Analisi Sistemi Iperspettrali per le Applicazioni Geofisiche Integrate

Presentazione sul tema: "Analisi Sistemi Iperspettrali per le Applicazioni Geofisiche Integrate"— Transcript della presentazione:

1 Analisi Sistemi Iperspettrali per le Applicazioni Geofisiche Integrate
ASI-AGI Analisi Sistemi Iperspettrali per le Applicazioni Geofisiche Integrate

2 ASI-AGI: obiettivi l’obiettivo dello studio è duplice e sintetizzato nei successivi 2 task: approfondire alcune tematiche di ricerca applicata legate agli obiettivi della missione (task 1), supportare il team di gestione dell’ASI per tutti gli aspetti di carattere scientifico attinenti alla progettazione ed allo sviluppo della missione stessa (task 2).

3 TASK 1; Dominio delle proposta
Il dominio delle applicazioni considerato è “Monitoraggio del territorio per il supporto della gestione dei rischi naturali ed indotti dall’uomo” con applicazioni d’interesse “geologico”. L’obiettivo della proposta è duplice: Migliorare la comprensione a livello scientifico di alcuni fenomeni naturali quali le eruzioni vulcaniche, l’attività tettonica e gli incendi; Sviluppare tecniche innovative finalizzate ad ottimizzare le capacità di una camera iperspettrale e le caratteristiche geometriche di una camera pancromatica. I risultati ottenuti dovranno soddisfare sia le esigenze espresse al punto precedente che dimostrare la applicabilità degli algoritmi e delle procedure per la generazione di prodotti tematici nel campo delle osservazioni geofisiche.

4 TASK 1; Attività di ricerca
L’ottimizzazione del dato iperspettrale con il contributo di quello pancromatico; La fornitura di uno strumento di simulazione di dati iperspettrali che possa essere di sostegno alla pianificazione delle future missioni spaziali o delle campagne aeree ma, anche, come dimostratore verso gli utenti della complessità dei requisiti di missione rispetto al target; Il miglioramento delle tecniche di correzione atmosferica; L’approfondimento delle potenzialità dell’iperspettrale attraverso lo sviluppo di algoritmi dedicati all’analisi dei fenomeni vulcanici, all’analisi degli incendi e delle aree incendiate, all’analisi dell’assetto strutturale del territorio

5 TASK 2; Supporto scientifico ad ASI
Supporto scientifico all’ASI per tutta la durata del progetto e su richiesta di ASI relativamente ai seguenti aspetti: attività di missione/sistema definizione di requisiti per eventuali missioni future qualifica pre-operativa della missione verifica dello sviluppo dei prodotti del sistema (algoritmi e loro implementazione) definizione dei piani e verifica delle attività di calibrazione/validazione del sistema (a terra ed in volo) definizione di linee guida per la data policy definizione della background mission preparazione e partecipazione alle review e alle riunioni previste della missione PRISMA (progetto industriale), anche attraverso la valutazione della documentazione di progetto e l’elaborazione di note tecniche preparazione e partecipazione a riunioni specifiche organizzate da ASI su aspetti relativi allo sviluppo delle applicazioni attività di diffusione dei risultati scientifici (workshop, conferenze, pubblicazioni etc) collaborazione con la comunità scientifica internazionale e con gli utenti finali

6 Struttura di Progetto

7 Struttura di Progetto (INGV)

8 INGV Il Laboratorio di Telerilevamento del Centro Nazionale Terremoti (INGV-CNT, da circa 20 anni si occupa dello sviluppo di tecniche di telerilevamento su dati ottici e nel campo delle microonde (SAR) applicate alla geofisica Per lo svolgimento delle attività contrattuali, INGV ha predisposto le seguenti figure chiave: Responsabile di Progetto Responsabile di modulo Il responsabile di progetto per l’INGV assicura il coordinamento delle attività previste nel contratto. In particolare garantisce: l’interfaccia dei rapporti con le altre unità e con ASI il coordinamento delle attività interne il coordinamento con le altre unità del progetto il controllo della programmazione temporale il controllo degli stati di avanzamento l’esecuzione delle azioni l’organizzazione delle riunioni Inoltre, sarà responsabile, nei confronti degli altri partner, della validità e completezza dei risultati tecnici conseguiti e garantisce la supervisione ed approvazione della documentazione tecnico-contrattuale prodotta dal Team.

