Eurach Research

SCIA

Entwicklung von Algorithmen zur Untersuchung der Kryosphäre anhand von PrismA-Bildern

    • Project duration: -
    • Project status: finished
    • Funding:
      ASI (National funding /Project)
    • Institute: Institut für Erdbeobachtung

    Das Hauptziel von SCIA ist die Entwicklung und Optimierung von Methoden zur Erzeugung von Produkten im Zusammenhang mit der Kryosphäre. Das Projekt sieht die Entwicklung einer robusten Verarbeitungskette von PRISMA-Hyperspektraldaten für die Schätzung von Schnee- und Gletscherparametern in alpinen Gebieten durch die kombinierte Verwendung von Satellitenbildern, Felddaten und Strahlungstransfermodellen vor, was auch die Bewertung der Qualität der erhaltenen Produkte ermöglichen wird. SCIA soll zeigen, dass innovative Algorithmen unter Verwendung von PRISMA-Daten entwickelt werden können, um Produkte für eine Reihe von geophysikalischen Parametern der Kryosphäre in der alpinen Umgebung zu erzeugen. Die von PRISMA gelieferten bildspektroskopischen Messungen werden es ermöglichen, radiometrisch komplexe Oberflächen zu untersuchen und einige geophysikalische Parameter zu erhalten, die derzeit nur mit luftgestützten Hyperspektralsensoren erreicht werden können. Die Möglichkeit, beispielsweise die drei Phasen des Wassers und die Art der Verunreinigungen auf Schnee und Eis zu erkennen, ermöglicht eine Reihe von Produkten, die es derzeit nicht gibt und die sich durch einen hohen Innovationsgrad und ein großes Anwendungspotenzial auszeichnen, auch im Hinblick auf die Synergien mit den nächsten hyperspektralen Weltraummissionen.  Die vorgeschlagenen Forschungsarbeiten knüpfen an die wertvollen Erfahrungen aus Studien an, die mit flugzeuggestützten Hyperspektralsensoren (z. B. AVIRIS) durchgeführt wurden. Diese haben gezeigt, dass es möglich ist, eine Reihe von geophysikalischen Parametern der Kryosphäre mit einem hohen Reifegrad und einer hohen Glaubwürdigkeit der vorgeschlagenen Methoden zu erstellen.  SCIA gliedert sich in drei verschiedene Phasen und sieht einen ersten Teil der Vorverarbeitung von PRISMA L1A-Daten (Einkäufe an verschiedenen Standorten und in Übereinstimmung mit Feldkampagnen), eine Phase der Optimierung/Entwicklung/Validierung von Algorithmen für die Erzeugung von Produkten (geophysikalische Schnee- und Eisparameter) und eine Phase mit demonstrativem Charakter über die Möglichkeiten von PRISMA-Produkten für Anwendungen im Zusammenhang mit der Gletscher- und Proglazialdynamik und der hydrologischen Schneemodellierung vor, die zwei Aspekte von strategischer Bedeutung für die Politik in alpinen Gebieten sind. Die erwarteten Ergebnisse dieses Projekts sind daher die Entwicklung von Verarbeitungsmethoden und Algorithmen auf der Grundlage von PRISMA-Hyperspektraldaten und das Verständnis dafür, wie die erzeugten Produkte Anwendungen in der Kryosphäre fördern können.  Das Vorschlagsteam besteht aus EURAC Research, CNR-IREA, UNIMIB, ARPA VDA und der University of California, Los Angeles (UCLA) als ausländischem Partner. Dieses Team verfügt über umfangreiche und dokumentierte Erfahrung auf dem Gebiet der Verarbeitung von Multi-Source-Fernerkundungsdaten, optischen Hyperspektraldaten, thermischen Daten und SAR-Daten für kryosphärenbezogene Studien.


    Übersetzt mit www.DeepL.com/Translator (kostenlose Version)

    Kontaktpersonen: Claudia Notarnicola claudia.notarnicola@eurac.edu

    Projekt gefördert durch

    altCredit: Eurac Research
    During the project our researchers conducted several field campaigns, both during the winter season, for snow, and during the summer season for ice. The aim was to collect snow parameters such as density, snow grain size and snowpack thickness (fig. a) and spectral signatures (on snow and on ice, fig. b and c, respectively). Such data were used to calibrate and validate the algorithms developed. The test sites were located in Val d’Aosta and in Val Senales, both on the Italian side of Alps.
    The map, derived from a PRISMA hyperspectral imaged acquired on 21 February 2023, represents the snow albedo values over the area of Cervinia (Val d’Aosta, Italy). With very satisfying results derived from the comparison with ground data (RMSE= 0.04), the map demonstrates the importance in exploiting the hyperspectral information of PRISMA data.
    Credit: Eurac Research | Ludovica De Gregorio
    Project Partners

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