Characteristics of Taiga and Tundra Snowpack in Development and Validation of Remote Sensing of Snow

Remote sensing of snow is a method to measure snow cover characteristics without direct physical contact with the target from airborne or space-borne platforms. Reliable estimates of snow cover extent and snow properties are vital for several applications including climate change research and weather and hydrological forecasting. Optical remote sensing methods detect the extent of snow cover based on its high reflectivity compared to other natural surfaces. A universal challenge for snow cover mapping is the high spatiotemporal variability of snow properties and heterogeneous landscapes such as the boreal forest biome. The optical satellite sensor’s footprint may extend from tens of meters to a kilometer; the signal measured by the sensor can simultaneously emerge from several target categories within individual satellite pixels. By use of spectral unmixing or inverse model-based methods, the fractional snow cover (FSC) within the satellite image pixel can be resolved from the recorded electromagnetic signal. However, these algorithms require knowledge of the spectral reflectance properties of the targets present within the satellite scene and the accuracy of snow cover maps is dependent on the feasibility of these spectral model parameters. On the other hand, abrupt changes in land cover types with large differences in their snow properties may be located within a single satellite image pixel and complicate the interpretation of the observations. Ground-based in-situ observations can be used to validate the snow parameters derived by indirect methods, but these data are affected by the chosen sampling. This doctoral thesis analyses laboratory-based spectral reflectance information on several boreal snow types for the purpose of the more accurate reflectance representation of snow in mapping method used for the detection of fractional snow cover. Multi-scale reflectance observations representing boreal spectral endmembers typically used in optical mapping of snow cover, are exploited in the thesis. In addition, to support the interpretation of remote sensing observations in boreal and tundra environments, extensive in-situ dataset of snow depth, snow water equivalent and snow density are exploited to characterize the snow variability and to assess the uncertainty and representativeness of these point-wise snow measurements applied for the validation of remote sensing observations. The overall goal is to advance knowledge about the spectral endmembers present in boreal landscape to improve the accuracy of the FSC estimates derived from the remote sensing observations and support better interpretation and validation of remote sensing observations over these heterogeneous landscapes. The main outcome from the work is that laboratory-controlled experiments that exclude disturbing factors present in field circumstances may provide more accurate representation of wet (melting) snow endmember reflectance for the FSC mapping method. The behavior of snow band reflectance is found to be insensitive to width and location differences between visible satellite sensor bands utilized in optical snow cover mapping which facilitates the use of various sensors for the construction of historical data records. The results also reveal the high deviation of snow reflectance due to heterogeneity in snow macro- and microstructural properties. The quantitative statistics of bulk snow properties show that areal averages derived from in-situ measurements and used to validate remote sensing observations are dependent on the measurement spacing and sample size especially over land covers with high absolute snow depth variability, such as barren lands in tundra. Applying similar sampling protocol (sample spacing and sample size) over boreal and tundra land cover types that represent very different snow characteristics will yield to non-equal representativeness of the areal mean values. The extensive datasets collected for this work demonstrate that observations measured at various scales can provide different view angle to the same challenge but at the same time any dataset individually cannot provide a full understanding of the target complexity. This work and the collected datasets directly facilitate further investigation of uncertainty in fractional snow cover maps retrieved by optical remote sensing and the interpretation of satellite observations in boreal and tundra landscapes.Lumen kaukokartoitus on menetelmä, jolla mitataan lumen