Yan, Su. / "December 2010"--Abstract. / Thesis (Ph.D.)--Chinese University of Hong Kong, 2011. / Includes bibliographical references (leaves 154-165). / Electronic reproduction. Hong Kong : Chinese University of Hong Kong, [2012] System requirements: Adobe Acrobat Reader. Available via World Wide Web. / Abstract also in Chinese.

An algorithm has been developed for snow recognition (SR) over mountainous areas of Europe from satellite imagery. The algorithm uses Meteosat Second Generations (MSG) instrument Spinning Enhanced Visible and Infra-Red Imager (SEVIRI) data that are acquired in every 15 minutes through whole day. Although SEVIRI has low spatial resolution, its high temporal resolution provides a better discrimination capacity between ice clouds and snow. Discrimination of snow and clouds is the most challenging part of snow recognition algorithm development. The proposed algorithm relies on Satellite Application Facility to support Nowcasting and Very Short Range Forecastings (SAFNWC) cloud products. A final thematic map has been produced which is consisting of 3 different classes: snow, cloud and land. Validation of the SEVIRI SR product was held in three stages.The obtained high performance of the SR product is presented with the analysis results.

Plusieurs études récentes démontrent que la prolifération de la végétation dans le Nord a augmenté sous un climat en réchauffement lors des quatres dernières décennies, surtout dans la zone de transition entre toundra et taïga. L’accroissement des arbustes a un effet sur les propriétés de la neige et du bilan d’énergie de surface. L’objectif de cette recherche est d’améliorer la caractérisation de l’impact des arbustes sur l’évolution de la neige (accumulation et fonte) en utilisant des données terrains et la télédétection. La recherche a été réalisée sur le site d’Umiujaq, au Nunavik, représentatif de la zone de transition entre l’Arctique de basse latitude et les zones subarctiques. La profondeur de neige, mesurée le long de nombreux transects qui couvrent plusieurs types de végétation (toundra arbustive, toundra de lichen, forêt ouverte et forêt fermée d’épinettes) démontre l’effet d’emprisonnement de la neige dans la zone de transition entre une zone de toundra arbustive vers une zone de forêt d’épinettes. Cet effet est lié à la hauteur de la végétation et à la perte de densité (la profondeur de neige augmente par des facteurs de 2,5 à 3). De plus, des mesures de profondeur de neige en continue ont été prises par deux stations météorologiques situées l'une en zone de toundra arbustive et l'autre en zone de forêt. Les résultats montrent que la neige réagit de façons très différentes selon la couverture du sol, mais reste très dépendante des sites considérés. Des analyses spatiales à très haute résolution (Pléiades) et à moyenne résolution (Landsat et MODIS) suggèrent un délai dans la fonte entre les zones de forêts et les zones de toundra de lichen et arbustives. Une technique de mesure de profondeur de neige par télédétection à haute résolution est aussi discutée. / Abstract : Recent studies have shown that northern vegetation has been growing in relation to a warming climate over the last four decades, especially across the transition zone between tundra and taiga. Shrub growth affects snow properties and the surface energy budget, which must be better studied to quantify shrub-snow-climate feedbacks. The objective of this research is to improve the characterization of the impact of shrubs on snow evolution, from its accumulation to its melt, using in-situ and satellite measurements. The research is presented for the Umiujaq site, Nunavik, representative of the low Arctic – Subarctic transition zone. Snow depth, measured along numerous transects spanning different land cover types is found to increase by a factor 2.5 to 3 between tundra and forest, while snow density decreases. This illustrates the trapping effect of vegetation well. Complementary continuous snow depth measurements using weather stations from two sites (tundra with low shrubs and a small clearing with shrubs within the forest) show different site-dependent behaviors. Spatial analysis from high-resolution Pleiades images combined with Landsat (Normalized Difference Snow Index) and MODIS (Fractional Snow Cover) images suggest a slight delay in melt over open and dense forest areas compared to tundra and dense high shrubs. A technic to measure snow depth using high resolution is also discussed.