The NASA Soil Moisture Active Passive (SMAP) mission has utilized a set of core validation sites as the primary methodology in assessing the soil moisture retrieval algorithm performance. Those sites provide well-calibrated in situ soil moisture measurements within SMAP product grid pixels for diverse conditions and locations. The estimation of the average soil moisture within the SMAP product grid pixels based on in situ measurements is more reliable when location specific calibration of the sensors has been performed and there is adequate replication over the spatial domain, with an up-scaling function based on analysis using independent estimates of the soil moisture distribution. SMAP fulfilled these requirements through a collaborative Cal/Val Partner program. This paper presents the results from 34 candidate core validation sites for the first eleven months of the SMAP mission. As a result of the screening of the sites prior to the availability of SMAP data, out of the 34 candidate sites 18 sites fulfilled all the requirements at one of the resolution scales (at least). The rest of the sites are used as secondary information in algorithm evaluation. The results indicate that the SMAP radiometer-based soil moisture data product meets its expected performance of 0.04 m3/m3 volumetric soil moisture (unbiased root mean square error); the combined radar-radiometer product is close to its expected performance of 0.04 m3/m3, and the radar-based product meets its target accuracy of 0.06 m3/m3 (the lengths of the combined and radar-based products are truncated to about 10 weeks because of the SMAP radar failure). Upon completing the intensive Cal/Val phase of the mission the SMAP project will continue to enhance the products in the primary and extended geographic domains, in co-operation with the Cal/Val Partners, by continuing the comparisons over the existing core validation sites and inclusion of candidate sites that can address shortcomings.

The National Aeronautics and Space Administration (NASA) Soil Moisture Active Passive (SMAP) satellite mission was launched on January 31, 2015. The observatory was developed to provide global mapping of high-resolution soil moisture and freeze-thaw state every two to three days using an L-band (active) radar and an L-band (passive) radiometer. After an irrecoverable hardware failure of the radar on July 7, 2015, the radiometer-only soil moisture product became the only operational soil moisture product for SMAP. The product provides soil moisture estimates posted on a 36 km Earth-fixed grid produced using brightness temperature observations from descending passes. Within months after the commissioning of the SMAP radiometer, the product was assessed to have attained preliminary (beta) science quality, and data were released to the public for evaluation in September 2015. The product is available from the NASA Distributed Active Archive Center at the National Snow and Ice Data Center. This paper provides a summary of the Level 2 Passive Soil Moisture Product (L2_SM_P) and its validation against in situ ground measurements collected from different data sources. Initial in situ comparisons conducted between March 31, 2015 and October 26, 2015, at a limited number of core validation sites (CVSs) and several hundred sparse network points, indicate that the V-pol Single Channel Algorithm (SCA-V) currently delivers the best performance among algorithms considered for L2_SM_P, based on several metrics. The accuracy of the soil moisture retrievals averaged over the CVSs was 0.038 m 3 /m 3 unbiased root-mean-square difference (ubRMSD), which approaches the SMAP mission requirement of 0.040 m 3 /m 3 .

