Projekt:FE Auswerteverfahren 1/Schnee/Riggs and Hall 2002

Literatur Schnee

Startseite Appel, 2002 Bettems, 2006 Borel and Gerstl, 1994 De Ruyter de Wildt, 2005 De Ruyter de Wildt, 2007 Dozier, Jeff, 1989 Hall, 1995 Hall et al., 2002 Hall et al., 2005 Hauber, 2000 Klein, 1998 Krijger and Schrijver, 2005 Martinez et al., 2005 Painter et al., 1998 Paul, 2000 Rau, 2004 Riggs and Hall, 2002 Riggs et al., 2006 Robinson, 1993 Romanov et al., 2003 Salomonson et al., 2004 Sokol et al., 1999 Srivastava et al., 2003 Storvold et al., 2005 Trepte et al., 2002 Vikhamar et al., 2002 Willmes, 2003 Wiscombe and Warren, 1980

Weitere Teilprojekte

Wettersatelliten Oberflächentemperaturen Vegetationsindizes Schnee Niederschlag

Riggs 2002

George Riggs and Dorothy K. Hall. Reduction of Cloud Obscuration in the MODIS Snow Data Product. 58th Eastern Snow Conference, Stowe, Vermont USA, 2002

In diesem Artikel wird das Problem der Unterscheidung von Schnee und Wolken behandelt, welches auf Grund ähnlicher Spektraleigenschaften entsteht. Das beschriebene MODIS-Instrument ist auf den Satelliten Terra und Aqua im Einsatz. Der eingesetzte Algorithmus arbeitet auf Basis des NDSI (normalized difference snow index). Eine Kombination von NDSI und NDVI erlaubt eine bessere Identifikation von Schnee in bewaldeten Gebieten. Zusätzlich wird die Oberflächentemperatur berücksichtigt, um Schnee eindeutiger zu identifizieren. Außerdem wird ein toleranterer Algorithmus für die Wolkendetektion vorgeschlagen, so dass auch eine Identifikation von Schnee unter Wolkenbedeckung möglich ist. Die Ergebnisse des Algorithmus werden in drei Fallstudien (Central Plains US, Lake Winnipeg, Central Canada) beschrieben. Es stellte sich heraus dass der verbesserte Wolken-Algorithmus die Verschleierung der Schneeflächen durch Wolken minimierte und die Identifikation von Schneeflächen bei klaren Bedingungen und bei Anwesenheit von halb-transparenten Wolken maximierte. Bestimmte Wolkensituationen können durch den neuen Algorithmus nicht mehr identifiziert werden, was zu Fehlern bei der Schneeidentifikation führt. Die Autoren sind aber zuversichtlich einen speziellen Test für diese Bedingungen entwickeln zu können.