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CANADIAN JOURNAL OF REMOTE SENSING
Volume 46, Issue 4, Pages 429-453Publisher
TAYLOR & FRANCIS INC
DOI: 10.1080/07038992.2020.1780906
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ReSUMe La presence de cibles heterogenes, comme la glace, reste un defi majeur pour l'utilisation des donnees altimetriques au-dessus des plans d'eau continentaux. Les satellites Jason-2 et SARAL/Altika utilisent des algorithmes de retraitement concus pour traiter les formes d'onde non continentales afin d'obtenir des estimations ameliorees. Dans cette etude, nous analysons le potentiel des produits derives de ces algorithmes pour estimer le niveau d'eau de 20 plans d'eau couverts par la glace repartis a travers le Canada. Les estimations de niveaux d'eau des algorithmes de retraitement sont comparees aux mesuresin situpendant deux periodes: la periode entierement couverte par chacun des deux satellites dans l'etude (2008-2016 pour Jason-2, et 2013-2016 pour SARAL/Altika); ainsi que les periodes de gel-degel incluses dans les series chronologiques. Les algorithmes produisent des incertitudes tres variables, en fonction de la taille des cours d'eau et des conditions de la glace. Dans l'ensemble, l'algorithme ICE-1 utilise par Jason-2 fournit les meilleures estimations de niveau d'eau, avec des erreurs RMSE non biaisees <= 0.3 m et des R2 >= 0.8 pour 90% des plans d'eau. Tous les algorithmes de retraitement utilises par SARAL/Altika donnent des resultats tres comparables aux observationsin situ, demontrant les bonnes performances de la technologie SARAL. The presence of heterogeneous targets, such as ice, remains a major challenge for the use of altimetric data over inland water bodies. Jason-2 and SARAL/Altika satellites use retracking algorithms designed for oceanic waveforms to retrieve water levels from altimeter measurements. Nevertheless, the accuracy of these approaches need to be assessed over continental waters in northern latitudes, particularly during the presence of partial or almost complete ice cover. In this study, we compared water level estimates of different retracking algorithms within situmeasurements over 20 ice-covered lakes and rivers across Canada. This comparison was done for the following two periods: (1) the time series considered for each satellite (2008-2016 for Jason-2, and 2013-2016 for SARAL/Altika); and (2) the freeze-thaw periods included in each time series. The results showed that the algorithms produce variable uncertainties depending on the size of the water bodies and the ice conditions. ICE-1 (used with Jason-2 data) provided better water level accuracy for 90% of the water bodies studied (R-2 >= 0.8, unbiased RMSE <= 0.3 m). All the retracking algorithms used by SARAL/Altika provided results that are comparable toin situobservations, thus denoting the good performance of the SARAL technology.
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