Архив
Том 21, 2024
Том 20, 2023
Том 19, 2022
Том 18, 2021
Том 17, 2020
Том 16, 2019 г.
Том 15, 2018 г.
Том 14, 2017 г.
Том 13, 2016 г.
Том 12, 2015 г.
Том 11, 2014 г.
Том 10, 2013 г.
Том 9, 2012 г.
Том 8, 2011 г.
Том 7, 2010 г.
Выпуск 6, 2009 г.
Выпуск 5, 2008 г.
Выпуск 4, 2007 г.
Выпуск 3, 2006 г.
Выпуск 2, 2005 г.
Выпуск 1, 2004 г.
Поиск
Найти:
Подписка/отписка
на рассылку новостей
Ваш e-mail:
ISSN 2070-7401 (Print), ISSN 2411-0280 (Online)
Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса
физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений
и объектов

  

Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2010. Т. 7. №2. С. 77-83

Разработка методов ассимиляции спутниковой информации о характеристиках снежного покрова в моделях его формирования и таяния (на примере части территории лесостепной зоны Центральной России)

М.В. Александрович 
Институт водных проблем Российской академии наук, 117312 Москва, ул. Губкина, д.3
Разработана методика построения полей характеристик снежного покрова для крупных территорий, осно-
ванная на совместном использовании созданной в ИВП РАН физико-математической модели формирования
снежного покрова и снеготаяния, спутниковых данных и материалов наземных наблюдений. Исследования
выполнялись для находящейся в лесостепной зоне и включающей часть бассейна р. Дон территории площа-
дью около 330 тыс км2. С помощью разработанной методики произведены расчеты покрытости территории
снегом и запасов воды в снежном покрове в их динамике за сезоны весеннего снеготаяния 2002-2004гг. Дос-
таточно высокая точность полученных оценок характеристик снежного покрова показала применимость
предложенной методики их определения для обширных равнинных территорий с редкой сетью пунктов на-
земных наблюдений.
Ключевые слова: снегонакопление, снеготаяние, спутниковые данные, покрытость территории снегом, снегозапасы
Полный текст

Список литературы:

  1. Chang, A.T.C., Rango A. Algorithm Theoretical Basis Document for the AMSR-E Snow Water Equivalent Algorithm. Version 3.1. //Greenbelt, MD, USA:NASA Goddard Space Flight Center, 2000.
  2. Hansen, M., DeFries R.,Townshend J.R.G., Sohlberg R. Global land cover classification at 1km resolution using a decision tree classifier // Int.J. Rem. Sens. 2000. № 21. P.1331-1365.
  3. Кучмент, Л.С., Романов, П. Ю., Гельфан, А. Н., Демидов В. Н. Оценка характеристик снежно- го покрова путем совместного использования моделей и спутниковой информации. //Исследование Земли из космоса, 2009, № 4, с. 1-10.