The snow depth maps are calculated by subtracting the photogrammetric
winter DSM from the summer DSM. The spatial
resolution is 2m as for the input DSMs. Because negative
snow depths cannot occur, values smaller than 0 are set
to “no data”. Consulting the input orthophotos of the winter
data acquisitions allows identifying whether a certain area is
snow free or not. Overall, 19.42% of all pixels are classified
as trees and scrubs and 1.65% as buildings. Of the remaining
pixels, 4.83% were classified as “no data”.
The snow depth maps generated (Figs. 4 and 5) reveal a
very high spatial variability of snow depth even within small
distances. Snow depth can vary by more than 5m within a
few meters. Snow traps for wind-blown snow and deposits
from past avalanche events are clearly visible. We identify
the same snow trap features in theWannengrat area, reported
by Schirmer et al. (2011), that were measured in winter 2008.
This indicates that snow traps and cornices are persistent over
different winters due to dominant main wind directions. High
snow depths due to avalanche deposits are persistent in tracks
where avalanches occur several times each winter but are not
where avalanches occur with return periods of more than 1
year.
The large area at the northern edge of the Dischma test
site (Fig. 5) classified as “no data” is Lake Davos. This natural
lake is used for power generation during winter, and the
surface level is lowered by up to 50 m. By subtracting the
winter DSM from the summer DSM we get clearly negative
values in this area, which are classified as outliers. The large
outlier areas at the southern edge of the investigation area are
the glaciers of the Grialetsch range. These small glaciers lost
a significant part of their volume between winter 2012 (winter
DSM) and summer 2013 (summer DSM), and their surface
elevations were lowered (Zemp et al., 2006). Therefore,
highly positive values occur and are classified as outliers.
Further outliers occur in very steep terrain (>50) because
the footprint of the sensors is very small in such areas (Bühler
et al., 2012), demonstrating the limitation of the proposed
method for snow in rock faces. These areas are less relevant
for most snow depth applications because little snow usually
accumulates in very steep terrain (e.g., Fischer et al., 2011).
The snow depth maps are calculated by subtracting the photogrammetricwinter DSM from the summer DSM. The spatialresolution is 2m as for the input DSMs. Because negativesnow depths cannot occur, values smaller than 0 are setto “no data”. Consulting the input orthophotos of the winterdata acquisitions allows identifying whether a certain area issnow free or not. Overall, 19.42% of all pixels are classifiedas trees and scrubs and 1.65% as buildings. Of the remainingpixels, 4.83% were classified as “no data”.The snow depth maps generated (Figs. 4 and 5) reveal avery high spatial variability of snow depth even within smalldistances. Snow depth can vary by more than 5m within afew meters. Snow traps for wind-blown snow and depositsfrom past avalanche events are clearly visible. We identifythe same snow trap features in theWannengrat area, reportedby Schirmer et al. (2011), that were measured in winter 2008.This indicates that snow traps and cornices are persistent overdifferent winters due to dominant main wind directions. Highsnow depths due to avalanche deposits are persistent in trackswhere avalanches occur several times each winter but are notwhere avalanches occur with return periods of more than 1year.The large area at the northern edge of the Dischma testsite (Fig. 5) classified as “no data” is Lake Davos. This naturallake is used for power generation during winter, and thesurface level is lowered by up to 50 m. By subtracting thewinter DSM from the summer DSM we get clearly negativevalues in this area, which are classified as outliers. The largeoutlier areas at the southern edge of the investigation area arethe glaciers of the Grialetsch range. These small glaciers losta significant part of their volume between winter 2012 (winterDSM) and summer 2013 (summer DSM), and their surfaceelevations were lowered (Zemp et al., 2006). Therefore,highly positive values occur and are classified as outliers.Further outliers occur in very steep terrain (>50) becausethe footprint of the sensors is very small in such areas (Bühleret al., 2012), demonstrating the limitation of the proposedmethod for snow in rock faces. These areas are less relevantfor most snow depth applications because little snow usuallyaccumulates in very steep terrain (e.g., Fischer et al., 2011).
การแปล กรุณารอสักครู่..

