(*) Carlo Gavazzi Space S.p.A., Milano (**) IREA -CNR Sez. Milano, Milano (***) Gamma Remote Sensing, Muri BE Svizzera (****) ESA-ESRIN, Frascati

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GLASNOWMAP : UN SISTEMA INFORMATIVO PER IL MONITORAGGIO DEI GHIACCIAI E DELLA COPERTURA NEVOSA NELLE REGIONI ALPINE MEDIANTE DATI DA SATELLITI PER L'OSSERVAZIONE DELLA TERRA. Lucia TAMPELLINI(*), Pietro Alessandro BRIVIO (**), Paola CARRARA (**), Daniele FANTONI (*), Stefania GNOCCHI (**), Giovanna OBER (*), Monica PEPE (**), Anna RAMPINI (**), Raffaella RATTI (*), Francesco ROTA NODARI (**), F.M. SEIFERT (****), Tazio STROZZI (***), A. ZMUDA (****) (*) Carlo Gavazzi Space S.p.A., Milano (**) IREA -CNR Sez. Milano, Milano (***) Gamma Remote Sensing, Muri BE Svizzera (****) ESA-ESRIN, Frascati Riassunto GLASNOWMAP IS (GLAcier and SNOW MAPping Information Service) fornisce un nuovo sistema per il monitoraggio di coperture nevose e ghiacciai nella zona alpina. Sviluppato nell ambito del programma DUP (Data User Programme) ESA (European Space Agency), Glasnowmap utilizza dati acquisiti dai sensori ASAR, AATSR e MERIS del satellite ENVISAT. L elaborazione congiunta di dati telerilevati, combinati mediante l approccio multisorgente, con informazioni territoriali e misure effettuate al suolo, permette di svolgere un analisi multitemporale dell andamento della copertura nevosa a livello regionale e, a livello locale, dello stato dei ghiacciai. Inoltre i dati di copertura nevosa vengono utilizzati in un modello dinamico di runoff finalizzato alla gestione delle risorse idriche. L approccio proposto identifica i diversi tipi di neve tramite l uso combinato delle differenti bande di acquisizione dei sensori che lavorano nel visibile, infrarosso e microonde, da cui è possibile stimare la copertura nevosa ed il suo contenuto d acqua. Il Sistema Informativo GLASNOWMAP Lo scopo del progetto GLASNOWMAP è la realizzazione un Sistema Informativo per il monitoraggio delle coperture nevose e dei ghiacciai. L area scelta per la validazione del sistema proposto comprende tre regioni dell arco alpino italiano (Piemonte, Lombardia e Valle d Aosta) e alcuni fra i maggiori ghiacciai alpini (Lys e Adamello sul versante italiano, Gorner e Allalin sul versante svizzero). I principali obiettivi del progetto sono: - Fornire una nuova metodologia per il monitoraggio dei ghiacciai attraverso l utilizzo congiunto di immagini ASAR APS Alternate Polarisation, Landsat Thematic Mapper e Digital Elevation Model (DEM). Il monitoraggio dei ghiacciai include l identificazione dei bacini di accumulazione e ablazione e la determinazione della linea di equilibrio del ghiacciaio. - Fornire un nuovo strumento per l analisi dei cambiamenti stagionali e annuali dell estensione della copertura nevosa a livello regionale, usando immagini ASAR Wide Swath Mode, MERIS e AATSR. - Quantificare la disponibilità di acqua usando un modello dinamico di runoff.

