Geomapping von Schnee
Genaue Schneekarten, die Informationen über eine Reihe von Schneeparametern wie Schneebedeckung, Wasseräquivalent, Feuchtigkeit des Schnees und Oberflächentemperatur des Schnees liefern, sind für eine Reihe naturwissenschaftlicher Bereiche unverzichtbar. Im Bereich der Meteorologie, der Hydrologie und der Geologie wird auf solche Schneedaten zurückgegriffen. Es wird zusätzlich erwartet, dass Schneekarten einen hohen Nutzen beim Umweltschutz haben. Während des Projekts ENVISNOW wurde eine Softwarereihe entwickelt, die Algorithmen zur Gewinnung von Schneeparametern miteinander kombiniert und Daten, die mit verschiedenen Sensoren gesammelt wurden, verarbeitet. Automatisiertes Mapping von Schnee ist jetzt mit dem Bildradar wie auch mit optischen Sensoren möglich. Die Verarbeitung von Daten mit einer Software ermöglicht die Klassifizierung von schneebedeckten Regionen. Zur Gewinnung dieser Daten werden entweder Informationen aus rückgestreuten Signalen von Radarbeobachtungen oder Informationen aus multispektralen Reflexionssignaturen, die mit optischen Sensoren gewonnen wurden, verwendet. Die gesammelten Daten können auf verschiedene Weise verwertet werden, wodurch eine Reihe verschiedener Karten möglich ist. Die entwickelte Software ermöglicht das Mapping von Schnee durch Messungen der spezifischen Absorptionsrate (SAR-Messungen). Mit SAR-Sensoren ist es möglich, die Erdoberfläche zu beobachten, ohne dass dies durch Wolken oder das Sonnenlicht beeinflusst wird. Es kann ausschließlich schmelzender Schnee detektiert werden. Diese so gewonnenen Daten finden Anwendung im Bereich der Hydrologie und des Wassermanagements. Ein Instrument zur Klassifizierung von Schnee, welches von Partnern von ENVISNOW entwickelt wurde, wurde erfolgreich mit dem Einsatz von SAR-Sensoren, die sich an Bord einer Reihe von europäischen Satelliten befinden, getestet. Karten zur Schneebedeckung wurden zudem aus Daten erstellt, die mit optischen Sensoren mittlerer und hoher Auflösung gewonnen wurden. Die Software konnte erneut erfolgreich getestet und angewendet werden. Unterschiedliche Anordnungen der Sensoren bei der Observation sowie eine unterschiedliche Sensorauflösung und -empfindlichkeit bezüglich der Schneeparameter bei Radarsensoren und optischen Sensoren führen zu systematischen Unterschieden in den erstellten Karten. Das entwickelte Instrument kann diese systematischen Unterschiede eliminieren, wodurch ein konsistentes Mapping ermöglicht wird. Der Algorithmus zur Gewinnung der Schneeparameter verbindet die komplementären Eigenschaften von optischen Sensoren und Radarsensoren. Das damit ermöglichte automatische Mapping von Schnee wird in hydrologischen Modellen verwendet. Hierdurch kann die Vorhersagegenauigkeit verbessert werden.