แผนที่ความลึกหิมะคำนวณโดยการลบ photogrammetric
DSM ฤดูหนาวจากฤดูร้อนแพ็ทริก อวกาศความละเอียด 2 เมตรเช่นเดียวกับการป้อนข้อมูล DSMs
เพราะในเชิงลบความลึกหิมะไม่สามารถเกิดขึ้นมีขนาดเล็กกว่าค่า 0 จะถูกตั้งค่าที่จะ"ไม่มีข้อมูล" ให้คำปรึกษา ortho ที่ใส่ของฤดูหนาวการเข้าซื้อกิจการจะช่วยให้ข้อมูลที่ระบุว่าบางพื้นที่เป็นหิมะฟรีหรือไม่ โดยรวม, 19.42% ของพิกเซลทั้งหมดจะถูกจัดเป็นต้นไม้และขัดและ1.65% ณ อาคาร ของที่เหลือพิกเซล, 4.83% ถูกจัดให้เป็น "ไม่มีข้อมูล". แผนที่ความลึกหิมะที่สร้าง (มะเดื่อ. 4 และ 5) เปิดเผยความแปรปรวนเชิงพื้นที่สูงมากของความลึกหิมะขนาดเล็กแม้จะอยู่ในระยะทางที่ไกล ความลึกหิมะสามารถแตกต่างกันมากกว่า 5 เมตรภายในไม่กี่เมตร กับดักหิมะหิมะลมเป่าและเงินรับฝากจากเหตุการณ์ที่ผ่านมาถล่มชัด เราระบุคุณสมบัติดักหิมะเดียวกันในพื้นที่ theWannengrat รายงานโดยSchirmer et al, (2011) ที่มีการวัดในช่วงฤดูหนาวปี 2008 นี้บ่งชี้ว่ากับดักบัวหิมะและถาวรในช่วงฤดูหนาวที่แตกต่างกันเนื่องจากทิศทางลมหลักที่โดดเด่น สูงความลึกหิมะเนื่องจากการถล่มเงินฝากอยู่ถาวรในแทร็คที่ถล่มเกิดขึ้นหลายครั้งในแต่ละฤดูหนาวแต่ไม่ที่ถล่มเกิดขึ้นกับระยะเวลาการกลับมามากกว่า 1 ปี. พื้นที่ขนาดใหญ่ที่เหนือขอบของการทดสอบ Dischma เว็บไซต์ (รูปที่. 5) จัดเป็น "ไม่มีข้อมูล" เป็นทะเลสาบดาวอส ธรรมชาตินี้ทะเลสาบถูกนำมาใช้ในการผลิตไฟฟ้าในช่วงฤดูหนาวและระดับพื้นผิวจะลดลงได้ถึง50 เมตร โดยการลบฤดูหนาว DSM จาก DSM ฤดูร้อนที่เราได้รับในเชิงลบอย่างชัดเจนค่าในพื้นที่นี้ซึ่งจะจัดเป็นค่าผิดปกติ ขนาดใหญ่พื้นที่ขอบเขตที่ขอบด้านใต้ของพื้นที่ตรวจสอบข้อเท็จจริงที่มีธารน้ำแข็งของช่วงGrialetsch ธารน้ำแข็งขนาดเล็กเหล่านี้หายไปเป็นส่วนสำคัญของปริมาณของพวกเขาระหว่างฤดูหนาว 2012 (ฤดูหนาว DSM) และฤดูร้อน 2013 (ฤดูร้อน DSM) และพื้นผิวระดับก็ลดลง(Zemp et al., 2006) ดังนั้นค่าบวกสูงเกิดขึ้นและจะจัดเป็นค่าผิดปกติ. ค่าผิดปกติต่อไปเกิดขึ้นในภูมิประเทศที่สูงชันมาก (> 50?) เพราะรอยเท้าของเซ็นเซอร์ที่มีขนาดเล็กมากในพื้นที่ดังกล่าว(Bühler et al., 2012) แสดงให้เห็นถึงข้อ จำกัด ของ เสนอวิธีการหิมะในใบหน้าหิน พื้นที่เหล่านี้มีความเกี่ยวข้องน้อยสำหรับการใช้งานเชิงลึกมากที่สุดเพราะหิมะหิมะเล็ก ๆ น้อย ๆ มักจะสะสมอยู่ในภูมิประเทศที่สูงชันมาก(เช่นฟิชเชอร์ et al., 2011)
การแปล กรุณารอสักครู่..

