Stima dell Umidità del Suolo dal sensore RADAR ASAR nel Bacino del Mulargia

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1 Stima dell Umidità del Suolo dal sensore RADAR ASAR nel Bacino del Mulargia Laura Fois ( a ), Nicola Montaldo ( a ) ( a ) Dipartimento di Ingegneria Civile, Ambientale e Architettura di Cagliari Riassunto Lo stato di umidità del suolo è la variabile chiave nei processi di bilancio idrico ed energetico del suolo. Col fine di mappare la variabilità spaziale e la stagionalità dell umidità del suolo in un tipico bacino mediterraneo, 21 immagini del sensore radar ad alta risoluzione spaziale ASAR (ENVISAT) sono state acquisite e testate nel bacino del Mulargia in Sardegna. Il modello di inversione utilizzato, l Integral Equation Model (IEM), sebbene abbia validità principalmente su suoli agricoli, mostra con i dati ASAR soddisfacenti risultati sia nella stima dell umidità del suolo sia della rugosità superficiale anche in zone caratterizzate dalla tipica vegetazione mediterranea. Abstract The state of soil moisture is a key variable controlling surface water and energy balances. In order to detect soil moisture spatial and seasonal variability on a typical mediterranean basin, the Mulargia basin in Sardinia, 21 ENVISAT - ASAR high-resolution images are collected and processed. The inversion of the Integral Equation Model (IEM), despite it is used mainly on agricultural soils, provides with ASAR data satisfactory results for mapping both soil moisture and soil surface roughness even in surfaces characterized by typical Mediterranean vegetations. Introduzione L umidità del suolo ha un ruolo chiave nei processi di interazione tra suolo, vegetazione e atmosfera (Western et al., 22; Albertson e Montaldo, 2) e la sua conoscenza è necessaria in diversi campi di applicazione, quali quello meteorologico, idrologico, ecologico e agricolo. Il monitoraggio in tempo reale dell umidità del suolo è importante per la comprensione delle sue complesse dinamiche spazio temporali ed in tale senso esiste oggi la necessità di osservazioni di umidità del suolo a grandi scale spaziali pari a quelle dei bacini idrografici e ad una frequenza temporale elevata. Le osservazioni dai sensori remoti superano i limiti delle misure locali a terra e offrono l opportunità di mappare a grandi scale spaziali la variabilità temporale del contenuto idrico del suolo. Per i bacini mediterranei caratterizzati da topografia accidentata e notevole variabilità spaziale sono inadatti i sensori satellitari passivi, caratterizzati da modesta risoluzione spaziale, mentre risultano promettenti i sensori satellitari attivi (radar) caratterizzati da elevata risoluzione spaziale. Il sensore radar ad elevata risoluzione spaziale Advanced Synthetic Aperture Radar (ASAR) a bordo del satellite ENVISAT di proprietà dell Agenzia Spaziale Europea (ESA) è operante in banda C (5. GHz), che riprende con angoli di incidenza tra i 15 e i 45 con una frequenza temporale di 5 giorni. Potenzialmente permette di avere immagini al suolo con elevata risoluzione spaziale (fino a 12.5 m) e grazie alla possibilità di acquisire immagini in modalità Alternating Polarisation modes, e quindi in doppia polarizzazione, questo sensore risulta oggi un promettente e potenziale strumento di monitoraggio dell'umidità spaziale su larghe aree spaziali. In tal senso per il caso di studio del bacino del Mulargia, localizzato nella Sardegna centrale, si è verificata l attendibilità di tale radar, confrontando le stime di umidità del suolo da radar con quelle 9

2 di una estesa campagna sperimentale su campo, realizzata in contemporanea con il passaggio del radar sul sito oggetto di studio. Caso di studio Il sito in esame è il bacino del Mulargia (Figura 1), sottobacino del Flumendosa, importante bacino per la gestione delle risorse idriche del sud Sardegna. L area del bacino idrografico è di circa 65 km2 ed è caratterizzato da un clima tipico mediterraneo, con inverni brevi e piovosi ed estati molto aride e lunghe. La vegetazione è stata in parte modificata dall attività umana e perciò intere aree con vegetazione arbustiva di macchia mediterranea sono ora suolo nudo con specie erbacee principalmente adibite a pascolo. Tuttavia sono presenti aree costituite da boschetti di olivastri. L andamento orografico è alquanto tormentato specialmente nella parte settentrionale del bacino e sono spesso presenti microrilievi rocciosi. Le aree urbanizzate invece sono modeste e costituite da tre piccoli paesi che circondano l area. Figura 1 Inquadramento dell area di studio: il bacino del Mulargia (ortofoto 2, risoluzione 1 m). Metodologia L Advanced Synthetic Aperture Radar (ASAR) a bordo del satellite ENVISAT è un sensore radar attivo operante nelle frequenze delle microonde (5. GHz). L antenna è costituita da una trasmittente e una ricevente (radar monostatico), e riprende in modalità look side, ossia di lato rispetto alla direzione di volo, con angoli di inclinazione inclinate rispetto alla verticale per il sensore tra i 15 e i 45. Le operational modes da cui derivano i rispettivi prodotti sono 5 e si distinguono principalmente per la risoluzione che possono raggiungere al suolo. Per il bacino del Mulargia sono state acquisite immagini ASAR nelle due modalità Image (IMP) e Alternating Polarization Precision Mode (APM), a singola e doppia polarizzazione rispettivamente, prodotti ad elevata risoluzione spaziale, m. Le riprese dal sensore ASAR sono state programmate per un totale di 24 giorni, da marzo 2 a luglio 24. Il radar stima il coefficiente di backscattering σ del suolo, dal quale si deriva la costante dielettrica ε direttamente connessa all umidità del suolo (Topp et al., 198). Dalla costante dielettrica del suolo si deriva poi l umidità del suolo stessa. La costante dielettrica è stata stimata 91

