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Development of generic earth observation based snow parameter retrieval algorithms

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Étudier la neige à l'aide de micro-ondes

Les scientifiques du conseil national de recherche italien ont découvert de nouvelles façons d'analyser les micro-ondes rétrodiffusées pour déterminer quelques caractéristiques importantes de la neige.

Changement climatique et Environnement icon Changement climatique et Environnement

La télédétection est un outil essentiel dans de nombreuses disciplines de l'environnement. Elle peut fournir des données sur de grandes superficies dans un laps de temps relativement court, y compris pour des régions inaccessibles où les mesures au sol sont impossibles. Les données sont recueillies par l'analyse des signaux rétrodiffusés des impulsions émises à partir de capteurs du satellite. Le programme Énergie, environnement et développement durable (EESD) a financé le projet ENVISNOW pour faire progresser les systèmes de télédétection de la neige. Le Conseil national de la recherche italienne (CNR), membre du consortium ENVISNOW, a centré son attention sur la partie micro-ondes du spectre. Le CNR a appliqué son savoir-faire dans la théorie de dispersion pour développer deux nouveaux modèles, basés sur le transfert radiatif en phase dense (DMRT) et la théorie de la fluctuation forte (SFT), respectivement. Le code a été mis en œuvre dans Matlab. Des tests de sensibilité effectués avec les données expérimentales fournies ont permis de mieux comprendre l'utilisation des modèles à la fois pour la neige sèche et mouillée. Une autre étape atteinte par le CNR pendant ENVISNOW est l'invention d'un nouvel algorithme pour calculer le facteur équivalent eau de la neige (SWE) et la profondeur de neige (SD). Il a été validé avec les données du «Special Sensor Microwave Imager» (SSM / I) au-dessus de la Finlande et les données du «Advanced Microwave Scanning Radiometer» (AMSR-E) sur la Norvège. Les résultats de l'analyse statistique montrent une amélioration substantielle par rapport aux techniques plus anciennes tels que l'inversion. Le CNR note également que le nouvel algorithme est particulièrement adapté pour des applications où les stations de surveillance au sol sont peu nombreuses et très espacées.

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