación, el balance energético en la superficie continental y el ciclo del agua a escala global con una resolución espacial típica de 1 km. Las variables climáticas esenciales (ECVs) tales como el índice foliar (LAI), la fracción de radiación PAR absorbida por la vegetación (FAPAR), el albedo de superficie (SA), la temperatura de superficie (LST), la humedad del suelo (SWI), las áreas quemadas (BA) y las áreas de agua continental (WB), junto con la reflectividad TOC, la productividad (DMP) y otros índices del estado de la vegetación, son generados cada hora, día o 10 días de forma automática a partir de datos de Observación de la Tierra. Este trabajo presenta el estado actual del programa Copernicus Global Land Service, así como las perspectivas futuras de una mayor resolución espacial (300m) que se abren con el lanzamiento de PROBA-V y SENTINEL-3, cuyas cadenas de procesado se están preparando en el contexto del proyecto FP7 ImagineS. Palabras clave: Copernicus Global Land Service, ECVs, productos biofísicos. ABSTRACT From 1st January 2013, the Copernicus Global Land Service is operational, providing continuously a set of biophysical variables describing the vegetation conditions, the energy budget at the continental surface and the water cycle over the whole globe at 1 km resolution. Essential Climate Variables like the Leaf Area Index (LAI), the Fraction of PAR absorbed by the vegetation (FAPAR), the surface albedo, the Land Surface Temperature, the soil moisture, the burnt areas, the areas of water bodies, and additional vegetation indices, dry matter productivity and TOC reflectance, are generated every hour, every day or every 10 days on a reliable and automatic basis from Earth Observation satellite data. In view of service continuity, the existing retrieval methodologies will be adapted to Sentinel-3 and Proba-V, for a finer resolution (300 m) in the FP7/ImagineS project. Keywords: Copernicus Global Land Service, ECVs, biophysical parameters. 1. INTRODUCCIÓN Copernicus (anteriormente GMES) es el programa europeo de Observación de la Tierra para el Medio Ambiente, que persigue facilitar la gestión medioambiental, mitigar efectos del cambio climático y mejorar la seguridad civil. Copernicus se basa en tres componentes principales: La Componente Espacial, a cargo de la Agencia Espacial Europea, contribuye a la infraestructura espacial con el desarrollo de los satélites Sentinel y los segmentos de tierra. La Componente In-Situ, a cargo de la Agencia Europea del Medio Ambiente (EEA), que coordina las redes de información proporcionada por sensores in-situ. La Componente Servicios, a cargo de la Comisión Europea (EC), que coordina la puesta en marcha de los Servicios de Vigilancia: (i) Superficie Terrestre, (ii) Atmósfera, (iii) Emergencia, (iv) Seguridad, (v) Cambio Climático En relación con el Servicio de vigilancia de la Superficie Terrestre, existen tres componentes en función de la resolución espacial: la componente local (e.g, áreas protegidas, costas, atlas urbanos), la componente continental (clasificaciones a escala europea) y la componente global responsable de la generación de variables biofísicas (ECVs) a escala global. Copernicus Global Land Service (Copernicus, 2013) se ha desarrollado a partir de las actividades de I+D realizadas durante más de 10 años, principalmente en los proyectos FP7 Geoland-2/BioPar, FP7 DevCoCast y en el programa LSA SAF de EUMETSAT. Actualmente, el Global Land Service está siendo operado por un consorcio liderado por VITO, a través del proyecto GMES Initial Operation – Global Land (GIO-GL), mediante convenio marco con el Joint Research Center. Las principales componentes del servicio Global Land son: Producción de variables biofísicas a escala global, en tiempo real (NRT), y procesado del archivo (hasta 15 años de SPOT/VEGETATION) Control de calidad, todos los productos se evalúan científica de acuerdo a los protocolos establecidos en el grupo validación de productos terrestres (LPV) de CEOS/WGCV