栅格图层和 GIS 分析
遥感数据的应用是为了评估所研究的补给区的特征。使用 Quantum-GIS 2.18 和 SAGA GIS，将先前研究中有关选定区域含水层的所有可用信息转换并地理参考为地理信息系统 (GIS) 环境中的数字地图。具体而言，在本研究中，考虑了数字遥感数据、数字高程模型 (DEM)、多光谱数据和高光谱数据的不同产品。来自 DEM 的数据、高级星载热发射和反射 (ASTER) 辐射计（Hayakawa 等人，2008 年）具有 30 米分辨率的产品、航天飞机雷达地形测量任务 (SRTM)（Rabus 等人，2003 年）) 分辨率为 90 米，意大利不规则三角网 (TINITALY /01, Tarquini et al. 2007) 以 10 米的分辨率进行了分析——例如，可以评估平均地形海拔和积雪海拔，并为每个研究区域创建一条地势曲线。从美国地质调查局 (USGS) 平台为 Landsat-8、Landsat-7、Sentinel-2 和中分辨率成像光谱仪 (MODIS) 系统免费获取多光谱和高光谱数据，以分析积雪的扩展。图片涵盖了从 2015 年冬季到 2016 年春季的时间范围；为限制大气影响，只考虑云量低于全图40%的数据图像，并从中选取了约50幅图像。因此，每个月至少收集了四个数据图像，以随着时间的推移改进数据观察。
其中L λ是传感器孔径处的光谱辐射亮度，M L是来自 Landsat 元数据的波段特定乘法重新缩放因子；A L是来自 Landsat 元数据的波段特定加性重缩放因子，Q cal是量化和校准的标准产品像素值。Sentinel-2 图像（级别 1C）已在大气反射率顶部提供。
其中L λ是传感器孔径处的光谱辐射，π 是 pi，d是以天文单位表示的地日距离（由 Landsat 8 元数据文件提供），ESUN λ是平均太阳外大气辐照度，最后，
