Attività di telerilevamento e GIS svolte dal laboratorio LaMMA della Regione Toscana L. BOTTAI, F. MASELLI

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1 Attività di telerilevamento e GIS svolte dal laboratorio LaMMA della Regione Toscana L. BOTTAI, F. MASELLI In questo articolo vengono descritte alcune applicazioni operative basate sull elaborazione di dati satellitari ad alta e bassa risoluzione in modo da realizzare dei prodotti utilizzabili all interno del Sistema Informativo Territoriale della Regione Toscana. Il LaMMA (Laboratorio di Meteorologia e Modellistica Ambientale) è stato costituito nel 1996 su iniziativa della Regione Toscana, per la realizzazione di un laboratorio ambientale con le finalità di trasferimento di tecnologie innovative dai centri di ricerca nazionali ed internazionali e dalle più avanzate realtà industriali alle strutture regionali pubbliche e private. Il laboratorio è inoltre un centro in cui vengono sviluppate attività di ricerca e sviluppo in sinergia con il CNR (IBI- MET) e l Università di Firenze (Facoltà di Agraria e Scienze forestali). Il settore del LaMMA che si occupa di telerilevamento e GIS, in particolare, ha come scopo principale quello di fornire informazioni sia ai settori applicativi del laboratorio stesso che si occupano di controllare l atmosfera, il territorio e l ambiente marino, sia ad ogni dipartimento e servizio regionale che può necessitare di dati aggiornati riguardanti il territorio della Regione (dipartimenti: cartografico, ambiente, agricoltura e foreste; agenzie per la protezione ambientale e per lo sviluppo in campo agricolo, ecc.). In prospettiva è anche previsto un servizio rivolto ad ogni altro utente regionale, pubblico o privato, che possa essere interessato a ricevere tali informazioni (università ed altri enti di ricerca, amministrazioni ed enti provinciali e comunali, protezione civile, servizi forestali e comunità montane, aziende agricole, industrie ed altri utenti privati). Possibili applicazioni Le applicazioni operative individuate che possono essere realizzate attraverso l elaborazione dei dati satellitari digitali, si possono dividere a seconda della scala di rappresentazione. Applicazioni a media scala (1: :50.000) 1) Monitoraggio della vegetazione; 2) Rischio d incendio (stato di stress della vegetazione); 3) Rischio d incendio meteorologico; 4) Temperatura superficiale terrestre e marina; 5) Monitoraggio marino (sedimenti, clorofilla, ed erosione costiera); 6) Stima dei parametri atmosferici. Applicazioni a scala locale 1) Aggiornamento cartografia tecnica (derivazione strati essenziali: idrografia, viabilità e aree urbane); 2) Incendi (rischio strutturale d incendio, catasto informatizzato delle aree incendiate, recupero della vegetazione); 3) Statistiche agricole (realizzazione del catasto oleicolo e viticolo); 4) Uso del suolo (realizzazione ed inventari, analisi dei cambiamenti). Ikonos Rispetto alle nuove tecnologie e ai dati ad altissima risoluzione sono state individuate anche le reali possibilità offerte dai satelliti Ikonos e QuickBird che permettono di elaborare immagini con caratteristiche molto simili a quelle ottenute per ortocorrezione delle immagini da aereo, comunemente utilizzate per la realizzazione di cartografia tecnica. In definitiva le applicazioni individuate realizzabili con dati ad alta risoluzione sono state sintetizzate in due principali linee di produzione: 1) applicazioni cartografiche, realizzazione ed aggiornamento dei seguenti layers : Viabilità, Idrografia, Urbano (corpo di fabbrica, ed isolati), Uso del suolo e Cartografia Forestale; 2) realizzazione di archivi digitali relativi ai catasti: olivo (individuazione delle superfici con olivo, ed individuazione delle singole piante), vite (individuazione esatta del corpo del vigneto), utilizzazioni forestali (nuove tagliate, per i cedui numero delle matricine rilasciate), individuazione delle piste di esbosco utilizzate, aree percorse da incendio, cesse para-fuoco. Le caratteristiche dei satelliti ad alta risoluzione che attualmente possono essere utilizzati per queste applicazioni sono le seguenti (vedi tabelle): Banda Banda (m) Risoluzione Range dinamico Pancromatico metro 11 bit (2048) Blu metri 11 bit (2048) Verde metri 11 bit (2048) Rosso metri 11 bit (2048) Infrarosso metri 11 bit (2048) 2