ominaisuuksia ilmasta tai avaruudesta käsin ilman fyysistä kontaktia kohteeseen. Luotettavat arviot lumipeitteen laajuudesta ja lumen ominaisuuksista ovat elintärkeitä useille menetelmille mukaan lukien ilmastonmuutoksen tutkimus sekä hydrologinen ennustaminen ja sään ennustaminen. Optiset kaukokartoitusmenetelmät havaitsevat lumipeitteen laajuuden lumen korkean heijastavuuden perusteella. Lumen ominaisuuksien korkea ajallinen ja alueellinen vaihtelu sekä heterogeeniset maastotyypit ovat yleinen haaste lumipeitteen laajuuden kaukokartoitukselle. Satelliitin optisen sensorin jalanjälki voi ulottua muutamista kymmenistä metreistä kilometriin; sensorin mittaama signaali voi samanaikaisesti nousta useista eri kohteista saman satelliittipikselin sisällä. Käyttämällä metodeja, joissa pyritään ratkaisemaan erilaisten kohdetyyppien osuus mitatussa signaalissa tai käänteismallintamalla, lumen osuus satelliittipikselin sisällä voidaan ratkaista mitatusta elektromagneettisesta signaalista. Nämä menetelmät kuitenkin vaativat tietoa pikselissä olevien kohteiden – mallimuuttujien – spektraalisista ominaisuuksista. Tuotetun lumipeitekartan tarkkuus on suoraan riippuvainen näille muuttujille asetettujen arvojen käyttökelpoisuudesta. Toisaalta saman satelliittipikselin sisällä lumipeitteen ominaisuuksissa voi olla jyrkkiäkin muutoksia, jotka vaikeuttavat satelliittihavaintojen tulkintaa. Epäsuorilla menetelmillä havaittuja lumen estimaatteja voidaan varmentaa hyödyntämällä maanpinnalla kerättyjä maastohavaintoja, mutta myös nämä aineistot sisältävät epätarkkuutta ja virhettä. Tämä väitöskirja analysoi laboratoriossa useista boreaalisista lumityypeistä kerättyjä spektraalisia mittauksia, joiden tarkoitus on tarjota tarkempia lumen heijastusarvoja hyödynnettäväksi menetelmässä, jota käytetään lumipeitteen laajuuden kartoituksessa. Boreaalisella metsävyöhykkeellä olevia spektraalisia mallimuuttujia, joita tyypillisesti käytetään optisissa lumen kartoitusmenetelmissä, kuvataan väitöstyössä usean eri mittakaavan havainnoilla. Lisäksi mittavaa lumensyvyyden, lumen vesiarvon sekä lumen tiheyden maastomittausaineistoa hyödynnetään kaukokartoitushavaintojen tulkinnan tukemiseksi boreaalisella vyöhykkeellä sekä tundralla. Aineiston avulla kuvataan lumen ominaisuuksien alueellista ja ajallista vaihtelua sekä tutkitaan pistemäisesti kerättyjen maastohavaintojen epätarkkuutta sekä edustavuutta, kun niitä käytetään kaukokartoitushavaintojen validoinnissa. Väitöstyön yleisenä tarkoituksena on edistää tietoutta boreaalisen vyöhykkeen spektraalisista mallimuuttujista, jotta optisella kaukokartoituksella tuotettujen lumipeitehavaintojen tarkkuus paranee ja tukea kaukokartoitushavaintojen parempaa tulkintaa ja validointia epähomogeenisissa satelliittipikseleissä. Väitöstyön pääasiallinen viesti on, että laboratorio-olosuhteissa kerätyillä mittauksilla voidaan tuottaa tarkempia arvoja lumipeitteen kaukokartoitushavaintojen tulkinta-algoritmeille, koska maastomittauksissa läsnä olevia häiritseviä tekijöitä voidaan sulkea pois. Lumipeitteen kaukokartoituksessa hyödynnettävien sensorien hieman toisistaan poikkeavat optiset kaistat eivät näytä merkittävästi vaikuttavan lumen heijastusarvoon. Tämä tukee historiallisten aineistojen rakentamista eri sensoreilla kerätyistä havainnoista. Tulokset myös paljastavat, että lumen heijastusarvoissa on suurta hajontaa, joka liittyy lumen makro- ja mikrostruktruuristen ominaisuuksien vaihteluun. Lisäksi tulokset osoittivat, että maastomittauksista saadut alueelliset lumensyvyyden keskiarvot, joita usein käytetään karkeamman resoluution kaukokartoitushavaintojen validoinnissa, ovat riippuvaisia mittausten välisestä etäisyydestä sekä mittausten lukumäärästä. Näin on erityisesti maanpeiteluokissa, joilla lumensyvyyden vaihtelu on erityisen suurta, kuten paljakat tundralla. Soveltamalla samaa mittausprotokollaa boreaalisiin ja tundran maanpeiteluokkiin, jotka edustavat hyvin erilaisia lumiolosuhteita, saadaan keskenään eriävästi edustavia alueellisia keskiarvoja. Tässä työssä kerätyt laajamittaiset havaintoaineistot osoittavat, että eri mittakaavoilla kerätyt havainnot voivat tarjota eri näkökulman samaan ongelmaan, mutta samaan aikaan yksittäinen havaintoaineisto on riittämätön tarjotakseen täyden ymmärryksen tiettyyn haasteeseen, kuten epähomogeenisen satelliittipikselin tulkintaan. Tämä väitöstyö ja siinä kerätyt aineistot hyödyttävät suoraan tutkimusta, joka koskee lumipeitteen laajuuden optisen kaukokartoituksen epätarkkuuksia sekä satelliittihavaintojen tulkintaa boreaalisella metsävyöhykkeellä sekä tundralla

