Caratterizzazione dei Pascoli con tecniche di Telerilevamento

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1 Caratterizzazione dei Pascoli con tecniche di Telerilevamento 1 Roberto Colombo, 2 Stefano Bocchi, 1,2 Francesco Fava, 1 -DISAT Università degli Studi di Milano-Bicocca 2 DIPROVE Università degli Studi di Milano Tel

2 Obiettivi della ricerca Integrazione di tecniche di telerilevamento e modelli ecosistemici per la caratterizzazione quantitativa di parametri del pascolo Mediterraneo e Alpino - Sviluppo di modelli semiempirici per la stima della quantità e qualità del foraggio tramite misure in campo; - Stima della produttività primaria netta dei pascoli a scala regionale; - Individuazione di pascoli soggetti a degrado e indicazioni gestionali da telerilevamento satellitare.

3 Indice della presentazione i. Introduzione alle tecniche di telerilevamento; ii. Stima di biomassa, azoto e LAI, mediante misure spettroradiometriche di campo; iii. Mappatura della produttività dei pascoli da immagini satellitari e relazione con il clima; iv. Mappatura di pascoli a differente degrado; v. Considerazioni conclusive.

4 Misure di radianza riflessa: firma spettrale Infrarosso Termico Infrarosso Visibile Credit: Zilioli et al., 2001

5 Regioni spettrali e parametri della vegetazione Variazioni di ρ λ a diversi contenuti di acqua (modello Prospect) µg/cm 2

6 Realizzazione di mappe tematiche a diverse risoluzioni Scale Continentali e Nazionali Sensori su piattaforma satellitare, alta frequenza, monitoraggio continuo Scala Regionale Sensori su piattaforma satellitare a differenti risoluzioni temporali Scala Locale Sensori su piattaforma aerea o piattaforma satellitare

7 Indice della presentazione i. Introduzione alle techiche di telerilevamento; ii. Stima di biomassa, azoto e LAI, mediante misure spettroradiometriche di campo; iii. Mappatura della produttività dei pascoli da immagini satellitari e relazione con il clima; iv. Mappatura di pascoli a differente degrado; v. Considerazioni conclusive.

8 Aree di studio 2 1 BONO RHEMES NOTRE DAME Legenda Altro uso del suolo Pascoli erbacei km 1) Marghine Goceano 2) Val di Rhêmes km

9 Protocollo sperimentale e dati raccolti ( ) Campo A: pascolo+ sfalcio Campo B: pascolo 10 cm 10 m 7 hectares 7 hectares Area pascolata Area esclusa al pascolo Transetto di misura in campo Riflettanza spettrale (ASD HH) Frazione di rad. fotosint. attiva assorbita (fapar) (DT Sun Scan) Indice di area fogliare (LAI) (camera emisferica) Peso fresco e altezza in laboratorio LAI distruttivo Peso secco Composizione floristica e frazione di biomassa verde/secco Contenuto di azoto

10 Metodo impiegato Il modello per la stima dei parametri del pascolo è stato determinato empiricamente, con tecniche di regressione ai minimi quadrati ordinari, impiegando indici spettrali ricavati dalle misure radiometriche e le misure di campo delle variabili agronomiche R 2 Riflettanza Reflectance T1 0.1 T2 T Lunghezza Wavelength d onda (nm) (nm) BANDA i (nm) BANDA j (nm)

11 Risultati Hotspot Indici Ottimali [B1, B2] Coefficiente di of determinazione determinatione (R 2 ) GBM LAI N N C 1 [920,729] [923,553] [964,923] [895,730] [905,730] [ ] [787,765] Fava et al., submitted to International Journal of Applied Earth Observations and Geoinformation

12 Indice della presentazione i. Introduzione alle techiche di telerilevamento; ii. Stima di biomassa, azoto e LAI, mediante misure spettroradiometriche di campo; iii. Mappatura della produttività dei pascoli da immagini satellitari e relazione con il clima; iv. Mappatura di pascoli a differente degrado; v. Considerazioni conclusive.

