The synergy between spectral indices and land surface temperature (LST) has been used as an indicator of crop status and soil moisture (SM). However, studies of the response times of these to changes in SM in the soil profile arescarce. The aim of this study was to analyze the sensitivity and response times of LST and the Normalized Difference Water Index (NDWI) to changes in SM as a determining factor of barley and wheat water status in the southeasternArgentine Pampas. Daily SM and LST were provided by stations installed over the crops, and NDWI from Sentinel 2 (S2). Results showed instantaneous correlations between SM and LST (r > -0.65) for soil depths explored by croproots (20-50 cm). No consistent relationship between NDWI and SM was observed, suggesting NDWI limitation for short-time changes in SM in humid and sub-humid conditions. During the critical period of crops, the relationship between NDWI and SM showed high correlation (r > 0.92) only at 10 cmwhen considering 1-day time lag. This study contributes to the understanding of spectral behavior of crops in the optical and thermal spectrum in field conditions, which is key to evaluating the usefulness of these data for monitoring agricultural systems.

Las observaciones de microondas en las frecuencias entre los 1-2 GHz (banda L) son sensibles a la humedad de suelo superficial (SM) y al contenido de agua en la vegetación, el cual puede parametrizarse por medio de la profundidad óptica de la vegetación (VOD). El objetivo de este trabajo fue presentar los principios físicos de las mediciones de microondas pasivas y un análisis preliminar sobre las dinámicas hídricas de la vegetación en el sudeste de la Región Pampeana por medio de la observación de las series temporales de VOD y SM de la misión Soil Moisture Active Passive mission (SMAP). Para complementar a estos análisis, se incorporaron observaciones del índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) y de la temperatura de superficie (LST) obtenidos en campo y derivados de medidas registradas por sensor Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). Los resultados mostraron que la VOD presenta capacidad para determinar variaciones subsemanales relacionadas al contenido de agua en la vegetación mediante comportamientos acoplados con la SM y la LST bajo condiciones homogéneas de superficie. Particularmente, durante las temporadas de verano se observaron que aumentos localizados de LST coincidieron con bajas de VOD. Estas observaciones demostraron el potencial de VOD tanto para el seguimiento de la dinámica hídrica de la vegetación a escala subsemanal como para la detección de eventos puntuales de estrés hídrico.

El Oeste de la región Pampeana es conocido por su alternancia entre ciclos de inundación y sequías, enfrentando importantes desafíos relacionados a la gestión del agua. En este sentido, comprender la relación entre los fenómenos hidrológicos extremos y los excesos y déficits de precipitación acumulados resulta relevante para la planificación y gestión territorial. En este estudio se analizó la relación entre la variabilidad hidrológica y la variabilidad climática en el Oeste de la región Pampeana, desde el año 2000 hasta el 2023. Para este análisis se construyeron series temporales mensuales de anomalías de almacenamiento de agua terrestre (GRACE/GRACE-FO), de cobertura superficial de agua (Landsat) y del índice estandarizado de precipitación-evapotranspiración (SPEI) a múltiples escalas temporales (1 a 48 meses). A partir del método de nivel de umbral se identificaron tres episodios de inundación y dos de sequías. Se evidenció que las condiciones acumuladas extremadamente húmedas conjuntamente con niveles altos de almacenamiento de agua terrestre pueden generar inundaciones severas. Por otra parte, las altas correlaciones entre SPEI de 36 y 48 meses con el almacenamiento de agua terrestre (r = 0.85; p < 0,01) demostraron la importancia de los excesos y déficits de precipitación acumulados en el tiempo para comprender la sucesión de episodios de inundaciones y sequías, así como también la alta capacidad de los índices para monitorear el estado hidrológico de la región. Estos hallazgos resaltan la relevancia de las observaciones satelitales para mejorar la gestión y reducción de los riesgos asociados a las inundaciones y sequías.

This paper evaluates the ability of Sentinel-3 satellite data to qualitatively estimate chlorophyll fluorescence, a direct indicator of the physiological state of vegetation. Estimates are compared in absorption zones, O2-B and O2-A, using data collected in three different ecosystems. The proposed method calculates the simple ratio of radiance outside and inside the oxygen absorption bands. Results show that the method, using the O2-A absorption band, can effectively predict field-derived chlorophyll fluorescence measurements. The observed differences between the variants are discussed and the importance of considering errors and biases in the measurements is pointed out. This qualitative approach based on satellite data offers potential for improving spatial and temporal resolution in monitoring chlorophyll fluorescence at global or regional scales.

The spatial monitoring of crop water status is crucial for agricultural purposes. The aim of this study was to analyze the sensitivity and response times of land surface temperature (LST) and the Normalized Difference Water Index (NDWI) to changes in soil moisture (VWC) in barley and wheat crops at plot scale in southeastern Argentine Pampas. VWC and LST were recorded daily by stations installed over the crops, and NDWI from Sentinel 2 (S2). Results showed instantaneous correlations between VWC and LST (r>-0.65) for soil depths explored by crop roots (20-50 cm). Correlations with NDWI were negative, which lacks biophysical meaning from a soil-plant system perspective. However, this index showed lower maximum values during the dry campaign. During the critical period of crops, the relationship between NDWI and VWC at 10 cm was positive, with a high correlation (r≈0.92) when considering responses with a 1-day time lag. This study contributes to the understanding of crops spectral behavior in the optical and thermal spectrum according to their water status, which is key to evaluating the usefulness of these data for monitoring agricultural systems.

Soil moisture (SM) is a key variable for assessing plant water availability, especially in rain-fed systems where imbalances strongly affect crop development. Satellite missions such as SMAP provide global SM estimates, though representing vertical SM variability remains challenging. This study evaluates the performance of SMAP Level 4 Global 3-hourly 9 km grid EASE-Grid Surface and Root-Zone Soil Moisture Geophysical Data (SPL4SMGP, version 7 and the new and scarcely evaluated version 8) using field observations from the Argentine Pampas, a region dominated by Typic Argiudolls soils (~16 million ha). The analysis covered normal-wet and dry conditions across several crop seasons. Surface (SSM, ~5 cm) and root zone (RZSM, 0–100 cm) soil moisture were compared against field data using Pearson’s correlation (r), bias, and unbiased root mean square deviation (ubRMSD). Both SSM and RZSM achieved ubRMSD values close to the SMAP accuracy target (≈0.04 m³/m³). SSM correlated moderately with observations (r = 0.57–0.72) and showed a consistent negative bias (−0.08 ± 0.05 m³/m³). In contrast, RZSM exhibited low sensitivity to soil profile variability and a narrow dynamic range. Version 8 showed similar performance to version 7, with a tendency toward overestimation, mainly during dry periods. Overall, SPL4SMGP products effectively capture SSM dynamics but show limited skill in representing root zone variability in Typic Argiudolls.