Characteristics of Taiga and Tundra Snowpack in Development and Validation of Remote Sensing of Snow

Remote sensing of snow is a method to measure snow cover characteristics without direct physical contact with the target from airborne or space-borne platforms. Reliable estimates of snow cover extent and snow properties are vital for several applications including climate change research and weather and hydrological forecasting. Optical remote sensing methods detect the extent of snow cover based on its high reflectivity compared to other natural surfaces. A universal challenge for snow cover mapping is the high spatiotemporal variability of snow properties and heterogeneous landscapes such as the boreal forest biome. The optical satellite sensor’s footprint may extend from tens of meters to a kilometer; the signal measured by the sensor can simultaneously emerge from several target categories within individual satellite pixels. By use of spectral unmixing or inverse model-based methods, the fractional snow cover (FSC) within the satellite image pixel can be resolved from the recorded electromagnetic signal. However, these algorithms require knowledge of the spectral reflectance properties of the targets present within the satellite scene and the accuracy of snow cover maps is dependent on the feasibility of these spectral model parameters. On the other hand, abrupt changes in land cover types with large differences in their snow properties may be located within a single satellite image pixel and complicate the interpretation of the observations. Ground-based in-situ observations can be used to validate the snow parameters derived by indirect methods, but these data are affected by the chosen sampling. This doctoral thesis analyses laboratory-based spectral reflectance information on several boreal snow types for the purpose of the more accurate reflectance representation of snow in mapping method used for the detection of fractional snow cover. Multi-scale reflectance observations representing boreal spectral endmembers typically used in optical mapping of snow cover, are exploited in the thesis. In addition, to support the interpretation of remote sensing observations in boreal and tundra environments, extensive in-situ dataset of snow depth, snow water equivalent and snow density are exploited to characterize the snow variability and to assess the uncertainty and representativeness of these point-wise snow measurements applied for the validation of remote sensing observations. The overall goal is to advance knowledge about the spectral endmembers present in boreal landscape to improve the accuracy of the FSC estimates derived from the remote sensing observations and support better interpretation and validation of remote sensing observations over these heterogeneous landscapes. The main outcome from the work is that laboratory-controlled experiments that exclude disturbing factors present in field circumstances may provide more accurate representation of wet (melting) snow endmember reflectance for the FSC mapping method. The behavior of snow band reflectance is found to be insensitive to width and location differences between visible satellite sensor bands utilized in optical snow cover mapping which facilitates the use of various sensors for the construction of historical data records. The results also reveal the high deviation of snow reflectance due to heterogeneity in snow macro- and microstructural properties. The quantitative statistics of bulk snow properties show that areal averages derived from in-situ measurements and used to validate remote sensing observations are dependent on the measurement spacing and sample size especially over land covers with high absolute snow depth variability, such as barren lands in tundra. Applying similar sampling protocol (sample spacing and sample size) over boreal and tundra land cover types that represent very different snow characteristics will yield to non-equal representativeness of the areal mean values. The extensive datasets collected for this work demonstrate that observations measured at various scales can provide different view angle to the same challenge but at the same time any dataset individually cannot provide a full understanding of the target complexity. This work and the collected datasets directly facilitate further investigation of uncertainty in fractional snow cover maps retrieved by optical remote sensing and the interpretation of satellite observations in boreal and tundra landscapes.Lumen kaukokartoitus on menetelmä, jolla mitataan lumen