2 Quick-Bird Banda Banda (m) Risoluzione Range dinamico Pancromatico metro 11 bit (2048) Blu metri 11 bit (2048) Verde metri 11 bit (2048) Rosso metri 11 bit (2048) Infrarosso metri 11 bit (2048) Eros Banda Banda (m) Risoluzione Range dinamico Pancromatico metri 11 bit (2048) lo ha portato anche alle determinazione della risoluzione del DTM che viene normalmente utilizzato per le operazioni di orto-correzione. Considerando le precedenti affermazioni, e le condizioni del territorio in esame, non particolarmente corrugato, abbiamo realizzato un DTM a partire dai dati della CTR10K della Regione Toscana, con un passo di 10 metri di lato. La correzione è stata realizzata attraverso procedure di orto-rettificazione, realizzate completamente presso il laboratorio attraverso lo sviluppo di program- Errore di posizione per visioni nadirali Errore di posizione per visione con angolo di 5 Figura 1 - Comparazione dell errore di posizione derivato da modello in dipendenza dell angolo di osservazione del satellite, dell orografia del territorio e dalla distanza dal centro scena. Presso il laboratorio è stata realizzata una sperimentazione sull utilizzo di dati ad alta risoluzione in un area rurale a sud della Regione Toscana sulle Colline Metallifere. La sperimentazione ha riguardato la realizzazione dei prodotti che normalmente vengono realizzati con i fotopiani realizzati con foto aeree, e anche applicazioni realizzabili attraverso l analisi dei dati multispettrali. Le fasi di pre-elaborazione che sono state implementate hanno riguardato la realizzazione del modello digitale del terreno con passo regolare con risoluzione 10 metri, orto-correzione e georeferenziazione di precisione del prodotto digitale. Uno studio sulle distorsioni dovute all orografia ha permesso di approfondire con approccio modellistico, la distribuzione dell errore di posizione sull immagine satellitare in dipendenza dell altimetria del pixel e della geometria di ripresa del sensore (angolo zenitale). Lo studio ha confermato la distorsione che è presente nel dato ad alta risoluzione, che si riflette in un errore di posizione in dipendenza della morfologia del terreno. Lo studio ha inoltre evidenziato che a diverse quote viene associato un livello di errore diversificato in dipendenza della distanza dal centro scena. La variazione di quota, fissata per esempio una determinata distanza dal centro scena, non si riflette in una significativa variazione di errore di posizione (per esempio ad una distanza di 3000 m dal centro scena, per una variazione di 100 m, si verifica una variazione di errore di posizione di 5 metri). Lo studio delle distorsioni con il modelmi specifici in linguaggio C, basate sull utilizzo dei punti di controllo e del modello digitale del terreno per determinare un modello di trasformazione dell immagine grezza, basato su una modifica della tecnica conosciuta come rational polinomial. Nel caso specifico, tale tecnica è stata semplificata utilizzando solamente alcuni termini del polinomio. Sono state verificate varie tecniche di georeferenziazione per orto-correzione, utilizzando diversi termini che costituiscono il polinomio. Il confronto dell errore quadratico medio (RMSE) delle varie metodologie applicate, ha consentito tale verifica, mostrando che il metodo Modello utilizzato RMSE (metri) Trasformazione affine Polinomio con Quota 4.5 Polinomio con Quota e termine misto (X*Z) 4.47 Tabella 1 - Metodologie utilizzate per georeferenziare le immagini ed i corrispondenti errori. 3

