Het WAVETRAX-project streeft naar verbetering van klimaatmonitoring door ons begrip van actieve microgolf remote sensing en de respons ervan op snelle sub-dagelijkse land-atmosfeer interacties te verdiepen. Seizoensgebonden veranderingen in sneeuw, bodemvocht en vegetatie zijn cruciaal voor de beschikbaarheid van waterbronnen, de gezondheid van ecosystemen en klimaatregulatie. Door middel van torengebaseerde RADAR-observaties en satellietdata-analyse probeert WAVETRAX complexe interacties tussen microgolven en het aardoppervlak te ontrafelen, wat essentiële inzichten biedt in Essential Climate Variables (ECV's) zoals bodemvocht, sneeuwwater equivalent (SWE) en vegetatie-eigenschappen

Het project omvat de ontwikkeling van geavanceerde torengebaseerde RADAR-sensoren en het uitvoeren van uitgebreide veldexperimenten om snelle sub-dagelijkse processen zoals waterherverdeling, dauwvorming, regeninterceptie door planten en sneeuwmetamorfose vast te leggen. Door een combinatie van fysische modellen en machine learning-technieken streeft WAVETRAX naar het creëren en testen van robuuste algoritmen voor het nauwkeurig bepalen van bodemvocht, vegetatiekenmerken en sneeuweigenschappen. Deze gedetailleerde grondgebaseerde observaties zullen ruimtevaartorganisaties ondersteunen bij het verfijnen van satellietretrieval-algoritmen, wat bijdraagt aan missies zoals Sentinel-1, NISAR, ROSE-L, SLAINTE, Hydroterra en TSMM, en uiteindelijk de wereldwijde klimaatmonitoring verbetert.

Het WAVETRAX-team bestaat uit onderzoekers van de Universiteit Gent, KU Leuven, UCLouvain, Boise State University, TUDelft en SLF, die expertise in radartechnologie, milieuwetenschappen en data-analyse bundelen om deze doelstellingen te bereiken.