برآورد تغییرات عمق برف در سطح شهرستان اردبیل و سرعین با استفاده از داده‌های ماهواره Sentinel1 با روش تداخل سنجی راداری

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشیار / دانشکده ادبیات و علوم انسانی، گروه جغرافیای طبیعی، دانشگاه محقق اردبیلی.

2 دانش آموخته کارشناسی ارشد / سنجش از دور و سیستم اطلاعات جغرافیایی، دانشگاه محقق اردبیلی.

چکیده

برف به‌عنوان بخش مهمی از چرخه هیدرولوژیکی، در بسیاری از مناطق بالاتر از عرض جغرافیایی 45 درجه به‌عنوان یک منبع بزرگ آب شیرین محسوب می‌شود، بنابراین مطالعه و اندازه‌گیری تغییرات سطوح برف به‌عنوان یکی از منابع مهم تأمین آب بسیار حائز اهمیت است. در پژوهش حاضر، ابتدا با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای اپتیکال Sentinel2 در سال 1397 در شهرستان اردبیل و سرعین سطح پوشش برف از طریق شاخص NDSI به دست آمده و سپس به‌منظور پایش تغییرات عمق برف منطقه مورد مطالعه نیز از تصاویر ماکرویو SentinelA1 و تکنیک DINSAR استفاده شد: در نهایت جهت صحت‌سنجی نقشه‌های عمق برف استخراج شده از طریق تصاویر راداری با داده‌های عمق برف در ایستگاه‌های برف‌سنجی زمینی با استفاده از رگرسیون خطی در نرم‌افزار MATLAB مقایسه شد. نتایج حاصل از رگرسیون خطی با ضریب تعمیم 85 درصد می‌باشد و نتایج حاصل از شاخص‌های آماری خطا نیز برابر با مقادیر 086/0-MSE، 165/0-BIAS، 924/0- CORR و RMSE برابر 043/0 به دست آمده است. روابط همبستگی بین داده‌های زمینی و نقشه‌های برآوردی از عمق برف میزان بالایی از همبستگی را نشان می‌دهند. این نتیجه از لحاظ آماری در سطح 99 درصد معنی‌دار است. نتایج تحقیق حاضر نشان داد با توجه به شرایط اقلیمی منطقه مورد مطالعه مقادیر عمق برف مربوط به دی‌ماه با حداکثر میزان 33 سانتی‌متر و کمترین مقادیر عمق برف در ماه اسفند با حداقل میزان 10 سانتی‌متر است. کمترین میزان عمق برف در دامنه‌های شرقی و بیشترین مقدار آن در دامنه‌های غربی بوده است.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Estimation of changes in snow depth in Ardabil and Sarein city using Sentinel1 satellite data with Radar interferometry method

نویسندگان [English]

  • Sayyad Asghari 1
  • Reyhaneh Modirzadeh 2
1 Associate Professor of Geomorghology, Department of Geography, Faculty Literature of Humanities, Mohaghegh Ardabili University, Ardabil.
2 M.Sc. Student in RS and GIS, Mohaghegh Ardabili University, Ardabil
چکیده [English]

