008240612s2023      us  |||||||||||||||c||eng  d
■001000016934665
■00520240214101640
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798380328616
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI30632424
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a621.3678
■1001  ▼aPestana,  Steven  James.
■24510▼aRemote  Sensing  of  Mountain  Snow  Surface  Temperatures  at  High  Temporal  Resolution  Using  Geostationary  Satellites▼h[electronic  resource]
■260    ▼a[S.l.]:▼bUniversity  of  Washington.  ▼c2023
■260  1▼aAnn  Arbor  :▼bProQuest  Dissertations  &  Theses,  ▼c2023
■300    ▼a1  online  resource(127  p.)
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  85-03,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Lundquist,  Jessic  D.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--University  of  Washington,  2023.
■506    ▼aThis  item  must  not  be  sold  to  any  third  party  vendors.
■520    ▼aRemote  sensing  by  geostationary  satellites,  such  as  by  the  NOAA  GOES-R  series  with  the  Advanced  Baseline  Imager  (ABI),  can  provide  imagery  of  surface  temperatures  at  high  temporal  resolutions  due  to  their  fixed  views  of  Earth's  surface.  In  mountain  headwaters  that  receive  seasonal  snow,  spatially  distributed  observations  of  snow  surface  temperatures  are  needed  to  better  constrain  estimates  of  the  surface  energy  balance,  predictions  of  snowmelt,  and  available  water  resources.  These  observations  are  needed  particularly  at  spatial  and  temporal  resolutions  relevant  to  land  surface  and  hydrology  models,  a  capability  that  the  5-minute,  near-real-time  GOES-R  observations  may  be  able  to  fill.  The  utility  of  these  observations,  however,  may  be  limited  by  their  relatively  coarse  (2+  km)  spatial  resolution,  and  the  off-nadir  view  angles  of  geostationary  satellites.In  this  dissertation,  we  found  that  the  off-nadir  views,  surface  roughness  at  different  spatial  scales,  and  changing  direction  of  solar  illumination  over  the  course  of  a  day,  all  impact  the  surface  temperatures  observed  by  GOES-R  ABI.  In  Chapter  2,  we  demonstrated  that  off-nadir  geostationary  satellite  imagery  must  be  corrected  for  the  parallax  effect  in  mountainous  areas.  Even  with  this  correction,  the  surface  temperatures  observed  by  GOES-16  were  biased  towards  those  of  warmer  sunlit  south-facing  mountain  slopes  that  were  facing  the  satellite.  Chapter  3  provides  information  about  the  software  developed  to  correct  for  the  parallax  effect  in  GOES-R  ABI  imagery.  In  Chapter  4,  as  part  of  the  NASA  SnowEx  2020  field  campaign,  we  found  that  at  the  scale  of  forest  stands  and  individual  trees  across  a  snow-covered  area,  the  surface  temperatures  observed  by  GOES-R  ABI  were  biased  towards  that  of  the  warmer  tree  temperatures  in  comparison  with  coincident  nadir-looking  imagery.  This  warm  bias  was  greatest  at  times  of  day  when  the  sun-satellite  phase  angle  was  at  its  minimum,  suggesting  a  diurnal  thermal  infrared  shadow  hiding  effect  where  cold  shadows  are  briefly  hidden  from  view  by  the  warmer  trees.  Chapter  5  extended  this  analysis  of  shadow  hiding  to  the  midwave  infrared,  which  in  the  daytime  has  both  an  emitted  and  reflected  solar  component.  The  shadow  hiding  effect  was  also  found  in  the  midwave  infrared  imagery,  however  not  just  for  forested  areas  but  also  for  snow  surfaces  with  centimeter-scale  wind-formed  roughness  features.  This  demonstrated  that  for  applications  of  midwave  infrared  observations,  rather  than  only  treating  the  surface  reflectance  of  different  materials  (e.g.,  snow  and  vegetation)  independently,  they  must  also  be  considered  together  as  an  anisotropic  reflector  and  emitter  of  midwave  infrared  radiation.
■590    ▼aSchool  code:  0250.
■650  4▼aRemote  sensing.
■650  4▼aHydrologic  sciences.
■650  4▼aEnvironmental  science.
■650  4▼aCivil  engineering.
■653    ▼aForest
■653    ▼aGeostationary  satellites
■653    ▼aSnowmelt
■653    ▼aSurface  temperature
■653    ▼aThermal  infrared
■690    ▼a0799
■690    ▼a0388
■690    ▼a0768
■690    ▼a0543
■71020▼aUniversity  of  Washington▼bCivil  and  Environmental  Engineering.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g85-03B.
■773    ▼tDissertation  Abstract  International
■790    ▼a0250
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2023
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T16934665▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.
■980    ▼a202402▼f2024