attraverso il telerilevamento da satellite

Transcript

1 1 Il monitoraggio i del lago attraverso il telerilevamento da satellite Mariano Bresciani, Claudia Giardino CNR-IREA, Milano Quadro conoscitivo da dati ottici telerilevati nell ambito del Progetto OSTRA

2 2 Indice della Presentazione Generalità del Telerilevamento Contestualizzazione della ricerca nel progetto Osservatorio del Lago Trasimeno Campagne di misura Dati satellitari Metodologie Risultati Considerazioni generali Prospettive future

3 3 Generalità del Telerilevamento Telerilevamento vuol dire.. osservare la terra a distanza, da terra, da aereo e satellite interpretare il segnale (radiazione elettromagnetica) che giunge al sensore dopo aver interagito con le superfici

4 4 Il colore dell acqua Condizioni geometriche di visione e illuminazione Condizioni di illuminazione LAGO LAGO CIAD, CIAD, Materiale disciolto e in sospensione Natura e colore del fondale

5 Il monitoraggio del lago attraverso il telerilevamento da satellite Il colore dell acqua

6 6 Il trasferimento radiativo in acqua

7 7 Modellistica bio-ottica Proprietà ottiche inerenti Inherent Optical Properties, IOP dipendono dal medium e risultano indipendenti dalle condizioni di luce al suo interno proprietà ottiche apparenti proprietà ottiche inerenti trasferimento radiativo in atmosfera Proprietà ottiche apparenti Apparent Optical Properties, AOP dipendono dal medium ma anche dalla struttura geometrica del campo di luce Concentrazione dei parametri [chl], [SPM], [CDOM] Proprietà ottiche del fondale albedo (firma spettrale) del substrato (vegetazione, sedimento, corallo ) concentrazioni dei parametri fondale trasferimento radiativo nella colonna d acqua Inversione (acqua) Rrs(l) chl, tsm, ays(44)

8 8 Progetto OSTRA Monitoraggio della qualità delle acque da dati telerilevati Caratterizzazione ottica delle acque del lago Trasimeno. Ricostruzione algoritmi delle relazioni spazio temporali tra proprietà ottiche inerenti e parametri chimico-fisici delle acque. Mappe stagionali di distribuzione dei macrodescrittori di stato. Caratterizzazione ottica e valutazione della distribuzione delle macrofite Formazione e divulgazione Media risoluzione (es. MERIS) Elaborazione immagini 2-26 (archivio CNR-IREA) Elaborazione immagini (da acquisire) Qualità delle acque da Telerilevamento Media risoluzione (es. TM) Elaborazione immagini (archivio ARPA Umbria) Misure in situ e analisi di laboratorio (campagne 28) Alta risoluzione (es. MIVIS) Elaborazione immagini (estate 28) R2 R1 R3 R4 Mesi progetto WP-1 Elaborazione delle serie storiche satellitari Ricerca immagini e creazione database Elaborazione dati media risoluzione Analisi delle serie storiche R1 R2 WP-2 Macrofite acquatiche Ricerca immagini e creazione database Elaborazione immagini alta risoluzione R3 WP-3 Calibrazione i degli algoritmi i e validazione i Calibrazione dei modello bio-ottico R4 Validazione del modello

9 9 Campagne di misura Stazioni pelagiche per raccolta di campioni d acqua, misure in situ tradizionali (es. disco di Secchi) e misure radiometriche finalizzate alla calibrazione del modello bio-ottico Spettroradiometro FieldSpec Fr Pro ASD Inc..2.2 rs [sr-1].1 Rr.1. Disco di Secchi [cm] a 44) [m -1 NAP (4 ] Maggio Luglio Settembre y = 28.73x R 2 = Lref Lsky 4 Lw 4 Eu(-) Ed(+; λ) = Downwelling irradiance above the water surface [Wm 2 ] Ed( ; λ) = Downwelling irradiancejust below the water surface [Wm 2 ] Eu( ; λ) = Upwelling irradiance below the water surface [Wm 2 ] Lu( ; λ) = Upwelling radiance below the water surface [Wm 2 sr 1 ] Lref = Radiance of the reference panel [Wm 2 sr 1 ] Lw = Radiance above the water measured at 4 zenith angle [Wm 2 sr 1 ] Lsky = Radiance of the sky measured at 4 zenith angle and 9 relative sun azimuth [Wm 2 sr 1 ] ρ f = Fresnel reflectance ρ s = Spectralon panel reflectance Ed(-) t down Rrs( ϑ, φ; λ) Lunghezza d onda [nm] Ed(+) Lu(+) Eu ( ; λ ) R(-; λ) = Ed ( ; λ) Eu( ; λ) Q - factor(-; λ) = Lu ( ; λ) + Ed( ; λ) Eu( ; λ) = ; t + up = Ed( ; λ ) Eu ( ; λ ) Atmospheric correction validation + L( ; ϑ, φ; λ) Lw Lsky ρf = Ed( ; λ) Lref ρ π = + S

