TESI DI LAUREA in TECNICHE DI RILEVAMENTO PER IL MONITORAGGIO DEL TERRITORIO M. Candidato: Lorenzo Panciroli

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1 TESI DI LAUREA in TECNICHE DI RILEVAMENTO PER IL MONITORAGGIO DEL TERRITORIO M CONFRONTO TRA DATI TELERILEVATI AD ALTA E MEDIA RISOLUZIONE GEOMETRICA (WORLDVIEW E ASTER) PER LO STUDIO DEGLI EFFETTI DELL' INTRUSIONE SALINA SULLA VEGETAZIONE Candidato: Lorenzo Panciroli Relatore: Prof. Maurizio Barbarella Correlatore: Ing. Michaela De Giglio

2 OBIETTIVI Confrontare i risultati dell analisi di dati telerilevati multispettrali a media (ASTER) e alta risoluzione (WorldView- 2) Valutare il riscontro dei risultati ottenuti con la condizione di stress della vegetazione causata dall intrusione di acqua salata stabilire se i vantaggi forniti da WorldView-2 giustifichino l elevata spesa per l acquisto del dato, rispetto al vantaggio economico dei dati Aster

3 TELERILEVAMENTO Insieme delle tecniche per l'acquisizione di informazioni, relative alle proprietà di un oggetto, attraverso l uso di strumenti di registrazione posti a distanza dall'oggetto (remote sensing) Riflettanza: riflettività riferita a una particolare banda di lunghezze d onda VISIBILE+ INFRAROSSO VICINO Risoluzione Spaziale: dimensione minima dell elemento di superficie chiaramente riconoscibile Risoluzione Spettrale: minimo intervallo, tra le lunghezze d onda di due bande spettrali, che un sensore può separare

4 ASTER: DATI SATELLITARI UTILIZZATI Ris. Spaziale Ris. Spettrale (VNIR) (18/05/2011); (26/05/05 riferimento) 15 m GREEN, RED, NIR1 Combinazioni RGB: (NIR1, RED, GREEN) Costo: centinaia di euro WorldView-2 (WV-2): (29/05/2011) Ris. Spaziale Combinazioni RGB: (RED, GREEN, BLUE) + (NIR1,RED,GREEN) + (NIR1,GREEN,BLUE) + (NIR1,RED-EDGE,RED) Costo: migliaia di euro (variabile con le dimensioni) ASTER WV-2 (Pancromatico) WV-2 (Multispettrale) 2 m Ris. Spettrale (VNIR) COASTAL, BLUE, GREEN, YELLOW, RED, RED-EDGE, NIR1, NIR2

5 COMPORTAMENTO SPETTRALE DELLA VEGETAZIONE Risposta vegetazione: la riflettanza della foglia è funzione delle concentrazioni di pigmenti fotosintetici (assorbono luce) in condizioni di stress diminuisce il contenuto di clorofilla: aumento della riflettanza nel rosso Indici della vegetazione: NDVI(N1R)=(NIR1-RED)/(NIR1+RED) NDVI(N2R)=(NIR2-RED)/(NIR2+RED) NDVI(N1RE)=(NIR1-RED_EDGE)/(NIR1+RED_EDGE) NDVI(N2RE)=(NIR2-RED_EDGE)/(NIR2+RED_EDGE) WV-2

6 AREA DI STUDIO Pineta di San Vitale: area boschiva a nord di Ravenna con vegetazione autoctona tipica di zona di transizione tra terra e mare. Boschi termofili di caducifoglie(tdf) Boschi termofili a querce sempreverdi(tef) Vegetazione arbustiva + Pino domestico: alloctona e distribuito non uniformemente nella pineta Marina di Ravenna basse quote topografiche + subsidenza + fattori antropici intrusione di acqua salata nell acquifero sotterraneo

7 INTRUSIONE SALINA principale fattore di stress che caratterizza l area boschiva causando una progressiva degradazione della vegetazione (Antonellini et al., 2008) Isosaline: curve formate da punti che presentano lo stesso valore di concentrazione salina; ottenute per interpolazione dei dati puntuali della campagna di monitoraggio del dicembre 2010 aumento di salinità da ovest verso est nella pineta

8 METODOLOGIA 1) Fase di preprocessing: correzione atmosferica (modello FLAASH) + ritaglio area + coregistrazione tra i dati Aster 2011 e 2005; 2) Realizzazione mappe degli indici di vegetazione; 3) Creazione delle ROI(Region of Interest) delle aree campione riferita a vegetazione omogenea (TDF); 4) Estrazione valori dei pixel di NDVI interni alle ROI; 5)Analisi statistiche: valore minimo, massimo, medio, deviazione standard dalla media, istogrammi di frequenza relativa; 6)Confronto con le analisi statistiche sui dati di salinità