Il Sistema Informativo GLASNOPWMAP è composto da tre servizi: - Servizio di monitoraggio delle coperture nevose. Per questo servizio è stata sviluppata una metodologia basata sull uso integrato di immagini MERIS e AATSR. In caso non siano disponibili dati ottici a causa di elevata copertura nuvolosa o cattive condizioni di illuminazione è possibile effettuare il monitoraggio delle coperture nevose utilizzando dati ASAR WMS, che permettono di ottenere mappe di neve bagnata. - Servizio di monitoraggio dei ghiacciai. Il monitoraggio dei ghiacciai campione viene effettuato mediante l integrazione multisource di immagini multispettrali e radar (ASAR APS) - Servizio di monitoraggio delle portate fluviali durante il periodo di scioglimento della neve. Le informazioni sull estensione della copertura nevosa durante il periodo di scioglimento della neve vengono utilizzate insieme ai dati meteorologici per la calibrazione di un modello dinamico che stima la portata d acqua dei fiumi. Questo modello è stato applicato al Bacino della Dora Baltea (Valle d Aosta) con sezione di chiusura ad Aymavilles. Il Sistema Informativo GLASNOWMAP è capace di interagire con: - Fornitori di dati satellitari: a cui vengono inoltrate le richieste di dati e da cui si ricevono le immagini telerilevate necessarie per generare i prodotti finali. - Stazioni di misura al suolo: a cui vengono inoltrate le richieste di verità a e da cui si ricevono i dati necessari per la realizzazione dei prodotti. - Service Manager Interface: è l interfaccia utilizzata dall operatore per gestire il sistema. Attraverso questa interfaccia l operatore invia dei comandi al sistema e riceve delle informazioni sul suo stato - Utente: l utente può inviare delle richieste di prodotti al sistema e quest ultimo rende tali prodotti disponibili all utente. Tutte le attivita del sistema informativo GLASNOWMAP sono coordinate da un interfaccia sviluppata in ambiente IDL che permette di gestire tutti i moduli software che compongono il sistema. Monitoraggio della copertura nevosa mediante dati ottici La risoluzione geometrica del sensore MERIS e quella radiometrica dell AATSR ben si prestano all individuazione della copertura nevosa a scala regionale o di bacino idrologico. Poiché le bande spettrali del sensore MERIS non sono completamente adatte alla discriminazione della neve dalle nuvole per la mancanza del canale infrarosso a onde corte (1.5-2.5?m), è stato messo a punto uno schema di classificazione multi-sorgente che combina i risultati ottenuti dalla classificazione delle immagini MERIS con l informazione sulla copertura nuvolosa derivata dalle immagini AATSR. L integrazione viene effettuata con l ausilio del Modello di Elevazione del Terreno. Per la classificazione delle immagini MERIS viene utilizzato il classificatore fuzzy-statistico introdotto da Wang (1990) che ben si presta alla rappresentazione della presenza di mistura delle classi di copertura all interno del pixel permettendo di descrivere le proprietà spettrali di un pixel misto in termini di appartenenza parziale a più classi. L individuazione delle nuvole nelle immagini AATSR viene effettuata, dopo una fase di registrazione sull immagine MERIS, mediante una procedura che calcola un indice normalizzato della copertura nuvolosa utilizzando l infrarosso termico e a onde corte. I risultati ottenuti dall elaborazione delle immagini MERIS e AATSR vengono integrati con il modello di elevazione del terreno; l informazione della copertura nevosa nelle zone coperte da nuvole viene estrapolata attraverso il calcolo di parametri statistici calcolati sulle aree libere da nuvole. La metodologia descritta e stata applicata al monitoraggio delle variazioni della copertura nevosa in Val d Aosta, Piemonte e Lombardia nel periodo inverno 2001 - primavera 2002. In figura 1 e mostrato un esempio dei risultati ottenuti per la regione Val d Aosta.

a Figura 1 Composizione RGB 11,7,4 delle immagini MERIS e relativa mappatura della neve per la regione Valle d Aosta per i mesi di novembre (a) e dicembre (b) 2001. Monitoraggio della copertura nevosa mediante dati SAR La capacità di monitorare la copertura nevosa con dati SAR è stata ampiamente dimostrata (Shi and Dozier, 1995). In banda C risulta evidente la differenza tra misure di neve bagnata (il coefficiente di retrodiffusione è molto basso a causa dell assorbimento e della riflessione della radiazione incidente sulla copertura nevosa bagnata e della conseguente scomparsa del contributo di retrodiffusione del suolo), suolo senza neve e neve asciutta. Tuttavia esistono situazioni critiche per le quali la copertura nevosa bagnata non viene rilevata. In banda C, con polarizzazione VV e piccoli angoli di incidenza (configurazione ERS) la discriminazione di copertura nevosa bagnata è problematica se l altezza della colonna di acqua liquida è inferiore a 1 mm (inizio della