Telerilevamento da satellite per il monitoraggio dei fabbisogni irrigui a scala aziendale e di comprensorio

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1 Seminario su: "Metodologie di valutazione dei fabbisogni irrigui a scala aziendale e comprensoriale" - Taormina (ME) novembre 2008 Telerilevamento da satellite per il monitoraggio dei fabbisogni irrigui a scala aziendale e di comprensorio Guido D Urso Università degli Studi di Napoli "Federico II"

2 Lo sviluppo di tecniche innovative, quali i sistemi informativi geografici ed il telerilevamento, e l approfondimento delle conoscenze sui fenomeni naturali che caratterizzano l'evoluzione ambientale e del territorio, aprono nuove prospettive nella gestione delle risorse territoriali. GIS + Osservazione della Terra + modelli u * z u( z) = ln k z0m T 0 m T S R A R RS X θ(z,t) T C v(x,y,t)

3 Dall acquisizione al prodotto finale

4 I primi sensori analogici per l osservazione della Terra dallo spazio 1946 Immagine del deserto White Sands (New Mexico) ripresa da una fotocamera installata su un missile tipo V-2

5 Il lancio dello SPUTNIK (U.R.S.S.) : l inizio dell era spaziale Annual Report (1957) Stazione sperimentale di Rothamsted (U.K.) measurements of reflection coefficients may give useful estimates of leaf growth without destructive sampling J.L. Monteith

6 Apollo 9 Marzo 1969

7 E poi ancora. 23 luglio 1972: Landsat-1 (U.S.A.) 13 ottobre 1972: NOAA (U.S.A.) 14 maggio 1973: Skylab (U.S.A.) 17 maggio 1974: GOES-1 (U.S.A.) 26 luglio 1975: China III (Cina) 15 settembre 1976: Soyuz 22 (U.S.R.R.) 23 novembre 1977: Meteosat-1 (Ag. Spaz. Europea - ESA) 26 aprile 1978: HCMM (U.S.A.) 26 giugno 1978: SeaSat (U.S.A.) 7 giugno 1979: Bashkara (India) 21 febbraio 1986: SPOT-1 (Francia) 16 luglio 1991: ERS-1 (Ag. Spaz. Europea - ESA) 21 marzo 2002: ENVISAT..

8 Una famiglia di successo: la serie Landsat ( )

9 Caratteristiche Spettrali del Landsat TM

10 QuickBird (2.8 m) Landsat TM (30 m)

11 Immagine di Londra ripresa dal satellite Ikonos, risoluzione 1 m

12 Migliore risoluzione spaziale Landsat ETM ASTER TERRA QUICKBIRD 30 m 15 m 2.8 m; 3 Bands VIS + NIR + 2 SWIR 2 Bands VIS + NIR Bands VIS + NIR SWIR 1 TIR 2 TIR

13 Migliore risoluzione spettrale DATI SUPER e IPER- SPETTRALI ETM+

14 TERRA EOS AM-1 (NASA) ASTER: resol.15 m 3 bands VIS-NIR / 30 m, 6 bands SWIR / 90 m, 5 bands TIR MODIS: resol.250 m, 2 bands VIS-NIR resol.500 m, 3 bands VIS-NIR + 2 SWIR resol m: 12 bands VIS-NIR + 1 SWIR + 15 TIR MISR: resol.240 m, multi-angular observations 4 bands VIS-NIR

15 Missione CHRIS / PROBA : Multi-angolare (fino a 5 angoli), Iper-spettrale (fino a 63 bande) Alta risoluzione (fino a 18 m) END Image5 Image4 Image3 Image2 Image1 START target

16 Tecniche di osservazione della Terra per il monitoraggio della vegetazione e delle risorse idriche La tipologia, lo sviluppo e la densità del manto vegetale influenzano in maniera importante i principali processi di scambio di massa e di energia fra la superficie terrestre e l atmosfera (infiltrazione, evaporazione, deflusso superficiale, etc.)

17 Modelli di simulazione del bilancio idrologico z [θ(z, t + Δt) θ(z)]dz = ΔW = (P + I e LAImax = 3.5 e Es T + νd )dt 0 Condizione al contorno sup.: Parametri vegetazione + Evapotraspirazione massima LAImin = 0.0 Moto dell acqua nel sistema Suolo-Pianta-Atmosfera: Equazione Richard s + Modelli attingimento radicale S W A P S I M O D I S (SImulation and Management of On-Demand Irrigation Systems) [D Urso, 2001] Condizione al contorno inf.: a) Circolazione sotterranea b) Percolazione c) Strati impermeabili

18 Modelli distribuiti per il bilancio idrologico + Osservazione della Terra 1. Determinazione di dati di input riguardanti I parametri della superficie: albedo, copertura del suolo, Indice di area fogliare (LAI) => VIS+NIR 2. Stima dei valori istantanei dii variabili e termini del bilancio idrologico: evapotraspirazione reale, contenuto idrico dei suoli => TIR / MW

