MONITORAGGIO DELL ACQUA DEI REGI LAGNI

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1 MONITORAGGIO DELL ACQUA DEI REGI LAGNI ATTRAVERSO ANALISI TERMICHE DA IMMAGINI TELERILEVATE

2 INDICE 1. INTRODUZIONE pag METODOLOGIA pag AREA IN ESAME pag RISULTATI pag CONCLUSIONI pag BIBLIOGRAFIA pag. 53

3 1. INTRODUZIONE Le Regioni, le Province ed i Comuni sono costantemente impegnati in una intensa attività di monitoraggio delle principali matrici ambientali quali suolo, aria e acqua, alla ricerca di possibili fonti di inquinamento. Il monitoraggio ambientale rende possibile non soltanto rilevare l inquinamento già presente, ma anche di prevenirne le origini, opponendo un forte deterrente al compimento di tutti quei reati ambientali che minano la salute delle risorse ecologiche. Il telerilevamento studia i fenomeni ambientali su scala globale ma anche su scala media sino a quella locale grazie all alta risoluzione spaziale e spettrale di alcuni sensori. Il telerilevamento satellitare infatti, si presenta come uno strumento d integrazione al monitoraggio dei parametri di qualità delle acque. Gli studi effettuati su questo argomento sono molteplici, essi sono in grado di illustrare come l energia retro-diffusa da un bacino idrico nelle diverse lunghezze d onda dello spettro elettromagnetico porti con sé informazioni relative alle sostanze organiche disciolte, concentrazioni di fitoplancton, e sedimento solido sospeso, ossia dei parametri otticamente attivi responsabili della colorazione delle acque. A tale scopo per coloro che operano nel campo della gestione e salvaguardia delle aree naturali, le tecniche del telerilevamento multi- ed iper- spettrale rappresentano uno strumento d integrazione valido per il controllo dei parametri di qualità del suolo e dell acqua. Quest ultimi otticamente attivi nelle regioni del Visibile e dell Infrarosso Vicino.

4 2. METODOLOGIA In questo lavoro, per le analisi dei fenomeni di inquinamento delle acque e per l individuazione e identificazione di siti critici lungo il corso d acqua dei Regi Lagni, sono state utilizzate immagini aeree iperspettrali MIVIS (Multispectral Infrared and Visible Imaging Spectrometer) ed Ortofoto della Regione Campania. Le immagini MIVIS si caratterizzano per l elevata risoluzione spettrale e risultano adatte per lo studio su scala locale delle relazioni tra i diversi parametri chimici e fisici che permettono l individuazione delle anomalie termiche. In questo lavoro è stata utilizzata una metodologia che ha permesso di ottenere risultati significativi per l individuazione, l identificazione, lo studio e la mappatura delle diverse tipologie di anomalie presenti nell area di studio rappresentata dal corso d acqua dei Regi Lagni, che scorre lungo il territorio della Provincia di Caserta e di Napoli. Per l individuazione delle anomalie in acqua è stata utilizzata la tecnica density slicing, la quale permette di visualizzare le informazioni contenute nell immagine associando alle classi di oggetti una scala di colori mantenendo la loro disposizione spaziale. In questo lavoro, la tecnica del Density Slicing è stata principalmente utilizzata nell elaborazione delle bande MIVIS corrispondenti all infrarosso termico. Il dataset utilizzato per lo studio del corpo idrico è costituito da: - immagini iperspettrali MIVIS di proprietà dell ARPAC (Agenzia Regionale Protezione Ambiente Campania), riprese aeree registrate in luglio 2008 ad una quota di volo relativa di 1500 metri; - Ortofoto del 2006 della Regione Campania di proprietà dell ARPAC (Agenzia Regionale Protezione Ambiente Campania); - Ortofoto del 2000 della Regione Campania di proprietà dell ARPAC (Agenzia Regionale Protezione Ambiente Campania).