Archivo y reprocesado de series históricas Diseminación y soporte al usuario Los principales usuarios de los servicios de Copernicus son los responsables políticos y las autoridades públicas que necesitan la información para desarrollar la legislación y las políticas del medio ambiente. En concreto, el Global Land Service de Copernicus persigue favorecer la contribución europea a GEO/GEOSS, a políticas de ámbito internacional (ej. Cambio Climático) y/o tratados internacionales (ej. UN “Rio” y convenciones de clima). Las principales temáticas son: Agricultura, monitorización de cultivos y seguridad alimentaria, Biodiversidad, áreas protegidas, y monitorización de la cobertura forestal, Sequía y desertificación, Flujos de Carbón, usos de suelo y cambios de usos, Apoyo a los programas en África (e.g., AMESD, MESA). El segundo apartado presenta los productos biofísicos del Global Land Service de Copernicus (proyecto GIOGL). El tercer apartado hace referencia a las actividades que se están realizando para distribuir dichos productos a través del Plan Nacional de Teledetección (PNT). El cuarto apartado describe la evolución prevista del servicio durante el proyecto Imagines. 2. PRODUCTOS COPERNICUS GLOBAL LAND La Tabla 1 resume los productos disponibles en el Global Land Service. Todos ellos vienen acompañados con un Manual del Producto para el Usuario (PUM), las Bases Teóricas del Algoritmo (ATBD) y el Informe de Validación (VR) que se pueden encontrar en el portal web (Copernicus, 2013). Todos ellos se procesan, archivan y distribuyen en VITO (Bélgica), excepto el SWI y el LST que se procesan, archivan y distribuyen en IPMA (Portugal). Producto Sensor Resolución Frecuencia Periodo Albedo VGT 1 km 10 días 1999-hoy TOC_R VGT 1 km 10 días 2013-hoy LAI VGT 1 km 10 días 1999-hoy FAPAR VGT 1 km 10 días 1999-hoy FCover VGT 1 km 10 días 1999-hoy NDVI VCI VPI VGT 1 km 10 días 1999-hoy DMP VGT 1 km 10 días 2009-hoy LST ∑ Geos 5 km 1 hora 2009-hoy BA VGT 1 km 10 días 1999-hoy SWI ASCAT 10 km 1 día 2007-hoy Water Bodies VGT 1 km 10 días 1999-hoy Tabla 1. Catálogo de productos Copernicus Global Land Service. VGT acrónimo de SPOT/VEGETATION. ∑ Geos acrónimo sensores geostacionarios. 2.1. Productos de radiación en superficie En esta categoría incluimos el Albedo, la reflectividad direccional (R_TOC) y la Temperatura (LST) todos ellos estimados a nivel de superficie. El Albedo es la fracción de radiación solar incidente reflejada por la superficie (R_TOC), integrada para todas las direcciones de observación. El producto Albedo (Figura 1) proporciona el albedo direccional al mediodía, y el albedo bi-hemisférico, en tres rangos espectrales: visible [0.4, 0.7µm], infrarrojo próximo [0.7, 4µm], y el espectro solar [0.3, 4µm]. Los coeficientes del modelo paramétrico de BRDF se calculan acumulando durante 30 días las observaciones de reflectividad obtenidas con SPOT/VEGETATION. Posteriormente, la BRDF se integra angularmente para estimar el albedo espectral. El último paso es la conversión del albedo espectral a los tres rangos espectrales descritos anteriormente. El algoritmo fue definido por CNRM / Météo-France durante el proyecto FP5 CYCLOPES. La validación científica del producto ha demostrado que el producto de SPOT/VGT de Albedo presenta un rendimiento muy similar al de MODIS C5 con un RMSE para los sitios BELMANIP-2 de solo 0.03. La comparación con datos in-situ muestra un RMSE entre 0.04 y 0.03 si filtramos píxeles con nieve. Figura 1. Albedo direccional estimado con datos SPOT/VGT, 2 de octubre de 2007. La Temperatura de superficie (LST) (Figura 2), desarrollada por IPMA, se obtiene combinando los productos de LST obtenidos a partir de observaciones con los satélites geoestacionarios MSG (LSA SAF), GOES y MTSAT, con una frecuencia horaria. El cálculo se basa en el uso de algoritmos split-windows donde el LST se obtiene de regresiones semi-empíricas de la temperatura de brillo TOA de 2 canales contiguos del infrarrojo térmico (Freitas et al., 2013). La validación del producto con datos in-situ de las redes BSRN y SURFRAD se puede encontrar en el correspondiente informe de validación (Copernicus, 2013). El principal valor añadido del producto LST basado en sensores geoestacionarios es su frecuencia horaria que permite describir el ciclo diurno de la LST, así como mejorar la frecuencia de observación en zonas frecuentemente cubiertas por nubes. Figura 2. LST del 28 de noviembre de 2010 a las 12:00h obtenida a partir de satélites geoestacionarios. 