9 Struttura di Progetto (UNIMORE)

10 UNIMORE Per lo svolgimento delle attività contrattuali il DIMEC ha predisposto una figura centrale che svolge i compiti di Responsabile di Progetto e di Responsabile dei due Moduli “Pan Sharpening” e “Correzioni Topografiche”. In particolare garantisce: l’interfaccia dei rapporti con le altre unità il coordinamento delle attività interne il coordinamento con le altre unità del progetto il controllo della programmazione temporale il controllo degli stati di avanzamento l’esecuzione delle azioni la partecipazione alle riunioni

11 Struttura di Progetto (CGIAM)

12 CGIAM Per lo svolgimento delle attività contrattuali il CGIAM ha predisposto le seguenti figure chiave: Responsabile Coordinatore Responsabile di modulo L’Ing. Maurizio Leggeri ricopre il ruolo di Responsabile Coordinatore delle attività CGIAM e di Responsabile del modulo di titolo “Acquisizione dati iperspettrali da aereo”. La dott.ssa Valentina Sarli è responsabile del modulo di titolo “Processamento dati iperspettrali avioripresi”. L’ing. Fausto De Nicola, il dott. Francesco Andrea Arbia e il dott. Felice Grande collaboreranno allo sviluppo dei moduli. Il CGIAM infine assicura: l’interfaccia dei rapporti con le altre unità il coordinamento delle attività interne il coordinamento con le altre unità del progetto il controllo della programmazione temporale il controllo degli stati di avanzamento l’esecuzione delle azioni la partecipazione alle riunioni

13 Work Breakdown Structure (WBS I° livello)

14 Work Breakdown Structure (WBS II° livello)
Pan Sharpening

15 Correzione topografica
WP 2.1

16 Correzioni Topografiche
Su aree topograficamente complesse, la radianza acquisita dal sensore dipende fortemente anche dagli angoli che la della direzione normale della superficie forma rispetto alla posizione solare. L’effetto principale di questo fenomeno è che, se non compensato, superfici formate dallo stesso tipo di materiale ma differentemente esposte all’illuminazione solare abbiano diverse risposte spettrali sull’immagine telerilevata.

17 Correzione topografica
Obiettivo: Generazione di immagini in radianza a terra compensata dagli effetti topografici Studio dei principali algoritmi di correzioni topografiche per immagini satellitari simili a quelle acquisite da PRISMA riportati in letteratura. Sviluppo di procedure software, in IDL, per l’applicazione dei modelli di correzione topografica che saranno ritenuti maggiormente idonei per il sensore PRISMA. Applicazione delle procedure sviluppate ad immagini simulate PRISMA. Oltre all’applicazione delle procedure di correzione topografica saranno definite delle metodologie di valutazione dei risultati basate su dati di verità a terra e/o su metodi specifici reperiti in letteratura (task 2.1.1) specifici per la fusione di immagini. Confronto dei risultati ottenuti con le procedure di correzioni topografiche sviluppate e all’individuazione dei metodi migliori. Data di inizio: T0 Data fine: T0+ 48 mesi

18 Pan sharpening WP 2.2

19 Pan Sharpening Data di inizio: T0 Data fine: T0+ 48 mesi
Obiettivo: Immagini iperspettrali con risoluzione spaziale migliorata a m (stessa unità di misura del precente WP) Studio dei principali algoritmi di fusione di immagini satellitari simili a quelle acquisite da PRISMA Particolare attenzione sarà dedicata ai metodi di Pan-sharpening e che conservano al meglio il contenuto spettrale del dato. Sviluppo di procedure software, in IDL, per l’applicazione dei modelli di Pan-sharpening. Applicazione delle procedure sviluppate ad immagini simulate PRISMA. Confronto dei risultati ottenuti con le procedure di pan-sharpening sviluppate e all’individuazione dei metodi migliori. Data di inizio: T0 Data fine: T0+ 48 mesi

20 Simulatore iperspettrale
WP 2.3

21 Sviluppo simulatore dati iperspettrali
Obiettivo: generazione dati iperspettrali Il modulo, scritto in codice IDL, fornirà i seguenti dati simulati: Attenuazione atmosferica e radianza del percorso Risposta spettrale e spaziale dello strumento Rumore dello strumento Il modulo inoltre effettuerà i ricampionamenti rispetto al pixel spacing del sensore satellitare. Informazioni sui requisiti relativi al sensore PRISMA saranno considerati requisiti indispensabili (rapporto S/N e tutte le informazioni utili che definiscono le caratteristiche del sensore PRISMA) Data di inizio: T0 Data fine: T0+ 48 mesi