ominaisuuksia ilmasta tai avaruudesta käsin ilman fyysistä kontaktia kohteeseen. Luotettavat arviot lumipeitteen laajuudesta ja lumen ominaisuuksista ovat elintärkeitä useille menetelmille mukaan lukien ilmastonmuutoksen tutkimus sekä hydrologinen ennustaminen ja sään ennustaminen. Optiset kaukokartoitusmenetelmät havaitsevat lumipeitteen laajuuden lumen korkean heijastavuuden perusteella. Lumen ominaisuuksien korkea ajallinen ja alueellinen vaihtelu sekä heterogeeniset maastotyypit ovat yleinen haaste lumipeitteen laajuuden kaukokartoitukselle. Satelliitin optisen sensorin jalanjälki voi ulottua muutamista kymmenistä metreistä kilometriin; sensorin mittaama signaali voi samanaikaisesti nousta useista eri kohteista saman satelliittipikselin sisällä. Käyttämällä metodeja, joissa pyritään ratkaisemaan erilaisten kohdetyyppien osuus mitatussa signaalissa tai käänteismallintamalla, lumen osuus satelliittipikselin sisällä voidaan ratkaista mitatusta elektromagneettisesta signaalista. Nämä menetelmät kuitenkin vaativat tietoa pikselissä olevien kohteiden – mallimuuttujien – spektraalisista ominaisuuksista. Tuotetun lumipeitekartan tarkkuus on suoraan riippuvainen näille muuttujille asetettujen arvojen käyttökelpoisuudesta. Toisaalta saman satelliittipikselin sisällä lumipeitteen ominaisuuksissa voi olla jyrkkiäkin muutoksia, jotka vaikeuttavat satelliittihavaintojen tulkintaa. Epäsuorilla menetelmillä havaittuja lumen estimaatteja voidaan varmentaa hyödyntämällä maanpinnalla kerättyjä maastohavaintoja, mutta myös nämä aineistot sisältävät epätarkkuutta ja virhettä. Tämä väitöskirja analysoi laboratoriossa useista boreaalisista lumityypeistä kerättyjä spektraalisia mittauksia, joiden tarkoitus on tarjota tarkempia lumen heijastusarvoja hyödynnettäväksi menetelmässä, jota käytetään lumipeitteen laajuuden kartoituksessa. Boreaalisella metsävyöhykkeellä olevia spektraalisia mallimuuttujia, joita tyypillisesti käytetään optisissa lumen kartoitusmenetelmissä, kuvataan väitöstyössä usean eri mittakaavan havainnoilla. Lisäksi mittavaa lumensyvyyden, lumen vesiarvon sekä lumen tiheyden maastomittausaineistoa hyödynnetään kaukokartoitushavaintojen tulkinnan tukemiseksi boreaalisella vyöhykkeellä sekä tundralla. Aineiston avulla kuvataan lumen ominaisuuksien alueellista ja ajallista vaihtelua sekä tutkitaan pistemäisesti kerättyjen maastohavaintojen epätarkkuutta sekä edustavuutta, kun niitä käytetään kaukokartoitushavaintojen validoinnissa. Väitöstyön yleisenä tarkoituksena on edistää tietoutta boreaalisen vyöhykkeen spektraalisista mallimuuttujista, jotta optisella kaukokartoituksella tuotettujen lumipeitehavaintojen tarkkuus paranee ja tukea kaukokartoitushavaintojen parempaa tulkintaa ja validointia epähomogeenisissa satelliittipikseleissä. Väitöstyön pääasiallinen viesti on, että laboratorio-olosuhteissa kerätyillä mittauksilla voidaan tuottaa tarkempia arvoja lumipeitteen kaukokartoitushavaintojen tulkinta-algoritmeille, koska maastomittauksissa läsnä olevia häiritseviä tekijöitä voidaan sulkea pois. Lumipeitteen kaukokartoituksessa hyödynnettävien sensorien hieman toisistaan poikkeavat optiset kaistat eivät näytä merkittävästi vaikuttavan lumen heijastusarvoon. Tämä tukee historiallisten aineistojen rakentamista eri sensoreilla kerätyistä havainnoista. Tulokset myös paljastavat, että lumen heijastusarvoissa on suurta hajontaa, joka liittyy lumen makro- ja mikrostruktruuristen ominaisuuksien vaihteluun. Lisäksi tulokset osoittivat, että maastomittauksista saadut alueelliset lumensyvyyden keskiarvot, joita usein käytetään karkeamman resoluution kaukokartoitushavaintojen validoinnissa, ovat riippuvaisia mittausten välisestä etäisyydestä sekä mittausten lukumäärästä. Näin on erityisesti maanpeiteluokissa, joilla lumensyvyyden vaihtelu on erityisen suurta, kuten paljakat tundralla. Soveltamalla samaa mittausprotokollaa boreaalisiin ja tundran maanpeiteluokkiin, jotka edustavat hyvin erilaisia lumiolosuhteita, saadaan keskenään eriävästi edustavia alueellisia keskiarvoja. Tässä työssä kerätyt laajamittaiset havaintoaineistot osoittavat, että eri mittakaavoilla kerätyt havainnot voivat tarjota eri näkökulman samaan ongelmaan, mutta samaan aikaan yksittäinen havaintoaineisto on riittämätön tarjotakseen täyden ymmärryksen tiettyyn haasteeseen, kuten epähomogeenisen satelliittipikselin tulkintaan. Tämä väitöstyö ja siinä kerätyt aineistot hyödyttävät suoraan tutkimusta, joka koskee lumipeitteen laajuuden optisen kaukokartoituksen epätarkkuuksia sekä satelliittihavaintojen tulkintaa boreaalisella metsävyöhykkeellä sekä tundralla