2.2 Variables que describen el estado de la vegetación Los productos que describen el estado de la vegetación, desarrollados por INRA, incluyen: el índice foliar (LAI) (Figura 3), la fracción diaria de radiación PAR absorbida por la vegetación (FAPAR), la fracción de cobertura vegetal (FCover), y el índice de vegetación diferencia normalizada (NDVI). Además, a partir de la serie histórica de NDVI se proporcionan otros dos índices de vegetación adicionales, el VCI (Vegetation Condition Index), expresado en % y que informa del estado de la vegetación comparado con el mismo periodo de años anteriores, y el VPI (Vegetation Productivity Index) que refleja la probabilidad de observar un valor similar de NDVI en la serie temporal. Figura 3. LAI estimado con SPOT/VGT, Julio 2004 El algoritmo para estimar la versión GEOV1 de los productos LAI, FAPAR y FCover se basa en fusionar productos CYCLOPES y MODIS para aprovechar sus ventajas y reducir sus limitaciones. La fusión de los productos se realiza dando pesos de acuerdo a los resultados de validación, para posteriormente entrenar una red neuronal que relacionará los valores fusionados con la reflectividad TOC de SPOT/VEGETATION (Baret et al., 2013). Los resultados de validación muestran que los productos GEOV1 mejoran la mayoría de los criterios de validación evaluados, incluidos los de exactitud con datos de validación directa (Camacho et al., 2013). La Productividad de Materia Seca (DMP) representa el crecimiento diario de la biomasa. Es equivalente a la productividad primaria neta, muy conocido en los estudios climatológicos, pero DMP es la medida para aplicaciones agronómicas y se expresa en kilogramos de materia seca por hectárea y por día. El algoritmo para estimar la DMP se basa en la aproximación clásica de Monteith, que relaciona la productividad de la vegetación combinando la radiación solar incidente (~PAR), la FAPAR y la eficiencia para la conversión de radiación en biomasa que depende de la temperatura (Copernicus, 2013). El producto Áreas Quemadas (BA), desarrollado por la Universidad de Leicester, está basado en el algoritmo de Tansey et al., (2008) modificado para ajustarse a una producción en tiempo real. Además se introduce una métrica que permite estimar, el comienzo, el máximo y el final de una estación de fuegos. La validación se ha realizado comparando con datos de alta resolución Landsat TM, de acuerdo con las recomendaciones del CEOS LPV. Los resultado se pueden consular en el informe de validación (Copernicus, 2013). 2.3 Productos relativos al Agua en superficie En esta categoría incluimos el Índice de Humedad de Suelo (Soil Water Index, SWI) definido con el contenido de humedad del suelo (%), y las superficies de agua continental (Water Bodies), de momento solo disponible para África. La Humedad de Suelo (SWI), desarrollado por Vienna University of Technology, se estima utilizando un modelo de infiltración que describe la relación entre la Humedad de Suelo en Superficie (Surface Soil Moisture, SSM) y el perfil de humedad de suelo en función del tiempo (T). El algoritmo está basado en un modelo de balance hídrico de dos capas (Wagner et al., 1999) para estimar el perfil de humedad de suelo a partir de la humedad de suelo en superficie (SSM) obtenido a partir de datos ASCAT que sirven para obtener los mapas globales diarios de SWI para diferentes valores T. La cadena de procesado fue desarrollada por CNES, y se produce en tiempo casi real en IPMA. La validación ha