thesis:roger

Unterschiede

Hier werden die Unterschiede zwischen zwei Versionen angezeigt.

Link zu dieser Vergleichsansicht

Beide Seiten der vorigen Revision Vorhergehende Überarbeitung
thesis:roger [2022/03/03 10:33] j.geisslerthesis:roger [2023/01/13 08:54] (aktuell) j.geissler
Zeile 1: Zeile 1:
-===== Implementieren eines Schneemoduls für das hydrologische Niederschlag-Abflussmodell RoGeR =====+===== Schneehydrologie Interzeptionsvolumen aus LiDAR-Befliegungen bestimmen =====
  
-== **Motivation** == +== **Hintergrund** == 
-An der Professur für Hydrologie wurde ein eigenständiges hydrologisches N-A-Modell entwickeltdass für viele hydrologische Fragestellungen geeignet istAllerdings fehlt bis heute eine umfassende Implementierung des Schneehaushaltes und dessen räumlicher Verteilung. Es ist daher aktuell nur eingeschränkt für Schneebeeinflusste Einzugegebiete verwendbar.+Die räumliche Verteilung der Schneedecke wird durch Interzeption erheblich beeinflusst. Diese wird durch intrinsische (z. B. Baumkronenstruktur) und extrinsische Prozesse (z. B. meteorologische Bedingungen) gesteuert. In hydrologischen Modellen werden die intrinsischen Prozessein der Regel durch zweidimensionale Messgrößen wie den Blattflächenindex (LAI) dargestelltUm die Schätzungen der Interzeption und ihre Skalierbarkeit zu verbessern, sind neue Ansätze erforderlich, um die die dreidimensionale Verteilung der Baumkronenelemente besser zu charakterisierenHierfür bieten sich insbesondere Drohnenbasierte (weil hochauflösend und große Punktdichten) Laserscanning (LiDAR) Daten an
  
 == **Ziel der Arbeit** == == **Ziel der Arbeit** ==
-Ziel der Arbeit soll es sein, das Modell RoGeR um ein Schneemodul zu erweitern, welches neben einer vollständigen Energiebilanzierung der Schneedecke auch den Einfluss von Vegetation berücksichtigt. +Im Rahmen des SPENSER-Projektes, wurde am 04.04.2022 eine Drohnenbefliegung mit einem LiDAR-Sensor im Alptal, Schweiz durchgeführt. Zu diesem Zeitpunkt war das Interzeptionsvolumen in dem Fichtenbestand des Projektgebietes groß.  
- +Ziel der Arbeit soll es sein, das Interzeptionsvolumen aus den hochaufgelösten LiDAR-Daten abzuschätzen und mit Vegetationsparametern zu korrellieren. Dabei soll die Methodik von Russell et al. (2021) erstmals flächig (d.h. auf das gesamte Projektgebietangewendet werden.
-== **Methode** == +
-Es liegen räumliche Daten aus LiDAR-Befliegungen sowie Schneehöhenzeitreihen von 40 Standorten auf dem Schauinsland und dem Alptal (CHzur Validierung vor.+
      
 == **Betreuung** ==  == **Betreuung** == 
 Joschka Geissler, Markus Weiler Joschka Geissler, Markus Weiler
 +
 +== **Literatur** ==
 +Russell, M.; Eitel, J.U.H.; Link, T.E.; Silva, C.A. Important Airborne Lidar Metrics of Canopy Structure for Estimating Snow Interception.  Remote Sens. 2021, 13, 4188. https://doi.org/10.3390/rs13204188
  
 == **Voraussetzungen** == == **Voraussetzungen** ==
-Erfahrung im Programmieren mit Python sowie im Umgang im hydrologischen Modellen (vorzugsweise RoGeR). Eigenständige Arbeitsweise sowie Spaß und Interesse an Schneehydrologischen Prozessen.+R-/Python-Programmierung, Arbeiten mit LiDAR-Punktwolken (Cloud-Compare) und räumlichen Daten
  
 == **Kontakt** == == **Kontakt** ==
  • thesis/roger.1646303637.txt.gz
  • Zuletzt geändert: 2022/03/03 10:33
  • von j.geissler