22 Temperatura ed emissività
WP 2.4

23 Temperatura ed emissività
Obiettivi: Mappa della temperature sub-pixel delle colata laviche, stima del valore del tasso d’effusione totale della colata e la sua emissività spettrale Sviluppo di un nuovo algoritmo detto “multi-band” per il calcolo della temperature di sub-pixel utilizzando l’elevato numero di canali a disposizione nei dati iper- spettrali Calcolo dell’emissività spettrale delle lave derivato adattando l’algoritmo TES (Gillespie) al caso di colate attive Data di inizio: T0 Data fine: T0+ 48 mesi

24 Temperatura ed emissività delle lave

25 Serie Landsat dal 1987 – 1994 analisi dei pixel
radianti utilizzando I canali SWIR

26 Caratterizzazione spettrale dei fuochi
WP 2.5 NASA's Earth-monitoring Aqua satellite ,

27 Caratterizzazione dei Fuochi
Obiettivo: definizione di un indice normalizzato in grado di individuare i pixel di una immagine iperspettrale affetti da incendi con particolare riferimento ad eventi di limitata estensione non osservabili con sistemi a bassa risoluzione. Lo studio analizzerà le proprietà ottiche della combustione della materia vegetale nel range spettrale VIS-SWIR Si investighera' l'applicabilita' di questo indice e l’eventuale possibilta' di identificare un indice di assorbimento ottimizzato per PRISMA. Analisi degli algoritmi esistenti per la detection dei fuochi Data di inizio: T0 Data fine: T0+ 48 mesi

28 Esempi di individuazioni di fronti d’incendio

29 Selezione dei dati da archivio di sensori multispettrali/iperspettrali da satellite calibrati in radianza (es. Hyperion, ASTER o altri disponibili a momento) e dati da aereo (es. AVIRIS o altri disponibili a momento) su incendi di diverse tipologie ed estensione spaziale. incendio di ASPEN che si trova NE di Tucson Arizona ed iniziato in Giugno 17,2003

30 Studio delle emissioni vulcaniche
WP 2.6

31 Studio delle emissioni vulcaniche
Obiettivo: Mappe di distribuzione e di classificazione dei vari componenti gassosi Sviluppo di un nuovo tipo di algoritmo ‘LIR’ basato su dati EO nel SWIR per la misura del contenuto in anidride carbonica di un plume vulcanico. Riadattamento di algoritmi esistenti per i dati simulati PRISMA per la misura del contenuto colonnare di vapore acqueo di origine vulcanica. Indagini per la raccolta dati sulle emissioni di metano e sviluppo di tecniche di telerilevamento aereo e satellitare al fine di rilevare la presenza di emissioni gassose diffuse nelle aree dove sono presenti stazioni di misura geochimiche. Data di inizio: T0 Data fine: T0+ 48 mesi

32

33 Studio delle emissioni vulcaniche
Volcanic CO2 plume Volcanic aerosols

34 Classificazione superficiale
WP 2.7

35 Classificazione superficiale
Obiettivi: Strumenti per la classificazione di immagini iperspettrali che contemplino sia le caratteristiche spaziale che quelle spettrali Generazione di un algoritmo per la classificazione superficiale di dati iperspettrali (n-dimensionali). Valutazione sull’uso di riflettenze superficiali rispetto alle perfomance del calcolo quando dominano componenti come le misture non lineari e condizioni di un basso rapporto segnale/rumore come nel caso dei dati iperspettrali. Generazione di un algoritmo per l’”Edge enhancement” basato su filtri più comuni usati per l’enfatizzazione dei lineamenti. Questi verranno poi confrontati con l’analisi condotta attraverso la generazione di filtri indipendenti dalle direttrici principali delle immagini (up-down; left-right). L’adattamento degli algoritmi esistenti alla struttura dei dati “Prisma” rappresenta il passo iniziale dello sviluppo di un classificatore/segmentare combinato Data di inizio: T0 Data fine: T0+ 48 mesi

