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Développement d'un algorithme satellitaire à seuils évolutifs pour le suivi de l'étendue spatiale du couvert nival adapté aux conditions du Québec et du Labrador
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Le couvert nival joue un rôle important dans le cycle hydrologique du Québec. Par conséquent, l'évaluation de son étendue spatiale intéresse au plus haut point les autorités responsables de la gestion des ressources en eau, en particulier Hydro-Québec. L'objectif de la présente étude est le développement d'un algorithme satellitaire à seuils évolutifs pour le suivi de l'étendue spatiale du couvert nival adapté aux conditions régionales du Québec-Labrador. Il est constitué de six seuils hiérarchiques, appliqués de façon séquentielle, pour la détection de la neige, de la non-neige et des nuages sur les images AVHRR-KLM acquises durant les périodes transitoires d'établissement …

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Suivi de la ressource hydrique nivale chez Hydro-Québec - Partie 1 : Cartographie de la ligne de neige (Ln/N-n)
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La neige représente près 30% des réserves hydrauliques au Québec. Une meilleure connaissance des caractéristiques (présence et quantité) est nécessaire pour permettre de mieux optimiser la production d'électricité. Depuis ses débuts, l'entreprise est confrontée à un défi de taille concernant la caractérisation de la neige étant donné l'étendue et la complexité du territoire. Jusqu'à maintenant les données traditionnelles ne permettent pas de répondre aux besoins des prévisionnistes qui souhaitent avoir une information distribuée quotidienne. Le déploiement limité de capteurs in situ GMON a permis d'améliorer notre connaissance sur l'équivalent en eau de la neige (ÉEN) en temps réel. Bien que …

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Suivi de la ressource hydrique nivale chez Hydro-Québec - Partie 2 : Estimation de l'équivalent en eau de la neige (ÉEN)
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La neige représente près 30% des réserves hydrauliques au Québec. Une meilleure connaissance des caractéristiques (présence et quantité) est nécessaire pour permettre de mieux optimiser la production d'électricité. Depuis ses débuts, l'entreprise est confrontée à un défi de taille concernant la caractérisation de la neige étant donné l'étendue et la complexité du territoire. Jusqu'à maintenant les données traditionnelles ne permettent pas de répondre aux besoins des prévisionnistes qui souhaitent avoir une information distribuée quotidienne. Le déploiement limité de capteurs in situ GMON a permis d'améliorer notre connaissance sur l'équivalent en eau de la neige (ÉEN) en temps réel. Bien que …

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