Freshwater lake ice thickness derived using surface-based X- and Ku-band FMCW scatterometers

Gunn, Grant E.; Duguay, Claude R.; Brown, Laura C.; King, Joshua; Atwood, Donald K.; Kasurak, A.

doi:10.1016/j.coldregions.2015.09.012

Cited by 36 publications

(29 citation statements)

References 54 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Moored subsurface sonar sensors can measure ice thickness, but require temperature‐dependent speed of sound corrections (Melling et al ; Brown and Duguay ). Another technique is X‐ and Ku‐band radar, which requires in situ information or assumptions about ice conditions (Gunn et al ). A low‐cost alternative is a soil water content reflectometer sensor, which detects phase changes of water, and can be repurposed to measure ice thickness (Whitaker et al ).…”

Section: Winter Limnology Equipment Limitations and Solutionsmentioning

confidence: 99%

The unique methodological challenges of winter limnology

Block

Denfeld

Stockwell

et al. 2018

Limnology & Ocean Methods

View full text Add to dashboard Cite

Winter is an important season for many limnological processes, which can range from biogeochemical transformations to ecological interactions. Interest in the structure and function of lake ecosystems under ice is on the rise. Although limnologists working at polar latitudes have a long history of winter work, the required knowledge to successfully sample under winter conditions is not widely available and relatively few limnologists receive formal training. In particular, the deployment and operation of equipment in below 0 C temperatures pose considerable logistical and methodological challenges, as do the safety risks of sampling during the icecovered period. Here, we consolidate information on winter lake sampling and describe effective methods to measure physical, chemical, and biological variables in and under ice. We describe variation in snow and ice conditions and discuss implications for sampling logistics and safety. We outline commonly encountered methodological challenges and make recommendations for best practices to maximize safety and efficiency when sampling through ice or deploying instruments in ice-covered lakes. Application of such practices over a broad range of ice-covered lakes will contribute to a better understanding of the factors that regulate lakes during winter and how winter conditions affect the subsequent ice-free period.

show abstract

Section: Winter Limnology Equipment Limitations and Solutionsmentioning

confidence: 99%

The unique methodological challenges of winter limnology

Block

Denfeld

Stockwell

et al. 2018

Limnology & Ocean Methods

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Interactions between radar and ice cover are strongly dependent on backscattering interfaces [33]. In the case of floating ice, there is a strong dielectric contrast between ice and the water beneath: the real component of the relative dielectric permittivity of fresh water at 0 • C for X-band frequencies is~43 [34] and that of freshwater ice is~3 [35].…”

Section: Ice Groundingmentioning

confidence: 99%

“…One of the advantages of the model is that it takes into account overlying snow cover, which is a key factor for ice growth. CLIMo is described in detail in [48] and has previously been shown to perform very well for the estimation of ice thickness of shallow Arctic water bodies [13,33,[48][49][50].…”

Section: Lake Ice Modelmentioning

confidence: 99%

Monitoring Bedfast Ice and Ice Phenology in Lakes of the Lena River Delta Using TerraSAR-X Backscatter and Coherence Time Series

et al. 2016

View full text Add to dashboard Cite

Thermokarst lakes and ponds are major elements of permafrost landscapes, occupying up to 40% of the land area in some Arctic regions. Shallow lakes freeze to the bed, thus preventing permafrost thaw underneath them and limiting the length of the period with greenhouse gas production in the unfrozen lake sediments. Radar remote sensing permits to distinguish lakes with bedfast ice due to the difference in backscatter intensities from bedfast and floating ice. This study investigates the potential of a unique time series of three-year repeat-pass TerraSAR-X (TSX) imagery with high temporal (11 days) and spatial (10 m) resolution for monitoring bedfast ice as well as ice phenology of lakes in the zone of continuous permafrost in the Lena River Delta, Siberia. TSX backscatter intensity is shown to be an excellent tool for monitoring floating versus bedfast lake ice as well as ice phenology. TSX-derived timing of ice grounding and the ice growth model CLIMo are used to retrieve the ice thicknesses of the bedfast ice at points where in situ ice thickness measurements were available. Comparison shows good agreement in the year of field measurements. Additionally, for the first time, an 11-day sequential interferometric coherence time series is analyzed as a supplementary approach for the bedfast ice monitoring. The coherence time series detects most of the ice grounding as well as spring snow/ice melt onset. Overall, the results show the great value of TSX time series for monitoring Arctic lake ice and provide a basis for various applications: for instance, derivation of shallow lakes bathymetry, evaluation of winter water resources and locating fish winter habitat as well as estimation of taliks extent in permafrost.

