Copertura nevosa con Google Earth Engine ed ERA5

Questo dato e' stato ricercato perche' in un settore dell'Appennino ToscoEmiliano qualche anno fa si sono riattivate numerose frane. Il sospetto e' che fossero cadute nevicate tardive che si sono poi sciolte rapidamente con l'arrivo del caldo invernale innescando i movimenti di versante

Sull'area non sono presenti nivometri per cui non vi sono dati di verita' a terra. Le immagini Landsat ovviamente nel periodo invernale sono spesso nuvolose e di poco utilizzo

Un primo metodo e' quello di utilizzare i dati di ERA5

Questa analisi si puo' fare interrogando direttamente le API di Copernicus senza passare da Google Earth Engine

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var geometry = /* color: #d63000 */ee.Geometry.MultiPoint(
        [[10.2014189280409, 44.47706314233407],
         [10.389914585837579, 44.524348579528535],
         [10.228782890268272, 44.53074818785566],
         [10.075498095653819, 44.458900035551736],
         [10.100715972012257, 44.51255997214677]]);
/***** End of imports. If edited, may not auto-convert in the playground. *****/

var point = ee.Geometry.Point([10.2014189280409, 44.47706314233407]);
var snow_depth = ee.ImageCollection('ECMWF/ERA5_LAND/MONTHLY')
            .select('snow_depth')
            .filterBounds(point)
            .filter(ee.Filter.calendarRange(2000,2020,'year'))
            .map(function(image){return image.clip(point)}) ;
      

// plot full time series
print(
  ui.Chart.image.series({
    imageCollection: snow_depth,
    region: point,
    scale: 1000
  }).setOptions({title: 'Snow Monthly ERA5'})
);

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Altrimenti si puo' usare l'indice NDIS_Snow_Cover di Modis che ha un dettagli temporale molto maggiore

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var geometry = /* color: #d63000 */ee.Geometry.MultiPoint(

        [[10.2014189280409, 44.47706314233407],

         [10.389914585837579, 44.524348579528535],

         [10.228782890268272, 44.53074818785566],

         [10.075498095653819, 44.458900035551736],

         [10.100715972012257, 44.51255997214677]]);

/***** End of imports. If edited, may not auto-convert in the playground. *****/

var startDate = ee.Date('2010-01-01'); // set start time for analysis

var endDate = ee.Date('2022-01-01'); // set end time for analysis

var nDays = ee.Number(endDate.difference(startDate,'day')).round();

var point = ee.Geometry.Point([10.04337, 45.71931]);

var chirps = ee.ImageCollection('MODIS/006/MOD10A1')

            .select('NDSI_Snow_Cover')

            .filterBounds(point)

            .filterDate(startDate, endDate)

            .map(function(image){return image.clip(point)}) ;

      

var byday = ee.ImageCollection(

  // map over each day

  ee.List.sequence(0,nDays).map(function (n) {

    var ini = startDate.advance(n,'day');

    // advance just one day

    var end = ini.advance(1,'day');

    return chirps.filterDate(ini,end)

                .select(0).mean()

                .set('system:time_start', ini);

}));

//print(byday);

Map.setCenter(10.04582, 45.71337, 11);

//Map.addLayer(ee.Image(byday.mean()),{min: 0, max: 50},'Precipitazioni');

// plot full time series

print(

  ui.Chart.image.series({

    imageCollection: byday,

    region: point,

    scale: 1000

  }).setOptions({title: 'MODIS NDSI'})

  );