ISSN: 2157-7617

జర్నల్ ఆఫ్ ఎర్త్ సైన్స్ & క్లైమాటిక్ చేంజ్

అందరికి ప్రవేశం

మా గ్రూప్ ప్రతి సంవత్సరం USA, యూరప్ & ఆసియా అంతటా 3000+ గ్లోబల్ కాన్ఫరెన్స్ ఈవెంట్‌లను నిర్వహిస్తుంది మరియు 1000 కంటే ఎక్కువ సైంటిఫిక్ సొసైటీల మద్దతుతో 700+ ఓపెన్ యాక్సెస్ జర్నల్‌లను ప్రచురిస్తుంది , ఇందులో 50000 మంది ప్రముఖ వ్యక్తులు, ప్రఖ్యాత శాస్త్రవేత్తలు ఎడిటోరియల్ బోర్డ్ సభ్యులుగా ఉన్నారు.

ఎక్కువ మంది పాఠకులు మరియు అనులేఖనాలను పొందే ఓపెన్ యాక్సెస్ జర్నల్స్

700 జర్నల్స్ మరియు 15,000,000 రీడర్లు ప్రతి జర్నల్ 25,000+ రీడర్లను పొందుతున్నారు

ఇండెక్స్ చేయబడింది
  • CAS మూల సూచిక (CASSI)
  • ఇండెక్స్ కోపర్నికస్
  • గూగుల్ స్కాలర్
  • షెర్పా రోమియో
  • పర్యావరణంలో పరిశోధనకు ఆన్‌లైన్ యాక్సెస్ (OARE)
  • J గేట్ తెరవండి
  • జెనామిక్స్ జర్నల్‌సీక్
  • JournalTOCలు
  • ఉల్రిచ్ పీరియాడికల్స్ డైరెక్టరీ
  • వ్యవసాయంలో గ్లోబల్ ఆన్‌లైన్ పరిశోధనకు యాక్సెస్ (AGORA)
  • సెంటర్ ఫర్ అగ్రికల్చర్ అండ్ బయోసైన్సెస్ ఇంటర్నేషనల్ (CABI)
  • RefSeek
  • హమ్దార్డ్ విశ్వవిద్యాలయం
  • EBSCO AZ
  • OCLC- వరల్డ్ క్యాట్
  • ప్రాక్వెస్ట్ సమన్లు
  • SWB ఆన్‌లైన్ కేటలాగ్
  • పబ్లోన్స్
  • యూరో పబ్
  • ICMJE
ఈ పేజీని భాగస్వామ్యం చేయండి

నైరూప్య

Northern Hemisphere Snow Variations with Season and Elevation Using GIS and AMSR-E Data

Mukesh Singh Boori* and Ralph R. Ferraro

Seasonal snow cover and properties in the Northern Hemisphere(NH) was examined in this study using AMSR-E multispectral passive microwave satellite derived Snow Water Equivalent (SWE) and the Digital Elevation Model (DEM) for the different seasons (January, April, July and October months) from 2007 to 2011. The methodology involves conversion of satellite SWE data into 6 snow classes, computation of NDSI, determination of the boundary between snow classes from spectral response data and threshold slicing of the image data. Accuracy assessment of AMSR-E snow products was accomplished using Geographic Information System (GIS) techniques. The coldest month has all six snow type classes due to snow pack growth whereas the summer months only contain residual snow at the highest elevations. Sharp season-to-season differences were noted. The final results show the greatest snow cover extent in January whereas total snow in April is 60%, July 3% and in October near to 25%. In terms of inter-seasonal variations during the study period, the minimum (1.53 million km2) snow cover extent was observed in July 2008 and the maximum (60.0 km2) in January 2010. In terms of elevation, the maximum snow extent exists between 0 to 2000 m in winter and near to 5000 m in summer. Finally, this study shows how satellite remote sensing can be useful for the long-term observation of the intra and inter-annual variability of snowpacks in rather inaccessible regions and providing useful information on a critical component of the hydrological cycle, where the network of meteorological stations is deficient.