A fost dezvoltat algoritmul de validare al rezultatelor pentru zonele test din Norvegia şi România pentru sezonul de iarnă 2015. Validarea a fost limitată la compararea cu temperaturile aerului măsurate la staţiile meteo, dar vor fi extinse la compararea cu date de apă lichidă din zăpadă ce vor fi măsurate in-situ în sezonul 2016.
Umiditatea zapezii din date MODIS, 15 Mai 2015, 11:35 UTC fpentru Norvegia si 14 Februarie 2015, 09:25 UTC pentu Romania
S-a dezvoltat un algoritm multi-sensor/multi-temporal pentru zăpadă umedă (MWS), care se bazează pe fuziunea datelor optice cu datele SAR într-un model nou, care simulează stările proprietăților suprafeței, pentru generarea de hărți fiabile ale umidității zăpezii. Algoritmul se bazează pe experiența partenerului norvegian NR in a combina date de la mai mulți senzori folosind modelul Hidden Markov Model (HMM). Hărțile de zăpadă includ clasele tematice: zăpadă uscată, zăpadă umezită, zăpadă umedă, zăpadă foarte umedă și zăpadă apoasă la care se adaugă clasele teren acoperit parțial cu zăpadă, teren fără zăpadă și nori.
Harta MWS, Jutunheimen, Norvegia, 21 Aprilie 2015 si Romania, 23 Aprilie 2015.
Analiza validării rezultatelor estimării umidității zăpezii din noul produs multi-seznor/multi-temporal furnizeaza informații zilnice despre diferitele grade de umiditate a zăpezii, independent de acoperirea cu nori. Abordarea a aratat că lipsa observațiilor duce la o lipsă a calității. Observațiile vor deveni însă mai dense odată ce sateliții Sentinel-1A și Sentinel-1B vor fi disponibili (în toamna lui 2016, conform programului de lansare ESA) și satelitul Sentinel-3 va oferi observații zilnice (dar limitate de acoperirea noroasă).
A fost realizată proiectarea metodologiei de estimare a echivalentului de apă din stratul de zăpadă, prin fuziune de date, folosind modelul cu parametrii distribuiţi NOAH, observaţii la staţii şi produse satelitare. În cadrul metodologiei, diferitele tipuri de date şi informaţii sunt analizate comparativ, utilizând o serie de algoritmi de cros-validare automată, apoi de estimare a echivalentului în apă al stratului de zăpadă, în format grid la rezoluţia de 1 km, prin parcurgerea unor etape sucesive de interpolare şi ajustare funcţie de gradul de incertitudine asociat diferitelor tipuri de date.