13 Dati e pre-elaborazioni MODIS 250m 16-days composite NDVI per il periodo Immagine MODIS250 NDVI maggio 2005 NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) NDVI ρ = ρ NIR NIR ρ R + ρ R

14 Variazioni interannuali e stagionali degli indici di vegetazione Area Foresta Burgos: variazioni delle traiettorie negli anni

15 Modello impiegato Modello MOD17 (Heinsch et al., 2003) APPROCCIO LUE (light use efficiency) NPP t2 ( t = ( ) ( ) 1 t2 ) ε fapar t PAR t t 1 dt [t/ha] Calcolato in base a misure di biomassa ε = GPP GPP APAR Stimato a partire da misure in campo e immagini MODIS Da immagini METEOSAT (SoDA service) e stazioni meteo NDVI vs fapar cumulato gg APAR: radazione fotosinteticamete attiva assorbita dalla vegetazione (MJ/m 2 ) NPP: produttività primaria netta epigea (gc/m 2 )

16 Risultati: mappe di produttività dei pascoli e analisi temporale Data Produttività (t ha -1 ) Min Max Media Dev.st

17 Confronti con stime di campo Sito Posizione ' N ' E ' N ' E ' N ' E ' N ' E ' N ' E 40 23' 497' N ' E ' N ' E Quota (m s.l.m.) Data rilievo PPN stimata (t ha -1 ) PPN misurata (t ha -1 ) Scarto 16/10/ /03/ /05/ /12/ /03/ /05/ /05/ /11/ /03/ /04/ /05/ /04/ /05/ /05/ /04/ /02/ /06/ /03/ /06/ /12/ /03/ /05/ Le stime del modello risultano accurate nel periodo primaverile (Marzo-Maggio), mentre tendono a essere sottostimati i valori di produttività sia nel periodo autunnale sia nel periodo tardo primaverile con un errore medio pari a circa il 30%.

18 Effetto delle precipitazioni sulla produttività del pascolo Analisi delle anomalie (a) anomalie PPN (t/ha) anomalie anno anomalie T ( C) (b) anomalie P (m) anomalie PPN (t/ha). y = 0,0061x + 2E-16 r2 = 0, anomalie P (mm/a) Ad ogni variazione di 100 mm di precipitazioni annuali corrispondono circa +/- 0.6 t/ha di variazione della produttività -2 anno

19 Indice della presentazione i. Introduzione alle techiche di telerilevamento; ii. Stima di biomassa, azoto e LAI, mediante misure spettroradiometriche di campo; iii. Mappatura della produttività dei pascoli da immagini satellitari e relazione con il clima; iv. Mappatura di pascoli a differente degrado; v. Considerazioni conclusive.

20 Osservazioni di campo e identificazione di pascoli a diversa gestione Pascolo continuo e razionale con carico ridotto; sospensione del pascolamento, taglio e fienagione Pascolo con presenza di infestanti non pabulari Pascolo non strutturato con carico continuo ed elevato; alta presenza di infestanti, sparsa copertura erbacea e degrado da sovra-pascolamento

21 Osservazioni satellitari 0.9 NDVI-MODIS stagione semina + sfalcio 1.0 Pascolo di bassa quota NDVI-MODIS stagione carico razionale carico alto 0.8 Pascolo di alta quota sovrapascolamento NDVI 0.6 NDVI nov 17-feb 28-mag 5-set 14-dic 24-mar lug 5-set 25-ott 14-dic 2-feb 24-mar 13-mag 2-lug 21-ago Data Pascoli mediterranei -0.2 Data Pascoli alpini Carico razionale Composite spinose Asfodelo

22 Metodo sviluppato Tipologie di paesaggio Gsat - autunno KM Km Selezione dei pascoli (pixel puri a copertura erbacea) Indice di grado gestionale (Gsat) Legend (esempio autunno 2006) aree_omogenee1 <all other values> Tipologia paessagio TIP_PAESAG AREA NON PASCOLATA AREE AGRO_FORESTALI_PASTORALI BOSCO PASCOLATO Pascolo con carico razionale MACCHIA MEDITERRANEA PASCOLATA PASCOLI CON PRESENZA DI PIANTE ARBOREE PASCOLI CON PRESENZA DI CORPI D'ACQUA PASCOLI CON PRESENZA DI EVIDENZE STORICHE E/O CULTURALI PASCOLI CON ROCCE SPARSE PASCOLI CON SOLA COPERTURA ERBACEA DI ORIGINE ANTROPICA PASCOLI CON SOLA COPERTURA ERBACEA DI ORIGINE NATURALE Pascolo a carico elevato PASCOLI CON SPECIE VEGETALI D'INVASIONE

