Thesis (M.Sc.)--Victoria University of Wellington, 2008. / Includes bibliographical references.

Thesis (Ph. D.)--University of Washington, 1998. / Vita. Includes bibliographical references (p. [147]-158).

Dados EASE-grid do Special Sensor Microwave-Imager (SSM/I) e imagens classificadas ASAR wideswath (WS), cobrindo a Península Antártica (PA), foram processadas e usadas em um Modelo Linear de Mistura Espectral (MLME), para a análise subpixel da Zona Superficial de Neve Úmida (ZSNU) em imagens SSM/I. As proporções dos componentes puros (imagens-fração) da área de estudo (ZSNU, Zona Superficial de Neve Seca e rochas) foram derivadas das imagens ASAR classificadas. As imagens-fração e imagens SSM/I co-registradas de mesma data (bandas 19H, 19V, 37H e 37V) foram usadas no MLME para estimar as assinaturas espectrais desconhecidas (i.e., temperatura de brilho em cada banda SSM/I). Essas assinaturas espectrais foram então usadas no MLME para estimar as imagens-fração da ZSNU, as quais foram comparadas com as imagens-fração ASAR correspondentes, por meio do cálculo do coeficiente de correlação. Foram identificadas as duas assinaturas espectrais que resultaram nos dados mais correlacionados, sendo também calculadas as correlações das imagens-fração da ZSNU resultantes do uso no MLME dos valores médio e mediano das assinaturas espectrais mais similares. Os valores medianos dessas assinaturas espectrais produziram as imagens-fração da ZSNU mais correlacionadas, que tiveram uma precisão global de classificação média (PGCM) de 95,6% e 97,3%, nas imagens de primavera e outono, respectivamente (amplitude de classes de 0,1), e uma PGCM de 72,6% nas imagens de verão (amplitude de classes de 0,2). Essas assinaturas espectrais medianas foram então usadas no MLME para estimar, com esses níveis de precisão global, a intensidade e extensão da ZSNU na PA, pelo uso de imagens calibradas SSM/I e SMMR (Scanning Multichannel Microwave Radiometer), possibilitando assim a análise diária e em nível subpixel dessa fácie superficial, de 1978 a 2008. Na análise espacial das imagens-fração da ZSNU estimadas, observou-se que o derretimento superficial médio começava no final de outubro e terminava no final de março, com auge em 7 de janeiro (cerca de 172.237 km2 ou 31,6% da área da PA). A área total mediana da ZSNU no verão foi de aproximadamente 105.100 km2. A análise de regressão com as imagens-fração dos verões entre 1978-1979 a 2007-2008 revelou a tendência de redução da área da ZSNU, totalizando 330,854 km2 nesse período. Todavia, essa tendência não é estatisticamente significante, devido à alta variabilidade interanual da área da ZSNU na PA. Forte derretimento superficial ocorreu nos verões de 1984-1985 (176.507,289 km2) e 1989-1990 (172.681,867 km2), enquanto fraco derretimento, nos verões de 1993-1994 (26.392,208 km2) e 1981-1982 (23.244,341 km2). O mais persistente e intenso derretimento superficial foi observado nas plataformas de gelo Larsen, Wilkins, George VI e Wordie e isto foi relacionado com os eventos de fragmentação e desintegração dessas massas de gelo, ocorridos nas últimas décadas. O derretimento superficial está intimamente relacionado com a estabilidade do sistema glacial antártico e com mudanças no nível médio dos mares. Esse poderia ser monitorado em toda a Antártica, por meio da análise subpixel de imagens SMMR e SSM/I proposta neste estudo. / Special Sensor Microwave-Imager (SSM/I) EASE-grid data and classified ASAR wideswath (WS) images, covering the Antarctic Peninsula (AP), were processed and used in a Spectral Linear Mixing Model (SLMM) for a subpixel analysis of the Wet Snow Zone (WSZ) in SSM/I images. The components’ proportions (fraction images) of the endmembers in the study area, namely WSZ, Dry Snow Zone and rock outcrops, were derived from classified ASAR images. These fraction images and co-registered SSM/I images (bands 19H, 19V, 37H and 37V), acquired on the same date, were used in the SLMM to estimate the unknown spectral signatures (i.e., brightness temperature on each SSM/I band). These spectral signatures were used to estimate WSZ fraction images, which were compared with the ASAR fraction images, by calculating the correlation