GROSSRAUMKLASSIFIKATION VON SCHNEE UND WOLKEN MIT MSS-DATEN 
Rene Muri 
Geographisches Institut der Universität Zürich 
  
Im Rahmen eines Nationalfondsprojektes (QUANTITATIVE ANALYSE MULTI- 
DIMENSIONALER FERNERKUNDUNGSDATEN) beschäftigen wir uns unter anderem 
mit Schneeflächenbestimmungen. Momentan werden weltweit Abflussmodelle 
entwickelt, die eine frühe Voraussage des Abflusses aus dem Schnee- 
potential erlauben. Das wirkt sich in einer effizienteren Ausnützung 
eines beschränkten Wasserangebotes für Elektrizitätserzeugung, Bewäs- 
serung, Flutkontrolle etc., aus. 
In den meisten Abflussmodellen wird dem Parameter "Schneefläche" eine 
grosse Bedeutung beigemessen. Die Schneebedeckung verändert sich vor 
allem in den Monaten der Schneeschmelze stark.(in unseren Breiten- 
graden von Mai bis Juli). Es ist deshalb notwendig, gerade in dieser 
Zeitphase gute Kenntnisse über die jeweilige Lage der Schneegrenze zu 
besitzen. Das setzt aber voraus, dass man die Möglichkeit hat, ganze 
Einzugsgebiete permanent zu erfassen. 
Seit einigen Jahren werden nun von Satelliten (Bsp. Landsat) Daten über- 
liefert, die für Schneekartierungen von grósstem Wert sind, weil in 
periodischen Zeitabständen das gleiche Gebiet aufgenommen wird. Da 
diese multispektralen Bilder eine ausreichende Auflósung aufweisen, 
werden sie heute den sehr teuren und stark radial verzerrten Luft- 
bildern vorgezogen. Um das anfallende Datenmaterial zu interpretieren, 
bieten sich verschiedene Móglichkeiten an. Neben der traditionellen 
optisch-manuellen, der weiterentwickelten optisch-elektronischen 
Methode, werden seit einigen Jahren auch automatisierte, digitale Ver- 
fahren angewandt. Da diese Móglichkeit wegen ihrer quantitativen Ge- 
nauigkeit und Reproduzierbarkeit Vorteile gegenüber den anderen Methoden 
aufweist, beschüftigen wir uns ausschliesslich an der Entwicklung dieses 
Verfahrens. 
Das IBIS (Interaktives Bildinterpretationssystem) (Fasler,1978) er- 
móglicht es, grosse Datenmengen aufzuarbeiten, diese statistisch aus- 
zuwerten und nachher mit Hilfe verschiedener Klassifikationsalgorithmen 
zu klassieren. 
Versuche, Schneeflüchen in einem vom Eidg. Institut für Schnee- und 
Lawinenforschung, Weissfluhjoch-Davos entwickelten Abflussmodell einzu- 
beziehen (Martinec,1975), haben guten Erfolg gezeigt. Noch muss aber 
die digitale Bildanalyse von uns methodisch verbessert werden, um die 
Schneeflüchenkartierung genauer auszuführen,Stórfaktoren zu eliminieren 
und vor allem die bis anhin extrem hohen Kosten zu senken. 
Bis jetzt arbeiteten wir nur mit relativ kleinen Gebieten. Es drängte 
sich aber die Frage auf, ob es auch möglich ist, grosse Gebietsein- 
heiten zu klassieren. Es ist nun meine Aufgabe, diesen Fragenkomplex 
zu bearbeiten. Das Ziel der Arbeit liegt darin, grossräumige Zonen 
möglichst genau und vor allem auch kostensparend zu klassifizieren. 
Es geht dabei noch nicht darum, eine multitemporale Bildanalyse durch- 
zuführen, um die Veränderlichkeit der Schneefläche festzustellen, sondern 
einzig und allein darum, die Grundlagen für eine optimale Klassifikation 
zu finden, mit deren Hilfe man dann in die operationelle Phase ein- 
steigen kann,