5 Lo studio è stato caratterizzato da: - analisi ad alta risoluzione spettrale delle immagini iperspettrali MIVIS; - analisi cromatica dell acqua applicata alle immagini aeree MIVIS; - analisi multitemporale, interpretazione e confronto del dataset. Il data-processing effettuato sulle immagini MIVIS ha interessato le analisi relative alle: - bande del Visibile (#3, #7 e #13); - bande dell Infrarosso Termico (#93 e #94). Le bande del Visibile e la loro visualizzazione in immagini True Color Composite permettono di effettuare una prima fotointerpretazione dell area di studio. Per studiare fenomeni più particolari che a volte non risultano ben visibili nelle lunghezze d onda del visibile, ci si avvale delle lunghezze d onda dell infrarosso. Nel lavoro svolto, in alcuni punti non è stato possibile distinguere il tracciato dei Regi Lagni a causa della vegetazione troppo fitta. La risoluzione spaziale delle immagini MIVIS, 3x3 metri, risulta essere alta rispetto all ampiezza dell alveo del corpo idrico e ciò determina la presenza di pixel misti, ovvero pixel il cui valore di Brightness Value (BV) è relativo non solo alla radianza dell acqua, ma a tutto ciò che è presente all interno del pixel.

6 3. AREA IN ESAME Nel presente lavoro è stata analizzata l area dei Regi Lagni, lunghi circa 65 km raccolgono le acque di diversi affluenti che nell insieme formano l intero bacino dei Regi Lagni. Essi hanno origine nel comune di Visciano in provincia di Napoli e terminano il loro percorso nel comune di Castel Volturno in provincia di Caserta (Fig. 1). La ramificazione della sua rete idrografica attraversa molti Comuni della Provincia di Caserta tra cui : Villa Literno, Casal di Principe, Marcianise e Casaluce, caratterizzati da una forte attività agricola; mentre della provincia di Napoli: Acerra, Nola, Marigliano e Visciano, caratterizzati dalla presenza di impianti di depurazione delle acque e di grossi centri commerciali. Fig.1 Inquadramento territoriale dei Regi Lagni lungo i comuni della provincia di Caserta e di Napoli

7 4. RISULTATI 4.1 Primo caso studio - RUN 01 A. 1 A. 2 TEMPERATURA AL SENSORE ( C) 20,0 20,7 20,7-21,5 21,5-22,2 22,2-23,0 23,0 23,7 23,7 24,5 24,5 25,2 25,2-27,0 Fig. 2: Carta tematica risultante dalla sovrapposizione del immagine MIVIS Visibile con il risultato dell analisi termica. Nel primo caso studio relativo alla RUN 01 sono state identificate due anomalie A.1 e A.2 caratterizzate da temperature al sensore che variano dai 20 C ai 27 C, in prossimità della foce. L analisi termica è stata effettuata sulla banda dell Infrarosso Termico (#94) dopo aver separato l acqua dalla terra mediante maschera.

8 Anomalia 1 Coordinata punto: 40 58'58.11"N '10.99"E A. 1 Fig. 3: Composizione RGB delle immagini MIVIS(2008) A. 1 Fig. 4: Carta tematica dell anomalia termica relativa al dato MIVIS.

9 L analisi termica effettuata sulla RUN 01 ha rilevato non solo l anomalia A.1, ma mette in evidenza il getto (ploom) di acqua fredda proveniente dai regi lagni che si immette nell acque marine relativamente più calde. Le cause di questa anomalia è possibile individuarle mediante un analisi più approfondita della zona in esame, grazie a rilievi effettuati in situ. A. 1 Fig. 5: Immagine Satellitare del 2008 di Google Earth A. 1 Fig. 6: Ortofoto 2006

10 Fig. 7: Carta tematica ottenuta dalla sovrapposizione del prodotto dell analisi termica con l ortofoto 2006 A. 1 Fig. 8: Ortofoto 2000

11 Dall analisi multi temporale, relativa al periodo ( ), osservando l immagine satellitare del 2008 e le ortofoto del 2006 e del 2000, si può osservare come la foce dei Regi Lagni abbia subito in pochissimi anni dei forti cambiamenti morfologici. La trasformazione risulta ancora più evidente in figura 7, dove la sovrapposizione tra il layer dell analisi termica e l ortofoto 2006 mette in risalto a le modifiche.

