DET Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Laboratorio di Telecomunicazioni Università degli Studi di Firenze Firenze, 15 Dicembre 2005 Telerilevamento da sensore MERIS (satellite ENVISAT) di indici di vegetazione (MGVI, MTCI, NDVI) su terra e di concentrazioni (clorofilla, SPM) su mare Regione di studio Toscana Candidato: Saverio Mori Relatori: Prof. P.F. Pellegrini Prof. M. Gherardelli Prof. M. Fossi Co-relatore: Ing. M. Tommasini Tesi di Laurea in Ingegneria delle Telecomunicazioni

DET Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Laboratorio di Telecomunicazioni Università degli Studi di Firenze Firenze, 15 Dicembre 2005 Obiettivi Generazione di mappe di prodotti geofisici al suolo su scala regionale in proiezione Mercatore, utilizzando dati satellitari ad alta risoluzione. Prodotti richiesti: indici di vegetazione su terra; clorofilla, materia sospesa etc. su mare. Satellite: ENVISAT (europeo, ESA) Sensore: MERIS (spettrometro VIS, NIR) Procedure software da realizzare per tale scopo Lettura ed estrazione dei dati MERIS (Livello 1B) Geolocazione Correzione atmosferica Ottenimento di mappe di prodotti geofisici Valutazione dei risultati e realizzazione di algoritmi migliorativi

DET Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Laboratorio di Telecomunicazioni Università degli Studi di Firenze Firenze, 15 Dicembre 2005 Catena realizzata per elaborazione dati ENVISAT MERIS

DET Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Laboratorio di Telecomunicazioni Università degli Studi di Firenze Firenze, 15 Dicembre 2005 Spettrometro ESA ENVISAT MERIS 15 bande spettrali nel visibile (tra e 900 [nm]) Risoluzione a terra 260 [m] x 290 [m]

DET Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Laboratorio di Telecomunicazioni Università degli Studi di Firenze Firenze, 15 Dicembre 2005 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

DET Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Laboratorio di Telecomunicazioni Università degli Studi di Firenze Firenze, 15 Dicembre 2005 Elaborazione dati MERIS: Geolocazione Si determinano latitudine e longitudine di ogni pixel della scena ripresa Realizzate 2 catene di geolocazione MERIS 1.Con metodo 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

DET Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Laboratorio di Telecomunicazioni Università degli Studi di Firenze Firenze, 15 Dicembre Geolocazione MERIS con metodo ESA Interpolazione su ogni punto della scena MERIS delle coordinate date nei punti verità (tie points) Livello 1B

DET Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Laboratorio di Telecomunicazioni Università degli Studi di Firenze Firenze, 15 Dicembre Geolocazione MERIS con metodo ESA 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]

DET Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Laboratorio di Telecomunicazioni Università degli Studi di Firenze Firenze, 15 Dicembre Geolocazione MERIS con metodo appositamente realizzato Estese al caso MERIS le tecniche consolidate presso il Laboratorio di Telecomunicazioni Il metodo utilizza due punti verità su mappa, i parametri orbitali (2Lines) del passaggio satellitare e i timecode di scansione Ricostruzione del passaggio orbitale e della scansione

DET Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Laboratorio di Telecomunicazioni Università degli Studi di Firenze Firenze, 15 Dicembre Geolocazione MERIS con metodo appositamente realizzato Algoritmo più flessibile Qualità del risultato ottenuto dipendente dalla scelta dei punti verità Errore sullordine del pixel ( 100 [m])

DET Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Laboratorio di Telecomunicazioni Università degli Studi di Firenze Firenze, 15 Dicembre 2005 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 Misure a 500, 1000 e 3000 [m] da coste di temperatura, conc. clorofilla a, torbidità, etc.

