Osservazioni e considerazioni sulla permeabilità dei suoli nell area urbana della città di Roma

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1 Osservazioni e considerazioni sulla permeabilità dei suoli nell area urbana della città di Roma Lorenza Fiumi Istituto sull Inquinamento Atmosferico, LARA, CNR, Consorzio per l Università di Pomezia, Via Pontina Km , Pomezia, Roma, Italia. l.fiumi@lara.rm.cnr.it Riassunto In questo lavoro, vengono presentati i risultati di un attività di ricerca dedicata allo studio delle aree urbane attraverso dati telerilevati. In particolare, i dati telerilevati MIVIS, acquisiti sulla città di Roma hanno permesso di realizzare mappe con discriminate le aree permeabili e le aree impermeabili. Verranno tratte osservazioni e considerazioni su come l eccessiva impermeabilizzazione delle zone antropizzate comporti conseguenze negative sia per lo smaltimento delle acque piovane, sia per il microclima di ogni zona, sia ancora per la ricarica delle falde acquifere sotterranee, nonché la perdita irreversibile di terreni sottratti ad usi naturali. Parole chiave: dati iperspettrali, aree urbane, impermeabilizzazione dei suoli, sviluppo di metodologie. Observations and considerations on the permeability of soils in urban areas of Rome Abstract In this work are presented the results of research devoted to the study of urban areas through remotely sensed data. In particular particular remotely sensed data I I MIVI obtained on the city of ome Rome made it possible to create maps to discriminate permeable and impermeable areas. Observations bservations and considerations will be drawn on how the excessive sealing zone is having a negative for the disposal of rainwater and for the microclimate of each area and again for the recharging of underground aquifers and the irreversible loss of land stolen uses natural. Keywords: hyperspectral data, urban areas, waterproofing soil, development of methodologies. Introduzione Attualmente, in Europa quasi l 80% della popolazione vive nelle aree urbane e a livello mondiale tale percentuale risulta essere pari al 50%. La maggior parte delle aree urbane, deve affrontare i crescenti problemi dell espansione, spesso disordinata, e di perdita della vegetazione. In particolare, i moderni insediamenti sono caratterizzati da un uso indiscriminato dell asfalto e del cemento, ovvero da una impermeabilizzazione dei suoli diffusa, con conseguenze negative sia per lo smaltimento delle acque piovane, sia per il microclima di ogni zona, sia ancora per la ricarica delle falde 173

2 Fiumi Osservazioni e considerazioni sulla permeabilità dei suoli della città di Roma acquifere sotterranee. La permeabilità dei suoli ha un forte rapporto con il sistema infrastrutturale e le reti che lo caratterizzano: strade, fognature e sistema di smaltimento delle acque piovane. La frequenza dei dissesti di carattere ambientale dovuti alle piogge è direttamente legata alla continua impermeabilizzazione del suolo, per la presenza di edifici e strade. Purtroppo, accade spesso che si rendono impermeabili all acqua anche aree che, senza alcun problema, potrebbero essere diversamente pavimentate, come ad esempio le aree esterne adibite a parcheggio [Fiumi e Rossi, 2007]. Di certo, chi opera nel settore avverte sempre più la necessità di definire standard per tutte quelle caratteristiche ambientali, come appunto la permeabilità dei suoli, che possono essere governate attraverso strumenti urbanistici. Rimane tuttavia il fatto che le pubbliche amministrazioni non sempre dispongono di informazioni concrete e precise, come indici/ percentuali di permeabilità, ed hanno sempre tanta difficoltà a valutare con rigore e attendibilità problematiche ambientali come questa [Fiumi e Rossi, 2007]. Il Telerilevamento trova proprio nelle aree urbane