Investigating snowpack volumes and icing dynamics in the moraine of an Arctic catchment using UAV photogrammetry

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2017

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Eric Bernard et al., « Investigating snowpack volumes and icing dynamics in the moraine of an Arctic catchment using UAV photogrammetry », HAL-SHS : géographie, ID : 10.1111/phor.12217


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Résumé En Fr

Methods for assessing the contribution of the proglacial moraine into the water budget of an Arctic glacier are investigated. High spatial resolution elevation models at different seasons are needed to estimate the volume of ice and snow accumulated during winter in this part of the catchment basin and released into rivers during the melting season. Lidar currently provides the highest resolution for the generation of digital elevation models (DEMs). This paper considers the complementary use of a commercial off-the-shelf DJI Phantom 3 Professional unmanned aerial vehicle (UAV) for acquiring aerial photography, combined with structure-from-motion (SfM) analysis, for DEM computation. DEM differences between datasets acquired in April (maximum snow accumulation) and September (minimum snow cover) yield a volume difference attributed either to snow cover or icing formation. Repeated measurements over a short period highlight the processes of snow-cover storage in the moraine and melting dynamics.

Ce travail s'intéresse aux méthodes permettant d’établir la contribution de la moraine pro-glaciale dans les écoulements d'un petit hydrosystème arctique. Des MNTs à haute résolution spatiale, et à différentes saisons, sont nécessaires pour estimer le volume de glace et de neige accumulés dans la moraine qui participent ensuite aux écoulements en période de fonte. Le LIDAR est actuellement la méthode de référence pour générer des MNTs: cet instrument hautement spécialisé fourni la meilleure résolution. Nous considérons ici, en complément, l'utilisation d'un drone (de type DJi Phantom3) pour l'acquisition d'images aériennes, combiné avec des méthodes de traitement des images par photogrammétrie (Structure from Motion). La différence de MNTs entre des jeux de données acquis en avril (maximum d'accumulation neigeux) et en septembre (absence de neige ou manteau neigeux minimal) permet de quantifier des volumes, attribués à la fois au manteau neigeux et aux phénomènes d’«icings». Des acquisitions répétées sur un pas de temps court permettent par ailleurs de mettre en évidences les processus liés au stockage de la neige dans la moraine et à la fonte du manteau neigeux.

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