coefficients. This work identified two spectral signatures that produced the most correlated data, and determined the WSZ fraction images correlations resulting from the use, in the SLMM, of the mean and median values of the most similar spectral signatures. The median values of these spectral signatures produced the most correlated WSZ fraction images, which had an average overall classification accuracy (AOCA) of 95.6% and 97.3% for spring and autumn fraction images, respectively (class range of 0.1), and an AOCA of 72.6% for summer fraction images (class range of 0.2). These median spectral signatures were then used in a SLMM to estimate accurately the WSZ intensity and its extension on the AP, by using calibrated SSM/I and SMMR (Scanning Multichannel Microwave Radiometer) imageries, allowing a daily subpixel analysis of this glacier facie on the AP from 1978 to 2008. Based on the spatial analysis of the WSZ fraction images, it was observed that melt primarily takes place in late October and ends in late March, with peak on January 7th (about 172,237 km2 or 31,6% of the AP area). The WSZ median total area in summer was about 105,100 km2. Regression analysis over the 1978-1979 to 2007-2008 summers, revealed a negative interanual trend in surface melt of 330.854 km2. Nevertheless, this trend inference is not statistically significant, due to the high WSZ interanual variability. Extremely high melt occurred in the 1984-1985 (176,507.289 km2) and 1989-1990 (172,681.867 km2) summers, while extremely weak melt occurred in the 1993-1994 (26,392.208 km2) and 1981-1982 (23,244.341 km2) summers. The most persistent and intensive melt was observed on Larsen, Wilkins, George VI and Wordie ice shelves and it was related to the break-up and disintegration events that occurred on these glaciers in the last decades. Surface melting is closely related to the stability of the Antarctic glacial system and global sea level changes. It could be monitored for the whole Antarctica, by using the WSZ subpixel analysis in SMMR and SSM/I imageries proposed by this study.

Basal melting of ice shelves is causing accelerating mass loss from the Antarctic Ice Sheet, yet the oceanographic processes which drive this are rarely observed. This thesis uses new observations from phase sensitive radar and moored oceanographic instruments to describe the processes which drive rapid basal melting of the north-western Ross Ice Shelf. Oceanographic conditions at the mooring site are strongly influenced by the neighbouring Ross Sea Polynya. High Salinity Shelf Water fills the lower water column continuously, but during summer a southward flow ventilates the cavity bringing Antarctic Surface Water (AASW) to the site. Tides account for half of the flow speed variance, and low frequency variability is influenced by local winds, and eddies associated with sea ice production in the polynya. Four years of basal melt rate observations show a mean melt rate of 1.8 m y$^{-1}$ at the mooring site and a strong seasonal cycle driven principally by water temperature variations. Radar observations show that melt rates vary rapidly and continuously in response to flow speed variability, and rapid melting occurs only when flow speeds are high. Radar observations of melt rates from 78 sites on the Ross and McMurdo ice shelves show an area-averaged annual-mean basal melt rate of 1.35 m y$^{-1}$, implying a net basal mass loss of 9.6 Gt y$^{-1}$ from the region. Melt rates are highest near the ice front where annual-mean and short-term summer rates reached 7.7 m y$^{-1}$ and 53 m y$^{-1}$, respectively. The seasonal and spatial variations in melt rate are consistent with melting driven by the summer inflow of AASW. Observations of boundary layer water temperature, flow speed and melt rates indicate that melt rates scale linearly with current speed, but sub-linearly with temperature in the outer boundary layer, possibly due to the stabilising effects of melt water input. Existing melt rate parameterisations which account for flow speed can be tuned to match the observations when thermal driving is low, but overestimate melt rates at higher temperatures, implying the need for further refinements to the models.