Snow as an important part of the hydrological cycle, is considered to be a major source of fresh water in many areas above 45 degrees latitude, so it is important to study and measure changes in snow levels as an important source of water supply.In the present study, first using Sentinel2 optical satellite images in 1397 in Ardabil and Sarein, snow cover level was obtained through NDSI index, then in order to monitor snow depth changes in the study area, SentinelA1 macro images and DINSAR technique were used. Finally, in order to validate the snow depth maps extracted through radar images, the snow depth data in land snowfall stations were compared using linear regression in MATLAB software. The results of linear regression with a generalization coefficient of 85% and the results of error statistical indicators are equal to 0.86-MSE, 0.165-BIAS, 0.924-CORR and RMSE equal to 0.043. The correlations between ground data and snow depth estimation maps show a high degree of correlation. This result is statistically significant at 99%. The results of the present study showed that according to the climatic conditions of the study area, the values of snow depth related to January with a maximum amount of 33 cm and the lowest values of snow depth in March with a minimum of 10 cm. The lowest snow depth was in the eastern slopes and the highest in the western slopes.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Snowfall
  • Radar images
  • interfrogram
  • Akerson J, Yang Y, Hara Y, Wu B, Kong J (2000) Automatic phase unwrapping algorithms in Synthetic Aperture Radar (SAR) Interferometry. IEICE Transactions on Electronics, E83C (12):1896-1904., A(1):405-408
  • Almodarresi A, Hatami J, Sarkaregar A (2016) Computational physical properties of snow using differential radar interferometry and TerraSAR-X and MODIS. Remote Sensing and Geographic Information Systems in Natural Resources 7(2):59-76 (In Persian)
  • Chen H (2018) Wet snow mapping in Southern Ontario with Sentinel-1A Observations. Waterloo, Ontario, Canada, 2018. University of Waterloo Library 200 University Avenue West Waterloo, Ontario, Canada N2L 3G1 519 888 4883:1-87
  • Eckerstorfer M, Vickers H, Malnes E, Grahn J (2019) Real-time automatic snow avalanche activity monitoring system using Sentinel-1 SAR data in Norway. Remote Sensing 11, 2863:1-23
  • Elizabeth A, Burakowski E (2008) Trends in wintertime climate in the northestern United States1965-2005. Journal of Geophysical Research; 113. D20114:1-12
  • Hantel M, ehrendorfer M, Haslinger A (2002) Climate sensitivity of snow covers duration in Austria. International Journal of Climatology 20(6):615–640
  • Heilig A, Wendleder A, Schmitt A, Mayer CH (2019) Discrimination of snow and firn for alpine glaciers using Sentinel-1data: A case study in Rufenthal Austria. Geosciences 69:1-22
  • Hori M, Sugiura A,Kobayashi K, Aoki T, Tanikawa T (2017) A 38-year (1978–2015) Northern Hemisphere daily snow cover extent product derived using consistent objective criteria from satellite-borne optical sensors. Remote Sensing of Environment 191:402-418
  • Jesenko D, Mongus D, Liu S, Čekada M (2019) Detection of snow levels in the Slovenian Alps at different seasons using Sentinel-1. International Conference on Engineering, Science, and Industrial Applications (ICESI), Tokyo, Japan:1-4
  • Kaviani M, Alijani B (2011) Fundamentals of climatology. Samat Publications, 16th Edition, (In Persian)
  • Liu Y, Li L, Yang J, Chen X, Hao J (2017) Estimating snow depth using multi-source data fusion based on the D-InSAR method and 3DVAR Fusion Algorithm. Remote Sensing 9, 1195:1-17
  • Maghsoudi Y, Mahdavi S (2013) Fundamentals of radar remote sensing. First Edition, Tehran, Sharif University of Technology, Tehran (In Persian)
  • Majumdar S, Thakur P, Chang L, Kumar SH (2018) X-Band polarimetric SAR copolar phase difference for fresh snow depth estimation in the northwestern Himalayan watershed.IGARSS IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Yokohama, Japan, 4102-4105
  • Meyer F (2018) Sentinel-1 InSAR processing using the Sentinel-1 toolbox, Alaska satellite facility. adapted from coursework developed 4(1):1-18
  • Nagajothi V, Priya C, Sharma P (2019) Snow cover estimation of Western Himalayas using Sentinel-2 high spatial resolution data. Indian Journal of Ecology, 88-93
  • Nagler T, Rott H, Ripper E, Bippus G (2016) Advancements for snowmelt monitoring by means of Sentinel-1 SAR. Remote Sensing 8:348:1-17
  • Panahi H (2012) ENVI4.8 application guide with ArcGis 10.1. Yazd Azad University Press, Yazd (In Persian)
  • Patil A, Singh G Rüdiger CH (2019) A novel approach for the retrieval of snow water equivalent using SAR data. IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Yokohama, Japan, 3233-3236
  • Raygani B, Khajehuddin S, Kopai S, Barati S (2008) Calculation of changes in snow cover maps prepared from MODIS satellite images in periods without images. Agricultural and Natural Resources Science and Technology, 12th year, number 44 (In Persian)
  • Seifi H, Feizizadeh B (2019) Application of interferometric method and radar remote sensing images for estimating the depth of snow and water discharge, Case study: (Yamchie Basin). Iran-Water Resources Research 15(1):311-34 (In Persian)
  • Snapir B, Momblanch A, Jain S K, Waine T W, Holman I P (2019) A method for monthly wet and dry snow mapping using Sentinel-1 and MODIS Application in the Himalayan River Basin. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, Ðolume 74:222-230
  • Tsai Y, Dietz A, Oppelt N, Kuenzer C (2019) Wet and dry snow detection using Sentinel-1 SAR data for mountainous areas with a machine learning technique. Remote Sensing 11, 895:1-29
  • Tsai Y, Dietz A, Oppelt N, Kuenzer C (2019) Remote sensing of snow cover using spaceborne SAR: A review. Remote Sensing 11, 1456:1-44
  • Varade D, Dikshit O (2018) Estimation of surface snow wetness using Sentinel-2 multispectral data. Remote Sensing and Spatial Information Sciences, IV-5:223-228