Analisi del comportamento termico delle frane attraverso l uso l tecniche di Remote Sensing

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Gianleone Bernasconi
7 anni fa
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1 Analisi del comportamento termico delle frane attraverso l uso l di tecniche di Remote Sensing Mondini 1, R. Carlà 2, P. Reichenbach 1, M. Cardinali 1, F. Guzzetti 1 (1) CNR IRPI, Via della Madonna Alta, 126 Perugia (2) CNR IFAC, Via Madonna del Piano, 10 Sesto Fiorentino (FI) GIT 2009, Cagli, 16 Giugno 2009

2 ARGOMENTI Progetto MORFEO: Riconoscimento e mappatura frane con VHR Tecniche DInSAR per monitoraggio frane Umidità del suolo Umidità del suolo VS Temperatura superficiale Misure di LST (Land Surface Temperature) da satellite e aereo Sovrapposizione di mappe di LST con inventari di frane Caratterizzazione del comportamento termico di aree stabili e instabili Conclusioni e work in progress

3 RICONOSCIMENTO e MAPPATURA con VHR Sarno, Maggio 1997 (IKONOS) debris flows Fossa, Aprile 2009 (QuickBird, licenza Planetek) caduta massi

4 DInSAR MONITORAGGIO DI UN SITO Frana di Ivancich, Comune di Assisi ( ). DINSAR HIGH RESOLUTION DEFORMATION RATE MAP ( ) 4 GPS SURFACE MEASUREMENTS ( )

5 Umidità del Suolo vs Temperatura Superficiale Argomento di ricerca più spinto per il progetto Razionale: misure con tecniche da campagna sono accurate ma limitate spazialmente Limitate nel tempo Misure di Remote Sensing sono: Bassa risoluzione Preprocessing molto complicato Bassa accuracy Relazione tra umidità del suolo e temperatura superficiale Misure di temperatura superficiale da Remote Sensing Relazione tra temperatura superficiale e aree in frana

6 UMIDITA del SUOLO vs TEMPERATURA Bilancio ENERGETICO SUOLO SECCO SUOLO UMIDO

7 Area di studio, COLLAZZONE PERUGIA COLLAZZONE Regione UMBRIA

8 Carta inventario FRANE Collazzone very old old km 0 1 km

9 IMMAGINI ASTER IMMAGINI ASTER su TERRA 7 Giugno 01 3 Luglio 04 Cinque bande nell IR termico (90m) livello 1A

10 IMMAGINI ETM+ IMMAGINI ETM+ su LANDSAT 7 3 Agosto 2001 Una banda nell IR termico (60m) livello 1G

11 IMMAGINI ATM da AEREO IMMAGINI ATM+ (su Airborne Research and Survey Facility ) 3 Maggio 2004 Una banda nell IR termico (5m) livello 3A

12 Separazione delle aree in frana dalle aree stabili ENVI 4.6

13 Distribuzioni di TEMPERATURA ASTER 7 Giugno 2001 Aree stabili DeltaT~0.43C ASTER 3 Luglio 2004 DeltaT~0.52C ETM+ 3 Agosto 2001 DeltaT~0.2C Aree instabili

14 Box Plot Le aree instabili hanno la mediana sempre più bassa delle aree stabili Le distribuzioni delle aree instabili sono più strette ASTER 7 Giugno 2001 ASTER 3 Luglio 2004 ETM+ 3 Agosto 2001

15 LST ad alta risoluzione ATM Composite RGB ATM Brightness Temperature

16 LST ad alta risoluzione vs Umidità del suolo Spazializzazione dati a terra (campagna marzo 2009) Frequenza di campionamento: 5m LST 5m

17 Conclusioni e Work in Progress Statisticamente le frane sembrano essere più fredde delle aree stabili se misurate da satellite (o almeno si trovano un aree più fredde) Analisi di altre immagini satellitari, diurne e notturne Analisi al sub pixel delle mappe di LST Influenza di altri parametri territoriali sulla LST Le distribuzioni di temperatura dei pixel in frana sono più strette Delle distribuzioni delle aree stabili e hanno forme diverse Distribuzioni ottenute con l altarisoluzione Caratterizzazione delle distribuzioni Georeferenziazione accurata alessandro.mondini@irpi.cnr.it

18 Processing IMMAGINI ATM da AEREO GEOMETRI C & RADIOMETRIC CORRECTIONS Atzcorr model (NERC) TEMPERATURE CALCULATION NERC algorithm (no ATM Corrections) Assumed emissivity REGISTRATION Ortophoto 50 cm GCP

19 Processing IMMAGINI ASTER CALIBRATION ENVI auto correct ASTER algorithm ORTHORECTIFICATION ENVI Rational Polynomial coefficients RPC model for ASTER sensor REGISTRATION Ortophoto 50 cm GCP ATMOSPHERIC CORRECTION Thermal IR Atmospheric Correction algorithm TEMPERATURE CALCULATION Reference Channel Emissivity algorithm

20 Processing IMMAGINI ETM+ REGISTRATION Ortophoto 50 cm GCP ATMOSPHERIC CORRECTION Dark Pixel Subtraction BRIGHTNESS TEMPERATURE CALCULATION Plank s law

21 USO DI MAPPE DI LST Temperatura superficiale Media= K Media= 302 K Frane K Numero di pixels 300 K K Temperatura superficiale( K) Da dati ASTER TIR del 3 luglio

22 VALUTAZIONE DELLA SUSCETTIBILITA Modello con dati da terra Modello con dati EO Probabilità [ ] ( ] ( ] ( ] ( ] Frana Litologia, struttura, morfometria, uso del suolo 22 morfometria, NDVI, LST

23 VALUTAZIONE DELLA SUSCETTIBILITA Modello con dati da terra 23 Modello con dati EO

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