sido realizada por Météo-France y ECMWF con datos in-situ y dos modelos SVAT diferentes el ISBA-A-gs (Météo-France), y CTESSEL a escala global (ECMWF) (Copernicus, 2013). Figure 4. SWI (%) a partir de datos ASCAT/Metop para T=10, 15 de Julio de 2007. Finalmente, las superficies de agua continental son el resultado de la fusión de dos algoritmos: (i) el desarrollado en el contexto de VGT4AFRICA para el JRC adecuado para zonas áridas; y (ii) el desarrollado para el proyecto GlobalWatch y utilizado para la prevención de plagas de langosta por la FAO. El producto incluye información sobre estacionalidad, es decir fecha de llenado y fecha de secado. La Université Catholique de Louvain ha definido la metodología y VITO lo implementa y produce en tiempo cuasi real (Copernicus, 2013). 3. PLAN NACIONAL DE TELEDETECCIÓN El PNT, dentro de su estrategia para la diseminación de variables biofísicas, ha comenzado a distribuir los productos Global Land de mayor resolución e interés para los usuarios de la comunidad española (Peces et al., 2013). Los productos se distribuyen solamente sobre la ventana del territorio nacional, y en formato GeoTiff. En este contexto, usuarios como la Junta de Andalucía, a través de REDIAM e IFAPA han comenzado a evaluar dichos productos para sus aplicaciones ambientales, en concreto relacionadas con la monitorización del riesgo de erosión (REDIAM), y la productividad de pastos (IFAPA), cuyos resultados se presentarán a la Comisión Europea, dado que esta es una experiencia piloto en Europa para estos productos globales. 4. PERSPECTIVAS FUTURAS La continuidad y evolución inmediata de los productos dentro del proyecto GIO-GL pasa por la adaptación de los algoritmos a los datos de PROBA-V (1 km). Paralelamente, en el marco del proyecto FP7 Imagines (2012-2016), un consorcio similar de instituciones estamos desarrollando las cadenas de procesado para pasar a 300m de resolución, mediante PROBA-V, y la fusión de datos PROBA-V y SENTINEL. Los productos que se beneficiaran de esta mejora de resolución serán el Albedo y los parámetros de vegetación. 5. BIBLIOGRAFIA BARET, F., WEISS M., LACAZE R., CAMACHO F., MAKHMARA H., PACHOLCYZK P. & SMETS B., 2013. GEOV1: LAI, FAPAR Essential Climate Variables and FCOVER global time series capitalizing over existing products. Part 1: Principles of development and production. Remote Sensing of Environment, (in press). CAMACHO, F., CERNICHARO J., LACAZE R., BARET F. & WEISS M., 2013. GEOV1: LAI, FAPAR Essential Climate Variables and FCOVER global time series capitalizing over existing products. Part 2: Validation and inter-comparison with reference products. Remote Sensing of Environment, (in press). COPERNICUS, 2013. Copernicus Global Land Service Vito NV, Auteursrecht. http://land.copernicus.eu/global FREITAS, S. C., TRIGO I., MACEDO J., BARROSO C., SILVA R., PERDIGAO R., 2013. Land Surface Temperature from multiple geostationary satellites. International Journal of Remote Sensing 2013, Vol 34, 3051-3068. PECES J.J., VILLA G., CAMACHO F., DOMENECH E., TEJEIRO J.A., PLAZA N., 2013. Estrategia para la diseminación permanente de variables biofísicas consistentes y de calidad desde el Plan Nacional de Teledetección. XV Congreso de la Asociación Española de Teledetección (este volumen). TANSEY, K., GRÉGOIRE J., DEFOURNY P., LEIGH R., PEKEL J-F, VAN BOGAERT E., BARTHOLOMÉ E., 2008. A new, global, multi-annual (2000–2007) burnt area product at 1 km resolution. Geophysical Research Letters 2008, vol.35. WAGNER, W., LEMOINE G., ROTT H., 1999, A method for estimating Soil Moisture from ERS scatterometer and soil Data. Rem. Sens. Env., 70: 191207, 1999. 6. AGRADECIMIENTOS La investigación que ha llevado a estos resultados ha sido financiado por los Programa Marco (FP) de la Comunidad Europea, y está operado a través del programa Europeo de Monitorización de la Tierra, Copernicus, a través de la componente global de la superficie terrestre del GIO “Global Land Component of the GMES Initial operations”.