36 Esempio di attività preliminare

37 Attività di Calibrazione e Validazione
WP 3.1

38 Attività CAL/VAL Obiettivi Banca dati spettrali e tessiturali di superfici geologiche. Definizione di una procedura di acquisizione dati per implementazione futura. Definizione di una procedura di cal/val. Immagini iperspettrali di Radianza al sensore. Immagini iperspettrali di radianza geocodificate. DEM ad alta risoluzione delle superfici geologiche campionate. Definizione della tessitura delle superfici geologiche di riferimento. la distribuzione spaziale dei differenti materiali, la rugosità della superficie. Acquisizione di firme spettrali e di morfologie ad alta risoluzione di superfici geologiche di riferimento in aree di estensione 30x30 m. Definizione della roughness delle superfici geologiche di riferimento; creazione dei modelli di roughness delle superfici di riferimento. Modelli di rilettanza delle superfici geologiche nei siti prescelti. Creazione della banca dati GEODATABASE e sua interfaccia con sistemi GIS Data di inizio: T0 Data fine: T0+ 48 mesi 

39 Superfici geologiche di riferimento:
i) Geologico generale: calcari e dolomiti, arenarie argille, sabbie ii) Vulcanologico: ceneri e lave Geologico generale Ghardaia (Algeria): Il sito presenta ampie superfici erose in rocce sedimentarie. E’ sostanzialmente stabile ed è un importante snodo infrastrutturale rendendo la logistica semplice. Sardegna. Rappresenta una zona nell aquale è possibile avere superfici ampie e relativamente piatte di formazioni carbonatiche. Localmente è possibile avere anche zone con rocce intrusive (graniti). La logistica è semplificata dalla vicinanza.

40 Vulcanologico Le applicazioni per la mitigazione del rischio vulcanico necessitano di immagini tarate in superfici su vulcani attivi che, per definizione, sono aree fortemente dinamiche costantemente in evoluzione. Pertanto è stato scelto il vulcano Etna poichè è ben monitorato e facilmente raggiungibile per successivi aggiornamenti. Inoltre sono disponibili numerose acquisizioni di dati Lidar ad alta risoluzione. Etna (Italia): Il sito presenta ampie superfici con basso rilievo con colate laviche e ceneri. Inoltre alle sue pendici sud occidentali esistono vulcani di fango con emissioni gassose. Chiaramente la scelta di un vulcano attivo permette la calibrazione/validazione delle immagini relativamente alle applicazioni nella stima dei tassi di effusione, delle emissioni gassose e della composizione della Plume.

41 Superfice di riferimento deve avere le seguenti caratteristiche:
Basso rilievo o comunque una superficie piana Estensione adeguata (> delle dimensiono del pixel delle immagini da validare/calibrare) e facile logistica Caratteristiche costanti nel tempo La banca dati relativa alle caratteristiche spettrali e tessiturali delle superfici di riferimento sarà costruita usando: -Dati topografici di superfici geologiche ad alta risoluzione acquisiti tramite laser scanner 3D Descrizione delle superfici geologiche di riferimento per analisi spettrale e tessiturale Firme spettrali delle superfici geologiche di riferimento

42 Algeria: Geo-morphology
The country is divided from north to south into four zones: The Tellian Atlas (or the Tell) is made up of the northern-most steep relief flanked by rich coastal plains such as the Mitidja in the centre, the Chelif to the west and the Seybouse plains in the east; The High Plateaus; The Saharan Atlas as a succession of NE-SW oriented reliefs spreading from the Moroccan border to Tunisia; The Sahara desert south of the Atlas yields most of Algeria's hydrocarbon resources. the desert is composed of large sand dunes (East and West Erg) and gravel plains (regs) with dispersed oases such as Ghardaia and Djanet . 1 2 3 Ghardaïa area of Algeria is located in the M'zab (Arabic: مزاب) region in the northern Sahara, around 500 km south of Algiers. The M’zab is a Ordovician limestone plateau with, locally, Eocene up to recent sandstone deposit due to re-working of older deposit by wind and flood 4

43 PRISMA USER Images APPLICATION CAL/VAL
CAL/VAL opera su immagini iperspettrali PRISMA di radianza a terra ( ) dati spettrali di superfici geologiche di riferimento tenendo conto anche della tessitura e delle dimensioni del pixel dei dati satellitari (30x30 m)

44 Potenziale Criticità #1
Durante la fase di proposizione era stata pianificata una campagna di misura in ALGERIA; Nel caso in cui questo sito non fosse fruibile in sicurezza e con l’obiettivo di mantenere quest’attività ne verrà proposto uno alternativo che abbia le stesse condizioni di quello già identificato.