3 migliore è quello dei polinomi razionali, che ha portato un notevole miglioramento nell errore geometrico che è passato da 40 m nel caso della classica georeferenziazione per punti di controllo, a 4 m (vedi Tabella 1). L utilizzo dei dati ad alta risoluzione orto-corretti consente la realizzazione di prodotti a grande scala. Nell area in esame sono stati sviluppati dei prototipi di cartografia tematica di uso del suolo, cartografia forestale, e aggiornamento di cartografia tecnica (individuazione del nuovo tessuto urbano, strade etc). Monitoraggio dei danni alle foreste In base all andamento tipico della risposta spettrale della vegetazione è possibile calcolare degli indici, per ogni pixel, in modo da enfatizzarne certe caratteristiche. La vegetazione assorbe quasi completamente la luce nel visibile ( nm), tranne una piccola quantità nel verde (550 nm), viceversa riflette moltissimo nell infrarosso vicino. Pertanto le bande nel rosso e nell infrarosso vicino risultano entrambe molto utili per individuare la presenza di vegetazione sul territorio. Fra i vari indici impiegati per quantificare la biomassa vegetale, il più diffuso è certamente NDVI (Normalized Difference Vegetation Index): NDVI = (NIR-RED)/(NIR+RED) Dove NIR è il Near Infrared, la riflettanza della banda nell infrarosso vicino, mentre RED è il Visible Red, la riflettanza della banda nell infrarosso visibile. Con l analisi degli indici di vegetazione, acquisiti in tempi diversi, è dunque possibile analizzare i cambiamenti che sono avvenuti nella copertura vegetale. Riconoscimento delle aree incendiate L analisi di due indici sintetici acquisiti in tempi successivi mette in evidenza le zone che presentano una forte diversificazione nello stato della vegetazione. L incendio procura in molti casi, la distruzione completa della vegetazione e molto spesso nelle zone limitrofe, i danni sono limitati alle chiome che presentano parte delle foglie completamente compromesse. Anche in questo caso i danni anche lievi alle chiome sono facilmente individuabili attraverso le tecniche sopra descritte. Per il monitoraggio delle aree percorse da incendio, molti studi operativi hanno utilizzato le immagini del sensore TM e SPOT ed in particolare gli indici realizzati con le bande 3, 4 e/o 5 per quanto riguarda il TM, 2 e 3 utilizzando il sensore SPOT. Utilizzando infatti le bande 4 e 5 (sensore TM) con la solita formula dell NDVI è possibile realizzare un indice che è molto più sensibile alle variazioni nella copertura vegetale, chiamato in questo caso IRI (Infrared Index). Nella figura 3 è possibile osservare come l incendio che appare come una macchia scura sulla seconda immagine, sia facilmente individuabile attraverso un analisi multitemporale. L elaborazione eseguita con un algoritmo di change detection mette in evidenza ed isola l area che presenta i maggiori cambiamenti. In definitiva una volta determinate le aree percorse da incendi, è possibile analizzare e creare un catasto informatizzato facilmente gestibile ed utilizzabile con i consueti sistemi GIS. L utilizzo dei dati ad alta risoluzione garantisce una perimetrazione a grande scala, permettendo direttamente la realizzazione del catasto informatizzato delle aree percorse da incendio, in scala 1:5000 e 1:2000. Schema del processo di individuazione, perimetrazione delle aree percorse da incendio La procedura prevede una fase preliminare di individuazione della zona ove si è verificato l evento, per mezzo delle informazioni riportate nelle schede AIB: tale individuazione fa riferimento alle coordinate riportate nella scheda, di norma relative al punto d innesco stimato, o, se mancanti, al toponimo, individuabile sulla Carta Tecnica Regionale. Utilizzo di immagini satellitari a media risoluzione (SPOT, LANDSAT7-TM) Presso il laboratorio è stata verificata anche la procedura basata su dati a media risoluzione integrata con dati fotografici ad alta risoluzione. In pratica l area incendiata viene individuata dall immagine da satellite, mentre la corretta posizione dei confini di suddetta area viene individuata sulla fotografia aerea ripresa anche in data diversa rispetto a quella satellitare. Nel caso non siano disponibili immagini satellitari ad alta risoluzione (Ikonos), è possibile utilizzare immagini a media risoluzione e precisamente quelle acquisite dai satelliti Spot e/o Landsat7-TM. Tali immagini, non hanno però una risoluzione