stagione di scioglimento) o se la superficie della copertura nevosa è molto rugosa (fine della stagione di scioglimento). Per rilevamenti effettuati con angoli di incidenza maggiori questo problema non esiste praticamente più. Per quanto riguarda la possibilità di monitorare lo spessore della copertura nevosa occorre costatare che in banda C la neve asciutta è praticamente trasparente e la retrodiffusione dominante è dunque quella del suolo (Strozzi et al., 1997). Lo schema generale di analisi dei dati SAR prevede di identificare in un primo tempo la copertura nevosa bagnata ed in seguito di derivare la mappa della copertura nevosa totale attraverso una procedura di analisi di post-processing. Le immagini SAR ERS-2 per la primavera 2002 e ENVISAT per le stagioni successive vengono innanzitutto focalizzate (Werner et al., 2000). Per compensare gli effetti topografici sul coefficiente di retrodiffusione si è deciso di considerare un immagine di riferimento, acquisita durante il periodo non innevato, e di effettuare la classificazione sul rapporto tra immagine senza neve e immagine con neve bagnata. La classificazione della copertura nevosa bagnata viene effettuata sulla base di una diminuzione di almeno 3 db del coefficiente di retrodiffusione (Nagler and Rott, 2000). Durante l analisi di post-processing, sulla base di considerazioni statistiche ed informazioni topografiche, vengono eliminati gli errori nelle zone di pianura ed estrapolata la copertura nevosa bagnata per le aree di layover e shadow. La copertura nevosa così ottenuta viene, infine, estrapolata anche per le zone a quote superiori di quelle classificate per ottenere una mappa di copertura nevosa completa. Durante la primavera 2002 sono state acquisite da ERS-2 sulla Valle d Aosta le seguenti immagini SAR: 10 aprile, 29 aprile, 15 maggio, 3 giugno e 19 giugno. Per il 29 aprile ed il 3 giugno sono a disposizione b

acquisizioni sia per l orbita discendente sia per quella ascendente. Le immagini di riferimento considerate sono quelle acquisite l 8 e il 27 agosto 2001, quando neve bagnata era presente sui ghiacciai. Un esempio di mappa di copertura nevosa bagnata e di mappe dopo il post-processing è mostrato in Figura 2. (a) Figura 2. (a) Mappa di copertura nevosa bagnata, Valle d Aosta, acquisizione ERS-2 SAR 3-8-02 orbita ascendente e discendente. I valori di grigio indicano differenti condizioni quali assenza di dato (fuori dal frame ERS-2 o mancanza di modello digitale di elevazione), layover/shadow, assenza di neve bagnata, neve bagnata sui ghiacciai nell immagine di riferimento, neve bagnata nell immagine attuale(b) Mappa di copertura nevosa dopo post-processing (in bianco) Monitoraggio dei ghiacciai L obiettivo dell elaborazione dei dati ottici per la mappatura dei ghiacciai è l identificazione delle aree nivali e glaciali, tramite l utilizzo dei dati multispettrali forniti dal sensore Thematic Mapper montato sul satellite Landsat. In particolare, si vogliono individuare i parametri glaciologici inerenti il bacino di accumulo e di ablazione per ogni apparato in esame (Rampini et al. 2002). Generalmente tali informazioni sono ricavabili esclusivamente alla fine del periodo ablativo, tra agosto e settembre. Per questo motivo è difficile avere delle immagini provenienti dai vari sensori nello stesso periodo: le immagini ottiche, ad esempio, risentono, per le loro caratteristiche spettrali, delle coperture nuvolose presenti nelle zone montagnose. A causa della complessità topografica delle aree in esame e dell alta risoluzione geometrica dei dati, è necessaria una preliminare fase di ortorettificazione al fine di correggere le distorsioni geometriche. Per l ortorettificazione si è utilizzato un modello digitale del terreno con risoluzione 30 m (identica a quella delle immagini TM) e sono stati selezionati dei punti di controllo su una carta raster con scala 1:10000. L immagine ortorettificata è stata classificata utilizzando un classificatore fuzzy-statistico, che fornisce le appartenenze parziali dei pixel alle classi di interesse, ottenendo così le informazioni relative alle coperture nivali e glaciali. In figura 3 e mostrato un esempio di identificazione del bacino di accumulo e di ablazione sul ghiacciaio del Gorner in Svizzera. (b)