un campo di applicazione ancora poco esplorato ma ricchissimo di prospettive, permettendo un analisi quasi mai attuata sino ad ora a livello operativo. Sono stati compiuti molti progressi nella realizzazione di sensori iperspettrali e quindi nell utilizzo di dati, tra questi si citano; Tabella 1 - Caratteristiche tecniche di alcuni sensori iperspettrali [Bassani et al., 2007]. Strumento Intervallo spettrale Bande AVIRIS 0,37-2,50 μm 224 Dais-7915 MIVIS 0,45-2,45 μm (72 bande bande bande 3-5 μm, banda banda banda banda banda 8,0-2,6 μm, 6 6 (6 bande bande bande) 0,43-0,83 μm, (20 bande bande bande, 5-,55, 5-,55, 5-,55 μm, 8 8 (8 8 8 bande bande bande bande bande 2,0-2,5 μm, (64 bande bande bande 8,2-2,7 8,2-2,7 8,2-2, bande bande bande) HYMAP 0,45-2,5 μm 126 Probe-1 0,44-2,54 μm 224 HYDICE 0,4-2,5 μm 210 EO-1 Hyperion 0,43-2,4 μm 196 AHS-160 0,43-2,54 μm, (63 bande bande bande 3,3-5,4 μm,7 bande bande (bande bande bande 8,0-2,7 μm, bande bande bande) 80 TIMS SEBASS ARES AHI 8,2-2,6 μm 6 7,57-3,5 μm 128 8,32-2,97 μm 32 7,5 -,7 μm

3 Recenti studi citati da Bassani et al. [2007] sostengono che una risoluzione spaziale di almeno 5 m è ideale per applicazioni urbane, perché la miscelazione spettrale spazio diventa più complessa con pixel più grandi [Small, 2001, 2003]. Infatti, le aree urbane sono caratterizzate da una grande eterogeneità dei pixel che le costituiscono. In ambito urbano pochi pixel contigui possono essere estremamente differenti, a causa della loro complessità spaziale, legata alla variabilità delle dimensioni e delle forme delle coperture ed ambiguità spettrale [Fiumi e Rossi, 2007]. Un esempio di ambiguità spettrale viene dalle coperture in cemento-amianto e quelle in fibro-cemento tra loro simili e non discriminabili ad occhi nudo. Sono simili nella forma e nel colore, sono diverse invece nella composizione (anziché contenere fibra di amianto per circa un 0%, le coperture in fibro-cemento contengono fibre sintetiche poolivinalcol, PVA ) [Camillucci et al., 2004; Nelva e Vancetti, 2006]. In questo contesto, è stato utilizzato il sensore MIVIS, in particolare l obiettivo di questo studio è quello di: - valutare le potenzialità dei dati MIVIS per lo studio ed il monitoraggio di una porzione (centro storico, zone semicentrali e periferiche) della città di Roma, per la caratterizzazione delle superfici, permeabili ed impermeabili con un sistema di analisi di immagine noto come pectral Angle Mapper (SAM - presentare i risultati ottenuti, stimolare il dibattito sull utilizzo del telerilevamento per lo studio delle superfici di coperture di aree urbane e sub-urbane, con particolare attenzione alle superfici permeabili ed impermeabili. Area di studio Per l area di studio è stata utilizzata una porzione di una strisciata di volo, da nord a sud, della città di Roma, di Km 2 37,448, comprendente le seguenti zone: - Prati, Mazzini, Trionfale; - Trastevere, Gianicolo, Cavalleggeri; - Monteverde, Circonvallazione Gianicolense; - Portuense; - Trullo, Magliana. Materiali e metodi L acquisizione di dati MIVIS sulla città di Roma è stata fatta il 20 giugno del 1995 da una quota di circa m, ne risulta una risoluzione spaziale del pixel di 4m x 4m. L area di studio presa in esame corrisponde ad un intera strisciata 755 colonne x 3100 righe. I dati MIVIS sono stati calibrati secondo le procedure descritte in [Bianchi et al. 1996]. Non disponendo di misure di riflettanza alla superficie del suolo, ed informazioni sulla caratterizzazione della colonna d aria compresa tra il sensore ed il piano di campagna, è stato applicato il metodo di calibrazione noto come IARR (International Average Relative Reflectance), descritto da Kruse et al. [1985; 1993], che consiste nel dividere lo spettro di radianza di ciascun pixel della linea di volo per lo spettro medio della scena totale [Fiumi et al., 2005]. Questo procedimento è una variazione del cosiddetto criterio noto come flat field calibration [Ben-Dorr et al., 1994; Kruse, 1988; Kruse et al,. 1985, 1993; Rast et al., 1991], che rimuove approssimativamente l irradianza solare, l assorbimento atmosferico, 175

