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Development of generic earth observation based snow parameter retrieval algorithms

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Weltraumtechnik für die Überwachung der Umwelt

Während des ENVISNOW-Projekts wurden verbesserte Methoden zur Gewinnung von Schneeparametern aus Daten der Erdbeobachtung entwickelt. Diese Daten können später bei der Erstellung von hydrologischen Modellen des Schmelzwassers und zur Vorhersage von Überschwemmungen verwendet werden.

Klimawandel und Umwelt

Schnee und Gletscher spielen beim Wasserkreislauf in hohen Breitengraden sowie in Bergregionen und Flusssystemen, in die das Schmelzwasser abfließt, eine wichtige Rolle. Um in den nordeuropäischen Bergregionen die Menge des Schmelzwassers aus den Gletschern und dem Schnee sowie den Zeitpunkt des Abfließens zu bestimmen, wurden verschiedene hydrologische Modelle entwickelt. Eines der größten Hindernisse bei der Verwendung dieser Modelle war jedoch das unzureichende Datenmaterial. Zu wichtigen Parametern waren keine Informationen über die räumliche und zeitliche Verteilung vorhanden. Indem das einzigartige Potenzial ausgenutzt wurde, das sich aus der Kombination von Daten ergab, die mit Hilfe von Sensoren an Bord des Umweltsatelliten ENVISAT der ESA gewonnen werden konnten, bemühte sich das ENVISNOW-Projekt ein besseres Verständnis dieser komplexen Prozesse zu erlangen. Unter der Leitung der Norut Information Technology, einer norwegischen Forschungseinrichtung, wurden vorhandene Technologien untersucht und, was wichtiger ist, neue multitemporale Algorithmen entwickelt, mit denen das regionale Mapping von wichtigen Eingangsparametern für hydrologische Modelle ermöglicht wird. Genauer gesagt wurden Repeat-Pass-Bilddaten aus SAR-Aufnahmen verwendet, um mit trockenem Schnee bedeckten Nassschnee zu detektieren. Hierdurch wurde das Mapping der gesamten schneebedeckten Region ermöglicht. Die Verwendung von Daten aus dem Advanced Synthetic Aperture Radar (ASAR), die nicht durch das Wetter oder das Sonnenlicht beeinflusst werden, ermöglichte ein kontinuierliches Mapping mit hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung, das mit den Ergebnissen aus optischen Satellitendaten vergleichbar ist. Um die Unterscheidung zwischen Nassschnee, der durch eine geringe Rückstreuung von Radarsignalen charakterisiert werden kann, und trockenem Schnee oder schneefreien Gebieten zu verbessern, waren Daten über die Lufttemperatur erforderlich, die von Wetterstationen übermittelt werden konnten. Der Verlauf der Oberflächentemperatur konnte mit hoher Genauigkeit abgebildet werden. Damit konnte Nassschnee aus Referenzaufnahmen, die während Wetterbedingungen aufgenommen wurden, die typisch für trockenen Schnee sind, herausgefiltert werden. Die so gewonnene Differenzaufnahme konnte dann weiter bearbeitet werden. Hieraus wurden Karten von schneebedeckten Bergregionen im Süden Norwegens für die Schneeschmelze im Frühling abgeleitet. Sie wurden anhand von Daten des MERIS (Medium Resolution Imaging Spectrometer, ein Messinstrument an Bord des ENVISAT-Satelliten) und von Feldbeobachtungen überprüft. Hieraus konnte schließlich ein Verfahren für die zeitnahe automatisierte Geokodierung von ASAR-Aufnahmen und die Klassifizierung von schneebedeckten Regionen entwickelt werden. Anwendung findet es im Bereich eines nachhaltigen Umweltmanagements.

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