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Publicazzioni


Yves Bühler, Marc Christen, Julia Kowalski, Perry Bartelt (2011): Sensitivity of snow avalanche simulations to digital elevation model quality and resolution. Annals of Glaciology 52(58), pp. 72-80.

Bühler, Y.; Christen, M.; Margreth, S. & Bartelt, P. (2010): Simulation und Visualisierung von Lawinen im dreidimensionalen alpinen Gelände. Geomatik Schweiz, 108, 410 - 413

Bühler, Y.; Hüni, A.; Christen, M.; Meister, R. & Kellenberger, T. (2009): Automated detection and mapping of avalanche deposits using airborne optical remote sensing data. Cold Regions Science and Technology, 57, 99 - 106

Christen, M.; Kowalski, J. & Bartelt, P. (2010): RAMMS: Numerical simulation of dense snow avalanches in three-dimensional terrain. Cold Regions Science and Technology, 63, 1 - 14 

Dozier, J.;  Green, R; Nolin, A. & Painter, T. (2009): Interpretation of snow properties from imaging spectrometry. Remote Sensing of Environment, 113, 25 - 37

Lehning, M.; Voelksch, I.; Gustafsson, D.; Nguyen, T.; Staehli, M. & Zappa, M. (2006): ALPINE3D: a detailed model of mountain surface processes and its application to snow hydrology. Hydrological Processes, 20, 2111 - 2128

Schweizer, J.; Kronholm, K.; Jamieson, J. & Birkland, K. (2008): Review of spatial variability of snowpack properties and its importance for avalanche formation. Cold Regions Science and Technology, 51, 253 - 272

Warren, S. (1982): Optical properties of Snow. Reviews of Geophysics and Space Physics, 20, 67 - 89

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Telerilevamento

Fernerkundung1

I sensori di telerilevamento installati su velivoli e satelliti sono in grado di rilevare dati interdipendenti su vasta scala, anche in aree inaccessibili. Queste caratteristiche ne fanno un prezioso strumento per lo studio della neve e dei pericoli naturali. 
Gli strumenti di telerilevamento possono essere suddivisi in tre grandi gruppi:

I sensori ottici (passivi) misurano la luce solare riflessa dalla superficie terrestre con varie lunghezze d'onda e forniscono così interessanti informazioni sulle proprietà fisiche e chimiche della superficie degli oggetti rilevati. Nella maggior parte dei casi, questi dati sono relativamente facili da interpretare e hanno una risoluzione spaziale molto alta. Questi sensori non sono tuttavia in grado di vedere attraverso le nuvole e quindi non possono essere utilizzati in condizioni di cattivo tempo.

I sensori radar (attivi) trasmettono onde radar e misurano la radiazione di ritorno riflessa dalla superficie terrestre. Le onde radar sono in grado di attraversare le nuvole e quindi di rilevare i dati anche in condizioni di cattivo tempo. Inoltre, le onde più lunghe riescono ad attraversare anche materiali come la neve, fornendo così importanti informazioni sugli strati più profondi del manto nevoso. I dati forniti dai sensori radar sono però relativamente difficili da interpretare e la ricerca in questo campo non è certo ancora finita.

I sensori LiDAR (attivi) usano lunghezze d'onda ultraviolette, nel visibile o nel vicino infrarosso, e misurano il tempo trascorso fra l'emissione dell'impulso laser e la ricezione del segnale retrodiffuso. Con questa tecnica è possibile creare modelli molto precisi della superficie del terreno. Questi sensori possono tuttavia essere utilizzati solo su aerei o elicotteri e quindi sono limitati a superfici di piccole dimensioni.

Tra le altre cose, l'SLF utilizza i sensori di telerilevamento per le seguenti applicazioni e ricerche:

Modelli digitali del terreno

DTM

I modelli DEM (modelli digitali del terreno) e DSM (modelli digitali della superficie) rappresentano la base per la simulazione numerica di masse in movimento come valanghe, frane o caduta massi con lo strumento RAMMS (Christen et ql. 2010) e per molte altre applicazioni scientifiche. Presso il nostro istituto stiamo studiando diverse tecnologie per la creazione di precisi modelli del terreno in alta montagna, come LiDAR o correlazione tra immagini nel campo della fotogrammetria. Nei campi di rilevamento alpini di Wannengrat, Davos e Dorfbach (valle di Zermatt) testiamo vari metodi per la creazione di modelli DEM e ne verifichiamo la precisione. Inoltre, analizziamo gli effetti della qualità e della risoluzione dei modelli DEM sui risultati della simulazione (Bühler et al. 2011).

Cartografia delle valanghe

avalmap

Informazioni aggiornate sui distacchi di valanghe sono essenziali per il servizio di prevenzione e lo studio delle valanghe. Dopo il verificarsi di eventi estremi, come quelli dell'inverno catastrofico del 1999, è possibile usare i sensori di telerilevamento per cartografare su vasta scala gli eventi. Le informazioni di maggiore interesse che questi sensori forniscono sono soprattutto la distanza di accumulo, le zone di distacco e le altezze di deposito. Con il nuovo metodo per il rilevamento automatico dei coni di deposito, l'enorme quantità di dati può essere analizzata in modo efficace e veloce (Bühler et al. 2009). Queste informazioni sono importanti anche per l'analisi e la messa a punto dei modelli sulle dinamiche delle valanghe.

Variabilità spaziale dell'altezza del manto nevoso

Informazioni sull'altezza del manto nevoso e sulla sua variabilità nello spazio sono importanti non solo per le numerose applicazioni che si occupano dello studio della neve e delle valanghe, per esempio ricerche sulla formazione delle valanghe o la ridistribuzione della neve per effetto del vento (Schweizer et al. 2008), ma anche nel settore dell'idrologia (Lehning et al. 2006). Oggi l'altezza del manto nevoso viene prevalentemente rilevata tramite misurazioni fatte in un unico punto, presso le stazioni o dagli osservatori, che non include tuttavia la sua variabilità spaziale sul territorio alpino. Presso il nostro istituto stiamo studiando metodi di telerilevamento continuo e su vasta scala dell'altezza del manto nevoso, valutandone il potenziale di inclusione nei servizi già esistenti, come il servizio di prevenzione valanghe o quello di previsione delle piene.

snowheight

Rappresentazione tridimensionale dell'altezza del manto nevoso ricavata da scansioni aeree nella zona di Wannengrat, Davos GR.

Cartografia dei tipi di neve

Il riflesso dei raggi del sole nel vicino infrarosso reagisce fortemente alle caratteristiche della neve come le dimensioni dei grani (Warren 1982). Soprattutto la neve vecchia a grani grossi e la neve umidificata viene rappresentata nelle immagini molto più scura rispetto per esempio alla neve ventata a grani fini. Gli strumenti di telerilevamento possono quindi essere utilizzati per differenziare vari tipi di neve (Dozier et al. 2009). Presso il nostro istituto stiamo studiando la compatibilità degli strumenti aerei e satellitari con la cartografia dei tipi di neve.

snowtype
La stessa immagine vista dai nostri occhi e nel vicino infrarosso (invisibile all'occhio umano).

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