4 Fiumi Osservazioni e considerazioni sulla permeabilità dei suoli della città di Roma gli effetti di scattering ed ogni altro rumore residuo dello strumento. La scena investigata è stata valutata qualitativamente attraverso l analisi visiva dei singoli canali. Tale analisi ha evidenziato, per la maggior parte dei canali riflessivi, un accettabile rapporto Segnale-Rumore ( ignal to Noise Ratio, SNR), strettamente corrispondente alle specificazioni fornite da Bianchi et al., [ 996]. Soltanto la qualità di alcuni canali (es. 59, 63) é risultata al disotto di un livello qualitativo tale da porre in questione il loro uso. Al fine di raggiungere un accettabile SNR a livello di pixel, è stato quindi applicato un filtro ai canali SWIR ricadenti nel dominio spettrale μm [Fiumi et al.,1997]. La procedura descritta in questo capitolo è stata applicata in un precedente studio condotto dall autrice sulla caratterizzazione delle coperture cemento-amianto, utilizzando la medesima acquisizione MIVIS. A tal proposito cfr. [Fiumi et al., 1997]. Classificazione: Spectral Angle Mapper (SAM) I dati, radiometricamente corretti, sono stati classificati utilizzando il metodo della pectral Angle Mapper (SAM). La SAM permette una rapida mappatura delle similarità di spettri di immagine con spettri di riferimento [Boardman, 1994]. Gli spettri di riferimento possono essere determinati in laboratorio o in campo ovvero estratti dall immagine. L algoritmo determina la similarità spettrale tra i due spettri attraverso il calcolo dell angolo che essi formano, trattando dunque gli stessi come vettori in uno spazio con dimensionalità uguale al numero delle bande. La similarità di uno spettro non conosciuto t con uno spettro di riferimento r, è determinata attraverso la seguente equazione: che può essere anche scritta come: " " 1 a cos t : r = " " t : r 1 - f p -1 a = cos J nb K! ti ri K i = 1 nb 1 2 nb K 2 2 K d! ti n d! ri n i = 1 i = 1 L / 1/ 2 N O O O O P 62@ dove α è l angolo tra i vettori e nb il numero di bande nell immagine. Per ciascun spettro di riferimento scelto nell analisi delle immagini iperspettrali, l angolo α è determinato per ciascun elemento dell immagine (pixel). Questo valore, in radianti, è assegnato allo spettro corrispondente nell immagine SAM di output, una per ciascun spettro di riferimento. Le mappe dell angolo spettrale derivate formano un nuovo cubo di dati con il numero di bande uguale a quello degli spettri di riferimento utilizzati per la mappatura. L algoritmo SAM implementato in ENVI richiede come input un numero di aree di prova (training areas) o spettri di riferimento, derivanti da specifiche Regioni di Interesse (Region Of Interest, ROI) o banche dati spettrali. Nel nostro caso, gli spettri input sono stati ricavati da ROI accuratamente individuate nella scena, attraverso l analisi visiva di 176

5 foto aeree a colori acquisite nell ambito del Progetto Strategico Roma Capitale, alle scale 1:2.000, 1:1.000, e 1:500, con una ripresa del 6 settembre 1990, con una camera ZEISS RMKA 30/23f=305,38 mm, quota media di volo m 1700 a scala 1:2.000 e 1:1000. Sono inoltre state effettuate una serie di accurate osservazioni sui luoghi, integrate da un analisi visiva di sintesi additive in RGB (Red Green Blue). In particolare, sono state individuate 6 ROI corrispondenti a tipologie di rivestimento e/o copertura del suolo urbano, per ciascuna di esse è stato selezionato un numero minimo di 500 pixel, avendo sempre cura sia di escludere i pixel di bordo della strisciata, sia