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DET Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Laboratorio di Telecomunicazioni Università degli Studi di Firenze IEEE GOLD Conference Bari, 5 Dicembre.

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Presentazione sul tema: "DET Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Laboratorio di Telecomunicazioni Università degli Studi di Firenze IEEE GOLD Conference Bari, 5 Dicembre."— Transcript della presentazione:

1 DET Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Laboratorio di Telecomunicazioni Università degli Studi di Firenze IEEE GOLD Conference Bari, 5 Dicembre 2006 Ground vegetation indexes (MGVI, MTCI, NDVI) and concentrations of sea chlorophyll and SPM remote sensed via ENVISAT MERIS sensor. A Tuscany region study case. Saverio Mori, Pier Franco Pellegrini, Maurizio Tommasini IEEE GOLD Remote Sensing Conference 2006 Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Università di Firenze

2 DET Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Laboratorio di Telecomunicazioni Università degli Studi di Firenze IEEE GOLD Conference Bari, 5 Dicembre 2006 Scopo e caratteristiche dellattività Generazione di mappe di prodotti geofisici al suolo su scala regionale e sub-regionale in proiezione Mercatore, utilizzando dati satellitari dello spettrometro MERIS a bordo del satellite ENVISAT. Indici di vegetazione su terra Concentrazione di clorofilla e materia sospesa su mare. Integrazione tra dati MERIS e NOAA AVHRR ricevuti direttamente. Analisi delle tecniche di geolocazione precisa disponibili. Valutazione dei risultati. Correlazione tra gli indici di vegetazione. Confronto con misure in situ dei risultati ottenuti su mare

3 DET Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Laboratorio di Telecomunicazioni Università degli Studi di Firenze IEEE GOLD Conference Bari, 5 Dicembre 2006 Spettrometro ESA ENVISAT MERIS 15 bande spettrali nel visibile (tra 390 e 1040 [nm]) Risoluzione a terra 260 [m] x 290 [m]

4 DET Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Laboratorio di Telecomunicazioni Università degli Studi di Firenze IEEE GOLD Conference Bari, 5 Dicembre 2006 Dati MERIS Livello 1B Prodotti e distribuiti da ESA Radianze calibrate ricampionate su griglia regolare (2241 x 2241 pixel) Comprendono informazioni aggiuntive date per una selezione dei punti (Tie Points) Latitudine/longitudine Zenit/azimut del Sole e del satellite Parametri atmosferici Traccia subsatellite Scena MERIS :00 UTC Tie Point

5 DET Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Laboratorio di Telecomunicazioni Università degli Studi di Firenze IEEE GOLD Conference Bari, 5 Dicembre 2006 Caso di Studio: Toscana :00 UTC Longitudine Est 9°12 Longitudine Ovest12°24 Latitudine Sud42°12 Latitudine Nord44°30 Scala1: Larghezza [mm] Altezza [mm] DPI 180 [pixel/inch] Pixel per riga 925 Righe per carta911 Pixel per mm Pixel per lon Punti di misura ARPAT mare (usati per valutare i prodotti ottenuti) Punti di misura ARPAT mare (usati per valutare i prodotti ottenuti) Misure a 500, 1000 e 3000 [m] da coste, di temperatura, conc. clorofilla a, torbidità, etc. Foci dei fiumi principali

6 DET Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Laboratorio di Telecomunicazioni Università degli Studi di Firenze IEEE GOLD Conference Bari, 5 Dicembre 2006 Osservabilità della vegetazione verde da satellite: Firma spettrale Red Edge Position Riflettanza spettrale di alcune superfici in corrispondenza delle bande MERIS standard (fonte ESA). Vegetazione

7 DET Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Laboratorio di Telecomunicazioni Università degli Studi di Firenze IEEE GOLD Conference Bari, 5 Dicembre 2006 Indici di vegetazione MERIS: Meris Global Vegetation Index (MGVI) Studiato per stimare la Fraction of Absorbed Photosinthetically Active Radiation (FAPAR) [Gobron 2004] Stima della quantità di vegetazione e del tipo di superficie Indice robusto a effetti atmosferici e allanisotropia del terreno