DET Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Laboratorio di Telecomunicazioni Università degli Studi di Firenze Firenze, 15 Dicembre 2005 Classificazione MERIS terra-mare-nubi Necessità di individuare e scartare i pixel di nubi Implementato un algoritmo a soglie per la classificazione terra-mare- nubi dei pixel [Gobron (a) 2002] Non individua bene i pixel nuvolosi su mare Non distingue i pixel acquatici da quelli dombra Sviluppato in questo Lavoro un nuovo algoritmo di classificazione Miglior riconoscimento delle nubi su mare Permette di individuare le zone dombra su terra

DET Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Laboratorio di Telecomunicazioni Università degli Studi di Firenze Firenze, 15 Dicembre 2005 Ottenimento di indici di vegetazione MERIS: Meris Global Vegetation Index (MGVI) Stima della quantità di vegetazione e del tipo di superficie Studiato per stimare la Fraction of Absorbed Photosinthetically Active Radiation (FAPAR) Indice robusto a effetti atmosferici e del terreno Implementate e verificate 3 varianti dellalgoritmo [Gobron (a) 2002], [Gobron (b) 2002], [Gobron 2004] I risultati ottenuti con [Gobron 2004] si differenziano da [Gobron (a) 2002] e [Gobron (b) 2002], e utilizzano un database di calibrazione più completo [Gobron 2004]

DET Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Laboratorio di Telecomunicazioni Università degli Studi di Firenze Firenze, 15 Dicembre 2005 Ottenimento di indici di vegetazione MERIS: Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) Monitoraggio dello stato della vegetazione e classificazione del terreno Ottenibile da dati AVHRR e MERIS NDVI MERIS e AVHRR non confrontabili (diversa copertura spettrale): testato algoritmo MERIS compatibile AVHRR [Gunther 2004] in aggiunta a 1 MERIS standard AVHRRMERIS compatibile AVHRR

DET Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Laboratorio di Telecomunicazioni Università degli Studi di Firenze Firenze, 15 Dicembre 2005 Ottenimento di indici di vegetazione MERIS: Meris Terrestrial Chlorophyll Index (MTCI) Osservazione del contenuto di clorofilla, della senescenza della vegetazione e del suo stress per carenze idriche o nutrizionali. Studiato per stimare la la Red Edge Position [Dash 2003] (ottenibile anche in modo indipendente) MTCI è più robusto e generale di REP al crescere della concentrazione di clorofilla Implementati un algoritmo REP e uno MTCI MTCIREP

DET Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Laboratorio di Telecomunicazioni Università degli Studi di Firenze Firenze, 15 Dicembre 2005 Correlazioni tra gli indici di vegetazione Studiata la correlazione tra le mappe MERIS precedentemente illustrate 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 MGVIMTCIREPNDVI MTCI0.745 REP NDVI NDVI comp. AVHRR

DET Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Laboratorio di Telecomunicazioni Università degli Studi di Firenze Firenze, 15 Dicembre 2005 Prodotti MERIS su mare: concentrazione di clorofilla a 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

DET Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Laboratorio di Telecomunicazioni Università degli Studi di Firenze Firenze, 15 Dicembre 2005 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 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

DET Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Laboratorio di Telecomunicazioni Università degli Studi di Firenze Firenze, 15 Dicembre 2005 Prodotti MERIS su mare da fluorescenza algale: indice Fluorescence Line Height (FLH) Sviluppato da [Gower (a) 2003] per osservare il segnale di fluorescenza a 685 [nm] emesso dalla clorofilla algale Questo segnale è indicatore della presenza e quantità di clorofilla in acque costiere complesse Implementate 2 varianti dellalgoritmo usando una diversa combinazione di bande I risultati più precisi si sono ottenuti con la combinazione 665, 681 e 708 [nm]

DET Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Laboratorio di Telecomunicazioni Università degli Studi di Firenze Firenze, 15 Dicembre 2005 Prodotti MERIS su mare da fluorescenza algale: concentrazione di clorofilla a Utilizzando lindice FLH è possibile stimare la conc. di clorofilla a Lalgoritmo [Gower (a) 2004] implementato tende a sovrastimare la concentrazione di clorofilla Effettuata calibrazione locale k1a0 [Gower (a) 2004] Calibrata

DET Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Laboratorio di Telecomunicazioni Università degli Studi di Firenze Firenze, 15 Dicembre 2005 Prodotti MERIS su mare : concentrazione di materia sospesa (Suspended Particulate Matter SPM) Le sostanze in sospensione influenzano molto lhabitat marino La materia sospesa è un indicatore dellerosione dei terreni E riconoscibile da satellite in quanto molto riflettente nel vicino infrarosso Implementate 2 procedure Specifica MERIS [Nechad 2003] Data fusion MERIS – AVHRR, procedura originale sviluppata in questo Lavoro Valutati i risultati ottenuti tramite il database di misure in situ ARPAT di torbidità e materia sospesa