show abstract

Section: одобрена к печати: 25052017 Doi: 1021046/2070-7401-2017-1unclassified

“…Показана возможность определения времени ледостава и ледохода по данным дистанционного зондирования (Kang et al, 2014). Осуществляется также дистанционная оценка толщины пресноводного льда по данным спутникового зон-дирования в Х-и Ku-диапазонах при углах зондирования от 0 до 60° (Gunn et al, 2015).По данным радиолокационного (Radarsat 2) и радиометрического (MODIS) зонди-рования возможно определение начала образования речного льда с погрешностью 2-3 дня (Chu, Lindenschmidt, 2016). Оценено влияние пресноводных озер на яркостную темпера-туру, измеренную в зимний период радиометром AMSR-E (Lemmetyinen et al, 2011).…”

unclassified

Some features of L-band thermal radiation of freshwater bodies with ice cover

Khvostov¹,

Romanov²,

Tikhonov³

et al. 2017

Sovr. Probl. DZZ Kosm.

View full text Add to dashboard Cite

Исследованы сезонные вариации яркостных температур акваторий крупных пресноводных озер по данным спутниковой микроволновой радиометрии на примере озер Байкал, Ладожское (РФ), Гурон (США-Канада). Установлены три характерных области. Первая область связана с излучением свободной ото льда водной поверхности, вторая -с установившимся сплошным ледяным покровом. В период таяния ледяного покрова зафиксировано кратковременное резкое возрастание яркостных температур на 40-90 K (третья об-ласть). Возникновение данного эффекта связано с изменением физических свойств льда при его разрушении и таянии, что вызывает повышение яркостной температуры ледяного покрова и экранирование микроволново-го излучения, идущего от водной поверхности. Сделанные выводы подтверждаются модельными расчетами. Обнаруженная особенность позволяет предсказывать весеннее изменение ледовой обстановки крупных прес-новодных акваторий по спутниковым данным.Ключевые слова: микроволновое излучение, пресноводные озера, спутник SMOS Одобрена к печати: 25.05.201725.05. DOI: 10.21046/207025.05. -7401-2017 Сезонный ледовый покров, образующийся на пресноводных водоемах в умеренных и высоких широтах, играет важную роль во многих атмосферных и гидросферных про-цессах, влияющих на региональные климатические особенности региона. Для изучения озерного льда применяются методы спутниковой альтиметрии и радиометрии. Спутни-ковые данные микроволнового зондирования используются для определения конкретных дат ледовых событий, включая первое появление льда, формирование стабильного ле-дяного покрова, первое появление открытой воды и полное исчезновение льда (Kouraev et al., 2007).Для оценки толщины льда разработан алгоритм, основанный на использовании дан-ных спутникового радиометра AMSR-E. Исследованы временные вариации яркостной тем-пературы на частоте 18,7 ГГц. Показана возможность определения времени ледостава и ледохода по данным дистанционного зондирования (Kang et al., 2014). Осуществляется также дистанционная оценка толщины пресноводного льда по данным спутникового зон-дирования в Х-и Ku-диапазонах при углах зондирования от 0 до 60° (Gunn et al., 2015).По данным радиолокационного (Radarsat 2) и радиометрического (MODIS) зонди-рования возможно определение начала образования речного льда с погрешностью 2-3 дня (Chu, Lindenschmidt, 2016). Оценено влияние пресноводных озер на яркостную темпера-туру, измеренную в зимний период радиометром AMSR-E (Lemmetyinen et al., 2011).В данной работе приведены результаты сезонных вариаций яркостных температур, измеренных радиометром MIRAS, установленным на спутнике SMOS, на вертикальной

show abstract

Freshwater lake ice thickness derived using surface-based X- and Ku-band FMCW scatterometers

Cited by 36 publications

References 54 publications

The unique methodological challenges of winter limnology

The unique methodological challenges of winter limnology

Monitoring Bedfast Ice and Ice Phenology in Lakes of the Lena River Delta Using TerraSAR-X Backscatter and Coherence Time Series

Some features of L-band thermal radiation of freshwater bodies with ice cover

Contact Info

Product

Resources

About