Changes

              
    

          
          
        
        

            
f
1
{
f
1
{
            
2
  "author": "[{\"affiliation\": \"SLF\", \"affiliation_02\": \"\", 
2
  "author": "[{\"affiliation\": \"SLF\", \"affiliation_02\": \"\", 
            
3
\"affiliation_03\": \"\", \"email\": \"buehler@slf.ch\", 
3
\"affiliation_03\": \"\", \"email\": \"buehler@slf.ch\", 
            
4
\"given_name\": \"Yves\", \"identifier\": \"\", \"name\": 
4
\"given_name\": \"Yves\", \"identifier\": \"\", \"name\": 
            
5
\"B\\u00fchler\"}]",
5
\"B\\u00fchler\"}]",
            
6
  "author_email": null,
6
  "author_email": null,
            
7
  "creator_user_id": "4ff9df28-4417-43ec-b859-fe9aeb5bb972",
7
  "creator_user_id": "4ff9df28-4417-43ec-b859-fe9aeb5bb972",
            
8
  "date": "[{\"date\": \"2015-04-14\", \"date_type\": \"collected\", 
8
  "date": "[{\"date\": \"2015-04-14\", \"date_type\": \"collected\", 
            
9
\"end_date\": \"\"}]",
9
\"end_date\": \"\"}]",
            
10
  "doi": "10.16904/envidat.31",
10
  "doi": "10.16904/envidat.31",
            
11
  "extras": [
11
  "extras": [
            
12
    {
12
    {
            
13
      "key": "dora_link",
13
      "key": "dora_link",
            
14
      "value": ""
14
      "value": ""
            
15
    }
15
    }
            
16
  ],
16
  ],
            
17
  "funding": "[{\"grant_number\": \"\", \"institution\": \"Funding 
17
  "funding": "[{\"grant_number\": \"\", \"institution\": \"Funding 
            
18
information not available.\", \"institution_url\": \"\"}]",
18
information not available.\", \"institution_url\": \"\"}]",
            
19
  "groups": [],
19
  "groups": [],
            
20
  "id": "84db9938-9af5-4ae1-8e30-cb45c61fc274",
20
  "id": "84db9938-9af5-4ae1-8e30-cb45c61fc274",
            
21
  "isopen": true,
21
  "isopen": true,
            
22
  "language": "en",
22
  "language": "en",
            
23
  "license_id": "odc-odbl",
23
  "license_id": "odc-odbl",
            
24
  "license_title": "ODbL with Database Contents License (DbCL)",
24
  "license_title": "ODbL with Database Contents License (DbCL)",
            
25
  "license_url": "https://opendefinition.org/licenses/odc-odbl",
25
  "license_url": "https://opendefinition.org/licenses/odc-odbl",
            
26
  "maintainer": "{\"affiliation\": \"SLF\", \"email\": 
26
  "maintainer": "{\"affiliation\": \"SLF\", \"email\": 
            
27
\"buehler@slf.ch\", \"given_name\": \"Yves\", \"identifier\": \"\", 
27
\"buehler@slf.ch\", \"given_name\": \"Yves\", \"identifier\": \"\", 
            
28
\"name\": \"B\u00fchler\"}",
28
\"name\": \"B\u00fchler\"}",
            
29
  "maintainer_email": null,
29
  "maintainer_email": null,
            
30
  "metadata_created": "2018-02-28T07:55:10.159771",
30
  "metadata_created": "2018-02-28T07:55:10.159771",
            
n
31
  "metadata_modified": "2021-10-27T09:20:26.563251",
n
31
  "metadata_modified": "2024-01-17T09:55:17.908953",
            
32
  "name": "uas-based-snow-depth-maps-bramabuel-davos-ch",
32
  "name": "uas-based-snow-depth-maps-bramabuel-davos-ch",
            
33
  "notes": "This snow depth map was generated 14 January 2015, close 
33
  "notes": "This snow depth map was generated 14 January 2015, close 
            
34
to peak of winter accumulation, applying Unmanned Aerial System 
34
to peak of winter accumulation, applying Unmanned Aerial System 
            
35
digital surface models with a spatial resolution of 10 cm. The covered 
35
digital surface models with a spatial resolution of 10 cm. The covered 
            
36
area is 285'000 m2 at the top of Br\u00e4mab\u00fcel, 2490 m a.s.l. 
36
area is 285'000 m2 at the top of Br\u00e4mab\u00fcel, 2490 m a.s.l. 
            
