Caso di studio: Toscana e Sicilia

Presentazione sul tema: "Caso di studio: Toscana e Sicilia"— Transcript della presentazione:

1 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

2 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: Quality management systems -- Fundamentals and vocabulary) Analisi qualitativa del fenomeno di aridità in Sicilia

3 Approccio per processi
Applicazione norma ISO 9000:2000

4 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 UTC

5 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

6 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) }

7 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) }

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

9 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, : Riflettanza superficiale ch. 1 e 2  Correzione atmosferica NDVI : Indice di vegetazione [adim.] ↓

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

11 Controllo qualità correzione atmosferica
Canale 1 AVHRR [ μm] Canale 2 AVHRR [ μm] Vincolo: Vincolo:

12 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]

13 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:

14 Emissività superficiale TIR
Canale 4 AVHRR [ μm] Canale 5 AVHRR [ 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:

15 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

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

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

18 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

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

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

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

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

23 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

24 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