12 Anomalia 2 Coordinata punto: 40 59'27.79"N '43.51"E A. 2 Fig. 9: Composizione RGB delle immagini MIVIS(2008) A. 2 Fig. 10: Carta tematica dell anomalia termica relativa al dato MIVIS

13 L analisi termica effettuata sull immagine MIVIS RUN 01 ha rilevato un altra anomalia (A.2) in prossimità di un ponte poco lontano dalla foce; questa raggiunge temperature al sensore di 27 C. A. 2 Fig. 11: Immagine Satellitare del 2008 di Google Earth A. 2 Fig. 12: Ortofoto 2006

14 A. 2 Fig.13: Carta tematica ottenuta dalla sovrapposizione del prodotto dell analisi termica con l ortofoto 2006 A. 2 Fig. 14: Ortofoto 2000

15 Osservando le ortofoto ( ), l immagine satellitare (2008) e l immagine MIVIS (2008), è possibile osservare come l area dell anomalia si sia ingrandita nel corso del tempo. Anche in questo caso, le cause di questa anomalia è possibile individuarle solo mediante analisi in situ.

16 4.2 Secondo caso studio - RUN 02 A. 3 A. 4 Fig. 15: Carta tematica risultante dalla sovrapposizione del immagine MIVIS Visibile con il risultato dell analisi termica. Nel secondo caso studio, la RUN 02, sono state individuate due anomalie TEMPERATURA AL SENSORE ( C) 20,0-20,7 20,7 21,5 21,5 22,2 22,2 23,0 23,0 23,7 23,7 24,5 24,5 25,2 25,2-26,0 (A.3 e A.4) che presentano temperature al sensore che variano dai 20 C ai 26 C. L immagine è stata analizzata in modalità density slice utilizzando la banda dell Infrarosso termico. Questa modalità permette di associare ad ogni intervallo di temperatura un determinato colore, ciò permette di identificare con maggiore facilità gli andamenti delle temperature superficiali. I pixel che si osservano all interno delle figure, sono dovuti a pixel misti presenti lungo il letto del fiume. Nella maggior parte dei casi sono dovuti alla vegetazione.

17 Anomalia 3 Coordinata punto: 41 2'18.80"N '56.50"E A. 3 Fig. 16: Composizione RGB delle immagini MIVIS(2008) A. 3 Fig. 17: Carta tematica dell anomalia termica relativa al dato MIVIS

18 A. 3 Fig. 18: Immagine Satellitare del 2008 di Google Earth A. 3 Fig. 19: Ortofoto 2006

19 A. 3 Fig.20: Carta tematica ottenuta dalla sovrapposizione del prodotto dell analisi termica con l ortofoto 2006 A. 3 Fig. 21: Ortofoto 2000

20 L analisi multi-temporale delle: - ortofoto ( ), - immagine satellitare (2008), - immagine MIVIS (2008), ha messo in evidenza come la zona in esame, caratterizzata da un attività prevalentemente agricola, non abbia subito modifiche importanti.

21 Anomalia 4 Coordinata punto: 41 2'20.91"N '3.89"E A. 4 Fig. 22: Composizione RGB delle immagini MIVIS(2008) A. 4 Fig. 23: Carta tematica dell anomalia termica relativa al dato MIVIS

22 L anomalia A.4 è caratterizzata da una temperatura massima al sensore di 26 C; i pixel che si osservano lungo i bordi sono dovuti alla presenza di pixel misti che molto probabilmente sono dovuti alla presenza di vegetazione.