Dados EASE-grid do Special Sensor Microwave-Imager (SSM/I) e imagens classificadas ASAR wideswath (WS), cobrindo a Península Antártica (PA), foram processadas e usadas em um Modelo Linear de Mistura Espectral (MLME), para a análise subpixel da Zona Superficial de Neve Úmida (ZSNU) em imagens SSM/I. As proporções dos componentes puros (imagens-fração) da área de estudo (ZSNU, Zona Superficial de Neve Seca e rochas) foram derivadas das imagens ASAR classificadas. As imagens-fração e imagens SSM/I co-registradas de mesma data (bandas 19H, 19V, 37H e 37V) foram usadas no MLME para estimar as assinaturas espectrais desconhecidas (i.e., temperatura de brilho em cada banda SSM/I). Essas assinaturas espectrais foram então usadas no MLME para estimar as imagens-fração da ZSNU, as quais foram comparadas com as imagens-fração ASAR correspondentes, por meio do cálculo do coeficiente de correlação. Foram identificadas as duas assinaturas espectrais que resultaram nos dados mais correlacionados, sendo também calculadas as correlações das imagens-fração da ZSNU resultantes do uso no MLME dos valores médio e mediano das assinaturas espectrais mais similares. Os valores medianos dessas assinaturas espectrais produziram as imagens-fração da ZSNU mais correlacionadas, que tiveram uma precisão global de classificação média (PGCM) de 95,6% e 97,3%, nas imagens de primavera e outono, respectivamente (amplitude de classes de 0,1), e uma PGCM de 72,6% nas imagens de verão (amplitude de classes de 0,2). Essas assinaturas espectrais medianas foram então usadas no MLME para estimar, com esses níveis de precisão global, a intensidade e extensão da ZSNU na PA, pelo uso de imagens calibradas SSM/I e SMMR (Scanning Multichannel Microwave Radiometer), possibilitando assim a análise diária e em nível subpixel dessa fácie superficial, de 1978 a 2008. Na análise espacial das imagens-fração da ZSNU estimadas, observou-se que o derretimento superficial médio começava no final de outubro e terminava no final de março, com auge em 7 de janeiro (cerca de 172.237 km2 ou 31,6% da área da PA). A área total mediana da ZSNU no verão foi de aproximadamente 105.100 km2. A análise de regressão com as imagens-fração dos verões entre 1978-1979 a 2007-2008 revelou a tendência de redução da área da ZSNU, totalizando 330,854 km2 nesse período. Todavia, essa tendência não é estatisticamente significante, devido à alta variabilidade interanual da área da ZSNU na PA. Forte derretimento superficial ocorreu nos verões de 1984-1985 (176.507,289 km2) e 1989-1990 (172.681,867 km2), enquanto fraco derretimento, nos verões de 1993-1994 (26.392,208 km2) e 1981-1982 (23.244,341 km2). O mais persistente e intenso derretimento superficial foi observado nas plataformas de gelo Larsen, Wilkins, George VI e Wordie e isto foi relacionado com os eventos de fragmentação e desintegração dessas massas de gelo, ocorridos nas últimas décadas. O derretimento superficial está intimamente relacionado com a estabilidade do sistema glacial antártico e com mudanças no nível médio dos mares. Esse poderia ser monitorado em toda a Antártica, por meio da análise subpixel de imagens SMMR e SSM/I proposta neste estudo. / Special Sensor Microwave-Imager (SSM/I) EASE-grid data and classified ASAR wideswath (WS) images, covering the Antarctic Peninsula (AP), were processed and used in a Spectral Linear Mixing Model (SLMM) for a subpixel analysis of the Wet Snow Zone (WSZ) in SSM/I images. The components’ proportions (fraction images) of the endmembers in the study area, namely WSZ, Dry Snow Zone and rock outcrops, were derived from classified ASAR images. These fraction images and co-registered SSM/I images (bands 19H, 19V, 37H and 37V), acquired on the same date, were used in the SLMM to estimate the unknown spectral signatures (i.e., brightness temperature on each SSM/I band). These spectral signatures were used to estimate WSZ fraction images, which were compared with the ASAR fraction images, by calculating the correlation coefficients. This work identified two spectral signatures that produced the most correlated data, and determined the WSZ fraction images correlations resulting from the use, in the SLMM, of the mean and median values of the most similar spectral signatures. The median values of these