19 Le ricerche condotte presso il DIAAT in anni recenti hanno consentito la messa a punto di metodologie che, integrando osservazioni di campo con l analisi di immagini satellitari portano alla stima dei fabbisogni irrigui delle colture

20 Stima dell Albedo (VIS/NIR/SWIR) Definizione di albedo: riflettanza emisferica spettralmente integrata 2π π 2 1 r = K ( ϑ, Φ) cosϑsinϑ dϑ dφ K 0 0 Nell ipotesi di superficie lambertiana (riflettanza isotropa): K (ϑ, Φ) radianza solare riflessa integrata (Wm -2 sr -1 ) in funzione dell angolo di visuale allo zenith, ϑ, e all azimuth, Φ. ( λ ) ( λ ) 0 ( ) λ n K Kλ d r = π dλ π 0 0 ϑ r p w E cos 0 K λ1 λ = w λ r λ = 1, 2,...5, 7 λ E 0 λ λ = 0 E λ λ λ 2 Band Center Band- wavelength width (nm) (nm) E 0 λ wλ (W m -2 ) (-) TM TM TM TM TM TM

21 Indici di vegetazione basati sulle riflettanze nel rosso e nel vicino infrarosso Δ Aβ

22 Indici intrinseci SR (Simple Ratio) E il più semplice indice di vegetazione. Assume valori tra 0 e infinito, in particolare tra 0 e 1 per i suoli e tra 6 e 10 per la vegetazione verde. SR = ρ ρ nir r NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) E il più usato e comune. Assume valori tra -1 e 1, in particolare inferiori a 0 per l acqua, poco superiori a 0 per i suoli e tra 0.4 e 0.7 per la vegetazione. Solo vegetazioni molto dense arrivano a 0.8. NDVI = ρ ρ nir nir + ρr ρ r

23 Significato dell NDVI

24 Indici di Vegetazione (VIS/NIR) basati sulla linea del suolo WDVI = ρ - i ρ s i ρr ρ s r 1 WDVI LAI = - ln ( 1 - ) α WDVI

25 Stima del LAI attraverso l indice WDVI LAI predicted 3 Artichokes Forages Maize Fruit-trees 2 Vegetables R 2 = LAI measured Validazione del modello LAI(WDVI) nella Piana del Sele

26 Anisotropia della Riflettanza della Vegetazione (superficie non-lambertiana) NECESSITÀ DI OSSERVAZIONI MULTIANGOLARI MISR Chris-PROBA

27 CHRIS / PROBA Image5 Image4 Image3 Image2 Image1 END START target

28 CHRIS/PROBA Esperimento SPARC (ESA) 3598 [0º] 3599 [+36º] 359A [-36º] Min Zen Ang: 20º Fly-by Time: 11:07 UT Solar Zen Ang: 22º 359B [+55º] 359C [-55º]

29 Modelli e stima dei parametri Caratteristiche foglia - Clorofilla -Acqua - Struttura fogliare Modello riflettanza fogliare Caratteristiche canopy - Struttura -Suolo -LAI Modello riflettanza canopy Caratteristiche ripresa - Illuminazione -Ripresa Modelli Inversione accoppiati dei modelli

30 Dalla ricerca alle applicazioni: Determinazione dei FABBISOGNI IRRIGUI

31 Progetto UE - DEMETER ( ) Sviluppo e validazione in Italia, Spagna e Portogallo di due metodologie per la determinazione del coefficiente colturale K c 1) Relazione empirica con NDVI: 2) Definizione analitica : K = K NDVI c c ( ) K = f( K, T, RH, U ; r, LAI, h ) c a c

32 Metodo NDVI : Mediante osservazioni di campo, viene calibrata una relazione empirica di tipo lineare fra l indice NDVI (Normalised Differences Vegetation Index) ed il valore K c (Heilman et al., 1982; Bausch and Neale, 1987; Bausch, 1993): c ( ) IR R K K NDVI a b = = + c r + r IR R r r

33 Metodo NDVI : semplice, speditivo soggettività legata all attribuzione del K c in campo non conforme alle procedure standard della FAO

34 Definizione analitica del K c Procedura 1-step della FAO per il calcolo di ETp E p = 1 λ Δ( R R G) ρd / r Δ+ γ(1 + r / r ) ns nl E a c a R ns = (1 rs ) t rt,min r c = 0.5LAI r a = z 2 2 U h ln 3 c zt h ln 3 c 0.123hc hc 0.168U

35 Definizione analitica del K c Procedura 1-step della FAO per il calcolo di ETp ET p 0.5 LAI * ( )( α)( + ) + pρa( s a) s 1 0.4e 1 K L c e e U/124 = λ s+ γ( 1 + U/0.62LAI) K c ( ) [ γ ] * E s( Q G) + cpρa es ea / ra, H s+ ( U) p = = Eref * γ λ s( 0.77 K + L G)+ γ U ( es ea) s + γ(1 + rc/ ra, H) T+ a 273.3

