title: Comparing snow melt methods from multi-temporal Sentinel-1 SAR backscatter data
Creators: name: Frießenbichler, Melina
Publisher: name: TU Wien
Year: 2024
Subjects: subject: Fernerkundung
subject: SAR
subject: Schnee
subject: Remote sensing
subject: SAR
subject: Snow

description: Niederschlag zählt zu den wichtigsten Klimavariablen und ist von der GCMO mit Unterstützung der WMO definiert worden. Dies betont die Bedeutung von Forschungsfragen im Zusammenhang mit Schnee, insbesondere in Zeiten des Klimawandels. Weltweit sind zahlreiche Menschen auf Schmelzwasser aus höher gelegenen hydrologischen Einzugsgebieten angewiesen. Trotzdem gibt es bisher nur wenige Ansätze zur Analyse der Schneeschmelze mit Fernerkundungsdaten. Die bestehenden Ansätze konzentrieren sich hauptsächlich auf punktuelle in-situ Messungen als Groundtruth.Ziel dieser Arbeit ist es daher, Sentinel-1 Rückstreudaten mit Oberflächenpegeldaten für vier aufeinanderfolgende hydrologische Jahre zu vergleichen. Dazu wurden zwei verschiedene Ansätze gewählt, um den Tag der Schmelzwasserfreisetzung für das jeweilige hydrologische Einzugsgebiet in der Schneedecke zu ermitteln. Diese Ansätze unterscheiden sich hauptsächlich durch die Schwellwertklassifikation von Nassschnee und in der Analyse der mathematischen Ableitung der jeweiligen Zeitreihe. Es wurden 35 verschiedene Einzugsgebiete analysiert und festgestellt, dass die Definition des absoluten Minimums der Zeitserie besser geeignet ist, um den Tag der Schmelzwasserfreisetzung zu bestimmen.Zusätzlich wurde versucht, einen Höhenschwellwert einzuführen, um den Unterschied des Tages der Schmelzwasserfreisetzung in verschiedenen Höhen zu untersuchen. Dabei zeigt sich in den Fernerkundungsdaten deutlich, dass höher gelegene Einzugsgebiete weitaus später Nassschnee erkennen als niedriger gelegene Einzugsgebiete.
description: The Global Climate Observing System (GCOS), cosponsored by the World Meteorological Organization (WMO) has categorized snow as one of the essential climate variables. This underlines the importance of snow related research questions, especially at a time when the issue of climate change is omnipresent, both in the scientific community and in everydaylife. Snowmelt research is essential as many people depend on snowmelt runoff from high alpine catchments. Little research has been done on snowmelt events from remote sensing applications, mostly covering small areas and compared to in situ measurements. This thesis compares snow meltevents from Sentinel-1 SAR backscatter data to river level fluctuations overa four-year period. Two different approaches have been investigated to determine the day ofsnow melt over all catchments. The two approaches differ in their threshold settings and mathematical calculations. The first method classifies wetsnow and identifies different states of the melting phase using a threshold, while the second method uses time series derivatives. After defining thecatchments region for 35 water stations, 35 different catchment polygons are obtained. It is found that using the derivative method for calculating the runoff day did not work as good as by detecting the absolute minimum of the backscatters time series. In addition, an elevation related threshold was introduced to discriminate the runoff date at different elevations. It was clearly noticeable that higher catchments drain later than lower situated catchments.