10 1 Dati satellitari Satellite Envisat Terra Alos Terra Landsat Sensore MERIS MODIS AVNIR2 ASTER TM Risoluzione spaziale (m) Tempo di rivisitazione (g) * 1* 1 Numero di immagini elaborate Periodo /7/27 23/6/28 22/6/23 estate temperatura macrofite uso del Uso nel Progetto qualità dell'acqua dell'acqua macrofite suolo uso del suolo * acquisizione a richiesta MERIS (true color) MODIS (thermal band) AVNIR (true color) TM (true color)

11 11 Dati satellitari Quarto di scena di immagine MERIS FR Lo spettrometro MERIS (MEdium Resolution Imaging Spectrometer), a bordo del satellite Envisat-1 acquisisce immagini, ogni 2-3 giorni, con risoluzione spaziale di 3 m FR (strisciata larga 11 km) e spettale di 1 bande (VIS-NIR). /1/27 3/2/27 4/3/27 13/3/27 16/3/27 7/4/27 12 immagini /4/27 17/4/27 23/4/27 27/4/27 13//27 19//27 22//27 2//27 18/7/27 2/7/27 28/7/27 6/8/27 26/8/27 13/9/27 2/1/27 1/1/27 3/11/27 21/12/27

12 12 Metodologie chl [mgm m-3] 4 R2 = SPM [gm-3] -1] ys [m- 1.8 R2 = chl [mgm-3] -1] 1.8 R2 = SPM [gm-3] ys [m- Scatterogrammi tra le concentrazioni dei parametri misurati in situ la dispersione tra i parametri mostra la complessità ottica del Trasimeno, tipicamente definibile di caso-2 1 Frequency, log g-scale 1 1 Boreal Eutrophic C2R Chl-a [mgm -3 ] TSM [gm -3 ] a ys [m -1 ] Chl a [mgm 3 ] Koponen et al., 28

13 13 Metodologie 6.%.% 4.% 3.% 2% 2.% ST1_T ST2_T ST3_T ST_T ST1_C2R ST2_C2R ST3_C2R ST_C2R ST1_ICOL_C2R ST2_ICOL_C2R ST3_ICOL_C2R ST_ICOL_C2R 8/7/ %.% 6.%.% 4.% 3.% 2.% 1.%.% Confronto dati di campo e output correzione atmosferica Il metodo di correzione atmosferica ICOL (Improved 6.%.% Contrast t between 4.% 3.% 2.% 1.%.% Land and Ocean) è stato introdotto al fine di migliorare la chiusura ottica Z9_eu Z9_c2r NO_ICOL /8/24 17/2/2 /9/2 24/3/26 1/1/26 28/4/27 14/11/27 1/6/28 18/12/28 Marzo Marzo [m -1 ] 17/3/2 1/3/26 16/3/27 19/3/28 [mg/m 3 ] 7 17/3/2 1/3/26 16/3/27 19/3/28 Applicazione dell algoritmo di conversione per i tsm b bspm λ ( λ, SPM ) =.1987 SPM

14 Il monitoraggio del lago attraverso il telerilevamento da satellite 14 Validazione RMSE=19% y =.73x R² = NTU TSM [gm-3] ARPA Traccia transetto Solidi Sospesi Totali FATA MERIS dataset del 23/9/ MERIS C2R p Sostanze gialle b) In situ MERIS 3 In situ MODIS ST ( C) 4 4 In situ MERIS Chl-a (mg/m 3 ) 1 SD (m) /11/24 17/2/2 28//2 /9/2 14/12/2 24/3/26 2/7/26 1/1/26 18/1/27 28/4/27 6/8/27 14/11/27 22/2/28 1/6/28 9/9/28 18/12/28 9/11/24 17/2/2 28//2 /9/2 14/12/2 24/3/26 2/7/26 1/1/26 18/1/27 28/4/27 6/8/27 14/11/27 22/2/28 1/6/28 9/9/28 18/12/28 9/11/24 17/2/2 28//2 /9/2 14/12/2 24/3/26 2/7/26 1/1/26 18/1/27 28/4/27 6/8/27 14/11/27 22/2/28 1/6/28 9/9/28 18/12/28 Trasparenza Clorofilla Temperatura Superficiale

