Mapping snow depth in open alpine terrain from stereo satellite imagery

Marti, Renaud; Gascoin, Simon; Berthier, Étienne; Pinel, M. de; Houet, Thomas; Laffly, Dominique

doi:10.5194/tc-10-1361-2016

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“…Currently, snow depth is mainly estimated from optical measurements such as photogrammetry (Marti et al, 2016;Bühler et al, 2015) or lidar instruments (Deems et al, 2013); however, the applicability of high-frequency radar instruments is currently discussed (Evans and Kruse, 2014). Snow density could potentially be derived from measurements of the snow water equivalent (Leinss et al, 2015) if data about the snow depth are available.…”

Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

Anisotropy of seasonal snow measured by polarimetric phase differences in radar time series

Leinß

Löwe²,

Proksch³

et al. 2016

The Cryosphere

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Abstract. The snow microstructure, i.e., the spatial distribution of ice and pores, generally shows an anisotropy which is driven by gravity and temperature gradients and commonly determined from stereology or computer tomography. This structural anisotropy induces anisotropic mechanical, thermal, and dielectric properties. We present a method based on radio-wave birefringence to determine the depth-averaged, dielectric anisotropy of seasonal snow with radar instruments from space, air, or ground. For known snow depth and density, the birefringence allows determination of the dielectric anisotropy by measuring the copolar phase difference (CPD) between linearly polarized microwaves propagating obliquely through the snowpack. The dielectric and structural anisotropy are linked by MaxwellGarnett-type mixing formulas. The anisotropy evolution of a natural snowpack in Northern Finland was observed over four winters (2009)(2010)(2011)(2012)(2013) with the ground-based radar instrument "SnowScat". The radar measurements indicate horizontal structures for fresh snow and vertical structures in old snow which is confirmed by computer tomographic in situ measurements. The temporal evolution of the CPD agreed in ground-based data compared to space-borne measurements from the satellite TerraSAR-X. The presented dataset provides a valuable basis for the development of new snow metamorphism models which include the anisotropy of the snow microstructure.

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Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

Anisotropy of seasonal snow measured by polarimetric phase differences in radar time series

Leinß

Löwe²,

Proksch³

et al. 2016

The Cryosphere

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“…Le logiciel ASP a permis de produire des MNE à partir d'images Pléiades de glaciers ou de surfaces enneigées en zone de montagne ayant une erreur aléatoire verticale inférieure à 1 m (Berthier et al, 2014, Marti et al, 2016. De plus, l'erreur sur la différence de deux MNE Pléiades peut être réduite à 50 cm après co-registration des deux MNE (Marti et al, 2016;Belart et al, 2017). La version d'ASP utilisée pour cette étude est la 5.2.1.…”

Section: Traitement Des Imagesunclassified

“…La version d'ASP utilisée pour cette étude est la 5.2.1. L'outil stereo d'aSP a été exécuté avec la même configuration que celle présentée par Marti et al (2016). Le nuage de points a été converti en MNE avec l'outil point2dem sur une grille de 4 m de résolution spatiale dans la projection Lambert-93.…”

Section: Traitement Des Imagesunclassified

“…Cette méthode a donné des résultats performants avec des MNE Pléiades en zone de montagne (e.g. Marti et al, 2016). D'abord une translation horizontale est effectuée, dont les composante sont calculées par minimisation de l'écart-type des différences d'élévations sur les pixels du MDT05 ayant une pente est comprise entre 4° et 60°.…”

Section: Traitement Des Imagesunclassified

“…Les images panchromatiques Pléiades ayant une résolu-tion spatiale sub-métrique, les MNE dérivés de vues sté-réoscopiques peuvent avoir une résolution spatiale de l'ordre du mètre au mieux (typiquement 2 m à 4 m), avec une erreur aléatoire par pixel inférieure à 1 m (Berthier et al, 2014;Marti et al, 2016). Par différenciation de deux MnE Pléiades acquis entre deux dates suffisamment éloi-gnées on peut donc produire une carte du bilan de masse d'un glacier avec une meilleure résolution spatiale que celle qui est permise par interpolation des mesures de balises.…”

Section: Introductionunclassified

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Évolution recente des glaciers du Vignemale (2013-2017)

Gascoin

René²

2018

Pirineos

Self Cite

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[fr] Les glaciers d’Ossoue, du Petit Vignemale et des Oulettes sont les trois derniers glaciers du massif du Vignemale. Le plus grand d’entre eux, le glacier d’Ossoue, est l’un des mieux documentés dans les Pyrénées. Son évolution est un indicateur précieux des fluctuations du climat au sud-ouest de l’Europe. Une étude précédente de reconstruction du glacier d’Ossoue s’arrêtait en 2013 (Marti et al., 2015a). Nous présentons ici une mise à jour de son bilan de masse entre 2013 et 2017. Une carte de changement d’élévation a été produite à 4 m de résolution spatiale à partir de deux couples stéréoscopiques acquis par le système Pléiades à la fin des années glaciologiques 2013 et 2017. Les changements de hauteurs sont similaires à ceux mesurés par l’association Moraine au niveau de balises d’ablation sur la même période. Les données Pléiades permettent aussi d’estimer le bilan de masse des glaciers des Oulettes et du Petit Vignemale qui ne sont pas équipés de balises. Ainsi, entre 2013 et 2017, les bilans de masse des glaciers d’Ossoue, des Oulettes et du Petit Vignemale sont respectivement -5,2 +/- 0,5 m we, -4,0 +/- 0,9 m we et -4,2 +/- 0,9 m we. Les données Pléiades montrent que le glacier d’Ossoue s’amincit plus rapidement au centre du Plateau des Neiges, ce qui peut s’expliquer par une accumulation de neige plus réduite dans cette zone par rapport aux bordures du glacier.

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Spring snowmelt affects changes of alpine tundra vegetation in Changbai Mountains

Zong

et al. 2022

Ecohydrology

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Climate and environmental changes have caused changes in alpine tundra worldwide in recent decades. However, the roles of snow cover on tundra vegetation change remain less studied. There were obvious changes of alpine tundra vegetation, such as herbaceous encroachment and shrub expansion reported in Changbai Mountains in recent decades. This study investigates the relationship between snow cover and vegetation change in alpine tundra of the Changbai Mountains by analysing the hydrological distribution of spring snowmelt in the tundra. We mapped the wet snow extent using Sentinel-1 synthetic aperture radar (SAR) spaceborne data and estimated the snow water equivalent (SWE). We proposed a measure of relative water accumulation (RWA), which was determined by both rainfall and SWE, to represent water flowing through each pixel. We found strong correlations between RWA and vegetation change in different mountain aspects. Spring snowmelt leads to inter-mountain aspect differences in hydrological distribution, with the western aspect showing a significant higher RWA than the eastern and northern aspects, which could attribute to the greater vegetation change in the western mountain aspect. Our results suggest that the distribution of snow in alpine tundra and the different mountain aspects hydrological conditions have important implications for the study of vegetation change in alpine tundra.

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Mapping snow depth in open alpine terrain from stereo satellite imagery

Abstract: International audienc

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Anisotropy of seasonal snow measured by polarimetric phase differences in radar time series

Anisotropy of seasonal snow measured by polarimetric phase differences in radar time series

Évolution recente des glaciers du Vignemale (2013-2017)

Spring snowmelt affects changes of alpine tundra vegetation in Changbai Mountains

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