Snow covered area estimation using space-borne radar

Tässä työssä tutkitaan TKK:n Avaruustekniikan laboratoriossa kehitetyn lumenpeittoalan estimointimenetelmän tarkkuutta. Tärkeimpänä tavoitteena on menetelmän tilastollisen tarkkuuden selvittäminen. Toissijaisesti tutkitaan myös referenssikuvien valinnan, metsäkompensoinnin, maaston topografian ja sa...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Luojus, Kari
Other Authors: Pulliainen, Jouni; Prof., Department of Electrical and Communications Engineering, Sähkö- ja tietoliikennetekniikan osasto, Laboratory of Space Technology, Avaruustekniikan laboratorio, Aalto-yliopisto, Aalto University
Format: Master Thesis
Language:English
Published: Helsinki University of Technology 2004
Subjects:
Online Access:https://aaltodoc.aalto.fi/handle/123456789/971
Description
Summary:Tässä työssä tutkitaan TKK:n Avaruustekniikan laboratoriossa kehitetyn lumenpeittoalan estimointimenetelmän tarkkuutta. Tärkeimpänä tavoitteena on menetelmän tilastollisen tarkkuuden selvittäminen. Toissijaisesti tutkitaan myös referenssikuvien valinnan, metsäkompensoinnin, maaston topografian ja satelliitin lentoradan vaikutuksia lumenpeittoalan estimointiin. Menetelmää tutkitaan suorittamalla lumenpeittoalan estimointi 24:lle ERS-2 SAR satelliittikuvalle pohjois-Suomen havumetsävaltaiselle koealueelle. Menetelmän tarkkuuden arviointi suoritetaan vertaamalla saatuja estimointituloksia referenssiaineistoon. An accuracy analysis of the HUT Snow Covered Area estimation method is presented in this work. The main emphasis is to resolve the statistical accuracy of the estimation method. Other studied subjects include the effects of reference image selection, forest compensation, topography and satellite flight path on the SCA estimation method. The method is studied by conducting the SCA estimation for 24 ERS-2 SAR intensity images for the boreal forest dominated test area in Northern Finland. The evaluation of the method is conducted by comparing the SCA estimation results with the available reference data.