15 Risultati Lago caratterizzato da una ridotta trasparenza delle acque Trasparenza media 1 cm 1 SD (m) 1 Medie primaverili 27 cm Minimi estivo-autunnali 9 cm 9/11/24 17/2/2 28//2 /9/2 14/12/2 24/3/26 2/7/26 1/1/26 18/1/27 28/4/27 6/8/27 14/11/27 22/2/28 1/6/28 9/9/28 18/12/28

16 Risultati Chl-a (mg/m 3 ) Picchi estivi di Clorofilla-a a 9/11/24 17/2/2 28//2 /9/2 14/12/2 24/3/26 2/7/26 1/1/26 18/1/27 28/4/27 6/8/27 14/11/27 22/2/28 1/6/28 9/9/28 18/12/ Chl a (mg/mm 3 ) Chl a (mg/mm 3 ) mag giu lug ago set giu 6 lug 6 ago 6 set 6 ott Chl a (mg/m 3 ) 1 Chl a (mg/m 3 ) mag 7 giu 7 lug 7 ago 7 set 7 ott 7 mag 8 giu 8 lug 8 ago 8 set 8 ott 8

17 17 Il monitoraggio del lago attraverso il telerilevamento da satellite Risultati 1/6/28 1/6/28 19/6/28 2/6/28 22/6/28 23/6/28 2/6/28 26/6/28 29/6/28 Fattori che condizionano i picchi di fitoplancton 2/7/28 3/7/28 /7/28 8/7/28 9/7/28 12/7/28 1/7/28 24/7/28 2/7/28 28/7/28 31/7/28 3/8/28 6/8/28 1/8/28 16/8/28 19/8/28 22/8/28 2/8/28 29/8/28 31/8/28 1/9/28 16/9/28 17/9/28 2/9/28 23/9/28 26/9/28 3/9/28 Concentrazione di chl < μ+σ (=13 mgm -3 ) Concentrazione di chl > μ+σ (=13 mgm -3 ) MERIS chl MODIS temp Minima concentrazione Chl-a (9//27) - 2 altezza idrometrica (cm) 1 1 temp [ C]; chl [mgm-3] -1 piogge (mm/mese) -1-2 Massima concentrazione Chl- a (17/8/2) gen-8 apr-89 lug-89 ott-89 gen-9 apr-9 lug-9 ott-9 gen-9 apr-91 lug-91 ott-91 gen-9 apr-92 lug-92 ott-92 gen-9 apr-93 lug-93 ott-93 gen-9 apr-94 lug-94 ott-94 gen-9 apr-9 lug-9 ott-9 gen-9 apr-96 lug-96 ott-96 gen-9 apr-97 lug-97 ott-97 gen-9 apr-98 lug-98 ott-98 gen-9 apr-99 lug-99 ott-99 gen- apr- lug- ott- gen- apr-1 lug-1 ott-1 gen- apr-2 lug-2 ott-2 gen- apr-3 lug-3 ott-3 gen- apr-4 lug-4 ott-4 gen- apr- lug- ott- gen- apr-6 lug-6 ott-6 gen- apr-7 lug-7 ott-7 gen- apr /8/28 2/8/28 1/8/28 /7/28 /7/28 /7/28 /7/28 /6/28 /6/28 /6/ //28 12//28 2//28 piogge

18 18 Risultati I cianobatteri R rs, (λ), sr oligotrophic eutrophic cyanobacteria bloom Microcystis aeruginosa Cylindrospermopsis Raciborskii Planktothrix agardhii Wavelenght, nm.2.1 nza Riflettan Lunghezza d'onda (nm) max Acque Trasimeno senza cianobatteri Acque Trasimeno con cianobatteri min