di selezionare superfici con caratteristiche diverse, ad esempio le diverse pendenze di esposizione delle coperture, per rappresentare al meglio la variabilità della classe in esame. Di seguito vengono brevemente descritte, ed illustrate nella Figura 1. - Edificato Superfici impermeabili. Tutto ciò che riguarda il costruito, dai grandi blocchi compatti di edifici, ai fabbricati di medie dimensioni adibiti a varie attività anche artigianali della periferia urbana, alle piccole abitazioni diffuse. I materiali utilizzati vanno dal laterizio (come per le coperture di edifici storici), alle superfici metalliche dei cannoni industriali, alle semplici coperture a terrazzo pavimentate con materiali lapidei (graniglie o marmette tipiche di molte palazzine o abitazioni sorte spontaneamente). - trade asfaltate e/o variamente pavimentate Superfici impermeabili. Si intendono strade, marciapiedi, piazze e spazi adibiti a parcheggio. Possono essere ricoperte con materiale bituminoso, costituito da una miscela di idrocarburi e da inerte, oppure pavimentate con materiali lapidei come porfido, basalto e altro. - Superfici alberate Superfici permeabili. Sono prevalentemente costituite da alberi di medio e alto fusto, di specie caducifoglie o sempreverdi (platani, pini e lecci, ecc.), nonché da alti cespugli. - Superfici a prato Superfici permeabili. Tutte quelle aree ricoperte da vegetazione molto bassa, o da a colture erbacee compreso il grano. - uolo nudo Superfici permeabili per eccellenza. Sono tutte le aree non ricoperte da vegetazione. Queste superfici possono essere sia in stato di abbandono, sia spazi interclusi da alberi all interno di parchi, o sentieri in terra battuta, o semplicemente terreno coltivato, appena arato. - Acqua. E presente nell alveo del fiume Tevere è inoltre riconoscibile in un piccolo lago artificiale e alcune piscine. Risultati e discussioni La Figura 2, mostra i risultati ottenuti dalla classificazione, utilizzando l approccio della SAM. Sono state riconosciute nell immagine digitale le 6 classi di superfici dalle caratteristiche spettrali omogenee esistenti al suolo, individuate attraverso delle ROI (Region Of Interest,) sopra descritte. La bontà della classificazione è stata verificata sia attraverso osservazioni accurate e verifiche puntuali dirette nell area di studio e con la raccolta di materiale fotografico, integrate da alcune sintesi in RGB di immagini MIVIS, e da analisi di foto aeree a colori acquisite nell ambito del Progetto Strategico di ROMA CAPITALE del CNR, quest ultime descritte nel capitolo precedente. La carta tematica risultante presenta una particolare accuratezza nella definizione di superfici spettralmente omogenee, dovuta anche al numero limitato a sei classi spettrali e 177

6 Fiumi Osservazioni e considerazioni sulla permeabilità dei suoli della città di Roma ben discriminabili tra loro. Avvalendosi del materiale sopra citato per la raccolta delle verità a terra, è stato selezionato un congruo numero di aree, pari a.827, su cui verificare l accuratezza della classificazione. Dall analisi della matrice di confusione, che riassume e quantifica i possibili errori definiti di Omissione e di Commissione per singole classi, si rileva come il maggiore numero di dati raccolti in situ abbia consentito la realizzazione di classificazione con un accuratezza totale pari al 96,5%. La classe Acqua e la classe uolo nudo risultano essere le meglio classificate grazie alla loro univoca firma spettrale. Le classi che sono tra loro non sempre separabili, sono invece la classe trade asfaltate e/o variamente pavimentate con la classe Edificato, rispettivamente riconosciute con un accuratezza pari al 91,1% e 90,9%. Figura 1 - Caratteristiche spettrali delle 6 ROI, ricavate dalla scena MIVIS, nel dominio dell energia riflessa in 92 