23 A. 4 Fig. 24: Immagine Satellitare del 2008 di Google Earth A. 4 Fig. 25: Ortofoto 2006

24 A. 4 Fig.26: Carta tematica ottenuta dalla sovrapposizione del prodotto dell analisi termica con l ortofoto 2006 A. 4 Fig. 27: Ortofoto 2000 Osservando le: - ortofoto ( ), - immagine satellitare (2008), - immagine MIVIS (2008), non si evince nessuna trasformazione importante dal punto di vista morfologico.

25 4.3 Terzo caso studio RUN 03 A. 5 A. 6 TEMPERATURA AL SENSORE ( C) 20,0 20,7 20,7-21,5 21,5-22,2 22,2-23,0 23,0 23,7 23,7 24,5 24,5 25,2 25,2-27,0 A. 7 Fig.28: Carta tematica risultante dalla sovrapposizione del immagine MIVIS Visibile con il risultato dell analisi termica. Nel terzo caso studio, la RUN 03, sono state ritrovate due anomalie A.5 e A.6; l anomalia A.7 è determinata da pixel misti che rendono difficile l individuazione di eventuali irregolarità.

26 Anomalia 5 Coordinata punto 41 2'21.12"N, 14 13'8.19"E A. 5 Fig. 29: Composizione RGB delle immagini MIVIS(2008) A. 5 Fig. 30: Carta tematica dell anomalia termica relativa al dato MIVIS

27 A. 5 Fig.31: Immagine Satellitare del 2008 di Google Earth A. 5 Fig. 32: Ortofoto 2006

28 A. 5 Fig.33: Carta tematica ottenuta dalla sovrapposizione del prodotto dell analisi termica con l ortofoto 2006 A. 5 Fig. 34: Ortofoto 2000 Dall analisi multitemporale sulle ortofoto ( ), sull immagine satellitare (2008) e sull immagine MIVIS (2008), si osserva come la zona in esame, prevalentemente adibita ad uso agricolo, non abbia subito mutamenti rilevanti.

29 L analisi termica effettuata sull immagine MIVIS ha rilevato un anomalia nell area in esame con temperature al sensore che variano dai 20 C ai 27 C. Data la bassa risoluzione del pixel e l estensione limitata dell anomalia, per individuarne le cause è necessaria un analisi più approfondita della zona oggetto d esame, anche utilizzando immagini a più alta risoluzione spaziale.

30 Anomalia 5 Coordinata punto 41 0'10.53"N '38.93"E A. 6 Fig. 35: Composizione RGB delle immagini MIVIS(2008) A. 6 Fig. 36: Carta tematica dell anomalia termica relativa al dato MIVIS

31 Dall indagine termica eseguita si evince come la zona oggetto di studio sia caratterizza da un evidente anomalia termica di forma lineare con temperature al sensore piuttosto basse (circa 20 C) rispetto alla circostante. A. 6 Fig. 37: Immagine Satellitare del 2008 di Google Earth

32 A. 6 Fig. 38: Ortofoto 2006 A. 6 Fig.39: Carta tematica ottenuta dalla sovrapposizione del prodotto dell analisi termica con l ortofoto 2006

33 A. 6 Fig. 40: Ortofoto 2000 Dall analisi multitemporale sulle ortofoto ( ), sull immagine satellitare (2008) e sull immagine MIVIS (2008), si osserva come la zona in esame non abbia subito trasformazioni importanti dal punto di vista morfologico.