19 19 Risultati 4 Elevate concentrazioni di solidi sospesi totali TSM (g/m 3 ) Stazioni costiere 4 SPIM SPOM TSM=1 g/m 3 TSM=16 g/m 3 TSM=2 g/m 3 SPIM, SPOM [gm-3 3] /3/8 22/4/8 1/6/8 11/7/8 2/8/8 29/9/8 8/11/8 Stazioni pelagiche 13/3/27 1/1/27 13/2/28 13/2/27 Mappe di trasparenza z9 SPIM, SPOM [gm-3] SPIM SPOM 13/3/8 22/4/8 1/6/8 11/7/8 2/8/8 29/9/8 8/11/8

20 2 Risultati Analisi spaziale delle concentrazioni di TSM canale macrofite S.Feliciano-Passignano Tuoro-Castiglione Castiglione-Anguillara Numero di giorni (in %) in cui TSM > 2 gm-3 Vento 31/8/26 12/9/26 3/7/26 7 Aumento vento 3% TSM [gm-3] Diminuzione vento 2% Piogge 17/8/2 3/11/27 Precipitazioni maggiori 3 mm nei giorni precedenti

21 21 Risultati Contributo delle sostanze gialle Variazioni stagionali 17/3/2 1/3/26 26/7/2 23/7/26 24/9/2 22/9/26 13/3/27 19/3/28 ys[m -1 ] 1 2/7/27 28/7/28 ys[m -1 ] 1 2/7/27 2/1/27 3/9/28 28/7/28 ys[m -1 ] 1 Primavera Estate Autunno Variazioni annuali [m-1]

22 22 Risultati 1 1 Anno TSM chl ys 1 [gm -3 ] [mgm -3 ] z9 [m] [m -1 ] > >3 chl [mgm -3 ] TSM [mgm -3 ] >1 ys [m -1 ] > <. z9 [m] A B C D E Livello 1 Livello 2 Livello 3 Livello 4 Livello Trasparenza (m)(z9) * >12 >6 6<x<3 3<x<1. <1. Clorofilla "a"(mg/m3) * <1 <2. 2.<x<8 8<x<2 >2 1.2<x<.1 TSM (corresponding Turbidity FNUassimilated.4<x<1.2 (1<x<3.1<x<19.6 total phosphorus) ** <.4 (<4) (4<x<1) ) (3<x<1) >19.6 (>1) ys (abs44) *** <x<..<x<1 1<x< <x<7. >7. PUNTEGGIO * OECD (1982) ** (Koponen et al., (22) adattato ai limiti di fosforo OECD laghi italiani *** Reinart et al (22) e Højerslev (21) adattati ai laghi italiani Somma dei singoli punteggi Classe 4 A -8 B 9-12 C D 17-2 E Stagione INVERNO C D C C PRIMAVERA A C ND C C ESTATE D D C D AUTUNNO C C D D

23 23 Considerazioni generali Questo progetto ha dimostrato la buona integrazione dei dati satellitari con quelli limnologici per lo studio delle caratteristiche ottiche delle acque del lago Trasimeno. II risultati hanno evidenziato, per il quadriennio , l eccessiva presenza di solidi sospesi e di clorofilla-a, con conseguente perdita di trasparenza, nelle acque del lago. L uso di immaginii i satellitari i ad alta copertura degli intervelli temporali ha permesso di evidenziare le zone ed i potenziali meccanismi di innesco delle anomalie. Mediamente le acque del lago risultano meso-eutrofiche. Fattori meteo-climatici, apporto di nutrienti, livelli delle acque condizionano fortemente la qualità delle acque. Interventi sul substrato (dragaggi con risospensione sedimenti) tendono a ridurre fortemente la trasparenza delle acque. I cianobatteri sono una grossa problematica tardo estate - inizio autunno.

24 24 Prospettive future Analisi della serie biennale MERIS per estendere la conoscenza sulla dinamica spazio/temporale dei parametri macrodescrittori di qualità delle acque. Analisi delle proprietà termiche del lago con particolare riguardo agli effetti delle acque immesse a lago attraverso opere di canalizzazione artificiale per aumentarne i livelli. CostruzioneC t i di un sistema di pubblicazione i dati secondo Web-Map-Server, con la predisposizione di un catalogo per la ricerca dei dati e in formato compatibile con la direttiva UE-INSPIRE (es. it:88/geoportal/local it Caratterizzazione ecologica e radiometrica dei cianobatteri. Utilizzo di nuove tipologie di sensori per estendere la conoscenza sulla Utilizzo di nuove tipologie di sensori per estendere la conoscenza sulla dinamica spazio/temporale dei parametri macrodescrittori di qualità delle acque (OCM-2; PRISMA).