23 Metodo sviluppato Tipologie di paesaggio Gsat - autunno KM Km Selezione dei pascoli (pixel puri a copertura erbacea) Indice di grado gestionale (Gsat) Legend (esempio autunno 2006) aree_omogenee1 <all other values> Tipologia paessagio TIP_PAESAG AREA NON PASCOLATA AREE AGRO_FORESTALI_PASTORALI BOSCO PASCOLATO Pascolo con carico razionale MACCHIA MEDITERRANEA PASCOLATA PASCOLI CON PRESENZA DI PIANTE ARBOREE PASCOLI CON PRESENZA DI CORPI D'ACQUA PASCOLI CON PRESENZA DI EVIDENZE STORICHE E/O CULTURALI PASCOLI CON ROCCE SPARSE PASCOLI CON SOLA COPERTURA ERBACEA DI ORIGINE ANTROPICA PASCOLI CON SOLA COPERTURA ERBACEA DI ORIGINE NATURALE Pascolo a carico elevato PASCOLI CON SPECIE VEGETALI D'INVASIONE

24 Metodo sviluppato Tipologie di paesaggio Gsat - autunno KM Km Selezione dei pascoli (pixel puri a copertura erbacea) Indice di grado gestionale (Gsat) Legend (esempio autunno 2006) aree_omogenee1 <all other values> Tipologia paessagio TIP_PAESAG AREA NON PASCOLATA AREE AGRO_FORESTALI_PASTORALI BOSCO PASCOLATO Pascolo con carico razionale MACCHIA MEDITERRANEA PASCOLATA PASCOLI CON PRESENZA DI PIANTE ARBOREE PASCOLI CON PRESENZA DI CORPI D'ACQUA PASCOLI CON PRESENZA DI EVIDENZE STORICHE E/O CULTURALI PASCOLI CON ROCCE SPARSE PASCOLI CON SOLA COPERTURA ERBACEA DI ORIGINE ANTROPICA PASCOLI CON SOLA COPERTURA ERBACEA DI ORIGINE NATURALE Pascolo a carico elevato PASCOLI CON SPECIE VEGETALI D'INVASIONE

25 Localizzazione e indicazioni sulla gestione dei pascoli Le g en d "L N S " Bono Az. Foresta Burgos ΣNDVI scalato tra in aree pedo-climatiche oomogenee Hotspots

26 Indice della presentazione i. Introduzione alle techiche di telerilevamento; ii. Stima di biomassa, azoto e LAI, mediante misure spettroradiometriche di campo; iii. Mappatura della produttività dei pascoli da immagini satellitari e relazione con il clima; iv. Mappatura di pascoli a differente degrado; v. Considerazioni conclusive.

27 Conclusioni 1) Possibilità di stimare quantità e qualità del foraggio tramite osservazioni spettrali a livello di azienda (eg. Marghine Goceano: Biomassa, RMSE CV =2.3 t ha -1, contenuto di azoto, RMSE CV = 7.3 kg ha -1 ); 2) Quantificazione della produttività nello spazio e nel tempo e per diverse regioni geografiche (e.g Marghine Goceano : , t ha -1 ; Val di Rhêmes: , t ha -1 ); 3) Preliminari considerazioni degli effetti climatici sulla produttività (e.g. Marghine Goceano: variazioni di 100 mm di P annuali provocano cambi di NPP di ± 0.6 t/ha); 4) Possiamo fornire indicazioni sulla gestione dei pascoli (e.g. Marghine Goceano : circa il 5-10% dei pascoli si trovano in elevato carico e condizioni di degrado spinto); 5) Idee e prospettive per nuove attività (eg. Bollettino fenologico dei pascoli, ciclo del carbonio; monitoraggio e early warning dello stato di salute) mediante telerilevamento multisorgente.

28 Ringraziamenti Michele Meroni, Migliavacca Mirco, Lorenzo Busetto ( DISAT-UNIMIB, Milano); Maria Sitzia; Nicola Fois; Ciriaco Ligios (IZCS, Sassari); Claudio Zucca; Silvia Musinu; Giuseppina Putzu (NRD-UNISS, Sassari); Grazie per l attenzione

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