34 Anomalia 6 Coordinata punto 40 59'50.54"N, 14 18'30.35"E A. 7 Fig. 41: Composizione RGB delle immagini MIVIS(2008) A. 7 Fig. 42: Carta tematica dell anomalia termica relativa al dato MIVIS

35 L immagine riportata di seguito rappresenta un chiaro esempio della difficoltà riscontrata nel tracciare il percorso del fiume, a causa dell elevata presenza di pixel misti prodotti dall opera in cemento che raccoglie il corso d'acqua. La temperatura elevata è quindi determinata dalla bassa risoluzione dell immagine che rende difficoltoso separare il pixel relativi all acqua da quelli misti. A. 7 Fig. 43: Immagine Satellitare del 2008 di Google Earth A. 7 Fig. 44: Ortofoto 2006

36 4.4 Quarto caso studio RUN 04 A. 8 TEMPERATURA AL SENSORE ( C) 20,0 20,7 20,7-21,5 21,5-22,2 22,2-23,0 23,0 23,7 23,7 24,5 24,5 25,2 25,2-27,0 Fig.45 Carta tematica risultante dalla sovrapposizione del immagine MIVIS Visibile con il risultato dell analisi termica L analisi della RUN 04 è stata caratterizzata dall elevata presenza di pixel misti dovuti alla bassa risoluzione. L anomalia A.8 ritrovata è caratterizzata da temperature al sensore basse.

37 Anomalia 7 Coordinata punto 40 55'57.09"N '43.35"E A. 8 Fig.46: Composizione RGB delle immagini MIVIS(2008) A. 8 Fig. 47: Carta tematica dell anomalia termica relativa al dato MIVIS

38 Dall indagine termica eseguita si evince come la zona oggetto di studio sia caratterizza da un evidente anomalia termica di forma lineare con temperature al sensore che varia dai 20 C ai 22 C. A. 8 Fig. 48: Immagine Satellitare del 2008 di Google Earth A. 8 Fig. 49: Ortofoto 2006

39 A. 8 Fig.50: Carta tematica ottenuta dalla sovrapposizione del prodotto dell analisi termica con l ortofoto 2006 Fig. 51: Ortofoto 2000

40 Dall analisi multitemporale sulle ortofoto ( ), sull immagine satellitare (2008) e sull immagine MIVIS (2008), non si osserva nessuna trasformazione rilevante del territorio.

41 4.5 Quinto caso studio RUN 05 A. 10 A. 9 TEMPERATURA AL SENSORE ( C) 20,0 20,7 20,7-21,5 21,5-22,2 22,2-23,0 23,0 23,7 23,7 24,5 24,5 25,2 25,2-27,0 Fig.52: Carta tematica risultante dalla sovrapposizione del immagine MIVIS Visibile con il risultato dell analisi termica La RUN 05 è caratterizzata da due anomalie. L anomalia A.9 è descritta da una temperatura di circa 20 C, mentre l anomalia A.10 è contraddistinta da pixel misti responsabili della temperatura alta lungo il letto del fiume.

42 Anomalia 7 Coordinata punto 40 56'8.08"N, 14 23'37.66"E A. 9 Fig. 53: Composizione RGB delle immagini MIVIS(2008) A. 9 Fig. 54: Carta tematica dell anomalia termica relativa al dato MIVIS

43 L anomalia A.9 è caratterizzata da una temperatura fredda proveniente da uno scarico. Osservando l immagine è possibile notare che l acqua cambia la sua temperatura nei pressi di uno scarico di acqua. A. 9 Fig. 55: Immagine Satellitare del 2008 di Google Earth A. 9

44 Fig. 56: Ortofoto 2006 A. 9 Fig.57: Carta tematica ottenuta dalla sovrapposizione del prodotto dell analisi termica con l ortofoto 2006 A. 9 Fig. 58: Ortofoto 2000

45 Dall analisi multitemporale sulle ortofoto ( ) e sull immagine satellitare (2008), si osserva come la zona in esame abbia subito delle trasformazioni. Nei pressi dello scarico, è stato costruito un impianto di depurazione delle acque. Per l individuazione delle cause di questa anomalia è necessaria un analisi più approfondita della zona oggetto d esame, anche con rilievi effettuati in situ.