37
covering all expositions. Coordinate system: CH1903LV03.\r\n\r\nA 
37
covering all expositions. Coordinate system: CH1903LV03.\r\n\r\nA 
            
38
detailed description is given here:\r\n\r\nB\u00fchler, Y., Adams, M. 
38
detailed description is given here:\r\n\r\nB\u00fchler, Y., Adams, M. 
            
39
S., B\u00f6sch, R., and Stoffel, A.: Mapping snow depth in alpine 
39
S., B\u00f6sch, R., and Stoffel, A.: Mapping snow depth in alpine 
            
40
terrain with unmanned aerial systems (UASs): potential and 
40
terrain with unmanned aerial systems (UASs): potential and 
            
41
limitations, The Cryosphere, 10, 1075-1088, 10.5194/tc-10-1075-2016, 
41
limitations, The Cryosphere, 10, 1075-1088, 10.5194/tc-10-1075-2016, 
            
42
2016.\r\n\r\nAbstract:\r\nDetailed information on the spatial and 
42
2016.\r\n\r\nAbstract:\r\nDetailed information on the spatial and 
            
43
temporal distribution, and variability of snow depth (HS) is a crucial 
43
temporal distribution, and variability of snow depth (HS) is a crucial 
            
44
input for numerous applications in hydrology, climatology, ecology and 
44
input for numerous applications in hydrology, climatology, ecology and 
            
45
avalanche research. Nowadays, snow depth distribution is usually 
45
avalanche research. Nowadays, snow depth distribution is usually 
            
46
estimated by combining point measurements from weather stations or 
46
estimated by combining point measurements from weather stations or 
            
47
observers in the field with spatial interpolation algorithms. However, 
47
observers in the field with spatial interpolation algorithms. However, 
            
48
even a dense measurement network is not able to capture the large 
48
even a dense measurement network is not able to capture the large 
            
49
spatial variability of snow depth in alpine terrain. \r\nRemote 
49
spatial variability of snow depth in alpine terrain. \r\nRemote 
            
50
sensing methods, such as laser scanning or digital photogrammetry, 
50
sensing methods, such as laser scanning or digital photogrammetry, 
            
51
have recently been successfully applied to map snow depth variability 
51
have recently been successfully applied to map snow depth variability 
            
52
at local and regional scales. However, such data acquisition is 
52
at local and regional scales. However, such data acquisition is 
            
53
costly, if manned airplanes are involved. The effectiveness of 
53
costly, if manned airplanes are involved. The effectiveness of 
            
54
ground-based measurements on the other hand, is often hindered by 
54
ground-based measurements on the other hand, is often hindered by 
            
55
occlusions, due to the complex terrain or acute viewing angles. In 
55
occlusions, due to the complex terrain or acute viewing angles. In 
            
56
this paper, we investigate the application of unmanned aerial systems 
56
this paper, we investigate the application of unmanned aerial systems 
            
57
(UAS), in combination with structure-from-motion photogrammetry, to 
57
(UAS), in combination with structure-from-motion photogrammetry, to 
            
58
map snow depth distribution. Such systems have the advantage that they 
58
map snow depth distribution. Such systems have the advantage that they 
            
59
are comparatively cost-effective and can be applied very flexibly to 
59
are comparatively cost-effective and can be applied very flexibly to 
            
60
cover also otherwise inaccessible terrain. In this study we map snow 
60
cover also otherwise inaccessible terrain. In this study we map snow 
            
61
depth at two different locations: a) a sheltered location at the 
61
depth at two different locations: a) a sheltered location at the 
            
62
bottom of the Fl\u00fcela valley (1900 m a.s.l.) and b) an exposed 
62
bottom of the Fl\u00fcela valley (1900 m a.s.l.) and b) an exposed 
            
63
location (2500 m a.s.l.) on a peak in the ski resort Jakobshorn, both 
63
location (2500 m a.s.l.) on a peak in the ski resort Jakobshorn, both 
            
64
in the vicinity of Davos, Switzerland. At the first test site, we 
64
in the vicinity of Davos, Switzerland. At the first test site, we 
            
65
monitor the ablation on three different dates. We validate the 
65
monitor the ablation on three different dates. We validate the 
            
66
photogrammetric snow depth maps using simultaneously acquired manual 
66
photogrammetric snow depth maps using simultaneously acquired manual 
            
67
snow depth measurements. The resulting snow depth values have a root 
67
snow depth measurements. The resulting snow depth values have a root 
            
68
mean square error (RMSE) better than 0.07 to 0.15 m on meadows and 
68
mean square error (RMSE) better than 0.07 to 0.15 m on meadows and 
            
69
rocks and a RMSE better than 0.30 m on sections covered by bushes or 
69
rocks and a RMSE better than 0.30 m on sections covered by bushes or 
            