bande. Per ulteriori dettagli, vedi in Tabella 1. Infatti quest ultima, a causa della eterogeneità dei diversi materiali in essa incorporati, quali laterizio, graniglie, lamiere zincate e tra questi il materiale bituminoso utilizzato per le coperture di edifici (rivestimenti protettivi, guaine, ecc.), tende a confondersi con la classe trade in quanto entrambe le tipologie di rivestimento sono principalmente composte da sostanze bituminose (miscele di idrocarburi di origine naturale o pirogenica) [Fiumi e Rossi, 2007]. La procedura seguita, anche se migliorabile, può essere ritenuta idonea per la realizzazione di mappe che discriminano le superfici permeabili da quelle impermeabili, da utilizzarsi in analisi urbanistico ambientale secondo l approccio noto come SAM. Osservazioni e considerazioni sull ambiente urbano Dalla visualizzazione della mappa prodotta le osservazioni possibili, quasi immediate, sono numerose, alcune scontate, altre sorprendenti. Complessivamente si attestano percentuali superiori al 32 % di Edificato, seguite dalle Superfici asfaltate e/o variamente pavimentate, stimate intorno al 24,19%. La somma delle due classi spettrali pari a 56,2 %, rappresenta la presenza di superfici impermeabili presenti 178

7 nell intera strisciata analizzata. Le Superfici alberate raggiungono percentuali del 19,03%, seguiti dalle Superfici a prato con valori di,6 %, infine, il uolo nudo con il 9,56%; per un totale di 40,20% di superfici permeabili. La classe Acqua è presente nella scena di studio con una percentuale pari al 2,42. Infine, va segnalato al presenza del Non Classificato stimato a 1,17% dovuto alla mancanza di alcune linee di scansione in particolare nella parte a sud della strisciata. Figura 2 Roma. Classificazione dell uso/copertura del suolo. Sono state individuate 6 classi che rappresentano le diverse tipologie spettrali presenti nella scena. 179

8 Fiumi Osservazioni e considerazioni sulla permeabilità dei suoli della città di Roma Tabella 2 Valori ottenuti dalla classificazione secondo il metodo SAM. CLASSI SPETTRALI Numero pixel % Edificato ,10 32,02% Strade asfaltate e/o var. pavimentate ,95 24,19% Superfici alberate ,15 19,03% Superfici a prato ,05 11,61% Suolo nudo ,80 9,56% Acqua ,10 2,42% Non Classificato ,85 1,17% TOTALE ,00 100,00% Dall immagine classificata della Figura 2, sono stati individuate e selezionate delle aree e quartieri campione, e di queste sono stati ricavati i rispettivi file statistici. Analizzando i file statistici sono state tratte le seguenti osservazioni e considerazioni. L Edificato in senso stretto ha il suo vertice nei quartieri Prati-Mazzini-Trionfale (con una media del 47%) e la punta massima in un area campione interna al quartiere Prati (57%). Anche il territorio Monteverde-Circonvallazione Gianicolense attesta intensità rilevanti di edificazione con una media del 35%. Incredibile poi il valore raggiunto nell area campione della Magliana: 72%. Le altre aree urbane esaminate all interno della strisciata, attestano percentuali medie di copertura comprese tra il 22 ed il 28%, entità che, secondo logica, sembra essere quella ragionevolmente ammissibile in aree urbane a concentrazione edilizia medio-alta. [Clementi e Perego, 1983]. Le superfici occupate da trade asfaltate o variamente pavimentate oscillano intorno al 28% nei quartieri Prati-Mazzini-Trionfale-Trastevere-Monteverde-Gianicolense; tale percentuale si abbassa fino al 20% nelle zone semicentrali e periferiche, dove la rete secondaria è meno capillarmente diffusa. Raggiunge invece valori elevatissimi (oltre il 50%) al Trullo, causa dell enorme ramificazione della rete secondaria. Il problema diventa particolarmente grave se alle superfici coperte da edificazione (citate in precedenza) si sommano quelle asfaltate o pavimentate della viabilità. Si