Skip to main content
European Commission logo
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS
CORDIS Web 30th anniversary CORDIS Web 30th anniversary
Zawartość zarchiwizowana w dniu 2024-05-24

Development of generic earth observation based snow parameter retrieval algorithms

Article Category

Article available in the following languages:

Wykorzystanie przestrzeni kosmicznej do monitorowania środowiska

W ramach projektu ENVISNOW opracowano ulepszone metody uzyskiwania parametrów śniegu z danych Obserwacji Ziemi, jakie mogą być następnie wykorzystane do hydrologicznego modelowania odpływu stopionego pasa śniegu i prognozowania powodzi.

Śnieg i lodowce odgrywają ważną rolę w cyklu wodnym na terenach wysokich szerokości geograficznych, jak również w rejonach górskich oraz rzekach, gdzie następuje odpływ. Dla celów oceny ilości i czasu odpływu stopionego śniegu z pokrywy śnieżnej i lodowców w górskich rejonach północnej Europy opracowano liczne modele hydrologiczne. Jednak zasadniczą wadą przy wykorzystaniu tych modeli były niedostateczne informacje o przestrzennym i czasowym rozkładzie ich kluczowych parametrów. Dzięki wykorzystaniu unikalnego potencjału możliwości powiązania danych z wielu czujników na pokładzie wysłanego przez ESA eksperymentalnego satelity ENVISAT, w projekcie ENVISNOW starano się uzyskać lepsze zrozumienie tych skomplikowanych procesów zachodzących na Ziemi. W ramach koordynacji, prowadzonej przez Norut Information Technology, przebadano istniejące techniki i co ważniejsze, zaproponowano nowe wieloczasowe algorytmy do sporządzania regionalnych map ważnych parametrów wejściowych dla modeli hydrologicznych. Dokładniej biorąc, wykorzystano uzyskane z kilku przejść dane obrazowe z radaru z syntetyczną aperturą (SAR) w celu otrzymania danych o suchym śniegu nad obszarami pokrytymi mokrym śniegiem, co pomogło w sporządzeniu map całego obszaru pokrytego śniegiem. Wykorzystanie danych pogodowych oraz niezależnych od światła, pochodzących z zaawansowanego radaru z aperturą syntetyczną, pozwoliło na prowadzenie ciągłego badania w zakresie wysokiej rozdzielczości, porównywalnego do produktów pracujących na zasadzie obrazowania optycznego. W celu poprawy zróżnicowania pomiędzy śniegiem mokrym, charakteryzującym się niskim rozproszeniem wstecznym przy obserwacji radarowej, a śniegiem suchym lub gruntem bez pokrycia, konieczne było uzyskanie wartości temperatur z sieci stacji meteorologicznych. Stworzono mapy wysokiej rozdzielczości temperatur powietrza przy powierzchni oraz wykorzystano je do filtrowania z obrazów odniesienia mokrego śniegu otrzymanych podczas warunków zimnego i suchego śniegu, a następnie oddzielono od przetwarzanego obrazu. Otrzymano mapy górskich rejonów południowej Norwegii dla okresu wiosennych wytopów oraz zweryfikowane je z obrazami ze spektrometru obrazowego średniej rozdzielczości (MERIS) i obserwacjami terenowymi. W ostatecznym rezultacie stworzono linię produkcyjną do automatycznego geokodowania obrazów z ASAR w czasie prawie rzeczywistym, a także klasyfikację obszarów z pokrywą śnieżną dla celów zrównoważonego zarządzania środowiskiem.

Znajdź inne artykuły w tej samej dziedzinie zastosowania