ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
|
Интеллектуальная Система Тематического Исследования НАукометрических данных |
||
Snow accumulation is a significant factor for hydrological planning, flood prediction, traffic-ability, avalanche control, and numerical weather or climatological modeling. Current snow depth methods fall short of requirements. This work explores an approaches for determining snow depth using regression analysis technique in case of Polarimetric SAR data. Ground snow depth measurements have been used to verify the results. Snow Depth Inversion Models pertaining to coefficient of correlation of about 0.75 are obtained for glaciers and about 0.80 are obtained for lake region. The estimated average depth for Ural Glacier for 18 May 2019 data was estimated to be 6.55 meters with mean absolute error of 0.24 meters and for 6 April 2019 data estimated depth was 6.44 meters with mean absolute error of 0.28 meters. Similarly, for Podkova Lake estimated average depth was 1.59 meters and mean absolute error was 0.42 meters for 18 May, 2019 data and for 6 April, 2019 estimated depth was 1.35 meters and mean absolute error was 0.22 meters. The GPR mean depth for Lake area was 1.57 meters and for Glacier area was 6.54 meters. The technique has been promising but still requires more research to refine its accuracy. Накопление снега является важным фактором для гидрологического планирования, прогнозирования наводнений, обеспечения проходимости, борьбы с лавинами и численного моделирования погоды или климатологии. Существующие методы определения высоты снежного покрова не отвечают требованиям. В данной работе исследуется подход к определению высоты снежного покрова с использованием метода регрессионного анализа в случае поляриметрических данных SAR. Для проверки результатов использовались наземные измерения высоты снежного покрова. Получены инверсионные модели глубины снега с коэффициентом корреляции около 0,75 для ледников и около 0,80 для озерного региона. Средняя расчетная глубина для ледника Урал для данных 18 мая 2019 года составила 6,55 метра со средней абсолютной ошибкой 0,24 метра, а для данных 6 апреля 2019 года расчетная глубина составила 6,44 метра со средней абсолютной ошибкой 0,28 метра. Аналогично, для озера Подкова средняя глубина по данным за 18 мая 2019 года составила 1,59 метра, средняя абсолютная ошибка - 0,42 метра, а по данным за 6 апреля 2019 года - 1,35 метра, средняя абсолютная ошибка - 0,22 метра. Средняя глубина георадара для района озера составила 1,57 метра, а для района ледника - 6,54 метра. Данная методика является многообещающей, но все еще требует дополнительных исследований для уточнения ее точности.