registra allora l esistenza di percentuali altissime di superfici del tutto impermeabili, incapaci di assorbire le acque piovane per via diretta, che superano spesso il 90% del totale e raggiungono qualche volta quasi il 100%, come nelle aree campione di Prati-Trionfale- Monteverde. Situazioni come queste, assolutamente abnormi, dovrebbero almeno presumere il funzionamento perfetto della rete fognaria, cosa che raramente accade a Roma. Le Superfici a prato sono sempre piuttosto esigue, se si escludono le zone molto periferiche. Nelle aree urbane raggiungono qualche apprezzabile estensione tra il Gianicolo e i quartieri Monteverde e Portuense per la presenza di spazi protetti, come Villa Pamphili ed altri parchi minori. In zone densamente edificate, come quelle dei quartieri Prati-Mazzini-Trionfale, tali superfici sono modestissime, al di sotto del 5%. Sarebbe invece necessario, per ovvi motivi di benessere ambientale, che non scendessero mai al di sotto del 10-15% in qualsiasi area urbana, anche densamente edificata. 180

9 I uoli nudi sono inesistenti nei quartieri centrali e presenti in dimensioni variabili nelle zone periferiche. Non dovrebbero mai avere rilevanza nelle aree urbane, se non in quelle di completamento. Le Superfici alberate, ad alto fusto hanno qualche apparente consistenza anche in zone densamente edificate, ma si tratta quasi esclusivamente di viali alberati pavimentati, in ogni caso dotati di aiuole. La loro entità diventa attendibile solo quando si è in presenza di zone parco. Gli specchi e i corsi d acqua sono pressoché inesistenti a Roma, prescindendo dal corso del Tevere, ormai di ben modesta portata. Mancano del tutto, nelle aree considerate, laghi, laghetti, canali. Pare che a Roma l elemento acqueo non sia assolutamente considerato come componente paesaggistica di qualche rilievo, ad eccezione delle fontane monumentali presenti nel centro storico. In generale, occorre sottolineare che il maggiore impatto della impermeabilizzazione dei suoli urbani si ha comunque sul flusso delle acque. L incapacità delle aree impermeabili di assorbire per filtrazione una parte delle acque, aumenta notevolmente lo scorrimento superficiale, causando evidenti problemi sul controllo, in particolare in occasioni di fenomeni di pioggia particolarmente intensi [Barberis, 2005]. Un ulteriore impatto derivante dall impermeabilizzazione del suolo è il cambiamento della morfologia dell area si pensi ad esempio alle superfici spianate necessarie nei grandi parcheggi o negli aeroporti. Inoltre, durante le fasi di costruzione (emissioni dei veicoli, rifiuti), di manutenzione (diserbanti, sali antighiaccio, sabbie, drenaggi, ecc.) e di demolizioni (polveri, emissioni, rifiuti, ecc.) possono essere negativamente influenzate anche le aree confinanti, anche in funzione del tipo di materiale utilizzato per l impermeabilizzazione. Inoltre, il declino industriale di alcune città ha portato da un lato ad abbandonare ampie superfici impermeabilizzate, attualmente inutilizzate (brownfields), dall altro ha favorito la migrazione della popolazione verso aree urbane e suburbane e rurali di nuova espansione, spesso sottratte ad aree agricole particolarmente fertili o ad aree verdi (boschi e foreste) [Fabiani et al., 2005]. Conclusioni I risultati ottenuti in questo studio preliminare, lasciano presagire ottime potenzialità dei dati iperspettrali del sistema MIVIS per lo studio dell impermeabilizzazione dei suoli nelle aree urbane evidenziando nuovi aspetti ambientali, vasti ed interdisciplinari legati a strategie di pianificazione territoriale che molto spesso non tengono conto nella dovuta considerazione la perdita irreversibile di suolo e i suoi effetti ambientali collegati. I risultati dello studio, ancorché incoraggianti, necessitano, tuttavia, di ulteriori