46 Anomalia 8 Coordinata punto 40 58'10.95"N, 14 27'9.61"E A. 10 Fig. 59: Composizione RGB delle immagini MIVIS(2008) A. 10 Fig. 60: Carta tematica dell anomalia termica relativa al dato MIVIS

47 L anomalia A.10 è caratterizzata da pixel misti dovuti alla presenza di una fitta vegetazione. La bassa risoluzione anche in questo caso ha reso difficile separare i pixel d acqua da quelli della vegetazione. A. 10 Fig. 61: Immagine Satellitare del 2008 di Google Earth A. 10 Fig. 62: Ortofoto 2006

48 A. 10 Fig.63: Carta tematica ottenuta dalla sovrapposizione del prodotto dell analisi termica con l ortofoto 2006 A. 10 Fig. 64: Ortofoto 2000

49 Dall analisi multitemporale sulle ortofoto ( ) e sull immagine satellitare (2008), si osserva come la zona in esame non abbia subito trasformazioni importanti.

50 4.6 Sesto caso studio RUN 06 TEMPERATURA AL SENSORE ( C) 20,0 21,1 21,1-22,2 22,2-23,3 23,3-24,5 24,5 25,6 25,6 26,7 26,7 27,8 27,8-29,0 Fig.65: Carta tematica risultante dalla sovrapposizione del immagine MIVIS Visibile con il risultato dell analisi termica Come è possibile osservare nella figura successiva, l assenza di tematismi per i dati MIVIS è dovuta alla impossibilità di distinguere il tracciato del fiume. La presenza di pixel misti, nasconde il percorso dell acqua e ha reso difficile l analisi termica.

51 Fig. 66: Composizione RGB delle immagini MIVIS(2008) Fig. 67: Carta tematica dell anomalia termica relativa al dato MIVIS

52 Conclusioni I risultati ottenuti sull area di studio attestano quanto innovativa sia l applicazione dei dati multispettrali a supporto dei tradizionali metodi di indagine. La mancanza di misure acquisite in campo però, non consente di stabilire un livello di accuratezza per il metodo utilizzato. E doveroso ribadire che solo un controllo diretto sul terreno può accertare l attendibilità di quanto riconosciuto ed ipotizzato con il lavoro di lettura ed interpretazione delle immagini analizzate. I risultati ottenuti rappresentano però una valida base per elaborare una strategia di indagine e di tutela dell ambiente.

53 Bibliografia - Bannari A., Morin D., Bonin F A review of vegetation Indices - Remote Sensing, 13, pp ; - Brivio P. A., Zilioli E Assesment of spatio-temporal variability of lake water colour from satellite data SPIE, 2585, pp ; - Bianchi R., Marino C.M. and Pignatti S Airborne Hyperspectral remote sensing in Italy Europto, Rome September 1994, SPIE V 2318, pp , 1994; - Cracknell A. and Xue Y Thermal Inertia determination from space - a tutorial view - International Journal of Remote Sensing, 17, vol. 3, pp ; - Dessena M.A., Melis M.T Telerilevamento applicato.- Mako edizioni; - Gianinetto M., Lechi G Utilizzo dei dati multispettrali ad alta risoluzione per il monitoraggio della laguna di Venezia COFIN 2001; - Galati G., Gilardini A Tecniche e strumenti per il telerilevamento ambientale in Monografie scientifiche Serie Scienze della Terra CNR; - Gomarasca M.A Elementi di Geomatica.- Associazione Italiana di Telerilevamento; - Guyot G Signatures spectrales des superface naturelles - Teledetection satellitaire, tome 5, Paradigme, Caen, France; - Tonelli A Metodi di telerilevamento da postazione fissa nella caratterizzazione di superfici e del primo spessore di massa - Rivista Italiana di Telerilevamento, 1-2, pp ; - Wang S., Yan F., Zhou Y., Zhu L., Wang L., Jiao Y Water quality monitoring using hyperspectral remote sensing data in Taihu lake China. IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing.

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