Remote Sensing of Mountain Snow from Space: Developing Accurate Snow Products for Efficient Water Resource Management in Morocco’s Atlas Mountains
Notice bibliographique
Résumé
In semi-arid regions of the Mediterranean, snowmelt and precipitation are vital water sources for downstream communities. Here, snow-covered mountain peaks serve as natural water reservoirs, playing a crucial role in regulating river flow and replenishing groundwater. This research leverages remote sensing to compensate for the lack of ground-based hydroclimatic data, focusing on the latest version of the MODIS snow cover product (version 6, V6). The study aims to refine the Normalized Difference Snow Index (NDSI) threshold and develop localized models for fractional snow cover (FSC) estimation tailored to the Moroccan Atlas Mountains. For this purpose, 448 Sentinel-2 scenes across six different regions in the Atlas Mountains were used to adjust the NDSI threshold and develop FSC models. Moreover, 8419 MOD10A1 and 7561 MYD10A1 images covering the period from March 2000 to June 2023 were processed to improve cloud filtering and generate a high-precision daily snow cover product for the region. Significant improvements were achieved in reducing cloud-covered pixels from 25.7% to 0.4%. Two NDSI MODIS threshold selection schemes were tested: the standard global threshold of 0.4 and a locally optimized threshold of 0.2. The local threshold demonstrated superior accuracy, significantly reducing snow cover estimation errors compared with the global threshold (0.4) for both Terra and Aqua MODIS images. The newly developed FSC models demonstrate high accuracy, displaying high correlation coefficients (average of 0.84) and low error measures when comparing MODIS-derived FSCs with high-resolution Sentinel-2 data. The improved daily snow cover product was compared with high-resolution snow maps obtained from Sentinel-2 satellite imagery in different regions of the Moroccan Atlas. On average, the product showed a mean correlation coefficient of 0.96, a mean absolute error of 0.22%, and a mean reasonable negative bias of -0.17%. This research concludes that the improved daily snow cover product offers a robust understanding of the spatio-temporal dynamics of snow extent. These advancements offer considerable potential improvements to modelling snowmelt contribution to the water balance, supporting efficient water resource management in the southern Mediterranean region.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».