spectral signatures produced the most correlated WSZ fraction images, which had an average overall classification accuracy (AOCA) of 95.6% and 97.3% for spring and autumn fraction images, respectively (class range of 0.1), and an AOCA of 72.6% for summer fraction images (class range of 0.2). These median spectral signatures were then used in a SLMM to estimate accurately the WSZ intensity and its extension on the AP, by using calibrated SSM/I and SMMR (Scanning Multichannel Microwave Radiometer) imageries, allowing a daily subpixel analysis of this glacier facie on the AP from 1978 to 2008. Based on the spatial analysis of the WSZ fraction images, it was observed that melt primarily takes place in late October and ends in late March, with peak on January 7th (about 172,237 km2 or 31,6% of the AP area). The WSZ median total area in summer was about 105,100 km2. Regression analysis over the 1978-1979 to 2007-2008 summers, revealed a negative interanual trend in surface melt of 330.854 km2. Nevertheless, this trend inference is not statistically significant, due to the high WSZ interanual variability. Extremely high melt occurred in the 1984-1985 (176,507.289 km2) and 1989-1990 (172,681.867 km2) summers, while extremely weak melt occurred in the 1993-1994 (26,392.208 km2) and 1981-1982 (23,244.341 km2) summers. The most persistent and intensive melt was observed on Larsen, Wilkins, George VI and Wordie ice shelves and it was related to the break-up and disintegration events that occurred on these glaciers in the last decades. Surface melting is closely related to the stability of the Antarctic glacial system and global sea level changes. It could be monitored for the whole Antarctica, by using the WSZ subpixel analysis in SMMR and SSM/I imageries proposed by this study.

Este trabalho estima a velocidade de fluxo da geleira Grey, localizada no Campo de Gelo Patagônico Sul, nos meses de outubro de 2011 e janeiro a abril de 2012. Os valores de velocidade foram obtidos por um algoritmo, baseado no cálculo de correlação cruzada, entre pares de imagens SAR COSMO-SkyMed e, posteriormente interpolados, para a geração de uma superfície contínua, que ilustre os valores de direção e intensidade de fluxo para toda a geleira. Os resultados foram comparados com dados meteorológicos, disponibilizados pelo Serviço Meteorológico Argentino, para interpretar o padrão sazonal na velocidade de deslocamento. Os meses de Outubro e abril registraram valores médios de velocidade de fluxo de 1,2 ± 0,6 md-1 e 1,1 ± 0,7 md-1, respectivamente. Durante o período de verão, os meses de janeiro, fevereiro e março apresentaram valores de velocidade de fluxo de 1,5 ± 0,6 md-1; 1,3 ± 0,7 md-1 e 1,4 ± 0,5 md-1 variando, diretamente, com a temperatura média mensal. Os valores mensais de fluxo da geleira Grey apresentaram uma correlação linear de 0,96 com a temperatura do ar, medida por uma estação meteorológica automática, localizada a cerca de 80 km da geleira. Os resultados indicam que os valores mensais do fluxo da geleira Grey possuem uma relação positiva com a variação sazonal da temperatura. / This study aims to estimate the flow velocities of Grey Glacier, located in Southern Patagonian Ice Field, between October 2011 and May 2012. The velocity vectors of Grey Glacier were obtained by means of an algorithm based on cross-correlation between pairs of COSMO-SkyMed images and subsequently interpolated, for generate a continuous surface that illustrates the values of intensity and direction of glacier flow. The results were compared with meteorological data, provided by the Meteorological Service of Argentina, to interpret the seasonal pattern in velocity. October-April registered values of flow velocity of 1,2 ± 0,6 md-1 and 1,1 ± 0,7 md-1; respectively. During the summer, the months of January, February and March had values of flow velocity of 1,5 ± 0,6 md-1; 1,3 ± 0,7 md-1 and 1,4 ± 0,5 md-1 varying directly with the monthly average temperature. The monthly values flow of Glacier Grey presented a linear correlation of 0.96 with the air temperature measured by an automatic weather station, located about 80 km from the glacier. The results indicate that the monthly values of the Grey glacier flow are positively related to seasonal variation in temperature.