3 tramite il modello fisicamente basato e di comprovata validità Integral Equation Model di Fung et al. (1992). Questo modello richiede la conoscenza di due parametri, la rugosità del suolo (σ) e la lunghezza di correlazione delle rugosità, L, oltre che l angolo di incidenza locale θ, funzione dell angolo di incidenza al suolo del radar e delle caratteristiche geometriche (latitudine, elevazione, pendenza ed esposizione) del punto a terra. Grazie alla doppia polarizzazione delle immagini ASAR, è stato possibile sviluppare un sistema di due equazioni [1], la cui soluzione permette di ricavare anche i due parametri di rugosità del suolo utilizzando le contemporanee osservazioni a terra. Infatti: VV HH = = (... (...,, in cui σ VV e σ HH sono i coefficienti di backscattering, che rappresentano, nel caso di radar monostatico, la quota di segnale trasmesso e ricevuto dal radar per retrodiffusione da parte del terreno, nelle polarizzazioni V ed H. La soluzione di [1] è ottenuta tramite un processo di minimizzazione del segnale ricevuto dal radar nelle bande V ed H contemporaneamente, esplicabile graficamente per esempio nella Figura 2. Una volta ottenuta la costante dielettrica ε, l umidità del suolo θ è stata stimata tramite (Topp et al., 198): 2 4 = ( ) 1 [2] Contemporaneamente sono state effettuate misure a terra dell umidità del suolo. La campagna sperimentale in campo si è concentrata nella parte settentrionale del bacino (Figura 1). Sono stati individuati 6 campi rappresentativi del bacino idrografico con diversi tipi di suolo e in ciascun campo sono effettuate misure puntuali di umidità del suolo sia con metodo diretto (gravimetrico) che indiretto (TDR) su un area di circa 9 m x 9 m campionando lungo una griglia di dodici punti. Il metodo indiretto è appunto quello basato sulla riflettometria nel dominio del tempo, TDR (Time Domain Reflectometer), che sfrutta la propagazione delle onde elettromagnetiche lungo una linea di trasmissione per misurare le proprietà dielettriche dei corpi che attraversa. La misura della variazione di velocità nella propagazione dell onda elettromagnetica dipendente dalla permettività del mezzo è funzione della quantità d acqua presente nel terreno., L), L) [1] L Figura 2 Stima dei parametri di rugosità σ ed L attraverso la polarizzazioni VV (in blu) e HH(in rosso). σ Risultati La disponibilità delle immagini a doppia polarizzazione ha consentito di stimare i parametri di rugosità del suolo (Figura ) per i campi in cui contemporaneamente sono state eseguite le misure a terra di umidità del suolo. Come si può osservare (Figura, in alto) la deviazione standard delle altezze mostra un andamento che quasi per tutti i campi tende ad aumentare nel periodo invernale e 92

4 a decrescere nei mesi estivi, ad eccezione dei campi A ed E, rappresentati in verde e in nero, in quanto campi prevalentemente ad uso agricolo. L alta variabilità di L (Figura, in basso) evidenzia d altro canto che non esistono trend preferenziali nell andamento della rugosità. Figura Parametri di rugosità del suolo stimati da RADAR (valori σ ed L espressi in cm) Stimati i parametri di rugosità necessari per l inversione del modello di Fung, è stata stimata l umidità del suolo dalle immagini radar per i campi monitorati in modo da validare le stime (Figura 4). I campi sono rappresentativi del bacino e sono: campi A ed I agricolo pascolativo, campi E ed F agricolo seminativo, campo G pascolativo con presenza di macchia mediterranea sparsa, campo H pascolativo forestale (Figura 4). L umidità del suolo è stata stimata dalle 21 immagini radar, 17 immagini a doppia polarizzazione e quattro a singola polarizzazione, queste ultime relative al periodo che va da marzo ad agosto 2. Per le immagini ad unica polarizzazione la stima è stata possibile estendendo i parametri di rugosità dei campi trovati per le immagini a doppia polarizzazione (evidenziate in rosso in Figura 4). Si noti che dal sensore remoto ASAR è stato stimato con precisione lo stato idrico del suolo per tutti e tre i tipi di suolo, rappresentandone la stagionalità e la dipendenza dalle piogge (rappresentate in blu in Figura 4). Si è ottenuta una maggiore accuratezza nella stima di umidità del suolo per il campo A privo di vegetazione alta (alberi), ma i risultati sono comunque soddisfacenti anche per le altre due tipologie di suolo, ed in particolare per il campo H caratterizzato dall alternanza di suolo nudo a boschetti di olivastri caratteristici del sito in esame. Le stime che si discostano maggiormente dai dati osservati sono quelle relative alle immagini a singola polarizzazione. 9