approfondimenti, specificamente riguardanti: a) la realizzazione di più accurate correzioni radiometriche (possibili, avendo disponibili dati di riflettanza prodotti attraverso le predette misure spettroradiometriche b) la validazione di altre metodologie di analisi delle immagini. Le metodologie da svilupparsi, devono essere comunque propedeutiche ad un loro utilizzo con dati provenienti dai nuovissimi sensori satellitari, la cui elevata risoluzione ed i ridotti costi di acquisizione ne consentiranno in un prossimo futuro un loro uso su larga scala. Sarebbe quanto mai auspicabile avviare un sistematico monitoraggio dello sviluppo 181

10 Fiumi Osservazioni e considerazioni sulla permeabilità dei suoli della città di Roma urbano ed in tal senso le immagini telerilevate possono fornire dati utilissimi superando la frammentarietà, limitatezza e difficoltà d aggiornamento delle statistiche ufficiali oggi disponibili. Restano aperti i problemi di una buona comprensione delle potenzialità di queste tecniche da parte di chi è chiamato ad amministrare il territorio nazionale, regionale e provinciale comunale: è auspicabile che questo lavoro preliminare possa fornire un contributo concreto in questa direzione e per lo meno rivelarsi una palestra unica per chi vuole vedere meglio le città dove viviamo. Bibliografia Barberis R. (2005) - Consumo di suolo e qualità dei suoli urbani. Qualità dell ambiente urbano. II Rapporto APAT, Edizione 2005, pp Bassani C., Cavalli R.M., Cavalcante F., Cuomo V., Palombo A., Pascucci S., Pignatti S. (2007) - Deterioration status of asbestos-cement roofing sheets assessed by analyzing hyperspectral data. Remote Sensing of Environment, Vol.109 pp Ben-Dor E., Kruse F.A., Lefkoff A.B., Banin A. 994) - Comparison of three calibration techniques for utilization of GER 63-channel aircraft scanner data of Makhtesh Raamon Negev Israel. PE RS, PE&RS, Vol 60, No.11, pp Bianchi R., Cavalli R.M., Fiumi L., Marino C.M., Pignatti S., Pizzaferri G. 996) /1995 CNR LARA Project airborne hyperspectral campaigns. Proceedings of Eleventh Thematic Conference and Workshops Applied Geologic Remote Sensing, Las Vegas, Nevada USA, pp Boardman J.W., Kruse F.A. 994) - Automed spectral analysis: a geologiacal axample using AVIRI data North Grapevine Mountains Nevada. Proceedings of Tenth Thematic Conference on Geologic Remote Sensing, San Antonio Texas USA, Vol. I. pp Camilucci L., Campopiano A., Casciardi S., Fioravanti, Fiumi L., Ramires D. (2004) - Indagine conoscitiva su alcuni fabbricati con coperture in cemento-amianto in località Magliana Roma. CNR IIA LARA ISPESL DIL, Monografico 2004 di Prevenzione Oggi, ISBN , Ed. Global Madia System.Users Guide Clementi A., Perego F. 983) - La metropoli spontanea / Il caso di Roma : sviluppo residenziale di una città dentro e fuori dal piano. Edizioni Dedalo spa Bari, pp Fabiani C., Donati A., De Gironimo G., Bernabei S., Dell Osso D., Munafò M., Cecchi G. (2005) - trumenti per la valutazione degli impatti provocati dalle acque di prima pioggia nelle aree urbane. Qualità dell ambiente urbano II Rapporto APAT, Edizione 2005 pp Fiumi L., Leone A.P., Marino C.M. 997) - Uso dei dati MIVI per la mappatura delle superfici in aree urbane, con particolare attenzione al cemento-amianto. Rivista Italiana di Telerilevamento, n. 13, pp Fiumi L., Atturo C., Fontinovo G. (2005) - Uso combinato di dati LAND AT e MIVI nell area urbana di Roma e zone limitrofe per un analisi ambientale con particolare riferimento alla permeabilità dei suoli. Analisi e modelli per la Pianificazione Teoria e pratica: lo stato dell arte, a cura di Arnoldo Cecchini e Alessandro Plaisant, Franco Angeli Editore, pp Fiumi L., Rossi S. (2007) - Dalla Cartografia storica al telerilevamento: la città di Roma. 182

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