Indicator-Based Soil Moisture Monitoring of Wetlands by Utilizing Sentinel and Landsat Remote Sensing Data

Precise and region-wide information about soil moisture with a high spatial resolution is required for river flood plains to fulfil statutory provisions from the EU Water Framework Directive. Influenced by constraints like precipitation and vegetation cover, this complex parameter is often measured point-by-point. Continuous soil moisture products derived from remote sensing are currently available only at coarse spatial resolutions. In this context, plants are of special interest, as their growth and distribution is determined by soil properties. Plant characteristics can be utilized as indicators or proxies of mean soil moisture. This study focuses on the derivation of top soil layer moisture content based on these indicator values by synergistically utilizing different methods and active as well as passive sensors. Subsequently, a joint model was developed to derive a high spatial resolution soil moisture product for the investigated wetlands. This model reached a coefficient of determination of 0.93. The result is valuable to many different user groups like water or nature conservation authorities of all administrative levels. The implementation is mainly based on Sentinel-1 and -2 along with Landsat data sets. The high repetition rate of the Sentinel sensors can increase the classification accuracy of the bio-indicators by a precise mapping of the phenological stages. The results indicate that the method is transferable to other riparian areas to a certain degree. In addition, a time series analysis covering a period of 16 years based on a soil moisture index derived from Landsat data sets was realized. Changes in soil moisture, following restoration measures, emerge clearly and thus allow for a remote sensing-based monitoring of restoration success.ZusammenfassungIndikatorenbasiertes Bodenfeuchtemonitoring auf Flussauen durch eine synergistische Nutzung von Sentinel- und Landsat-Fernerkundungsdaten. Zur Erfüllung der gesetzlichen Vorgaben, die sich aus der nationalen Umsetzung der europäischen Wasserrahmenrichtlinie ergeben, sind genaue und räumlich hoch aufgelöste flächendeckende Informationen zur Bodenfeuchte in Flusslandschaften notwendig. Beeinflusst durch Faktoren wie Niederschlag und Vegetationsbedeckung ist die Bodenfeuchte mit konventionellen terrestrischen Messmethoden nur punktuell zu erfassen. Das Fehlen geeigneter flächendeckender Daten und Messsysteme wird als großes Defizit gesehen. Die Fernerkundung ist als vielversprechender Ansatz für die Entwicklung einer kostengünstigen und zeitsparenden Lösung zu betrachten. Derzeit sind fernerkundlich abgeleitete Bodenfeuchteprodukte jedoch nur in geringer räumlicher Auflösung verfügbar. Pflanzen haben in diesem Zusammenhang eine große Bedeutung, da sie unmittelbar durch die Eigenschaften des Bodens in ihrem Wachstum und ihrer Ausbreitung bestimmt werden. Diese Eigenschaften kann man nutzen, um Pflanzen u.a. als Bioindikatoren für die mittlere Bodenfeuchte zu verwenden. Das so genannte Zeigersystem nach Ellenberg ordnet den Gefäßpflanzen Europas Zeigerwerte zu, so z.B. die Feuchtezahl, die von Trockenheitszeigern bis zu Wasserpflanzen in zwölf Bereiche unterteilt ist. Fokus dieses Beitrags ist die Bestimmung des Feuchtigkeitsgehaltes der oberen Bodenschicht basierend auf diesen Indikatorwerten und mit anderen Ansätzen unter Nutzung verschiedener aktiver und passiver Sensoren. Synergien zwischen den verschiedenen Produkten wurden evaluiert und schließlich ein gemeinsames Modell entwickelt, um ein hochaufgelöstes Bodenfeuchteprodukt für die betrachteten Flussauen zu generieren. Das Bestimmtheitsmaß $$(\hbox {R}^{2})$$(R2) des Produktes beträgt 0.93 und ist damit interessant für verschiedene Nutzergruppen, beispielsweise Naturschutz- oder Wasserbehörden aller Verwaltungsebenen. Die Umsetzung basiert hauptsächlich auf Sentinel-1, -2 sowie verschiedenen Landsat-Datensätzen. Die hohe zeitliche Wiederholrate der Sentinel-Satelliten kommt der Fragestellung entgegen, da u.a. die Klassifikationsgenauigkeit der Indikatorarten durch die Zusatzinformation der phänologischen Entwicklung deutlich verbessert wird. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Methode zu einem bestimmten Grad auch auf andere Flussauen übertragbar ist. Zusätzlich wurde eine 16 Jahre umfassende Zeitreihenanalyse mit einem auf Landsat-Daten basierenden Bodenfeuchte-Index durchgeführt. Bodenfeuchteänderungen als Folge von Renaturierungsmaßnahmen auf ausgewählten Poldern treten in der Auswertung deutlich hervor und erlauben so, den Erfolg durchgeführter Maßnahmen mittels Fernerkundungsmethoden zu überwachen.