Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: dane naziemne

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Annual and seasonal precipitation patterns across lowland catchment derived from rain gauge and weather radar data

Somorowska U.

Journal of Water and Land Development

2012

no. 17 [VII-XII]

3-10

Weather radar technology offers a unique means for hydrological applications characterizing precipitation patterns with high space-time resolutions. In this paper rain gauge and weather radar data are applied simultaneously to improve the knowledge of seasonal and annual amount of precipitation in a protected wetland catchment in central Poland. Analysis of precipitation patterns in years 2004-2008 has demonstrated that significant improvement in the accuracy of precipitation estimation at a catchment scale can be achieved when applying radar data. Two slightly different zones have been detected within the catchment, regarding its annual and seasonal precipitation characteristics. Analysis has proved that the west part of the catchment is recharged by relatively lower precipitation in comparison to the east part situated in the vicinity of Warsaw agglomeration. Spatial differences in precipitation recharging subsurface water resources have revealed the reduced precipitation in wetland areas which are of special environmental importance. Recommendation refers to the use of high resolution rainfall data responding to the demand for better hydrological process understanding. Described technique, apart from purely hydrologic applications, may be used to identify the subsurface recharge in the areas of high environmental concern for solving water management problems.

Radarowe techniki obserwacji pola opadu stanowią unikatowy element zastosowań hydrologicznych, charakteryzując opady z wysoką rozdzielczością przestrzenno-czasową. W niniejszym artykule przedstawiono wyniki rozpoznania sezonowej i rocznej zmienności opadu w chronionej zlewni bagiennej Łasicy, położonej w środkowej Polsce. Wykorzystano zarówno dane radarowe, jak i naziemne, pochodzące z posterunków opadowych. Analiza dotyczyła lat hydrologicznych 2004-2008. Wykazano, że stosowanie danych radarowych znacznie uszczegóławia pole opadu analizowane w skali zlewni. W zlewni wyróżniono dwie strefy, odmienne pod względem rocznych i sezonowych charakterystyk opadu. Wykazano, że zachodnia część zlewni jest zasilana przez relatywnie niższe opady w porównaniu z częścią wschodnią położoną w sąsiedztwie aglomeracji warszawskiej. Stwierdzono występowanie najniższych opadów na obszarach bagiennych, uznanych za szczególnie cenne przyrodniczo. Stosowanie danych radarowych o wysokiej rozdzielczości przestrzennej odpowiada potrzebie szczegółowej identyfikacji procesów hydrologicznych w skali zlewni. Niska rozdzielczość przestrzenna danych naziemnych może prowadzić do błędnych oszacowań, a w rezultacie powodować niedokładności identyfikacji opadu jako elementu bilansu wodnego. Opisana metoda oceny pola opadu, oprócz zastosowań wyłącznie hydrologicznych, może być stosowana do identyfikacji obszarów o podwyższonym ryzyku występowania deficytów wody, co jest przydatne w gospodarowaniu wodą, szczególnie na obszarach chronionych.

Klasyfikacja gleb słonych doliny Czuj w Kirgistanie na podstawie wielospektralnych obrazów satelitarnych Landsat TM, Landsat ETM+, TERRA ASTER oraz danych naziemnych

Kokoeva G.

Teledetekcja Środowiska

2007

T. 37

3--50

The natural conditions of Kyrgyzstan and consequences of human-induced processes, such as inappropriate methods of irrigation, have led to the extension of salt-affected soils. Extensive areas of irrigated land have been increasingly degraded by salinization from over-irrigation and other forms of inadequate agricultural practices. Between 1985 and 1990, the area of salt-affected soils increased from 666 300 ha to 1170 300 ha (Mamytov, 1995). In recent years salinity processes have been described as one of the problems of agriculture in that area. For the last ten years many none-affected soils of the Chuy Valley have become salinized. According to Mamytov et al. (1991) the total area of salt-affected soils in the Chuy Valley exceeds 259.5 thousands ha, which is more than 42% of the research area. In this research, an attempt has been made to estimate soil salinity quantitatively and also spatially by applying remote sensing techniques. Conventional methods of mapping salt-affected soils consume a lot of energy, time and money. Remote sensing enables us to detect and to map salt-affected soils by using relatively cheap multispectral satellite data such as Landsat TM, Landsat ETM+ and TERRA ASTER. The objective of this study is to identify salt-affected soils by integrating satellite images with ground-collected data. In order to achieve this goal the best algorithms of an unsupervised and a supervised classifi cation have been chosen using TNTmips software. The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and the Transformed Vegetation Index (TVI) have been applied to distinguish densely and partly vegetation- covered soils, which are not salt-affected. To distinguish areas covered with stone and sands from saline soils the Salinity Index (SI) has been applied. For the differentiation of arable land which is not covered with vegetation the brightness parameter of Tasseled Cap transformation has been used. All these indices were calculated from satellite images. Finding an appropriate interpretation scheme for identifying the saltaffected soils of the Chuy Valley becomes a very important factor infl uencing the accuracy of the supervised classifi cation. The temporal change of salinity accumulation is demonstrated by comparing the classifi cation’s results of the multispectral satellite images from 1994 to those of 2001. This study also includes measurements of spectral properties of collected soil samples for better understanding the difference in classifi cation accuracy of various types of salt-affected soils. Spectral refl ectance was registered from the surfaces of saline and saline-sodic soils using fi eld luminancemeter CIMEL CE 313-21 in the following wavelength bands: 450 nm, 550 nm, 650 nm and 850 nm.