Bresciani Mariano, Cazzaniga Ilaria, Matta Erica, Giardino Claudia

Transcript

1 Analisi spazio-temporale dei fenomeni di fioritura superficiale dei cianobatteri lacustri da immagini telerilevate Bresciani Mariano, Cazzaniga Ilaria, Matta Erica, Giardino Claudia

2 Indice della presentazione Dinamiche spazio-temporali dei cianobatteri Aree di studio Algoritmi e immagini telerilevate Validazione dei risultati Prodotti Network con altri progetti di Ricerca Conclusioni Prospettive future

3 Oltre l'80%vita dell'umanità è ad alto rischio Gli ecosistemi dolce sostengono La sfida: sviluppare la conoscenza nostra ed acqua l'economia dipendono dalla per la sicurezza idrica la biodiversità del fornitura di acqua mondo dolce pura per promuovere la salvaguardia e il corretto L acquautilizzo è vita della risorsa acqua È indispensabile l utilizzo delle Oltre il 65% degli ecosistemi di acqua La vita prospera l acqua e la terradallo si incontrano tecnologie didove osservazione spazio dolce sono in pericolo By sarahemcc - Fishing Boats at Ggaba Landing Site, Lake By Petr Ruzicka from Prague, CZVictoria, - Bank, lovci, CC CC BY BY 2.0, 2.0, 3.0, NASA Blue Marble Next GenerationBy Michael Foley, World Bank - ARD, World Eathobservatory.nasa.gov

4 Dinamiche spazio-temporali dei SPAZIALE: Lake Atitlan, Guatemala cianobatteri

5 Dinamiche spazio-temporali dei TEMPORALE cianobatteri

6 Dinamiche spazio-temporali dei cianobatteri

7 Dinamiche spazio-temporali dei cianobatteri Singoli campionamenti di monitoraggio non permettono di avere informazioni sulle dinamiche spazio-temporali dei cianobatteri Stazioni fisse non permettono di avere informazioni sulle dinamiche spaziali dei cianobatteri INTEGRAZIONE DI DIFFERENTI TIPOLOGIE DI DATI

8 Lago Maggiore Lago di Como Lago di Varese Lago di Pusiano Lago di Comabbio Laghi di Mantova Lago d Idro Lago di Garda Lago d Iseo Aree di studio

9 Immagini ENVISAT-MERIS >300 AEREO (APEX_MIVIS) 4 Sentinel-2 MSI ~ 30 Sentinel-3 OLCI ~ 10 Landsat-8 OLI ~ 20 CHRIS-PROBA 5 RAPID EYE 2 HICO 2

10 Algoritmi Algoritmi semi-empirici dedicati alla stima dei pigmenti secondari (ficocianine-ficoeritrine) Algoritmi semi-empirici dedicati alla stima della clorofilla Algoritmi semi-empirici dedicati alla mappatura degli SCUM superficiali Parametrizzazione di modelli bio-ottici per la quantificazione dei cianobatteri nella colonna d acqua

11 Algoritmi

12 Algoritmi Sentinel-2 2 bande 3 bande Sentinel-3 2 bande Chl a = ±6.09 algoritmi Chl a = (±2.29) Ref (705nm) Ref (665nm) (±0.26) 1 Ref 665nm 1 Ref 705nm Ref 740nm (±2.45) algoritmi Ref (708.75nm) Chl a = (±1.81) 32.07(±0.57) Ref (665 or nm) 3 bande Chl a = ± Ref 665 or nm 1 Ref nm Ref nm (±2.53)

13 Algoritmi - Landsat-8, se b5/b4 > 1 ANOMALIE SUPERIFICALI - Sentinel-2A, se b6/b5 > 1 SCUM

14 Rrs (sr-1) a Algoritmi a a pc a, SPM a, a 440 b w, NAP CDOM CDOM b b, pc b SPM b bw b bnap, PE Green Diatoms PC wvl (nm)