5 "?"2584" ""?"2285; " CAMPO A :22 2 "?"22; 85" ""?"229: 8" CAMPO G :22 2 "?"22: 68" ""?"2285" CAMPO H :22 2 "?"2498" ""?"22: 2; " CAMPO E :22 2 "?"2289" ""?"55" CAMPO F :22 2 "?"24: 9" ""?"22; 75" CAMPO I :22 2 lwnkcp"f c{ "4225"/"4226 Figura 4 Stime di umidità del suolo da RADAR in tre diversi campi: campo A agricolo pascolativo, campo G con presenza di macchia mediterranea, campo H pascolativo forestale ( presenza di boschi di olivastri) Si è poi eseguita la stime dell umidità del suolo a scala di bacino, estendendo a tutto il bacino i valori medi dei parametri di rugosità misurati nei campi congruenti con le rispettive coperture vegetali. In Figura 5 sono riportate le mappe di umidità del suolo per il bacino del Mulargia delle immagini ASAR di (A) ottobre 2, (B) marzo 24, (C) maggio 24 e fine (D) giugno 24. Dalle mappe si nota immediatamente quanto l umidità risulti correttamente minore, tendente al rosso, nel periodo prossimo all estate rispetto a quella del periodo invernale di marzo e maggio, molto più verde. Le zone evidenziate in blu sono invece zone in cui non si è riuscito ad applicare il modello di Fung. Tali zone sono localizzate alla base di versanti caratterizzati da elevate pendenze dove l inversione del segnale è quindi problematica. Le aree in cui sono presenti valori molto bassi di umidità del suolo (in rosso) nell immagine di marzo e maggio 24 corrispondono a zone 94

6 boschive in cui il segnale radar non fornisce stima attendibili del contenuto idrico del suolo a causa dello schermo operato dalla fitta vegetazione arbustiva. A B C D Figura 4 Stima dell umidità del suolo nel bacino del Mulargia dalle immagini ASAR del: A) 6/1/2, B)29//24, C) 1/5/24 e D) 2/6/24. Conclusioni In conclusione si sono osservate grandi potenzialità nelle stime di umidità del suolo da sensore radar ASAR. Nei campi la misura dell umidità del suolo derivata da ASAR è sufficientemente 95

7 accurata se confrontata con le osservazioni a terra. Si è evidenziata la notevole variabilità stagionale dell umidità del suolo nei campi, soprattutto nei campi A, E, I ed H. I risultati delle stime dell umidità del suolo nei campi evidenziano che la metodologia proposta per la stima dei parametri di rugosità del suolo del modello di Fung è affidabile, e le stime così ottenute possono essere estese a scala di bacino. Le mappe di umidità del suolo a scala di bacino consentono di rappresentare la variabilità spaziale e temporale dell umidità del suolo, costituendo quindi un potenziale valido strumento per le applicazioni idrologiche sia nella previsione delle piene che nella pianificazione delle risorse idriche. Riferimenti bibliografici Albertson, J.D. & Montaldo, N., Temporal Dynamics of Soil Moisture Variability: 1 Teoretical Basis, 2, 9(1). Baghdadi, N., Gherboudj, I., Zribi, M., Sahebi, M., King, C. & Bonn, F. Semi-empirical calibration of the IEM backscattering model using radar images and moisture and roughness field measurements, International Journal of Remote Sensing, 24, 25(18), Fung A.K., Li Z. & Chen K.S. Backscattering from a Randomly Rough Dielectric Surface, IEEE Trans. On Geosci. and Remote Sensing, 1992,, Topp G.C., Davis J.L. & Annan A.P. Electromagnetic Determination of soil water content: measurements in coaxial transmission lines, 198, Water Resources Research, 16(), Western A. W., R. B. Grayson, and G. Blosch Scaling of Soil Moisture: A Hydrologic Perspective, Annu. Rev. Earth Planet. Sci., 22,,