9 NDVI: CONFRONTO TRA ASTER E WV-2 AREA N1R-A N1R-A N1R-W (26/05/05) (18/05/11) (29/05/11) CN CN CS CS S Salinità N1R 1 CS2 CS2 2 CN2 CS1 3 S S 4 CN1 CN2 5 CS1 CN1 DENSITA' PINI Salinità 5.8 crescente N1R 19.8 decrescente 25.2 ASTER e WV-2 restituiscono gli stessi risultati con NDVI(N1R) La discordanza tra la classifica con i valori medi di salinità e quella con i valori medi di NDVI, incontrata nel 2005, permane nel influenza della densità dei pini nelle ROI

10 Frequenza Relativa NDVI: CONFRONTO TRA ASTER E WV-2 Vantaggio alta risoluzione: individuazione della presenza di due specie distinte all interno delle ROI: il pino e la TDF due picchi nella distribuzione NDVI Vantaggio alta risoluzione + RGB (NIR1, RED-EDGE, RED): creazione di SUB-ROI NON PINO (TDF) e PINO CN1 CS2

11 Frequenza Relativa NDVI: SUB-ROI IN WV-2 AREA NON PINO PINO CN CN CS CS S due picchi distinti nelle distribuzione Salinità NON PINO 1 CS2 CS2 2 CN2 S 3 S CN2 4 CN1 CS1 5 CS1 CN1 Salinità crescente NDVI decrescente NDVI il pino abbassa il valore medio nelle ROI: fattore perturbativo SUB-ROI NON PINO seguono il gradiente di salinità

12 NDVI CON LE NUOVE BANDE DEL DATO IN WV-2 Salinità N1RE N2RE N1R N2R 1 CS2 CS2 CS2 CS2 CS2 2 CN2 CN2 CN2 CS1 CS1 3 S S S S S 4 CN1 CN1 CN1 CN2 CN2 5 CS1 CS1 CS1 CN1 CN1 Salinità crescente NDVI decrescente le bande nell indice NDVI, portatrici di informazioni differenti e non ridondanti sono la RED e la RED-EDGE (il cambiamento della banda di riferimento del NIR non mostra la stessa influenza) NDVI (N1RE) permette di superare i dubbi e le incertezze incontrate con l indice NDVI(N1R): i risultati ottenuti rispecchiano la variazione di salinità nelle acque sotterranee

13 Frequenza Relativa NDVI(N1RE) NEL DATO IN WV-2 Istogrammi di frequenza relativa per l indice NDVI(N1RE) mostrano andamento prossimo a quello normale non forniscono informazioni utili forte sensibilità alla variabilità della vegetazione (anche all interno della classe TDF) NDVI SUB-ROI NON PINO: seguono il gradiente di salinità + confermano che il pino è un fattore perturbativo Salinità NON PINO 1 CS2 S 2 CN2 CN2 3 S CS2 4 CN1 CN1 5 CS1 CS1

14 VANTAGGI WORLDVIEW-2 Ris. Spaziale: discriminare e individuare con maggior grado di dettaglio le aree omogenee escludere un eventuale ulteriore fattore perturbativo non distribuito uniformemente Ris. Spettrale: la banda RED_EDGE, risulta essere più sensibile alla tipologia di vegetazione all interno della stessa classe e alla condizione di salute della singola pianta minor influenza della presenza di un eventuale ulteriore fattore perturbativo all interno dell area di interesse

15 CONCLUSIONI Per aree boschive interessate dal problema dell intrusione salina, la procedura presentata permette di riconoscere, all interno di una copertura omogenea, la vegetazione stressata salinità + fattore perturbativo uniformemente distribuito: ASTER fornisce risultati soddisfacenti salinità + fattore perturbativo non uniformemente distribuito: ASTER presenta alcuni limiti di risoluzione il dato WorldView-2 permette di ottenere risultati migliori grazie all alta risoluzione spaziale e alla maggior risoluzione spettrale con la presenza della banda RED_EDGE

16 POSSIBILI SVILUPPI la metodologia studiata è applicabile anche ad altre zone: la salinizzazione dei suoli è un problema diffuso sia a livello italiano sia globale la metodologia studiata è esportabile anche in altri contesti: come il riconoscimento di colture più o meno stressate a seguito dell intrusione di acqua salata la salinità dei suoli causa una diminuzione della resa e della produttività: la possibilità di intervenire riducendo il danno economico giustificherebbe la spesa per l acquisto del dato WorldView-2