Identifizierung von Wolken und Schnee in Nordpakistan
Entwicklung eines regional basierten Schneekartierungsalgorithmus unter Verwendung einer liberalen Wolkenmaske und Vergleich mit dem Schneedeckenprodukt MODIS
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Das nördliche Gebiet Pakistans besteht aus der Bergregion, die reich an Schneedecke ist. Die Schneekonzentration in diesem Gebiet ist die wichtigste hydrologische Ressource für Pakistan. Eine genaue Kartierung des Schnees für dieses Gebiet ist für die Vorhersage des Abflusses der Schneeschmelze für den Hochwasserschutz, die Energieproduktion und die Bewässerung unumgänglich. Das Schneedeckenprodukt MODIS (MOD10A1) wird durch ein automatisiertes Verfahren erzeugt, das mit Hilfe eines globalen Standardalgorithmus Wolken von der Schneeoberfläche erkennt und maskiert. Diese Unterscheidung ...
Das nördliche Gebiet Pakistans besteht aus der Bergregion, die reich an Schneedecke ist. Die Schneekonzentration in diesem Gebiet ist die wichtigste hydrologische Ressource für Pakistan. Eine genaue Kartierung des Schnees für dieses Gebiet ist für die Vorhersage des Abflusses der Schneeschmelze für den Hochwasserschutz, die Energieproduktion und die Bewässerung unumgänglich. Das Schneedeckenprodukt MODIS (MOD10A1) wird durch ein automatisiertes Verfahren erzeugt, das mit Hilfe eines globalen Standardalgorithmus Wolken von der Schneeoberfläche erkennt und maskiert. Diese Unterscheidung ist eine Herausforderung, da Schnee und Wolken ein vergleichbares Reflexionsvermögen und oft vergleichbare Temperaturen aufweisen. Die Genauigkeit der Schneekarte hängt von der Genauigkeit der Wolkenmaske ab, die vollständig von Schwellenwerten abhängt, die in verschiedenen Regionen unterschiedlich sein können. In diesem Buch wird die Entwicklung eines regional basierten Schneekarten-Algorithmus fürNordpakistan unter Verwendung von MODIS-Daten für den Zeitraum von 2000 bis 2008 diskutiert. Die Ergebnisse werden mit der MODIS-Wolkenmaske im täglichen Schneedeckenprodukt (MOD10A1) verglichen. Der Algorithmus kann für das Management von Wasserressourcen verwendet werden, da er die Identifizierung von Schnee verbessert, indem er die spektralen Überlappungen zwischen Wolken und Schnee reduziert.
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