tale da permettere la distinzione di elementi territoriali con risposta spettrale simile a quella delle aree incendiate; ad una prima perimetrazione effettuata sulla base dell immagine satellitare, segue un affinamento della stessa, sfruttando la maggiore definizione spaziale delle fotografie aeree. Nella figura 4 è riportato un esempio di prima perimetrazione, effettuata solo sulla base di un immagine Spot (indice di verde NDVI); in verde sono individuate le porzioni di territorio non interessate dall incendio, mentre i colori giallo e marrone caratterizzano le aree percorse dall incendio. Riportando il perimetro (file vettoriale) sulla fotografia AIMA della medesima zona, sarà possibile apportare le opportune correzioni (nell esempio: eliminazione della superficie corrispondente al centro abitato), sfruttando la maggior risoluzione della fotografia stessa, che d altro canto, se utilizzata da sola, non avrebbe potuto permettere l individuazione dell area incendiata. Anche le immagini satellitari a media risoluzione possono quindi permettere la suddivisione in aree a differente livello di danno, sfruttando i diversi livelli dell indice di vegetazione (NDVI). Inoltre, utilizzando le mappe catastali (raster o vettoriali, a seconda della disponibilità), congiuntamente alla mappa digitale delle aree percorse da incendio, potranno essere individuate le particelle, o le porzioni di esse, interessate dall evento e, in modo semiautomatico, sarà possibile associare anche le informazioni catastali di tipo alfanumerico (coltura, proprietario, ecc). Utilizzo di immagini satellitari ad alta risoluzione (IKONOS) La stima delle aree incendiate con il satellite Ikonos viene realizzata direttamente dall operatore, mediante interpretazione visiva (fotointerpretazione); in questo modo l operatore sarà in grado di distinguere l esatto confine dell area interessata dall evento incendiario. Anche 4

4 in questo caso grazie alla possibilità di analizzare il dato multispettrale è possibile oltre alla perimetrazione della superficie incendiata la distinzione delle zone a seconda del livello di danno subito dal soprassuolo. Stima dei danni alla copertura vegetale I diversi tipi di inquinamento ambientale e gli abituali attacchi dovuti a naturali patogeni hanno causato negli ultimi decenni ampi fenomeni di degradazione della vegetazione forestale che necessitano di essere accuratamente mappati per poter pianificare interventi di contenimento e recupero. I dati del Landsat TM e SPOT HRV sono stati ampiamente utilizzati a questo fine con progetti operativi di monitoraggio. La tecnica di valutazione dei danni è stata valutata anche sul territorio italiano ed in particolare sulla vegetazione mediterranea, all interno di un progetto finanziato dalla Comunità Europea denominato SEMEFOR (Satellite based Environmental Monitoring of European Forest) a cui ha partecipato la Regione Toscana come utente finale. Il caso di studio è particolarmente rappresentativo perché l area in esame (Foresta di San Rossore e Migliarino) presenta un range molto ampio di livelli di danni, con le piante prossime al mare completamente defoliate. Come metodo di mappatura del danno è stato utilizzato un sistema basato sulla classificazione fuzzy delle immagini che, in recenti lavori, si è dimostrato più efficiente rispetto alle tecniche convenzionali di regressione che sono normalmente applicate per scopi simili. La presenza di semplici relazioni fra le variabili telerilevate e i parametri ambientali è infatti spesso disturbata dall effetto di diversi fattori (differenze di illuminazione delle superfici, presenza di suoli diversi, mescolanza di specie vegetali, ecc.). In questi casi può pertanto essere utile una tecnica di estrazione dell informazione più flessibile come quella basata sulle classificazioni fuzzy. Il metodo di stima fuzzy è stato calibrato su un certo numero di particelle forestali con danno noto usando dati TM, e i risultati ottenuti sono stati valutati su altri stand sempre con danno conosciuto. I risultati sono visibili nelle figure 8 e 9, in cui si