15 Algoritmi Parametrizzazione dedicata ai cianobatteri per l inversione del trasferimento radiativo nella colonna d acqua del modello bioottico del tool BOMBER (Giardino et al., 2012) Analisi della variabilità delle firme spettrali delle acque in funzione della co-presenza con altre specie di fitoplancton Simulazione di firme spettrali al variare delle concentrazioni dei cianobatteri e degli altri parametri otticamente attivi delle e acque partendo da proprietà ottiche inerenti specifiche misure in laboratorio dei cianobatteri

16 b6/b5 MERIS PC In situ (RFU) Validazione dei risultati r = PC APEX (RFU) y = x R² = MAE rrmse R 2 p-value N PC APEX < b6/b5 in situ chl-a MAE rrmse R 2 p-value N Media insitu Media da immagini Algoritmo adattivo a 2 bande < Algoritmo adattivo a 3 bande < Algoritmo adattivo a 2 bande + BOMBER < MAE rrmse R 2 p-value N Average insitu Average estimated Sentinel-2 (all dataset) < Sentinel-3 (all dataset) < Chl-a [mg/m 3 ] Gitelson 3 band 0,0 0,1 0,2 0,3 0, band = x R 2 = band = x R 2 = ,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 3,5 Gitelson 2 band

17 Validazione dei risultati

18 Prodotti Laghi di Mantova PC index PC index 1 RS: WGS84 / UTM zone 32N

19 APEX- 27 Settembre 2014 PC mg m

20 Analisi spaziale di mappe di concentrazione di Clorofilla e cianobatteri per l individuazione delle zone più soggette a fioriture di cianobatteri e le zone con maggiore variabilità SUPPORTO ALLE ATTIVITA DI MONITORAGGIO

21 Prodotti Analisi serie storica immagini MERIS Lago di Pusiano

22 Analisi serie storica immagini MERIS Lago di Pusiano

23 Analisi temporale Numero di eventi di fioriture di cianobatteri da immagini MERIS nel periodo

24 Analisi spaziale Analisi spaziale degli eventi di fioritura ottenuta dai prodotti del sensore MERIS nell intervallo temporale

25 RFU RFU RFU Lago di Pusiano Misure fluorimetriche

26 Misure radiometriche

27 Correlazione Indici radiometrici e fluorimetria

28 Chl-a (mg. m -3 ) Lago di Pusiano > Mappa di Chl-a dell 11 novembre 2015 ottenuta da immagine Landsat-8

29 Sentinel

30 Lago di Varese

31 24/06/ Varese Sentinel-2 Chl-a TSM Chl-a TSM 0 [mg/m 3 ] 10 0 [g/m 3 ] 10

32 01/07/ Varese Sentinel-2 Chl-a TSM Chl-a TSM 0 [mg/m 3 ] 10 0 [g/m 3 ] 10

33 24/07/ Varese Sentinel-2 Chl-a TSM Chl-a TSM 0 [mg/m 3 ] 10 0 [g/m 3 ] 10

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36 anni Lago Maggiore 2012 Ottobre t25 cum West t25 cum North t25 cum Center giorno Analisi temporale dai prodotti MERIS per la valutazione dell inizio degli eventi di fioritura dei cianobatteri nel periodo tardo estivo

37 Lago Maggiore MERIS PC (mg/m 3 ) 20

38 Lago Maggiore

39 Sentinel-2 Errore chiusura ottica < 5% 5-10 % % > 20 %

40 Rapid eye

41 Variazione spazio-temporale dei periodi di fioritura dei cianobatteri Analisi temporale dai prodotti MERIS per la valutazione dell inizio degli eventi di fioritura dei cianobatteri nel periodo tardo estivo