70
tall grass. This new measurement technology opens the door for 
70
tall grass. This new measurement technology opens the door for 
            
71
efficient, flexible, repeatable and cost effective snow depth 
71
efficient, flexible, repeatable and cost effective snow depth 
            
72
monitoring for various applications, investigating the worlds 
72
monitoring for various applications, investigating the worlds 
            
73
cryosphere.\r\n",
73
cryosphere.\r\n",
            
74
  "num_resources": 2,
74
  "num_resources": 2,
            
75
  "num_tags": 5,
75
  "num_tags": 5,
            
76
  "organization": {
76
  "organization": {
            
77
    "approval_status": "approved",
77
    "approval_status": "approved",
            
78
    "created": "2021-10-27T11:11:19.402891",
78
    "created": "2021-10-27T11:11:19.402891",
            
79
    "description": "\"__Cutting edge remote sensing research and 
79
    "description": "\"__Cutting edge remote sensing research and 
            
80
technology for alpine regions__ - We strive to develop, test, combine 
80
technology for alpine regions__ - We strive to develop, test, combine 
            
81
and apply innovative solutions to detect, monitor and forecast natural 
81
and apply innovative solutions to detect, monitor and forecast natural 
            
82
hazards, aiming at safe mountains in a changing climate.\"\r\nClimate 
82
hazards, aiming at safe mountains in a changing climate.\"\r\nClimate 
            
83
change is having an increasing impact on the Alpine region and the 
83
change is having an increasing impact on the Alpine region and the 
            
84
potential for natural hazard processes in the high mountains is 
84
potential for natural hazard processes in the high mountains is 
            
85
rising. However, it is impossible to predict where extreme events will 
85
rising. However, it is impossible to predict where extreme events will 
            
86
occur, and complete protection of settlements and transport routes is 
86
occur, and complete protection of settlements and transport routes is 
            
87
technically and economically impossible.\r\n\r\nRemote sensing systems 
87
technically and economically impossible.\r\n\r\nRemote sensing systems 
            
88
on the ground, on drones, aircraft or satellites are increasingly 
88
on the ground, on drones, aircraft or satellites are increasingly 
            
89
becoming an important tool  in natural hazard research. They can be 
89
becoming an important tool  in natural hazard research. They can be 
            
90
used to accurately document events, continuously record changes, and 
90
used to accurately document events, continuously record changes, and 
            
91
identify potential \"hotspots\" at an early stage. The combination of 
91
identify potential \"hotspots\" at an early stage. The combination of 
            
92
optical and radar remote sensing systems has great potential to 
92
optical and radar remote sensing systems has great potential to 
            
93
increase the level of safety. The center is researching how such 
93
increase the level of safety. The center is researching how such 
            
94
systems can be optimally used in the future in high alpine terrain for 
94
systems can be optimally used in the future in high alpine terrain for 
            
95
the documentation, detection and prevention of natural 
95
the documentation, detection and prevention of natural 
            
96
hazards.\r\n\r\nAlpine remote sensing is one of the main topics of the 
96
hazards.\r\n\r\nAlpine remote sensing is one of the main topics of the 
            
97
CERC research centre.",
97
CERC research centre.",
            
98
    "id": "10cde33b-8da7-448a-b627-93e43d326154",
98
    "id": "10cde33b-8da7-448a-b627-93e43d326154",
            
99
    "image_url": 
99
    "image_url": 
            
100
s://www.envidat.ch/uploads/group/2016-05-24-141521.837240logoslf.png",
100
s://www.envidat.ch/uploads/group/2016-05-24-141521.837240logoslf.png",
            
101
    "is_organization": true,
101
    "is_organization": true,
            
102
    "name": "alpine-remote-sensing",
102
    "name": "alpine-remote-sensing",
            
103
    "state": "active",
103
    "state": "active",
            
104
    "title": "Alpine Remote Sensing",
104
    "title": "Alpine Remote Sensing",
            
105
    "type": "organization"
105
    "type": "organization"
            
106
  },
106
  },
            
107
  "owner_org": "10cde33b-8da7-448a-b627-93e43d326154",
107
  "owner_org": "10cde33b-8da7-448a-b627-93e43d326154",
            
108
  "private": false,
108
  "private": false,
            
109
  "publication": "{\"publication_year\": \"2016\", \"publisher\": 
109
  "publication": "{\"publication_year\": \"2016\", \"publisher\": 
            
110
\"The Cryosphere\"}",
110
\"The Cryosphere\"}",
            
111
  "publication_state": "published",
111
  "publication_state": "published",
            
112
  "related_datasets": "",
112
  "related_datasets": "",
            
n
113
  "related_publications": "",
n
113
  "related_publications": 
            
