The spatiotemporal distribution and occurrence of snow cover has a large impact on many processes at different scales, from the energy balance of the Earth, to the hydrological cycle of water bodies, to the ecosystems’ functions; its study is therefore fundamental to understand the implications that it has on many aspects of the human life. Although it is known that the occurrence of snow cover patterns is mainly driven by topography and wind, they are still complex to describe. Moreover, it is difficult to obtain systematic measures of their features directly in the field, as many regions influenced by seasonal snow are difficult to access. However, remote sensing techniques allows studying snow cover patterns also in complex terrain and testing new approaches to describe such patterns. In this study, we evaluate the effectiveness of different morphological indexes in quantitatively describing Sentinel-2 derived snow cover maps of the high-alpine catchment Zugspitze. The indexes used in this study are the three Minkowsky measures, representing area, perimeter and Euler characteristic, and the average value of the chord length distribution, of snow cover patterns. To the authors knowledge, these measures have never been applied in the field of snow monitoring before. The goal of this study is to evaluate if they can provide useful information to a better understanding of processes which control snow cover distribution, which could help in a later step to improve modelling. In this context, we investigate how these indexes are affected by topographic features (e.g., aspect, slope) and meteorological variables, and how they are correlated to snow-related variables (e.g. Snow Water Equivalent, snow depth). The topographic features and the meteorological variables, which most affect snow deposition, redistribution and melting, will be shown through the analysis of correlation indexes, and, as expected, the correlation between snow pattern features and Snow Water Equivalent and snow depth was high. In general, this study demonstrates that Minkowsky indexes and the average chord length retrieve useful information on the dynamic of snow cover pattern occurrence, although further investigations are needed to evaluate if such pattern descriptors can potentially be used to improve the accuracy of the understanding and the modelling of snow-related processes.

La distribuzione spaziotemporale della copertura nevosa ha un impatto su molti processi a diverse scale, dal bilancio energetico della Terra, al ciclo idrologico, alle funzioni degli ecosistemi; il suo studio è quindi fondamentale per comprendere le implicazioni che ha su molti aspetti della vita umana. Sebbene sia noto che i pattern di copertura nevosa siano principalmente influenzati dalla topografia e dal vento, sono ancora complessi da descrivere. Inoltre, è difficile ottenere misure sistematiche delle loro caratteristiche direttamente sul campo, poiché molte regioni caratterizzate dalla neve stagionale sono di difficile accesso. Tuttavia, le tecniche di telerilevamento consentono di studiare i pattern di copertura nevosa anche su terreni complessi. In questo studio, valutiamo l'efficacia di diversi indici morfologici nel descrivere quantitativamente le mappe di copertura nevosa derivate da Sentinel-2 nel bacino idrografico di alta montagna Zugspitze. Gli indici utilizzati in questo studio sono i tre numeri di Minkowsky, che rappresentano l'area, il perimetro e la caratteristica di Eulero, e il valore medio della chord length distribution, dei pattern di copertura nevosa. A conoscenza degli autori, queste misure non sono mai state applicate prima nel campo del monitoraggio della neve. L'obiettivo di questo studio è valutare se possono fornire informazioni utili per una migliore comprensione dei processi che controllano la distribuzione del manto nevoso, con lo scopo di aiutare in una fase successiva a migliorarne la modellizzazione. In questo contesto, indaghiamo come questi indici siano influenzati da caratteristiche topografiche (es. esposizione, pendenza) e variabili meteorologiche, e come siano correlati a variabili legate alla neve (es. Snow Water Equivalent, spessore del manto nevoso). Le caratteristiche topografiche e le variabili meteorologiche, che maggiormente influenzano la deposizione, la ridistribuzione e lo scioglimento della neve, saranno mostrate attraverso l'analisi degli indici di correlazione e, come previsto, la correlazione tra le caratteristiche dei pattern di neve e lo Snow Water Equivalent e l'altezza della neve è elevata. In generale, questo studio dimostra che gli indici di Minkowsky e il valore medio della chord length distribution forniscono informazioni utili sulla dinamica dei pattern di copertura nevosa, sebbene siano necessarie ulteriori indagini per valutare se tali descrittori possono essere potenzialmente utilizzati per migliorare l'accuratezza della comprensione e la modellazione dei processi legati alla neve.