Este trabalho estima a velocidade de fluxo da geleira Grey, localizada no Campo de Gelo Patagônico Sul, nos meses de outubro de 2011 e janeiro a abril de 2012. Os valores de velocidade foram obtidos por um algoritmo, baseado no cálculo de correlação cruzada, entre pares de imagens SAR COSMO-SkyMed e, posteriormente interpolados, para a geração de uma superfície contínua, que ilustre os valores de direção e intensidade de fluxo para toda a geleira. Os resultados foram comparados com dados meteorológicos, disponibilizados pelo Serviço Meteorológico Argentino, para interpretar o padrão sazonal na velocidade de deslocamento. Os meses de Outubro e abril registraram valores médios de velocidade de fluxo de 1,2 ± 0,6 md-1 e 1,1 ± 0,7 md-1, respectivamente. Durante o período de verão, os meses de janeiro, fevereiro e março apresentaram valores de velocidade de fluxo de 1,5 ± 0,6 md-1; 1,3 ± 0,7 md-1 e 1,4 ± 0,5 md-1 variando, diretamente, com a temperatura média mensal. Os valores mensais de fluxo da geleira Grey apresentaram uma correlação linear de 0,96 com a temperatura do ar, medida por uma estação meteorológica automática, localizada a cerca de 80 km da geleira. Os resultados indicam que os valores mensais do fluxo da geleira Grey possuem uma relação positiva com a variação sazonal da temperatura. / This study aims to estimate the flow velocities of Grey Glacier, located in Southern Patagonian Ice Field, between October 2011 and May 2012. The velocity vectors of Grey Glacier were obtained by means of an algorithm based on cross-correlation between pairs of COSMO-SkyMed images and subsequently interpolated, for generate a continuous surface that illustrates the values of intensity and direction of glacier flow. The results were compared with meteorological data, provided by the Meteorological Service of Argentina, to interpret the seasonal pattern in velocity. October-April registered values of flow velocity of 1,2 ± 0,6 md-1 and 1,1 ± 0,7 md-1; respectively. During the summer, the months of January, February and March had values of flow velocity of 1,5 ± 0,6 md-1; 1,3 ± 0,7 md-1 and 1,4 ± 0,5 md-1 varying directly with the monthly average temperature. The monthly values flow of Glacier Grey presented a linear correlation of 0.96 with the air temperature measured by an automatic weather station, located about 80 km from the glacier. The results indicate that the monthly values of the Grey glacier flow are positively related to seasonal variation in temperature.

Dados EASE-grid do Special Sensor Microwave-Imager (SSM/I) e imagens classificadas ASAR wideswath (WS), cobrindo a Península Antártica (PA), foram processadas e usadas em um Modelo Linear de Mistura Espectral (MLME), para a análise subpixel da Zona Superficial de Neve Úmida (ZSNU) em imagens SSM/I. As proporções dos componentes puros (imagens-fração) da área de estudo (ZSNU, Zona Superficial de Neve Seca e rochas) foram derivadas das imagens ASAR classificadas. As imagens-fração e imagens SSM/I co-registradas de mesma data (bandas 19H, 19V, 37H e 37V) foram usadas no MLME para estimar as assinaturas espectrais desconhecidas (i.e., temperatura de brilho em cada banda SSM/I). Essas assinaturas espectrais foram então usadas no MLME para estimar as imagens-fração da ZSNU, as quais foram comparadas com as imagens-fração ASAR correspondentes, por meio do cálculo do coeficiente de correlação. Foram identificadas as duas assinaturas espectrais que resultaram nos dados mais correlacionados, sendo também calculadas as correlações das imagens-fração da ZSNU resultantes do uso no MLME dos valores médio e mediano das assinaturas espectrais mais similares. Os valores medianos dessas assinaturas espectrais produziram as imagens-fração da ZSNU mais correlacionadas, que tiveram uma precisão global de classificação média (PGCM) de 95,6% e 97,3%, nas imagens de primavera e outono, respectivamente (amplitude de classes de 0,1), e uma PGCM de 72,6% nas imagens de verão (amplitude de classes de 0,2). Essas assinaturas espectrais medianas foram então usadas no MLME para estimar, com esses níveis de precisão global, a intensidade e extensão da ZSNU na PA, pelo uso de imagens calibradas SSM/I e SMMR (Scanning Multichannel Microwave Radiometer), possibilitando assim a análise diária e em