Snow cover plays an important role in environmental, hydrological and climate systems. To monitor the inter‐annual and seasonal variation of snow in Lithuania, daily moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS) snow cover products MOD10A1 and MYD10A1 were employed during the period from 2002 to 2018. The main disadvantage of the MODIS sensor is that it is unable to determine the surface conditions under cloud cover. In this study, a four‐step procedure was implemented to remove clouds from the MODIS snow products and estimated the annual and monthly number of snow cover days (SCDs). The steps included a combination of MODIS data from Aqua and Terra satellites, spatial and temporal filtering of cloud covered pixels. Additional daily minimum temperature control filter helped to reduce the misclassification snow errors. The final daily cloud‐free MODIS snow maps showed an overall accuracy of 89% when compared with manual ground observations. The lowest validation scores were determined on the Baltic Sea coast, where snow cover is ephemeral, and the highest scores were in the eastern part of the country where the climate is continental. The MODIS‐based SCD had larger relative errors in autumn, smaller errors in spring and very good agreement with the in situ observations in the middle of winter. Although the generated cloud‐free MODIS snow cover product tended to overestimate the annual SCD on average by 8.5 days, we consider it adequate to describe the inter‐annual and monthly variation of snow cover in Lithuania.
Straipsnyje vertinami palydovinės informacijos apie teritorijos padengtumą sniegu trūkių užpildymo metodai. Buvo naudojami dviejų NASA palydovų Terra ir Aqua bei Lietuvos meteorologijos stočių tinklui priklausančių stočių sniego dangos duomenys 2013–2016 m. spalio–balandžio mėnesiais. Naudojant du skirtingus būdus (pirmyn ir atgal) buvo užpildyti palydovinių sniego dangos duomenų sekų trūkiai, atsirandantys dėl ištisinio debesuotumo. Gauti dydžiai palyginti su Lietuvos meteorologijos stotyse nustatytu dienų su sniego danga skaičiumi. Analizuojamu 2013–2016 m. laikotarpiu šaltojo sezono mėnesiais palydovinių duomenų trūkiai sudarė 60 % nuo bendro dienų skaičiaus. 2013–2016 m. žiemomis vidutinis dienų su sniego danga skaičius Lietuvos meteorologijos stotyse buvo 47. Remiantis Terra palydovo duomenis, šis dydis buvo 44 dienos, o pagal Aqua perduotą informaciją – 55 dienos. Kiek didesnis dienų su sniego danga skaičius nustatytas trūkius užpildžius pirmyn metodu, tačiau skirtumas yra nedidelis ir abiejų palydovų duomenys neviršija vienos dienos. Vidutiniškai sezoninis dienų su sniego danga skaičius, nustatytas remiantis palydovų duomenimis, nuo išmatuoto atskirose meteorologijos stotyse skiriasi 9 dienomis pagal Terra ir 13 dienų pagal Aqua palydovo duomenis. Dažni atodrėkiai, sniego dangos fragmentacija ir didelis debesuotumas lėmė nemažus skirtumus tarp palydovinės bei meteorologijos stočių informacijos.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.