114
"https://www.dora.lib4ri.ch/wsl/islandora/object/wsl%3A3213\n",
            
114
  "relationships_as_object": [],
115
  "relationships_as_object": [],
            
115
  "relationships_as_subject": [],
116
  "relationships_as_subject": [],
            
116
  "resource_type": "dataset",
117
  "resource_type": "dataset",
            
117
  "resource_type_general": "dataset",
118
  "resource_type_general": "dataset",
            
118
  "resources": [
119
  "resources": [
            
119
    {
120
    {
            
120
      "cache_last_updated": null,
121
      "cache_last_updated": null,
            
121
      "cache_url": null,
122
      "cache_url": null,
            
122
      "created": "2018-02-28T09:44:11.391466",
123
      "created": "2018-02-28T09:44:11.391466",
            
123
      "description": "10 cm resolution\r\n15 cm accuracy\r\n",
124
      "description": "10 cm resolution\r\n15 cm accuracy\r\n",
            
124
      "doi": "",
125
      "doi": "",
            
125
      "format": "TIFF",
126
      "format": "TIFF",
            
126
      "hash": "",
127
      "hash": "",
            
127
      "id": "22d008e7-8312-4676-8792-81ed927e4951",
128
      "id": "22d008e7-8312-4676-8792-81ed927e4951",
            
128
      "last_modified": "2018-02-28T09:44:11.218561",
129
      "last_modified": "2018-02-28T09:44:11.218561",
            
n
129
      "metadata_modified": null,
n
130
      "metadata_modified": "2024-01-17T09:55:17.914090",
            
130
      "mimetype": "image/tiff",
131
      "mimetype": "image/tiff",
            
131
      "mimetype_inner": null,
132
      "mimetype_inner": null,
            
132
      "name": "HS map Br\u00e4mab\u00fcl, 14. April 2015",
133
      "name": "HS map Br\u00e4mab\u00fcl, 14. April 2015",
            
133
      "package_id": "84db9938-9af5-4ae1-8e30-cb45c61fc274",
134
      "package_id": "84db9938-9af5-4ae1-8e30-cb45c61fc274",
            
134
      "position": 0,
135
      "position": 0,
            
n
n
136
      "resource_size": "",
            
135
      "resource_type": null,
137
      "resource_type": null,
            
136
      "restricted": "{\"allowed_users\": \"\", \"level\": 
138
      "restricted": "{\"allowed_users\": \"\", \"level\": 
            
137
\"public\"}",
139
\"public\"}",
            
138
      "size": 163529181,
140
      "size": 163529181,
            
139
      "state": "active",
141
      "state": "active",
            
140
      "url": 
142
      "url": 
            
141
951/download/snowdepth_20150414_10cm_reffromsummer_setnull_final.tif",
143
951/download/snowdepth_20150414_10cm_reffromsummer_setnull_final.tif",
            
142
      "url_type": "upload"
144
      "url_type": "upload"
            
143
    },
145
    },
            
144
    {
146
    {
            
145
      "cache_last_updated": null,
147
      "cache_last_updated": null,
            
146
      "cache_url": null,
148
      "cache_url": null,
            
147
      "created": "2018-03-01T12:28:49.109982",
149
      "created": "2018-03-01T12:28:49.109982",
            
148
      "description": "coordinates for the .tif raster",
150
      "description": "coordinates for the .tif raster",
            
149
      "doi": "",
151
      "doi": "",
            
150
      "format": "tfw",
152
      "format": "tfw",
            
151
      "hash": "",
153
      "hash": "",
            
152
      "id": "95509c9f-8a0a-4f7f-a46e-9db9a9c795fa",
154
      "id": "95509c9f-8a0a-4f7f-a46e-9db9a9c795fa",
            
153
      "last_modified": "2018-03-01T12:28:49.029824",
155
      "last_modified": "2018-03-01T12:28:49.029824",
            
n
154
      "metadata_modified": null,
n
156
      "metadata_modified": "2024-01-17T09:55:17.914215",
            
155
      "mimetype": null,
157
      "mimetype": null,
            
156
      "mimetype_inner": null,
158
      "mimetype_inner": null,
            
157
      "name": ".tfw file",
159
      "name": ".tfw file",
            
158
      "package_id": "84db9938-9af5-4ae1-8e30-cb45c61fc274",
160
      "package_id": "84db9938-9af5-4ae1-8e30-cb45c61fc274",
            