42 Lago di Garda

43 Sentinel Sentinel-3

44 Sentinel-3 chl-a

45 HICO (Hyperspectral Imager for the Coastal Ocean) Cianobatteri (Dolichospermum sp.) 28 Giugno 2012 St. id.292 = cell/ml St. id.399 = cell/ml St. id.404 = <20000 cell/ml PC (mgm -3 ) 0 50

46 Lago di Como

47 Sentinel-2 10 Agosto

48 01/08/2013 Landsat-8 Max Dolichospermum lemmermannii Ciano Min

49 Lago d Idro

50 Sentinel-2 27ago_ PC mg/m 3 0

51 Network con altri progetti di Ricerca Condivisione di alcune campagne di misura (laghi di Mantova) e integrazione data set radiometrico-limnologico (laguna della Curonia, lago Balaton) Interscambio di algoritmi e modelli bio-ottici per la stima del fitoplancton da immagini EO Utilizzo di immagini iperspettrali da aereo (APEX)

52 Functional types red phyto diatoms RS: WGS84 / UTM zone 32N Mappe di gruppi funzionali di fitoplancton nei laghi di Mantova ottenute da immagini APEX 2014 (sinistra) e Sentinel-2 (destra). Distribuzione spaziale dei cianobatteri nella Laguna dei Curi ottenuta da dati del 1 Settembre 2016

53 Network con altri progetti di Ricerca ISEO: Improving the lake Status from Eutrophy towards Oligotrophy Gli algoritmi e i modelli bio-ottici implementati all interno del progetto BLASCO saranno utilizzati in caso di fioritura di cianobatteri del lago d Iseo (in particolare per le immagini Sentinel-2)

54 Network con altri progetti di Ricerca Il data-set spettroradiometrico acquisito in BLASCO sarà utilizzato per l ottimizzazione della scelta delle specifiche spettrali delle future missioni satellitari dedicate ai cianobatteri Analisi dei requisiti per la quantificazione dei pigmenti fotosintetici dei cianobatteri per future missioni satellitari iperspettrali

55 Network con altri progetti di Ricerca SPACE-O has received funding from the European Union s Horizon 2020 Research and Innovation Programme under Grant Agreement No Gli algoritmi e i modelli bio-ottici implementati all interno del progetto BLASCO saranno utilizzati in caso di fioritura di cianobatteri nell invaso artificiale della Sardegna MULARGIA (in particolare per le immagini Sentinel-2 e Sentinel-3)

56 Network con altri progetti di Ricerca grant agreement n Prosecuzione delle attività di monitoraggio da immagini EO per i laghi di Como e Annone Utilizzo algoritmi di BLASCO per integrazione dati ottici e radar in caso di SCUM di cianobatteri Monitoraggio fioriture dei cianobatteri da immagini Sentinel-2 e Sentinel-3 Integration of SAR further development in EOMORES

57 Conclusioni Gli algoritmi implementati e le immagini a disposizione permettono di ottenere informazioni per l analisi spazio-temporale dei fenomeni di fioritura algale La caratterizzazione e quantificazione ottenibile in laboratorio ad oggi non è ancora ottenibile dalle immagini satellitari ma il vantaggio della visione sinottica e multitemporale è imprescindibile per il monitoraggio delle fioriture dei cianobatteri

58 Conclusioni I prodotti ottenuti confermano come i cianobatteri presentino una grande dinamicità e come questi organismi condizionino la qualità delle acque dei nostri laghi I cambiamenti climatici e gli impatti antropici stanno fortemente condizionando l aumento sia di frequenza sia d intensità delle fioriture di cianobatteri nelle acque

59 Prospettive Nei prossimi anni le agenzie spaziali (ESA-ASI- DLR-JAXA-NASA) hanno programmato di lanciare differenti satelliti con sensori iperspettrali che potranno ulteriormente migliorare l accuratezza dei prodotti. In particolare i sensori iperspettrali permetteranno di quantificare al meglio le concentrazione dei pigmenti fotosintetici dei cianobatteri in differenti condizioni di crescita e disomogeneità nella colonna d acqua