A Tuscany region study case. IEEE GOLD Remote Sensing Conference 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 Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Università di Firenze IEEE GOLD Conference Bari, 5 Dicembre 2006

Scopo e caratteristiche dell’attività 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 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] IEEE GOLD Conference Bari, 5 Dicembre 2006

Dati MERIS Livello 1B Traccia subsatellite Tie Point 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 IEEE GOLD Conference Bari, 5 Dicembre 2006 Scena MERIS 15.08.2002 10:00 UTC

Caso di Studio: Toscana 15.08.2002 10:00 UTC Longitudine Est 9°12’ Longitudine Ovest 12°24’ Latitudine Sud 42°12’ Latitudine Nord 44°30’ Scala 1:2000000 Larghezza 130.50 [mm] Altezza 128.55 [mm] DPI 180 [pixel/inch] Pixel per riga 925 Righe per carta 911 Pixel per mm. 7.086614279658614 Pixel per ‘lon. 4.816593322386183 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 IEEE GOLD Conference Bari, 5 Dicembre 2006

Osservabilità della vegetazione verde da satellite: Firma spettrale Red Edge Position Vegetazione Riflettanza spettrale di alcune superfici in corrispondenza delle bande MERIS standard (fonte ESA). 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 all’anisotropia del terreno 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 MERIS compatibile AVHRR AVHRR MERIS NDVI MERIS e AVHRR non confrontabili (diversa copertura spettrale): testato algoritmo MERIS compatibile AVHRR [Gunther 2004] 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 AVHRR/NOAA NDVI composita SEVIRI NDVI composita AVHRR NDVI SEVIRI/MSG 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 MTCI REP IEEE GOLD Conference Bari, 5 Dicembre 2006

Correlazioni tra gli indici di vegetazione   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 OK, MTCI progettato per stimare REP MGVI, più robusto, può stimare NDVI Quantità di informazione analoga Differenza di informazioni tra MTCI e MGVI MGVI MTCI REP NDVI NDVI comp. AVHRR 0.745 0.729 0.961 0.897 0.718 0.708 0.9 0.698 0.995 IEEE GOLD Conference Bari, 5 Dicembre 2006

Concentrazione di clorofilla “a” su mare da MERIS Monitoraggio dello stato del fitoplancton, dal quale dipende l’intero 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 l’algoritmo MERIS 2005 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 L’algoritmo MERIS 2005 presenta la maggior correlazione con le misure a terra (ma anche una maggior dispersione) Conc. Clorofilla “a” [mg m-3] Correlaz. Errore Medio RMS OC4v4 0.565 0.965 1.661 MERIS 05 0.592 1.361 1.99 Santini 0.364 -0.836 1.804 MUMM-CHL -1.129 18.94 20.38 Ansedonia Cala Forno Foce Ombrone Elba Mola Elba Nord Carbonifera M. di Castagneto  Rosignano L. Antignano Livorno Foce Arno Fiume Morto Nettuno Cinquale   o-o-o In situ +-+-+ OC4v4 +-+-+ MERIS 2005 +-+-+ Santini + + + MUMM-CHL IEEE GOLD Conference Bari, 5 Dicembre 2006

Concentrazione di materia sospesa SPM: algoritmo realizzato AVHRR-MERIS Monitoraggio della materia in sospensione, che influenza molto l’habitat marino ed è indicatore dei moti d’erosione dei terreni. Sviluppato in questo Lavoro basandosi su [Ruddick 1998] Utilizza la radianza del canale AVHRR 1 e una mappa di clorofilla MERIS Bocca d’Arno Clorofilla disponibile per ogni punto  Incremento della risoluzione a terra 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 Con metodo suggerito da ESA (rosso, coordinate da dati Livello 1B) Con metodo appositamente sviluppato (blu, ricostruzione della scansione satellitare) I risultati ottenuti sono stati verificati con la cartografia ufficiale italiana digitalizzata IEEE GOLD Conference Bari, 5 Dicembre 2006

1. Geolocazione MERIS con coordinate Livello 1B Interpolazione su ogni punto della scena MERIS delle coordinate date nei punti verità (tie points) Livello 1B IEEE GOLD Conference Bari, 5 Dicembre 2006

1. Geolocazione MERIS con coordinate Livello 1B Riscontrato lieve errore, dipendente dai dati Livello 1B  Errore nel software ESA di geolocazione v. anche [Goryl 2005] Traslazione 391 [m]  Nel caso di studio in esame, l’errore è 391 [m] v. Sud-Ovest IEEE GOLD Conference Bari, 5 Dicembre 2006

2. 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 IEEE GOLD Conference Bari, 5 Dicembre 2006

2. 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]) IEEE GOLD Conference Bari, 5 Dicembre 2006

Conclusioni Sviluppati e implementati algoritmi per l’ottenimento 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 dell’orbita più preciso su scala sub-regionale IEEE GOLD Conference Bari, 5 Dicembre 2006