nível subpixel dessa fácie superficial, de 1978 a 2008. Na análise espacial das imagens-fração da ZSNU estimadas, observou-se que o derretimento superficial médio começava no final de outubro e terminava no final de março, com auge em 7 de janeiro (cerca de 172.237 km2 ou 31,6% da área da PA). A área total mediana da ZSNU no verão foi de aproximadamente 105.100 km2. A análise de regressão com as imagens-fração dos verões entre 1978-1979 a 2007-2008 revelou a tendência de redução da área da ZSNU, totalizando 330,854 km2 nesse período. Todavia, essa tendência não é estatisticamente significante, devido à alta variabilidade interanual da área da ZSNU na PA. Forte derretimento superficial ocorreu nos verões de 1984-1985 (176.507,289 km2) e 1989-1990 (172.681,867 km2), enquanto fraco derretimento, nos verões de 1993-1994 (26.392,208 km2) e 1981-1982 (23.244,341 km2). O mais persistente e intenso derretimento superficial foi observado nas plataformas de gelo Larsen, Wilkins, George VI e Wordie e isto foi relacionado com os eventos de fragmentação e desintegração dessas massas de gelo, ocorridos nas últimas décadas. O derretimento superficial está intimamente relacionado com a estabilidade do sistema glacial antártico e com mudanças no nível médio dos mares. Esse poderia ser monitorado em toda a Antártica, por meio da análise subpixel de imagens SMMR e SSM/I proposta neste estudo. / Special Sensor Microwave-Imager (SSM/I) EASE-grid data and classified ASAR wideswath (WS) images, covering the Antarctic Peninsula (AP), were processed and used in a Spectral Linear Mixing Model (SLMM) for a subpixel analysis of the Wet Snow Zone (WSZ) in SSM/I images. The components’ proportions (fraction images) of the endmembers in the study area, namely WSZ, Dry Snow Zone and rock outcrops, were derived from classified ASAR images. These fraction images and co-registered SSM/I images (bands 19H, 19V, 37H and 37V), acquired on the same date, were used in the SLMM to estimate the unknown spectral signatures (i.e., brightness temperature on each SSM/I band). These spectral signatures were used to estimate WSZ fraction images, which were compared with the ASAR fraction images, by calculating the correlation coefficients. This work identified two spectral signatures that produced the most correlated data, and determined the WSZ fraction images correlations resulting from the use, in the SLMM, of the mean and median values of the most similar spectral signatures. The median values of these spectral signatures produced the most correlated WSZ fraction images, which had an average overall classification accuracy (AOCA) of 95.6% and 97.3% for spring and autumn fraction images, respectively (class range of 0.1), and an AOCA of 72.6% for summer fraction images (class range of 0.2). These median spectral signatures were then used in a SLMM to estimate accurately the WSZ intensity and its extension on the AP, by using calibrated SSM/I and SMMR (Scanning Multichannel Microwave Radiometer) imageries, allowing a daily subpixel analysis of this glacier facie on the AP from 1978 to 2008. Based on the spatial analysis of the WSZ fraction images, it was observed that melt primarily takes place in late October and ends in late March, with peak on January 7th (about 172,237 km2 or 31,6% of the AP area). The WSZ median total area in summer was about 105,100 km2. Regression analysis over the 1978-1979 to 2007-2008 summers, revealed a negative interanual trend in surface melt of 330.854 km2. Nevertheless, this trend inference is not statistically significant, due to the high WSZ interanual variability. Extremely high melt occurred in the 1984-1985 (176,507.289 km2) and 1989-1990 (172,681.867 km2) summers, while extremely weak melt occurred in the 1993-1994 (26,392.208 km2) and 1981-1982 (23,244.341 km2) summers. The most persistent and intensive melt was observed on Larsen, Wilkins, George VI and Wordie ice shelves and it was related to the break-up and disintegration events that occurred on these glaciers in the last decades. Surface melting is closely related to the stability of the Antarctic glacial system and global sea level changes. It could be monitored for the whole Antarctica, by using the WSZ subpixel analysis in SMMR and SSM/I imageries proposed by this study.