45 Acquisizione dati iperspettrali

46 Dati iperspettrali avioripresi: nuove acquisizioni
L’attività si svolgerà in due fasi successive Pianificazione del volo inquadramento della area di ripresa e stima dei parametri di volo necessari per assicurare la risposta del segnale in termini di radiazione e in termini di risoluzione spaziale del pixel acquisito (quota di volo, tempo di integrazione, “frequenza di scatto”, percentuale di sovrapposizione delle strisciate). Acquisizione del dato Il sistema di acquisizione dei dati iperspettrali è di tipo push-broom, quindi acquisisce “strisce” di aree a terra che vanno a comporre l’immagine utilizzando il movimento del velivolo. Esso è composto da: due sensori iperspettrali che coprono le bande del VNIR e SWIR un sistema di posizionamento “Aerocontrol” che permette di acquisire dati di posizione e assetto del velivolo sincronizzati con gli istanti di “scatto”del sensore alla frequenza di 256 Hz

47 Dati iperspettrali avioripresi: nuove acquisizioni
Attività della task sono: La calibrazione radiometrica Il dato acquisito viene riportato in radianza utilizzando le informazioni ancillari di dark (rumore elettronico), di guadagno delle singole bande e di tempo di integrazione. La calibrazione può essere effettuata utilizzando sw dedicato quale Caligeo o procedure di IDL implementate dal gruppo di lavoro. La geocodifica del dato I dati di posizione e assetto del velivolo raccolti e elaborati dal sistema di navigazione (“Aerocontrol”) e un Digital Elevetion Model del sito permettono con l’utilizzo del sw di elaborazione Caligeo (tool di ENVI) di geocodificare il dato iperspettrale.

48 Dati iperspettrali avioripresi: nuove acquisizioni
Strip Successive Pixel spaziali Bande spettrali  Caratteristiche Sensore VNIR Sensore SWIR Intervallo spettrale mm mm Risoluzione spettrale 2.8 nm 10 nm FWHM nm 6.30 nm Risoluzione di campionamento 1.2 nm 5.8 nm Numero di bande 504 239 Pixel spaziali 1024 320 Lunghezza focale 9 mm 22.5 mm Risoluzione Digitale 12 bit  14 bit Apertura del fascio ± 34.32° ± 12.04°

49 Dati iperspettrali avioripresi: nuove acquisizioni
Catena di Processamento del dato

50 Dati iperspettrali avioripresi: nuove acquisizioni
Output delle task : Sovrapposizione del dato iperspettrale calibrato (Composizione Color InfraRed) con ortofoto di alta precisione, utile per stimare la bontà della geocodifica del dato.

51 Eventi chiave

52 Eventi Chiave Milestone Riunione Data Dove Kick Off Riunione iniziale KO To Presso ASI 1° Riunione tecnica RT1 To + 6 mesi 1° Milestone RA1 To + 12 mesi 2° Riunione tecnica RT2 To + 18 mesi 2° Milestone RA2 To + 24 mesi 3° Riunione tecnica RT3 To + 30 mesi 3° Milestone RA3 To + 36 mesi 4° Riunione tecnica RT4 To + 42 mesi Riunione Finale RF To + 48 mesi Le “Milestones Contrattuali” sono le Riunioni di Avanzamento (RA) e sono gli unici riferimenti vincolanti, dove tipicamente intervengono verifiche di attività, consegne di beni, autorizzazioni e sono autorizzate le relative fatturazioni. Le Riunioni di Avanzamento a cui non sono associati dei pagamenti sono dette “Riunioni tecniche” (RT).

53 GANTT

54 Elenco della documentazione

55 Documentazione ASI-AGI
Piano di Sviluppo, Validazione e Dimostrazione dell’algoritmo Questo documento conterrà la (1) descrizione delle attività necessarie allo sviluppo o l’adeguamento ai dati ASI-PRISMA degli algoritmi che verranno adottati nel progetto. (2)Le metodologie di validazione dei risultati ottenuti sui dati PRISMA-like e (3) la dimostrazione dell’applicabilità sui dati PRISMA In via preliminare il TOC conterrà per ogni WP di sviluppo Piano di Sviluppo Piano di validazione. Elenco degli input. Elenco degli output Dati di Validazione. Problemi Potenziali Applicazione sui dati PRISMA

56 Elenco HW, SW, Dati e Prodotti

57 GRAZIE