หิมะลึกแผนที่จะคำนวณด้วยการลบ DSM ฤดูหนาว photogrammetric
จาก DSM ฤดูร้อน ความละเอียดเชิงพื้นที่
สูง 2 เมตรสำหรับใส่ dsms . เพราะหิมะลึกลบ
ไม่สามารถเกิดขึ้น ค่านิยม เล็กกว่า 0 ตั้ง
" ไม่มีข้อมูล " ปรึกษาข้อมูล orthophotos ของฤดูหนาว
ข้อมูลกิจการให้ระบุว่าบางพื้นที่มีหิมะ
ฟรีหรือไม่ โดยรวมแล้ว 1942 เปอร์เซ็นต์ของพิกเซลจะจัด
เป็นต้นไม้และขัดและ 1.65 % เป็นอาคาร ของพิกเซลที่เหลือ
, 4.83 % แบ่งเป็น " ไม่มีข้อมูล " .
หิมะลึกแผนที่สร้างขึ้น ( Figs 4 และ 5 ) การเปิดเผย
การผันแปรเชิงพื้นที่สูงมากของความลึกของหิมะภายในระยะทางเล็ก
ความลึกของหิมะจะแตกต่างกว่า 5 เมตรภายใน
ไม่กี่เมตร ดักลมเป่าหิมะหิมะและเงินฝาก
จากเหตุการณ์หิมะถล่มที่ผ่านมาจะสามารถมองเห็นได้อย่างชัดเจน เราระบุ
กับดักหิมะคุณสมบัติเดียวกันในพื้นที่ thewannengrat รายงาน
โดยเชอร์เมอร์ et al . ( 2011 ) นั้น ได้ถูกวัดในฤดูหนาว 2008 .
แสดงว่าหิมะกับดักและ cornices ถาวรกว่า
แตกต่างกันฤดูหนาวเนื่องจากทิศทางลมหลักเด่น หิมะลึกสูง
เนื่องจากทลายลงมาฝากถาวรในเพลง
ที่ถล่มเกิดขึ้นหลายครั้งในช่วงฤดูหนาวแต่ไม่ได้
ที่ถล่มเกิดขึ้นกับผลตอบแทน ระยะเวลามากกว่า 1 ปี
.
พื้นที่ขนาดใหญ่ที่ขอบเหนือของเว็บไซต์ทดสอบ
dischma ( ภาพที่ 5 ) จัดเป็น " ไม่มีข้อมูล " คือ ทะเลสาบดาวอส ทะเลสาบธรรมชาติ
ใช้เพื่อผลิตพลังงานในช่วงฤดูหนาวและ
ระดับพื้นผิวจะลดลงถึง 50 เมตร โดยการลบ
ฤดูหนาว ส่วนฤดูร้อนที่เราได้รับจาก DSM ชัดเจนลบ
ค่าในพื้นที่นี้ ซึ่งจะแบ่งเป็นค่าผิดปกติ . ค่าพื้นที่ขนาดใหญ่
ที่ขอบด้านใต้ของพื้นที่สืบสวนเป็น
ธารน้ำแข็งของเทือกเขา grialetsch . ธารน้ำแข็งขนาดเล็กเหล่านี้สูญเสีย
ส่วนของปริมาตรระหว่างฤดูหนาว 2012 ( DSM ฤดูหนาว
) และฤดูร้อน 2013 ( DSM ฤดูร้อน ) , และพื้นผิว
เอนไซม์ที่ถูกลดลง ( zemp et al . , 2006 ) ดังนั้น
ค่าบวกสูงเกิดขึ้น และจะแบ่งเป็นค่าผิดปกติ .
ผิดปกติเพิ่มเติมเกิดขึ้นในภูมิประเทศที่สูงชันมาก ( > 50 ) เพราะ
รอยเท้าของเซ็นเซอร์มีขนาดเล็กมากในพื้นที่ดังกล่าว ( B ü hler
et al . , 2012 ) , แสดงให้เห็นถึงข้อจำกัดของการนำเสนอ
วิธีการหิมะในหน้าหิน . พื้นที่เหล่านี้มีความเกี่ยวข้องน้อย
สำหรับการใช้งานมากที่สุด เพราะความลึกของหิมะน้อยหิมะมักจะ
สะสมในภูมิประเทศที่สูงชันมาก ( เช่น Fischer et al . , 2011 )
การแปล กรุณารอสักครู่..