Este trabalho estima a velocidade de fluxo da geleira Grey, localizada no Campo de Gelo Patagônico Sul, nos meses de outubro de 2011 e janeiro a abril de 2012. Os valores de velocidade foram obtidos por um algoritmo, baseado no cálculo de correlação cruzada, entre pares de imagens SAR COSMO-SkyMed e, posteriormente interpolados, para a geração de uma superfície contínua, que ilustre os valores de direção e intensidade de fluxo para toda a geleira. Os resultados foram comparados com dados meteorológicos, disponibilizados pelo Serviço Meteorológico Argentino, para interpretar o padrão sazonal na velocidade de deslocamento. Os meses de Outubro e abril registraram valores médios de velocidade de fluxo de 1,2 ± 0,6 md-1 e 1,1 ± 0,7 md-1, respectivamente. Durante o período de verão, os meses de janeiro, fevereiro e março apresentaram valores de velocidade de fluxo de 1,5 ± 0,6 md-1; 1,3 ± 0,7 md-1 e 1,4 ± 0,5 md-1 variando, diretamente, com a temperatura média mensal. Os valores mensais de fluxo da geleira Grey apresentaram uma correlação linear de 0,96 com a temperatura do ar, medida por uma estação meteorológica automática, localizada a cerca de 80 km da geleira. Os resultados indicam que os valores mensais do fluxo da geleira Grey possuem uma relação positiva com a variação sazonal da temperatura. / This study aims to estimate the flow velocities of Grey Glacier, located in Southern Patagonian Ice Field, between October 2011 and May 2012. The velocity vectors of Grey Glacier were obtained by means of an algorithm based on cross-correlation between pairs of COSMO-SkyMed images and subsequently interpolated, for generate a continuous surface that illustrates the values of intensity and direction of glacier flow. The results were compared with meteorological data, provided by the Meteorological Service of Argentina, to interpret the seasonal pattern in velocity. October-April registered values of flow velocity of 1,2 ± 0,6 md-1 and 1,1 ± 0,7 md-1; respectively. During the summer, the months of January, February and March had values of flow velocity of 1,5 ± 0,6 md-1; 1,3 ± 0,7 md-1 and 1,4 ± 0,5 md-1 varying directly with the monthly average temperature. The monthly values flow of Glacier Grey presented a linear correlation of 0.96 with the air temperature measured by an automatic weather station, located about 80 km from the glacier. The results indicate that the monthly values of the Grey glacier flow are positively related to seasonal variation in temperature.

La géologie connaît à partir de la fin du 18ème siècle un véritable essor dont les conséquences ne tarderont pas à apparaître dans la peinture de paysage de l’époque. Délaissant désormais les cabinets d’histoire naturelle, les naturalistes se mettent à chercher sur le terrain des indices pour comprendre le passé de notre terre et notamment son extrême ancienneté. Les artistes imitent leur démarche en se passionnant à leur tour aux phénomènes naturels comme les volcans, les glaciers ou tout simplement les falaises. Sous le prisme des découvertes effectuées en géosciences, il s’agira de déterminer l’influence de certaines théories scientifiques sur la peinture de paysage. Au nombre de quatre, ces doctrines contribueront dans une certaine mesure à moderniser ce genre pictural trop sclérosé par la tradition. Des personnalités comme Alexandre d’lt, Louis Agassiz, James Hutton ou encore George Cuvier ont avec leurs doctrines scientifiques profondément changé la vision de notre globe terrestre quant à son histoire, son évolution et ses mécanismes. Notre étude qui abordera de nombreuses facettes des sciences de la terre comme la glaciologie et la paléontologie tentera de mettre en évidence la portée de ces nouvelles disciplines sur le développement de la peinture de paysage de la fin du 18ème siècle jusqu’aux années 1860. / From the final years of the eighteenth century, Geology enjoys a rapid development whose consequences won’t take long to react on the landscape painting of the time. Leaving from then on the study for the outer world, Naturalists set to look for clues on the ground to understand the past of our planet and particularly his old age. Artists imitate their reasoning and are fascinated as well by the naturals phenomenon like the volcanoes, the glaciers or simply the cliffs. Under the prism of the discoveries made in geosciences, it will be a matter to determine the influence of some scientific theories on the landscape painting. These doctrines will contribute to modernize this pictorial genre still too blocked by the tradition. Personalities such as Humboldt, Agassiz, Hutton and Cuvier have with their ideas profoundly changed the vision of our planet about his history, his evolution and his mechanisms. Our study which tackles some aspects of the geosciences like glaciology a paleontology will try to bring to the fore the range of these new scientific disciplines on the development of the landscape painting from the final years of the eighteenth century to the 1860 years.