Launched in January 2015, the National Aeronautics and Space Administration (NASA) Soil Moisture Active Passive (SMAP) observatory was designed to provide frequent global mapping of high-resolution soil moisture and freeze-thaw state every two to three days using a radar and a radiometer operating at L-band frequencies. Despite a hardware mishap that rendered the radar inoperable shortly after launch, the radiometer continues to operate nominally, returning more than two years of science data that have helped to improve existing hydrological applications and foster new ones. Beginning in late 2016 the SMAP project launched a suite of new data products with the objective of recovering some high-resolution observation capability loss resulting from the radar malfunction. Among these new data products are the SMAP Enhanced Passive Soil Moisture Product that was released in December 2016, followed by the SMAP/Sentinel-1 Active-Passive Soil Moisture Product in April 2017. This article covers the development and assessment of the SMAP Level 2 Enhanced Passive Soil Moisture Product (L2_SM_P_E). The product distinguishes itself from the current SMAP Level 2 Passive Soil Moisture Product (L2_SM_P) in that the soil moisture retrieval is posted on a 9 km grid instead of a 36 km grid. This is made possible by first applying the Backus-Gilbert optimal interpolation technique to the antenna temperature (TA) data in the original SMAP Level 1B Brightness Temperature Product to take advantage of the overlapped radiometer footprints on orbit. The resulting interpolated TA data then go through various correction/calibration procedures to become the SMAP Level 1C Enhanced Brightness Temperature Product (L1C_TB_E). The L1C_TB_E product, posted on a 9 km grid, is then used as the primary input to the current operational SMAP baseline soil moisture retrieval algorithm to produce L2_SM_P_E as the final output. Images of the new product reveal enhanced visual features that are not apparent in the standard product. Based on in situ data from core validation sites and sparse networks representing different seasons and biomes all over the world, comparisons between L2_SM_P_E and in situ data were performed for the duration of April 1, 2015–October 30, 2016. It was found that the performance of the enhanced 9 km L2_SM_P_E is equivalent to that of the standard 36 km L2_SM_P, attaining a retrieval uncertainty below 0.040 m3/m3 unbiased root-mean-square error (ubRMSE) and a correlation coefficient above 0.800. This assessment also affirmed that the Single Channel Algorithm using the V-polarized TB channel (SCA-V) delivered the best retrieval performance among the various algorithms implemented for L2_SM_P_E, a result similar to a previous assessment for L2_SM_P.

Aquarius is a combined passive/active L-band microwave instrument that is being developed to map the salinity field at the surface of the ocean from space. The data will support studies of the coupling between ocean circulation, global water cycle, and climate. Aquarius is part of the Aquarius/Satelite de Aplicaciones Cientiflcas-D mission, which is a partnership between the U.S. (National Aeronautics and Space Administration) and Argentina (Comision Nacional de Actividades Espaciales). The primary science objective of this mission is to monitor the seasonal and interannual variation of the large-scale features of the surface salinity field in the open ocean with a spatial resolution of 150 km and a retrieval accuracy of 0.2 psu globally on a monthly basis.

Operated since the end of 2009, the European Space Agency (ESA) Soil Moisture and Ocean Salinity (SMOS) satellite mission is the first orbiting radiometer that collects regular and global observations from space of two Essential Climate Variables of the Global Climate Observing System: Sea Surface Salinity (SSS) and Soil Moisture. The National Aeronautics and Space Administration (NASA) Aquarius mission, with the primary objective to provide global SSS measurements from space operated from mid-2011 to mid-2015. NASA's Soil Moisture Active-Passive (SMAP) mission, primarily dedicated to soil moisture measurements, but also monitoring SSS, has been operating since early 2015. The primary sensors onboard these three missions are passive microwave radiometers operating at 1.4 GHz (L-band). SSS is retrieved from radiometer measurements of the sea surface brightness temperature (TB). In this paper, we first provide a historical review of SSS remote sensing with passive L-band radiometry beginning with the discussions of measurement principles, technology, sensing characteristics and complementarities of the three aforementioned missions. The assessment of satellite SSS products is then presented in terms of individual mission characteristics, common algorithms, and measurement uncertainties, including the validation versus in situ data, and, the consideration of sampling differences between satellite SSS and in situ salinity measurements. We next review the major scientific achievements of the combined first 10 years of satellite SSS data, including the insights enabled by these measurements regarding the linkages of SSS with the global water cycle, climate variability, and ocean biochemistry. We also highlight the new ability provided by satellites to monitor mesoscale and synoptic-scale SSS features and to advance our understanding of SSS' role in air-sea interactions, constraining ocean models, and improving seasonal predictions. An overview of satellite SSS observation highlights during this first decade and upcoming challenges are then presented.