Semi-empirical modeling of the scene reflectance of snow-covered boreal forest : Validation with airborne spectrometer and LIDAR observations

This work aims at the development and validation of a zeroth order radiative transfer (RT) approach to describe the visible band (555 nm) reflectance of conifer-dominated boreal forest for the needs of remote sensing of snow. This is accomplished by applying airborne and mast-borne spectrometer data sets together with high-resolution information on forest canopy characteristics. In case of aerial spectrometer observations, tree characteristics determined from airborne LIDAR observations are applied to quantify the effect of forest canopy on scene reflectance. The results indicate that a simple RT model is feasible to describe extinction and reflectance properties of both homogeneous and heterogeneous forest scenes (corresponding to varying scales of satellite data footprints and varying structures of forest canopies). The obtained results also justify the application of apparent forest canopy transmissivity to describe the influence of forest to reflectance, as is done e.g. in the SCAmod method for the continental scale monitoring of fractional snow cover (FSC) from optical satellite data. Additionally, the feasibility of the zeroth order RT approach is compared with the use of linear mixing model of scene reflectance. Results suggest that the nonlinear RT approach describes the scene reflectance of a snow-covered boreal forest more realistically than the linear mixing model (in case when shadows on tree crowns and surface are not modeled separately, which is a relevant suggestion when considering the use of models for large scale snow mapping applications). (C) 2014 The Authors. Published by Elsevier Inc.Peer reviewe

Arctic Snow Microstructure Experiment for the development of snow emission modelling

The Arctic Snow Microstructure Experiment (ASMEx) took place in Sodankylä, Finland in the winters of 2013-2014 and 2014-2015. Radiometric, macro-, and microstructure measurements were made under different experimental conditions of homogenous snow slabs, extracted from the natural seasonal taiga snowpack. Traditional and modern measurement techniques were used for snow macro- and microstructure observations. Radiometric measurements of the microwave emission of snow on reflector and absorber bases were made at frequencies 18.7, 21.0, 36.5, 89.0 and 150.0 GHz, for both horizontal and vertical polarizations. Two measurement configurations were used for radiometric measurements: a reflecting surface and an absorbing base beneath the snow slabs. Simulations of brightness temperatures using two microwave emission models, Helsinki University of Technology (HUT) snow emission model and Microwave Emission Model of Layered Snowpacks (MEMLS), were compared to observed brightness temperatures. RMSE and bias were calculated; with the RMSE and bias values being smallest upon an absorbing base at vertical polarization. Simulations overestimated the brightness temperatures on absorbing base cases at horizontal polarization. With the other experimental conditions, the biases were small; with the exception of the HUT model 36.5 GHz simulation, which produced an underestimation for the reflector base cases. This experiment provides a solid framework for future research on the extinction of microwave radiation inside snow

