Spatial Snow Depth Assessment Using LiDAR Transect Samples and Public GIS Data Layers in the Elbow River Watershed, Alberta
Notice bibliographique
Résumé
This study illustrates the potential to combine LiDAR remote sensing and GIS techniques for the purpose of estimating instantaneous winter snowpack volume within the mountainous Elbow River Watershed (ERW) upstream of Calgary, Alberta. Two LiDAR (Light Detection and Ranging) datasets, one during snow-free and the other during late winter were used to evaluate a procedure for snow depth sampling. These data were also used to classify terrain and canopy cover attributes to enable snow depth estimation in areas that were not directly sampled but for which equivalent land classifications could be derived via other means. The mean snow depth from 1675 field measurements collected coincident with the winter LiDAR survey (late March, 2008) in snow-covered areas only was 0.28 m ( = 0.27 m). The mean LiDAR-based snow depth in snow-covered areas was comparable with the field values at 0.26 m ( = 1.2 m), or 0.18 m when averaged across both snow-covered and snow-free areas. Using field measurements of snow density, a GIS routine was employed to estimate total watershed snow water equivalent (SWE) from ten snow accumulation units (SAUs) using elevation, aspect and canopy cover. The total watershed SWE estimate was 46.0 106 m3. This volume of water can also be expressed as 0.058 m of water depth across the entire basin, or approximately 18% of the total 2008 runoff yield. Further work is needed to improve LiDAR-based snow depth estimation in areas of shallow snowpack where the influence of noise in the data is highest and to optimize the methods of sampling and extrapolation. At the present level of airborne LiDAR sophistication, positional uncertainties in LiDAR data (though small) are such that high confidence in the watershed snowpack volume estimate, would only be achieved during deep snowpack years; which also tend to be the years where accurate data are least required. However, given the availability of LiDAR base maps is ever growing, and the accuracy and costs associated with the technology are constantly improving, this approach to snow depth sampling has the potential to become a useful tool to support headwater snowpack resource assessment in water-stressed regions of Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».