possono notare sia la buona accuratezza raggiunta nella stima del danno, sia l alto contenuto tematico delle mappe prodotte. Uso di dati NOAA-AVHRR NDVI per il monitoraggio del rischio di incendi Una applicazione a scala regionale dei dati satellitari è quella per la stima del rischio di incendi boschivi. Come è noto tale rischio dipende in gran parte da fattori antropici, dato che molti incendi sono di origine dolosa, ma, soprattutto d estate, un fattore predisponente essenziale è lo stato di stress idrico della vegetazione sia erbacea che arbustiva ed arborea. Il fatto che una vegetazione più secca crei condizioni ottimali per lo sviluppo e la diffusione degli incendi è stata la base per il recente sviluppo presso il LaMMA di un sistema di elaborazione di immagini NOAA-AVHRR mirato alla stima del rischio di incendio. Le immagini NOAA-AVHRR riprendono infatti il territorio con alta frequenza temporale (più volte il giorno) anche se con bassa risoluzione spaziale (circa un Km). In particolare, l NDVI derivato da queste immagini è un ottimo indicatore dello stato di stress idrico della vegetazione durante la stagione secca, e può quindi essere messo in relazione al livello di rischio di incendi in periodi successivi. La figura 11 mostra le correlazioni trovate fra le frequenze di incendi avvenuti in Toscana a livello provinciale nella terza decade di agosto di 16 anni ( ) e i relativi livelli di NDVI estratti con varie tecniche dalle immagini della decade precedente. Come si vede, le migliori tecniche di elaborazione (identificazione di localized end-member) riescono ad estrarre dalle immagini di NDVI informazioni negativamente correlate con il rischio di incendi in periodi immediatamente successivi. L applicazione di queste tecniche alle immagini di NDVI consente quindi di ottenere mappe di rischio di incendi simili a quella mostrata in figura 12, riguardante la terza decade di agosto Tali mappe sono già di per sé utili per avere un idea del rischio a livello regionale, ma possono risultare ancora più utili quando vengono integrate con informazioni statiche a più alta risoluzione (rischio strutturale) e/o con indici di rischio basati su previsioni meteorologiche. 5

5 Figura 3 - Immagine del satellite Landsat TM ed elaborazione dell indice IRI realizzati in due momenti diversi Figura 2 - Esempio di carta forestale interpretata su composizione di immagini IKONOS multispettrale e classificato secondo la legenda adottata per il progetto Transitalia. Tipo fisionomico: 1 Pineta, 7 altre conifere, 10 Querce e varie caducifoglie. Tipo strutturale: A Fustaia coetanea, D Ceduo semplice. Figura 5 - Esempio di correzione del perimetro utilizzando le informazioni derivate dalla foto aerea con maggiore risoluzione (esclusione dall area incendiata dell urbano erroneamente inserita utilizzando solamente il dato satellitare) Figura 4 - Esempio di perimetrazione sulla base dell indice di verde realizzato con i dati del satellite SPOT Figura 6 - Perimetrazione dell area percorsa da incendio utilizzando il dato multispettrale del satellite IKONOS Figura 7- Individuazione delle aree a diverso danno 6

6 Figura 8 - Falsi colori del satellite Landsat e relativo NDVI sull area di S. Rossore Figura 9 - Mappa dei livelli di danno sulla classe Conifere Figura 10 - Valutazione delle prestazioni del modello fuzzy utilizzato (confronto tra dati osservati e stimati) Figura 11 - Correlazioni trovate a livello provinciale fra valori di NDVI della seconda decade di agosto e numero di incendi nella terza decade di agosto; i diversi colori si riferiscono a diverse tecniche di estrazione dei valori di NDVI. Figura 12 - Mappa di rischio di incendio della terza decade di agosto 2002 ottenuta con il metodo descritto dalle immagini NDVI della seconda decade di agosto Come si vede, i livelli di rischio si riferiscono alla media storica del periodo considerato ( ) per ogni area. Autori L. BOTTAI LaMMA-Regione Toscana Via Einstein 35/b Campi Bisenzio (Firenze) F. MASELLI IBIMET - CNR Via Caproni 8, Firenze 7

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