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Évaluation de modèles de régression linéaire pour la cartographie de l'équivalent en eau de la neige dans la province de Québec avec le capteur micro-ondes passives AMSR-E

机译:使用被动微波传感器AMSR-E评估用于绘制魁北克省雪水当量的线性回归模型

摘要

Résumé: La mesure de l’équivalent en eau de la neige (EEN) sur le terrain permet de prédire la quantité d’eau libérée par la fonte de la neige. La télédétection dans les micro-ondes passives offre le potentiel d’estimer I’EEN et peut complémenter ces observations de façon synoptique pour l’ensemble du territoire. Un produit de cartographie de I’EEN couvrant l’ensemble du globe a été élaboré par le NSIDC basé sur le capteur AMSR-E. Cet instrument, lancé en 2002, a une résolution améliorée par rapport aux capteurs antérieurs. L’estimation de I’EEN se base sur la différence entre un canal peu affecté (19 GHz) et un canal affecté (37 GHz) par la diffusion de volume de la neige. La précision de ce produit a été évaluée pour la province de Québec à l’hiver 2003 et à l’hiver 2004 qui ont un EEN moyen de 170 mm. Des sous-estimations importantes ont été révélées et une certaine difficulté à détecter la présence de neige. Des modèles régionaux de régressions linéaires ont été développés pour le Québec. Des corrections pour la fraction d’eau et de forêt ont été appliquées à la combinaison T19v.37v et ont permis d’améliorer les résultats. Ces corrections sont basées sur la température de l’air du modèle GEM. Les meilleurs résultats sont pour la classe de neige taïga à l’hiver 2003 avec une erreur relative de 24 % tandis que l’erreur relative est d’environ 40 % pour la région maritime. Les erreurs élevées dans la classe taïga ont été attribuées à des couverts de neige plus épais que la capacité de pénétration des micro-ondes tandis que les erreurs de la classe maritime a des fractions forêt élevées et à la neige mouillée. La présence d’importante quantité de neige et la forêt dense de la province de Québec compliquent l’estimation de I’EEN au Québec avec un modèle de régression. || Abstract: Snow water equivalent (SWE) measurements in the field allow estimation of the quantity of released water from the melting of snow. This is useful to predict the water reserve available for production of hydro-electricity. Remote sensing with microwave can estimate SWE and complement those observations synoptically for whole territories. A SWE mapping products was developed by NSIDC based on the AMSR-E sensor launched in 2002 with an improved resolution compared to previous sensors. SWE estimation is based on difference between a channel weakly affected (19 GHz) and a channel strongly affected by volume scattering. The precision of this product was evaluated for the province of Quebec in winter 2003 and winter 2004 with a mean SWE of 170 mm. Important underestimation and some difficulty of detecting the snow was revealed. Regional linear regression models were developed for the province of Quebec. Corrections for forest and water fraction were applied on T19V-37V combination and permit to improve the results. Those corrections were based on air temperature from the GEM model. Best results were found for taiga snow class in winter 2003 with a relative error of 28% and approximately 40% for maritime snow class. High errors in the taiga region were attributed to snow depth higher than the penetration depth of the microwave and errors in the maritime region to high forest density and wet snow. The important snow amount and high density forest of the province of Quebec hampers the estimation of SWE with a regression model.
机译:摘要:在田间测量雪的水当量(EEN)可以预测由于融雪而释放的水量。无源微波中的遥感提供了估计EEN的潜力,并且可以以天气的方式对整个领土进行补充。 NSIDC基于AMSR-E传感器开发了涵盖整个地球的EEN映射产品。与以前的传感器相比,该仪器于2002年推出,具有更高的分辨率。 EEN的估算基于受雪量分布影响较小的通道(19 GHz)和受影响的通道(37 GHz)之间的差异。 2003年冬季和2004年冬季在魁北克省对该产品的准确性进行了评估,平均EEN值为170毫米。显着低估了人们的存在,并发现了存在雪的难度。已经为魁北克开发了区域线性回归模型。对T19v.37v组合进行了水和森林部分的校正,并改善了结果。这些校正基于GEM模型的气温。最好的结果是针对2003年冬季的taiga雪类,相对误差为24%,而海洋区域的相对误差为40%左右。针叶林类别的高误差归因于积雪厚度大于微波穿透能力,而海洋类别中的误差具有高森林分数和湿雪。魁北克省大量积雪和茂密森林的存在使回归模型对魁北克省EEN的估算复杂化。 ||摘要:现场的雪水当量(SWE)测量值可以估算由于融雪而释放的水量。这对于预测可用于生产水力发电的水储备很有用。微波遥感可以估计SWE,并在整个领土上对这些观测进行概要补充。 NSIDC基于2002年推出的AMSR-E传感器开发了SWE制图产品,与以前的传感器相比,其分辨率有所提高。 SWE估计基于弱影响的信道(19 GHz)与受体积散射强烈影响的信道之间的差异。 2003年冬季和2004年冬季在魁北克省对该产品的精度进行了评估,平均SWE为170毫米。发现了重要的低估和发现雪的一些困难。为魁北克省开发了区域线性回归模型。对T19V-37V组合使用森林和水分数的校正,可以改善结果。这些修正是基于GEM模型中的气温。 2003年冬季,taiga雪类的最佳结果发现,相对误差为28%,海上雪类的相对误差约为40%。针叶林地区的高误差归因于积雪深度高于微波的穿透深度,而海洋地区的误差归因于高森林密度和湿雪。魁北克省的重要积雪量和高密度森林妨碍了回归模型对SWE的估计。

著录项

  • 作者

    Comtois-Boutet Félix;

  • 作者单位
  • 年度 2007
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  • 正文语种 fre
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