DET Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Laboratorio di Telecomunicazioni Università degli Studi di Firenze Firenze, 15 Dicembre 2005 Concentrazione di materia sospesa SPM: algoritmo specifico MERIS La distribuzione di SPM è scarsamente attendibile Lalgoritmo sovrastima la concentrazione di SPM al largo Necessità di calibrazione locale Algoritmo sensibile al riflesso solare

DET Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Laboratorio di Telecomunicazioni Università degli Studi di Firenze Firenze, 15 Dicembre 2005 Concentrazione di materia sospesa SPM: algoritmo realizzato AVHRR-MERIS Sviluppato in questo Lavoro basandosi su [Ruddick 1998] Presentato al MERIS and (A)ATSR User Workshop, ESRIN Frascati, settembre 2005 Utilizza la radianza del canale AVHRR 1 e una mappa di clorofilla MERIS Migliore individuazione e stima della materia sospesa

DET Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Laboratorio di Telecomunicazioni Università degli Studi di Firenze Firenze, 15 Dicembre 2005 Conclusioni Realizzata una catena di elaborazione completa di dati MERIS Liv. 1B Sviluppati e implementati 19 algoritmi per lottenimento di prodotti geofisici (indici di vegetazione MGVI, MTCI, NDVI, individuazione dei pixel nuvolosi, indice di fluorescenza FLH, mappe di concentrazione di clorofilla e materia sospesa) su terra e su mare Realizzati nuovi algoritmi Geolocazione con ricostruzione della scansione satellitare Classificazione terra-mare-nubi dei pixel Materia sospesa SPM con data fusion MERIS-AVHRR, presentato al MERIS and (A)ATSR User Workshop, ESRIN Frascati, settembre 2005 Valutazione dei risultati ottenuti su mare tramite database ARPAT Analisi e confronti dei risultati ottenuti da geolocazione e indici di vegetazione

DET Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Laboratorio di Telecomunicazioni Università degli Studi di Firenze Firenze, 15 Dicembre 2005 Sviluppi Futuri Sviluppi Futuri: Progetto approvato da ESA di validazione prodotti MERIS su mare (project ID 2541 Validation of the MERIS data products on the Tuscany Sea) Uso di indici di vegetazione MERIS per il monitoraggio della copertura vegetativa e del suo stato di salute (es. progetto Interreg IIIB MEDOC SEDEMEDII – Sécheresse et désertification dans le bassin Méditerranée II) Uso dei dati MERIS Livello 1B per studi sulla geolocazione Studio dellaltezza e posizione delle nubi utilizzando le mappe MERIS di classificazione terra-mare-nubi ottenute con lalgoritmo realizzato

DET Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Laboratorio di Telecomunicazioni Università degli Studi di Firenze Firenze, 15 Dicembre 2005 Valutazione Conc. SPM con database ARPAT Confronto dei valori ottenuti dai 2 algoritmi analizzati con le misure in situ ARPAT di torbidità [FTU] su 42 punti di prelievo a mare La torbidità è correlata con la concentrazione di SPM Riportate anche le misure situ ARPAT di SPM, relative al SPM Conc. [mg L -1 ] Turbidity [FTU] AnsedoniaCala Forno Foce Ombrone Elba Mola Elba Nord CarboniferaM. di Castagneto Rosignano L. AntignanoLivornoFoce Arno Fiume MortoNettunoCinquale Torbidità in situ [FTU] ( ), SPM in situ [mg/L] ( ), SPM AVHRR-MERIS [mg/L], SPM MERIS [mg/L]

DET Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Laboratorio di Telecomunicazioni Università degli Studi di Firenze Firenze, 15 Dicembre 2005 Elaborazione dati MERIS: Correzione Atmosferica Implementato lalgoritmo Simplified Method for Atmospheric Correction (SMAC) [Rahman 1994], già ottimizzato per dati MERIS Livello 1B Utilizza i parametri ambientali dati nei file MERIS Livello 1B Supposto aerosol continentale con spessore ottico di 0.2

DET Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Laboratorio di Telecomunicazioni Università degli Studi di Firenze Firenze, 15 Dicembre 2005 Prodotti MERIS su mare da fluorescenza algale: indice Maximum Chlorophyll Index (MCI) Sviluppato da [Gower (b) 2003] per monitorare le intense fioriture algali che emettono un segnale a 705 [nm] La loro presenza è evidenziata da valori positivi dellindice