36 Definizione analitica del K c Procedura 1-step della FAO per il calcolo di ETp

37

38 Validazione Erba medica (eddy-covariance) y = 1.02x R 2 = 0.95 from doy 207 to doy Alfalfa y = 1.03x R 2 = 0.97 from doy 207 to doy Alfalfa ETa 0.4 ETa ETp Eto * Kc (ASD)

39 y = 1.05x R 2 = 0.90 from doy 196 to doy Corn 0.5 ETa Validazione Mais (eddy-covariance) Eto * Kc (ASD)

40 Vigneto irriguo Sardegna

41 Vigneto irriguo, Sardegna from doy 226 to doy Vigna 0.80 y = 0.56x R2 = 0.58 ET reale ET potenziale

42 L assistenza irrigua in Campania Oggi è attivo un nuovo sistema basato sulla telefonia cellulare, Internet ed i satelliti per l Osservazione della Terra

43 Prototipo sviluppato nell ambito del progetto europeo DEMETER Procedura operativa dal 2006, in 4 Consorzi della Regione Campania Implementazione tecnologica dello spin-off accademico dell Università di Napoli Federico II:

44 Esempio di trasferimento dei risultati della ricerca ad applicazioni operative ET p maps (raster) P n maps (raster) GIS (cadasterbased) Farm characteristics: Area, Q_outlet, Irrigation method (vector) Crop Water Requirements calculation (CWR) (vector map) LEVEL (A) Irrigation Advisory Services Multiple-users associations Yes /no LEVEL (B) SUGGESTION TO FARMERS: i.e.: maximum duration of irrigation (h) in a given day or in a period of time (1 week)

45

46 Schema metodologico : 1) 2) 3) 36 h 1) Monitoraggio in tempo reale dello sviluppo delle colture mediante dati satellitari multi-spettrali ad alta risoluzione spaziale (5-20 m; SPOT) 2) Calcolo dei fabbisogni irrigui secondo la procedura 1-step F.A.O. con dati dalla rete agrometeorologica 3) Distribuzione del consiglio irriguo personalizzato direttamente agli agricoltori

47 Esempio di Mappe di Evapotraspirazione : 20 luglio 2006 Mappa di K c

48 Livello (A): informazione a scala di comprensorio irriguo m CASTRULLO NUOVO 2 BOSCARIELLO 3 Z.B.E 1 SEZ.SELE 4 CANALI PELO LIBERO 5 CANALI PELO LIBERO 6 FASCIA LITORANEA 7 CANALI PELO LIBERO 8 CANALI PELO LIBERO 9 CANALI PELO LIBERO Total monthly Crop Water Requirement June July August September

49 WebGIS del Piano Regionale di Consulenza all Irrigazione:

50 Livello (B): consulenza irrigua personalizzata - scala aziendale -

51 Distribuzione all utente finale in tempo reale Parcella ID: /00136 Volume irriguo consigliato, settimana 28: 213 m 3 Durata applicazione: 5.5 h

52

53 MAIS 45 giorni dalla semina

54 Farm: Maione crop: maize ETP and water supply 2005 supply ETP, water supply (mm/day) Cumulative (cubic meter / ha) ETP supply cumulative ETP cumulative /6 8/6 15/6 22/6 29/6 days 6/7 13/7 20/7 27/7 3/06 21/0 28/06 7/07 17/07 28/07 satellite i iti

55 Farm: Mellone crop: orchard ETP and water supply 2005 supply ETP, water supply (mm/day) Cumulative (cubic meter / ha) ETP supply cumulative ETP cumulative /6 8/6 15/6 22/6 29/6 days 6/7 13/7 20/7 27/7 3/06 21/0 28/06 7/07 17/07 28/07 satellite i iti

56 Considerazioni conclusive (1/2) Le tecniche di Osservazione della Terra rappresentano ormai uno strumento insostituibile per lo studio ed il monitoraggio dei processi idrologici e delle risorse idriche I parametri caratterizzanti il manto vegetale (albedo, LAI) rappresentano il dato di maggior precisione tra le variabili d interesse ambientale che le tecniche O.T. possono fornire con continuità La combinazione di modelli su base fisica che descrivono i processi bio-fisici ed i meccanismi di trasferimento della radiazione solare rappresentano la base per lo sviluppo di nuove metodologie per l utilizzo di dati di Osservazione della Terra in diverse regioni dello spettro e.m.

57 Considerazioni conclusive (2/2) Alcune metodologie d analisi hanno raggiunto un grado di maturità tale da consentire lo sviluppo di applicazioni operative in tempo reale per la gestione delle risorse territoriali Le piattaforme orbitanti di nuova generazione (ESA-Sentinel) e la crescente disponibilità di sensori con caratteristiche avanzate (osservazioni iper-spettrali e multi-angolari, altissima risoluzione) aprono nuove prospettive nell impiego di dati di O.T., specialmente nel campo del visibile, dell infrarosso prossimo e delle micro-onde.

58 Grazie per l attenzione

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