Development and testing of a method for glacier surface properties detection and classification using high resolution multispectral remote sensing for Langjökull ice cap and neighboring glaciers

Abstract

In Iceland, glaciers are mainly covered with snow during winter but in spring the surface snow cover starts to melt exposing increasingly more of the ice underneath. The snow and ice melt are governed by the absorption of shortwave radiation which increases as the surface albedo decreases. As the ice albedo is considerably lower than the snow albedo, the appearance of bare ice during the summer months results in increased surface melt. Different glacial surfaces such as snow, bare ice and debris covered snow or ice all have a distinct spectral signature which makes it possible to utilize multispectral remote sensing to distinguish each surface property and estimate their spatial distribution. Here, temporal evolution of the surfaces of the Langjökull glacier group were estimated using supervised image classification techniques on available Sentinel-2 satellite images with less than 35% cloud cover. The study period was from 2016-2020 from May till September. To mitigate the effect of data gaps due to clouds, a cloud detection and gap-filling method was applied. During the studied melting seasons, all glaciers lost 30% or more of their surface snow cover by area. The method allows the timing of the exposure of bare ice at each survey station on Langjökull to be estimated during each melt season. Correlation coefficient of 0.83 was found between mass balance measurements at each survey station and the number of days of bare ice exposure. The main limitation of this method is the frequent cloud cover that hinders observation of the surface. The results of the study show that valuable data on the evolution of the winter snow during the melt season on glaciers are gained from remote sensing without the need for expansive fieldwork.

Íslenskir jöklar eru stóran hluta ársins huldir snjó en þegar vorar bráðnar snjórinn og jökulís sem undir liggur kemur í ljós. Bráðnun snævar og íss er háð gleypni yfirborðsins á orku sólarljóss (stuttbylgjugeislun) sem eykst þegar endurkaststuðull yfirborðsins lækkar. Endurkaststuðull íss er miklu lægri en snævar og þetta veldur aukinni yfirborðsbráð yfir leysingatímabil. Hinar ýmsu gerðir jökulyfirborðs svo sem ís, snjór og skítugur ís og snjór hafa hvert sitt „fingrafar“ í litrófi endurkastaðs sólarljóss sem gerir kleift að kortleggja yfirborðsgerðir með notkun fjöltíðni fjarkönnunar. Hér er þróun yfirborðs Langjökuls og nálægra jökla á leysingatímabili skoðuð og kortlögð með sjálfvirkri flokkunaraðferð sem beitt er á myndir frá Sentinel-2 gervitunglunum. Myndir frá árunum 2016 – 2020 yfir leysingartímabilið (maí til september) með minna en 35% skýjahulu voru nýttar. Algrími til að fylla í gagnaeyður sem verða þegar yfirborðið er hulið skýjum var beitt. Allir jöklar töpuðu 30% hið minnsta af flatarmáli snjóhulu sinni yfir leysingatímabilin. Út frá gögnunum var hægt að áætla hvenær jökulís birtist undan snjóhulu á hverri mælistöð á Langjökli. Fylgni afkomu á hverri mælistöð og lengd tímabils án snjóhulu reyndist vera 0.83. Niðurstöðurnar sýna að hægt að er kortleggja þróun yfirborðs jökla með sjálfvirkri flokkunaraðferð en aðferðin takmarkast af því að hún er ekki nothæf þegar ský hylja jökulyfirborðið. Einnig sýna niðurstöður að hægt að er afla verðmætra gagna um þróun snjóhulu jökla yfir leysingatímabil með fjarkönnunargögnum án kostnaðarsamrar feltvinnu.