The effect of vernal solar UV radiation on serum 25-hydroxyvitamin D concentration depends on the baseline level : observations from a high latitude in Finland

Humans obtain vitamin D from conversion of 7-dehydrocholesterol in the skin by ultraviolet B (UVB) radiation or from dietary sources. As the radiation level is insufficient in winter, vitamin D deficiency is common at higher latitudes. We assessed whether vernal solar UVB radiation at latitudes 61 degrees N and 67 degrees N in Finland has an impact on serum 25-hydroxyvitamin D [S-25(OH) D] concentrations. Twenty-seven healthy volunteers participated in outdoor activities in snow-covered terrain for 4-10 days in March or April, with their face and hands sun-exposed. The personal UVB doses and S-25(OH) D levels were monitored. A mean UVB dose of 11.8 standard erythema doses (SED) was received during an average of 12.3 outdoor hours. The mean S-25(OH) D concentration in subjects with a baseline concentration below 90.0 nmol/L (n=13) increased significantly, by 6.0 nmol/L from an initial mean of 62.4 nmol/L (pPeer reviewe

Climate variability and trends in the Valkea-Kotinen region, southern Finland : comparisons between the past, current and projected climates

Peer reviewe

Light-absorption of dust and elemental carbon in snow in the Indian Himalayas and the Finnish Arctic

Light-absorbing impurities (LAIs) deposited in snow have the potential to substantially affect the snow radiation budget, with subsequent implications for snow melt. To more accurately quantify the snow albedo, the contribution from different LAIs needs to be assessed. Here we estimate the main LAI components, elemental carbon (EC) (as a proxy for black carbon) and mineral dust in snow from the Indian Himalayas and paired the results with snow samples from Arctic Finland. The impurities are collected onto quartz filters and are analyzed thermal-optically for EC, as well as with an additional optical measurement to estimate the light-absorption of dust separately on the filters. Laboratory tests were conducted using substrates containing soot and mineral particles, especially prepared to test the experimental setup. Analyzed ambient snow samples show EC concentrations that are in the same range as presented by previous research, for each respective region. In terms of the mass absorption cross section (MAC) our ambient EC surprisingly had about half of the MAC value compared to our laboratory standard EC (chimney soot), suggesting a less light absorptive EC in the snow, which has consequences for the snow albedo reduction caused by EC. In the Himalayan samples, larger contributions by dust (in the range of 50% or greater for the light absorption caused by the LAI) highlighted the importance of dust acting as a light absorber in the snow. Moreover, EC concentrations in the Indian samples, acquired from a 120 cm deep snow pit (possibly covering the last five years of snow fall), suggest an increase in both EC and dust deposition. This work emphasizes the complexity in determining the snow albedo, showing that LAI concentrations alone might not be sufficient, but additional transient effects on the light-absorbing properties of the EC need to be considered and studied in the snow. Equally as imperative is the confirmation of the spatial and temporal representativeness of these data by comparing data from several and deeper pits explored at the same time.Peer reviewe

Soot-doped natural snow and its albedo — results from field experiments

Soot has a pronounced effect on the cryosphere and experiments are still needed to reduce the associated uncertainties. This work presents a series of experiments to address this issue, with soot being deposited onto a natural snow surface after which the albedo changes were monitored. The albedo reduction was the most pronounced for the snow with higher soot content, and it was observed immediately following soot deposition. Compared with a previous laboratory study the effects of soot on the snow were not as prominent in outdoor conditions. During snowmelt, about 50% of the originally deposited soot particles were observed to remain at the snow surface. More detailed experiments are however needed to better explain soot's effect on snow and to better quantify this effect. Our albedo versus soot parameterization agreed relatively well with previously published relationships.Peer reviewe