8 DET Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Laboratorio di Telecomunicazioni Università degli Studi di Firenze IEEE GOLD Conference Bari, 5 Dicembre 2006 Indici di vegetazione MERIS: Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) Monitoraggio dello stato della vegetazione e classificazione del terreno Ottenibile da dati AVHRR e MERIS AVHRRMERIS compatibile AVHRR NDVI MERIS e AVHRR non confrontabili (diversa copertura spettrale): testato algoritmo MERIS compatibile AVHRR [Gunther 2004]

9 DET Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Laboratorio di Telecomunicazioni Università degli Studi di Firenze IEEE GOLD Conference Bari, 5 Dicembre 2006 Analisi multisensore: NDVI composita da AVHRR e da SEVIRI NDVI composita temporalmente da AVHRR NDVI composita temporalmente da SEVIRI Analisi della correlazione NDVI SEVIRI/MSG NDVI AVHRR/NOAA NDVI composita AVHRR NDVI composita SEVIRI

10 DET Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Laboratorio di Telecomunicazioni Università degli Studi di Firenze IEEE GOLD Conference Bari, 5 Dicembre 2006 Indici di vegetazione MERIS: Meris Terrestrial Chlorophyll Index (MTCI) Studiato per stimare la la Red Edge Position [Dash 2003] (ottenibile anche in modo indipendente) Osservazione del contenuto di clorofilla, della senescenza della vegetazione e del suo stress per carenze idriche o nutrizionali. MTCI è più robusto e generale di REP al crescere della concentrazione di clorofilla MTCIREP

11 DET Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Laboratorio di Telecomunicazioni Università degli Studi di Firenze IEEE GOLD Conference Bari, 5 Dicembre 2006 Correlazioni tra gli indici di vegetazione Studiata la correlazione tra le mappe MERIS di indici di vegetazione. REP e MTCI: > 0.96 MGVI e NDVI: 0.9 NDVI e NDVI comp. AVHRR: > 0.99 MGVI/NDVI e MTCI/REP: 0.7 MGVIMTCIREPNDVINDVI comp. AVHRR MGVI MTCI0.745 REP NDVI NDVI comp. AVHRR OK, MTCI progettato per stimare REP MGVI, più robusto, può stimare NDVI Differenza di informazioni tra MTCI e MGVI Quantità di informazione analoga

12 DET Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Laboratorio di Telecomunicazioni Università degli Studi di Firenze IEEE GOLD Conference Bari, 5 Dicembre 2006 Concentrazione di clorofilla a su mare da MERIS Monitoraggio dello stato del fitoplancton, dal quale dipende lintero ecosistema marino Implementati 4 algoritmi semianalitici Confrontati i risultati ottenuti con le misure a mare del database ARPAT Algoritmo MERIS 05 La maggiore correlazione con le misure a mare ARPAT si è ottenuta con lalgoritmo MERIS 2005

13 DET Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Laboratorio di Telecomunicazioni Università degli Studi di Firenze IEEE GOLD Conference Bari, 5 Dicembre 2006 Valutazione Conc. Clorofilla con database ARPAT Confronto dei valori ottenuti dai 4 algoritmi analizzati con le misure in situ ARPAT su 42 punti di prelievo a mare Lalgoritmo MERIS 2005 presenta la maggior correlazione con le misure a terra (ma anche una maggior dispersione) AnsedoniaCala Forno Foce Ombrone Elba Mola Elba Nord CarboniferaM. di Castagneto Rosignano L. AntignanoLivornoFoce Arno Fiume MortoNettunoCinquale Conc. Clorofilla a [mg m -3 ] o-o-o In situ OC4v MERIS Santini MUMM-CHL Correlaz.Errore Medio RMS OC4v MERIS Santini MUMM- CHL

