Mapeo aéreo de nieve

Cada vez más, los vehículos aéreos y las imágenes satelitales se utilizan en el mapeo aéreo de nieve para medir la profundidad y la cobertura en diferentes lugares. Si bien las formas anteriores de medir la nieve incluyen sensores localizados, como los sensores de profundidad de la nieve , los métodos de detección remota están desplazando o complementando estos métodos para permitir una cobertura más amplia y ahorrar tiempo y dinero.

Uso de drones para mapear la nieve

Los sistemas/vehículos aéreos no tripulados (UAS/UAV) se utilizan cada vez más para medir las observaciones de la capa de nieve en todas las regiones. Por ejemplo, las plataformas y algunos tipos de imágenes que se han utilizado son multiespectrales, hiperespectrales, de microondas, imágenes térmicas/nocturnas, detección y rango de luz (LiDAR) y estéreos fotogramétricos.

En las regiones frías, la Antártida, Groenlandia y Noruega fueron las áreas geográficas que más cubrieron con UAV, seguidas por Canadá, el Himalaya y los Alpes.

Las mediciones de nieve in situ pueden requerir la excavación de pozos de nieve profundos para evaluar la densidad de la capa de nieve en la superficie. Foto: Louis Sass, USGS, dominio público.

El método más popular es crear modelos digitales de superficie (DSM) y calcular DSM sin nieve a partir de DSM cubiertos de nieve. Esto proporciona información sobre la profundidad de la nieve y es probablemente el método más común en los estudios centrados en la nieve.

Uso de drones para mapear la distribución de nieve

Además, también se utilizaron plataformas UAS/UAV para mapear la distribución de la nieve. En esos casos en los que la profundidad de la nieve es de interés, la georreferenciación relativa entre los DSM sin nieve y cubiertos de nieve es fundamental, ya que pequeños cambios en las coordenadas x e y podrían crear diferencias importantes en z (elevación), particularmente en áreas empinadas.

Los drones se pueden usar para medir más rápidamente la profundidad de la nieve y mapear la distribución de la nieve.

En un estudio que utilizó fotogrametría y estructura para el movimiento (SfM), la diferencia promedio entre un sensor de sondeo de nieve convencional y estimado por UAV mostró rangos de diferencia entre 0,015 y 0,16 m. Para aliviar tales errores, que pueden ocurrir particularmente en áreas homogéneas donde hay nieve, es posible que se necesiten flujos de trabajo de preprocesamiento de imágenes. Esto incluyó mejorar la densidad de la nube de puntos y mejorar la precisión de la imagen para diferentes calidades de imagen y condiciones de luz/nieve.

Sin embargo, otros estudios han demostrado que los UAV pueden no medir con precisión la profundidad de la nieve, especialmente por debajo de los 30 cm, incluso si se aplican correcciones. Los factores, incluida la cubierta vegetal, los ángulos bajos del sol, las sombras topográficas o de nubes y las altas velocidades del viento podrían afectar las mediciones de UAV.

Mapeo de nieve basado en satélites

Si bien las plataformas UAS/UAV se están convirtiendo en una de las formas más utilizadas para obtener datos de detección remota de la nieve, para el análisis de áreas amplias que abarcan más de decenas o cientos de kilómetros, la detección remota basada en satélites es la plataforma más utilizada para estudiar la nieve.

Una franja de nieve en la región del Atlántico Medio de los Estados Unidos.

Uno de los datos de nieve de larga duración más utilizados derivados de imágenes proviene del espectrómetro de imágenes de resolución moderada (MODIS), donde un índice de nieve de diferencia normalizada (NDSI) se ha puesto a disposición, de forma gratuita, del Centro Nacional de Datos de Nieve y Hielo. . Los datos también permiten estimar la capa de nieve y el efecto albedo en diferentes áreas.

Un área de investigación de interés ha sido la duración de la capa de nieve (SCD), donde los datos satelitales de series temporales se analizan y comparan con los datos de escorrentía primaveral para determinar cómo el derretimiento de la nieve y su sincronización han afectado el flujo de agua regional. En este caso, los mapas de la cubierta de nieve sin nubes se crearon utilizando MODIS y luego se calculó SCD a partir de las imágenes, con resultados comparados con la temperatura del aire y los datos de inundaciones.

Para la profundidad de la nieve utilizando imágenes de satélite, uno de los instrumentos más utilizados es Sentinel-1 . Se ha demostrado que entre 0,25° grados y una resolución de hasta 1 km, Sentinel-1 se adapta mejor a las medidas terrestres, como la red SNOTEL, mientras que las imágenes de menor resolución fueron menos útiles.

SNOTEL es una red que aplica 39 sitios de telemetría de nieve en Alaska, que se ha utilizado para probar la precisión de los instrumentos satelitales.

Sentinel-2 , la iteración más reciente de Sentinel-1 de la ESA, tiene una resolución espacial y temporal más alta que su predecesor, pero hay menos de 10 años de datos, lo que impide una evaluación a largo plazo que analice las cuestiones del cambio climático .

Equivalentes de agua de nieve en Sierra Nevada a principios de marzo de 2015 a 2020.

Además del Centro Nacional de Datos de Hielo y Nieve, la Agencia Espacial Europea (ESA) también ha proporcionado datos de monitoreo a través de su proyecto GlobSnow, o Monitoreo Global de Nieve de la Investigación Climática, que proporciona estimaciones del agua líquida en la capa de nieve usando una combinación de radiómetros de microondas satelitales y datos de estaciones meteorológicas terrestres.

Esto incluye los datos del sensor del generador de imágenes por microondas con sensor especial (SSM/I) y el generador de imágenes por microondas con sensor especial/sonda (SSMIS). Las resoluciones siguen siendo toscas, de unos 25 km, lo que significa que estos datos satelitales son principalmente útiles para la evaluación a gran escala.

Por ahora, los mejores enfoques tienden a ser aquellos que utilizan datos de estaciones terrestres para corregir y mejorar las estimaciones de las plataformas satelitales.

Los investigadores utilizan cada vez más plataformas UAS/UAV para medir datos de la capa de nieve, en particular, la profundidad de la nieve. Esto ha beneficiado a los investigadores interesados ​​principalmente en cuestiones de tipo regional o subregional. En particular, los métodos fotogramétricos han ayudado mucho a los investigadores en el campo.

Sin embargo, dado que la mayoría de las plataformas UAS/UAV asequibles no tienen una utilidad de larga distancia, se prefiere la detección remota basada en satélites para mediciones a escala continental o global. Los conjuntos de datos del Centro Nacional de Datos de Hielo y Nieve y GlobSnow han ayudado en los esfuerzos; sin embargo, los investigadores tienen que comprometer la precisión en escalas espaciales más pequeñas.

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