159
      "position": 1,
161
      "position": 1,
            
t
t
162
      "resource_size": "",
            
160
      "resource_type": null,
163
      "resource_type": null,
            
161
      "restricted": "{\"allowed_users\": \"\", \"level\": 
164
      "restricted": "{\"allowed_users\": \"\", \"level\": 
            
162
\"public\"}",
165
\"public\"}",
            
163
      "size": 89,
166
      "size": 89,
            
164
      "state": "active",
167
      "state": "active",
            
165
      "url": 
168
      "url": 
            
166
5fa/download/snowdepth_20150414_10cm_reffromsummer_setnull_final.tfw",
169
5fa/download/snowdepth_20150414_10cm_reffromsummer_setnull_final.tfw",
            
167
      "url_type": "upload"
170
      "url_type": "upload"
            
168
    }
171
    }
            
169
  ],
172
  ],
            
170
  "spatial": 
173
  "spatial": 
            
171
16671753,46.78251819556539],[9.848556518554688,46.78276798549341]]]}",
174
16671753,46.78251819556539],[9.848556518554688,46.78276798549341]]]}",
            
172
  "spatial_info": "Br\u00e4mab\u00fcl, Jakobshorn, Davos, 
175
  "spatial_info": "Br\u00e4mab\u00fcl, Jakobshorn, Davos, 
            
173
Switzerland",
176
Switzerland",
            
174
  "state": "active",
177
  "state": "active",
            
175
  "subtitle": "",
178
  "subtitle": "",
            
176
  "tags": [
179
  "tags": [
            
177
    {
180
    {
            
178
      "display_name": "REMOTE SENSING",
181
      "display_name": "REMOTE SENSING",
            
179
      "id": "1bc9d51e-2500-44a7-857b-13710a59e4be",
182
      "id": "1bc9d51e-2500-44a7-857b-13710a59e4be",
            
180
      "name": "REMOTE SENSING",
183
      "name": "REMOTE SENSING",
            
181
      "state": "active",
184
      "state": "active",
            
182
      "vocabulary_id": null
185
      "vocabulary_id": null
            
183
    },
186
    },
            
184
    {
187
    {
            
185
      "display_name": "SNOW",
188
      "display_name": "SNOW",
            
186
      "id": "c4e9ea3f-6149-45ce-8631-c872b96a9537",
189
      "id": "c4e9ea3f-6149-45ce-8631-c872b96a9537",
            
187
      "name": "SNOW",
190
      "name": "SNOW",
            
188
      "state": "active",
191
      "state": "active",
            
189
      "vocabulary_id": null
192
      "vocabulary_id": null
            
190
    },
193
    },
            
191
    {
194
    {
            
192
      "display_name": "SNOW DEPTH",
195
      "display_name": "SNOW DEPTH",
            
193
      "id": "1ef9bd4a-0ba0-419e-90dd-c882a9314029",
196
      "id": "1ef9bd4a-0ba0-419e-90dd-c882a9314029",
            
194
      "name": "SNOW DEPTH",
197
      "name": "SNOW DEPTH",
            
195
      "state": "active",
198
      "state": "active",
            
196
      "vocabulary_id": null
199
      "vocabulary_id": null
            
197
    },
200
    },
            
198
    {
201
    {
            
199
      "display_name": "SWE",
202
      "display_name": "SWE",
            
200
      "id": "13e47801-cdc7-40e3-b716-d061a23e5180",
203
      "id": "13e47801-cdc7-40e3-b716-d061a23e5180",
            
201
      "name": "SWE",
204
      "name": "SWE",
            
202
      "state": "active",
205
      "state": "active",
            
203
      "vocabulary_id": null
206
      "vocabulary_id": null
            
204
    },
207
    },
            
205
    {
208
    {
            
206
      "display_name": "UAS",
209
      "display_name": "UAS",
            
207
      "id": "51c19e96-11a0-4164-ab71-7a2c13c70218",
210
      "id": "51c19e96-11a0-4164-ab71-7a2c13c70218",
            
208
      "name": "UAS",
211
      "name": "UAS",
            
209
      "state": "active",
212
      "state": "active",
            
210
      "vocabulary_id": null
213
      "vocabulary_id": null
            
211
    }
214
    }
            
212
  ],
215
  ],
            
213
  "title": "UAS based snow depth maps Br\u00e4mab\u00fcel, Davos, CH",
216
  "title": "UAS based snow depth maps Br\u00e4mab\u00fcel, Davos, CH",
            
214
  "type": "dataset",
217
  "type": "dataset",
            
215
  "url": null,
218
  "url": null,
            
216
  "version": "1.0"
219
  "version": "1.0"
            
217
}
220
}