Analysis of snow-cover patterns in a high alpine catchment

FERRARIN, LUCIA
2021/2022

Abstract

The spatiotemporal distribution and occurrence of snow cover has a large impact on many processes at different scales, from the energy balance of the Earth, to the hydrological cycle of water bodies, to the ecosystems’ functions; its study is therefore fundamental to understand the implications that it has on many aspects of the human life. Although it is known that the occurrence of snow cover patterns is mainly driven by topography and wind, they are still complex to describe. Moreover, it is difficult to obtain systematic measures of their features directly in the field, as many regions influenced by seasonal snow are difficult to access. However, remote sensing techniques allows studying snow cover patterns also in complex terrain and testing new approaches to describe such patterns. In this study, we evaluate the effectiveness of different morphological indexes in quantitatively describing Sentinel-2 derived snow cover maps of the high-alpine catchment Zugspitze. The indexes used in this study are the three Minkowsky measures, representing area, perimeter and Euler characteristic, and the average value of the chord length distribution, of snow cover patterns. To the authors knowledge, these measures have never been applied in the field of snow monitoring before. The goal of this study is to evaluate if they can provide useful information to a better understanding of processes which control snow cover distribution, which could help in a later step to improve modelling. In this context, we investigate how these indexes are affected by topographic features (e.g., aspect, slope) and meteorological variables, and how they are correlated to snow-related variables (e.g. Snow Water Equivalent, snow depth). The topographic features and the meteorological variables, which most affect snow deposition, redistribution and melting, will be shown through the analysis of correlation indexes, and, as expected, the correlation between snow pattern features and Snow Water Equivalent and snow depth was high. In general, this study demonstrates that Minkowsky indexes and the average chord length retrieve useful information on the dynamic of snow cover pattern occurrence, although further investigations are needed to evaluate if such pattern descriptors can potentially be used to improve the accuracy of the understanding and the modelling of snow-related processes.
KOCH, FRANZISKA
SCHULZ, KARSTEN
ING I - Scuola di Ingegneria Civile, Ambientale e Territoriale
22-lug-2022
2021/2022
La distribuzione spaziotemporale della copertura nevosa ha un impatto su molti processi a diverse scale, dal bilancio energetico della Terra, al ciclo idrologico, alle funzioni degli ecosistemi; il suo studio è quindi fondamentale per comprendere le implicazioni che ha su molti aspetti della vita umana. Sebbene sia noto che i pattern di copertura nevosa siano principalmente influenzati dalla topografia e dal vento, sono ancora complessi da descrivere. Inoltre, è difficile ottenere misure sistematiche delle loro caratteristiche direttamente sul campo, poiché molte regioni caratterizzate dalla neve stagionale sono di difficile accesso. Tuttavia, le tecniche di telerilevamento consentono di studiare i pattern di copertura nevosa anche su terreni complessi. In questo studio, valutiamo l'efficacia di diversi indici morfologici nel descrivere quantitativamente le mappe di copertura nevosa derivate da Sentinel-2 nel bacino idrografico di alta montagna Zugspitze. Gli indici utilizzati in questo studio sono i tre numeri di Minkowsky, che rappresentano l'area, il perimetro e la caratteristica di Eulero, e il valore medio della chord length distribution, dei pattern di copertura nevosa. A conoscenza degli autori, queste misure non sono mai state applicate prima nel campo del monitoraggio della neve. L'obiettivo di questo studio è valutare se possono fornire informazioni utili per una migliore comprensione dei processi che controllano la distribuzione del manto nevoso, con lo scopo di aiutare in una fase successiva a migliorarne la modellizzazione. In questo contesto, indaghiamo come questi indici siano influenzati da caratteristiche topografiche (es. esposizione, pendenza) e variabili meteorologiche, e come siano correlati a variabili legate alla neve (es. Snow Water Equivalent, spessore del manto nevoso). Le caratteristiche topografiche e le variabili meteorologiche, che maggiormente influenzano la deposizione, la ridistribuzione e lo scioglimento della neve, saranno mostrate attraverso l'analisi degli indici di correlazione e, come previsto, la correlazione tra le caratteristiche dei pattern di neve e lo Snow Water Equivalent e l'altezza della neve è elevata. In generale, questo studio dimostra che gli indici di Minkowsky e il valore medio della chord length distribution forniscono informazioni utili sulla dinamica dei pattern di copertura nevosa, sebbene siano necessarie ulteriori indagini per valutare se tali descrittori possono essere potenzialmente utilizzati per migliorare l'accuratezza della comprensione e la modellazione dei processi legati alla neve.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/10589/190159