Figura 3. Composizione RGB 5,4,3 dell immagine Landsat ETM+ del 18 agosto 2002 sul ghiacciaio del Gorner e relativa classificazione in ghiaccio (grigio scuro) e neve (grigio chiaro). La mappa di neve bagnata sui ghiacciai è ottenuta elaborando due immagini ASAR, di cui una di riferimento relativa ad un periodo invernale di copertura nivale abbondante e secca e l altra acquisita alla fine della stagione di ablazione, mediante un algoritmo analogo a quello descritto per il monitoraggio delle coperture nevose. Tale mappa, se disponibile, è utilizzata in modo congiunto ai dati ottici per l identificazione dei bacini di accumulo e ablazione. I risultati delle elaborazioni ottica e radar vengono, infatti, integrati in uno schema di interpretazione multisorgente per una mappatura glaciale più accurata che individui anche le varie tipologie di neve presente sul ghiacciaio (differenti per umidità, contenuto in acqua, compattezza, età). La procedura di interpretazione multisorgante e stata definita e sperimentata su immagini storiche e verra tarata non appena saranno disponibili le immagini ASAR. Monitoraggio delle portate fluviali durante il periodo di scioglimento della neve Le informazioni relative al manto nevoso sono di fondamentale importanza nella gestione e nel controllo non solo dei bacini montani, ma anche dei territori a valle e delle loro risorse idriche. A questo scopo e stato realizzato un sistema per l applicazione in tempo reale ad un bacino alpino di un modello idrologico di previsione del deflusso dovuto allo scioglimento nivale nel quale vengono integrate le misure meteorologiche e idrologiche disponibili a terra con le informazioni relative al manto nevoso ottenute da immagini satellitari. La fase di calibrazione dei parametri caratteristici del bacino e la successiva applicazione del modello in simulazione sono realizzate con i dati e le immagini relative alla stagione 2002. Il modello idrologico scelto è lo Snowmelt Runoff Model (Martinec et al., 1983) gia applicato precedentemente ad un bacino italiano (Swamy and Brivio, 1997). Il modello SRM è stato calibrato sul bacino della Dora Baltea con sezione di chiusura ad Aymavilles (1290 km 2 ); sulla base dell analisi di dati di portata e precipitazione storici e stato determinato il coefficiente di recessione atto a modellare il deflusso giornaliero nei periodi di assenza del contributo delle precipitazioni e dello scioglimento della neve. Utilizzando i dati di portata, precipitazione, temperatura e copertura nevosa riferiti al periodo Aprile Luglio 2002, sono stati determinati i parametri atti a modellare le caratteristiche fisiche e morfologiche del bacino in esame. Poiche in questa stagione non erano disponibili immagini MERIS e AATSR del satellite ENVISAT, per derivare informazioni relative alla copertura nevosa e alle sue variazioni è stata utilizzata una serie di immagini riprese dal sensore AVHRR/3 del satellite NOAA-16 la cui interpretazione ha permesso di ricavare mappe di copertura nevosa dell area di studio e di costruire le curve di esaurimento della neve per fasce altimetriche. L attività di produzione delle mappe di copertura nevosa è stata condotta mediante la procedura descritta precedentemente. In figura 4 sono mostrati a confronto i grafici delle portate simulate e di quelle misurate alla stazione di Aymavilles. La stima dei deflussi giornalieri ottenuta è da considerarsi più che soddisfacente avendo prodotto un coefficiente di correlazione r= 0.891, e una deviazione del volume di deflusso = -6%. 350 300 Q sim Q mis 250 200 150 100 50

Fiura 4. Portate simulate (Q sim) mediante il modello SRM e portate misurate (Q mis) (9 Aprile-31 Luglio 2002). Conclusioni Il Sistema Informativo GLASNOWMAP è stato utilizzato per il monitoraggio di alcune aree dell arco Alpino. Per la conformazione topografica dell arco alpino il monitoraggio di tali zone risulta particolarmente difficoltoso e richiede l applicazioni di metodologie adeguate. I risultati preliminari ottenuti dal sistema da un lato hanno confermato la validità delle tecniche proposte per il monitoraggio di queste aree e dall altra parte hanno mostrato le potenzialità del Sistema Informativo proposto. Bibliografia Martinec J., Rango A., Major E., (1983), The Snowmelt Runoff Model (SRM) User s Manual, NASA RP-1100, Greenbelt, Maryland,110. Nagler T. and Rott H. (2000), Retrieval of wet snow by means of multi-temporal SAR data, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 38, 754-765. Rampini A., Brivio P.A., Rota Nodari F., Binaghi E., (2002), Mapping alpine glacier changes from space, International Geoscience And Remote Sensing Symposium - IGARRS 02. Shi J. and Dozier J. (1995), Interfering Snow Wetness Using C-Band Data from SIR-C Polarimetric Synthetic Aperture Radar, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 33, 905-914. Strozzi T., Wiesmann A., and Mätzler C., (1997) Active microwave signatures of snowcovers at 5.3 and 35 GHz, Radio Science, 32, 479-495. Swamy A. N. and P.A. Brivio, (1997) Modelling runoff using optical satellite remote sensing data in high mountainous alpine catchment of Italy. Hydrological Processes, Vol. 11, 1475-1491. Wang, F. (1990), "Fuzzy Supervised Classification of Remote Sensing Images", IEEE Trans. On Geosci. Remote Sensing, Vol. 28, 194-200. Werner C., Wegmüller U., Strozzi T. and Wiesmann A. (2000), Gamma SAR and interferometric processing software, Proceedings of the ERS-ENVISAT Symposium, Gothenburg, Sweden, 16-20.