14 DET Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Laboratorio di Telecomunicazioni Università degli Studi di Firenze IEEE GOLD Conference Bari, 5 Dicembre 2006 Concentrazione di materia sospesa SPM: algoritmo realizzato AVHRR-MERIS Monitoraggio della materia in sospensione, che influenza molto lhabitat marino ed è indicatore dei moti derosione dei terreni. Sviluppato in questo Lavoro basandosi su [Ruddick 1998] Utilizza la radianza del canale AVHRR 1 e una mappa di clorofilla MERIS Bocca dArno Clorofilla disponibile per ogni punto Incremento della risoluzione a terra

15 DET Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Laboratorio di Telecomunicazioni Università degli Studi di Firenze IEEE GOLD Conference Bari, 5 Dicembre 2006 Elaborazione dati MERIS: Geolocazione La precisione delle mappe geofisiche da satellite è molto influenzata dalla precisione del posizionamento in latitudine e longitudine dei pixel. Realizzate 2 catene di geolocazione MERIS 1.Con metodo suggerito da ESA (rosso, coordinate da dati Livello 1B) 2.Con metodo appositamente sviluppato (blu, ricostruzione della scansione satellitare) I risultati ottenuti sono stati verificati con la cartografia ufficiale italiana digitalizzata

16 DET Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Laboratorio di Telecomunicazioni Università degli Studi di Firenze IEEE GOLD Conference Bari, 5 Dicembre Geolocazione MERIS con coordinate Livello 1B Interpolazione su ogni punto della scena MERIS delle coordinate date nei punti verità (tie points) Livello 1B

17 DET Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Laboratorio di Telecomunicazioni Università degli Studi di Firenze IEEE GOLD Conference Bari, 5 Dicembre Geolocazione MERIS con coordinate Livello 1B Riscontrato lieve errore, dipendente dai dati Livello 1B Errore nel software ESA di geolocazione v. anche [Goryl 2005] Nel caso di studio in esame, lerrore è 391 [m] v. Sud-Ovest Traslazione 391 [m]

18 DET Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Laboratorio di Telecomunicazioni Università degli Studi di Firenze IEEE GOLD Conference Bari, 5 Dicembre Geolocazione MERIS con metodo appositamente realizzato Estese al caso MERIS le tecniche consolidate presso il Laboratorio di Telecomunicazioni – DET Firenze Tali tecniche sono basate sul modello di navigazione SGP4 e su un modello di ripresa del sensore Il metodo utilizza i parametri orbitali (2Lines) del passaggio satellitare e i timecode di scansione Utilizza inoltre 2 punti verità su mappa (punti cospicui sulla linea di costa) Ricostruzione del passaggio orbitale e della scansione

19 DET Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Laboratorio di Telecomunicazioni Università degli Studi di Firenze IEEE GOLD Conference Bari, 5 Dicembre Geolocazione MERIS con metodo appositamente realizzato Algoritmo più flessibile (non richiede ulteriori correzioni) Qualità del risultato ottenuto dipendente dalla scelta dei punti verità Errore di grandezza subpixel ( 100 [m])

20 DET Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Laboratorio di Telecomunicazioni Università degli Studi di Firenze IEEE GOLD Conference Bari, 5 Dicembre 2006 Conclusioni Sviluppati e implementati algoritmi per lottenimento di mappe Mercatore su scala regionale e sub-regionale degli indici di vegetazione MGVI, MTCI, NDVI e della concentrazione di clorofilla e materia sospesa SPM su mare. Realizzati nuovi algoritmi Geolocazione con ricostruzione della scansione satellitare Materia sospesa SPM con data fusion MERIS-AVHRR Analisi e confronti dei risultati ottenuti da indici di vegetazione Forte correlazione tra MGVI e NDVI e tra MTCI e REP Effettiva differenza informativa tra MGVI e MTCI Valutazione dei risultati ottenuti su mare tramite database ARPAT Analisi e confronto dei risultati ottenuti sulla geolocazione Metodo con ricostruzione dellorbita più preciso su scala sub-regionale


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