Caso di studio: Toscana e Sicilia Tesi di Laurea in Ingegneria delle Telecomunicazioni Ottenimento di grandezze al suolo da Telerilevamento del sensore NOAA/AVHRR Caso di studio: Toscana e Sicilia Relatori: Prof. P.F. Pellegrini Prof. M. Gherardelli Prof. M. Fossi Co-relatore: Ing. M. Tommasini Candidato: Salvatore Rizzuto Firenze, 21 Settembre 2005

Università degli Studi di Firenze Obiettivi Realizzazione procedure elaborazione dati NOAA/AVHRR per ottenere parametri al suolo (Temperatura superficiale del suolo, LST) Implementazione presso Stazione Ricezione Satelliti PIN-Prato Controllo qualità dati con “approccio per processi” (ISO 9000:2000 - Quality management systems -- Fundamentals and vocabulary) Analisi qualitativa del fenomeno di aridità in Sicilia

Approccio per processi Applicazione norma ISO 9000:2000

Catena elaborazione AmEDIT Università degli Studi di Firenze Catena elaborazione AmEDIT Ambiente Elaborazione Di Immagini Telerilevate Ottimizzazione per pixel di terra: Revisione processo calibrazione radiometrica Interpolazione neareast neighbour riproiezione immagine griglia regolare Mercatore (Datum WGS84) Caso di studio: Passaggio NOAA 17 29.05.2005 9.44 UTC

Correzione atmosferica VIS/NIR Università degli Studi di Firenze Correzione atmosferica VIS/NIR Software simulazione 6S (Second Simulation of Satellite Signal in the Solar Spectrum ) [Vermote et al.97] Correzione atmosferica [0.25 – 4 µm] Risoluzione spettrale 10 [cm-1] Visibilità atmosferica > 5 Km Dati input Fonte Angoli elevazione/azimuth sole e sensore [GG.MM] AmEDIT Vapore acqueo [g/cm^2] Profondità ottica aerosol 550 [nm] AERONET Concentrazione ozono [D.U.] TOMS Risposta spettrale sensore AVHRR NOAA Digital Elevation Model NGDC Riflettanza superficiale

Correzione atmosferica VIS/NIR Università degli Studi di Firenze Correzione atmosferica VIS/NIR Valori puntuali Mappe coefficienti (xa,xb,xc) Triangulated Irregular Network (TIN) [Tachiiri 05] TRIANGLE 2 P1 P4 P2 P5 P3 5 punti P(u,v) Es. Mappatura coefficiente xa Suddivisione immagine in 4 triangoli Es. P≡(u,v) Triangle 2 { P1 ≡(u1,v1), P2 ≡(u2,v2), P3 ≡(u3,v3) }

Correzione atmosferica VIS/NIR Università degli Studi di Firenze Correzione atmosferica VIS/NIR Es. P≡(u,v) Triangle 2 { P1 ≡(u1,v1), P2 ≡(u2,v2), P3 ≡(u3,v3) }

Procedure di correzione atmosferica Università degli Studi di Firenze Procedure di correzione atmosferica Implementazione 6S in catena AmEDIT

Calcolo parametri al suolo Università degli Studi di Firenze Calcolo parametri al suolo Mappe di Temperatura superficiale suolo (LST) Tb4,5 : Temperatura di brillanza [K] ch. 4 e 5  Catena AmEDIT ε4,5 : Emissività superficiale [adim.] ↓ ↓ ρ1,2 : Riflettanza superficiale ch. 1 e 2  Correzione atmosferica NDVI : Indice di vegetazione [adim.] ↓

Procedure: calcolo parametri suolo Università degli Studi di Firenze Procedure: calcolo parametri suolo

Controllo qualità correzione atmosferica Canale 1 AVHRR [0.58 - 0.68 μm] Canale 2 AVHRR [0.725 - 1.10 μm] Vincolo: Vincolo:

Indici di vegetazione r + - = NDVI Università degli Studi di Firenze Indici di vegetazione Normalized Difference Vegetation Index [Rouse et al. 1974] Standard per valutare lo stato di salute del suolo e il conseguente Impatto socio-economico sull’agricoltura 1 2 r + - = NDVI [adim.] Teorico: [-1 ÷ 1] Su terra: [0 ÷ 0.6]

Global Enviroment Monitoring Index [Pinty 1992] Università degli Studi di Firenze Controllo dati NDVI Global Enviroment Monitoring Index [Pinty 1992] Riduce sensibilità visibilità atmosferica Massimizza la sensibilità alla copertura vegetale Teorico: [-1 ÷ 1] Su terra: [0 ÷ 0.8] Controllo qualità dati:

Emissività superficiale TIR Canale 4 AVHRR [10.3-11.3 μm] Canale 5 AVHRR [11.5-12.5 μm] Relazioni statistiche con indice NDVI [Sobrino 2001] Canale 4 Canale5 Emissività suolo pienamente vegetativo 0.985 0.985 Emissività suolo spoglio 0.950 0.960 Termine correttivo Frazione vegetativa [Carlson et Ripley 1997] Vincolo di controllo:

Individuazione nubi Test a soglia Università degli Studi di Firenze Individuazione nubi Test a soglia Split window cirrus test (Tb4-Tb5)>Th [C.A.S.P.R. 05] Warm cloud test (Tb4-Tb5)<Th [C.A.S.P.R. 05] Reflectance test (ρ1>Th) [M.A.R.S. 05] NDVI test (NDVI<Th) [M.A.R.S. 05] Acqua Terra Nube Wrong

Temperatura superficiale suolo (LST) Tecnica split window Ulivieri et al. 1992 [K]

Analisi qualitativa aridità UNESCO I: Indice di aridità [adim.] EPT: evapotraspirazione potenziale [mm] NDVI LST

Analisi qualitativa aridità INDICATORI TVDI : Temperature Vegetation Dryness Index NTVAI: Normalized Temperatyre Vegetation Angel Index [Long Jim 1999] LST [°C] [Qi Shu-hua 2004] NDVI

Caratterizzazione climatica Università degli Studi di Firenze Caratterizzazione climatica [Long Jim 1999] TVDI Clima TVDI Mare, nubi o neve <0.37 Umido/Subumido 0.37 - 0.77 Semiarido/ Arido 0.77 - 0.92 Iperarido 0.92 - 0.96 Desertico >0.96

Sensibilità alla desertificazione NTVAI [29.05.2005] Sensibilità alla desertificazione Fonte ENEA [2003]

Sicilia Occidentale Ris. 141 m Trend LST ↑ TVDI ↑ NTVAI ↑ Aridità ↑ NDVI LST Trend NDVI ↓ LST ↑ TVDI ↑ NTVAI ↑ TVDI NTVAI Aridità ↑

Sicilia Nord Ris. 141 m NTVAI<0 Università degli Studi di Firenze LST Ris. 141 m NDVI NTVAI<0 TVDI NTVAI

Efficienza del processo Controllo qualità dato: individuazione pixel che non rispettano vincoli (fisici o definiti empiricamente) Migliorare efficienza ISO 9004:2000 Quality management systems Guidelines for performance improvements Es: Ottimizzazione calcolo NDVI Controllo dati input: riflettanze Controllo su dati output: individuazione nubi Controllo su prodotti finali: NTVAI>0

Conclusioni Realizzazione procedure per monitoraggio suolo (Toscana e Sicilia) dati NOAA/AVHRR Correzioni atmosferiche VIS/NIR Indicatori aridità del suolo Implementazione nuove procedure Stazione Ricezione Satelliti PIN-Prato Analisi multitemporali Integrazione dati telerilevati con dati ottenuti da misure a terra Strumenti controllo qualità dati Applicazione concetti qualità per indagine scientifica