SeminarioSeminario:: “Applicazione“Applicazione delledelle tecnichetecniche GISGIS perper lala gestionegestione dell’ambientedell’ambiente ee deldel

territorioterritorio agricolo”agricolo”

Applicazioni del telerilevamento in agricolturaApplicazioni del telerilevamento in agricolturaProf. Simona Consoli Prof. Simona Consoli –– Università di CataniaUniversità di Catania

UNIONE EUROPEA

Progetto PROMED 2La protezione dell'ambiente nelle isole del Mediter raneo

attraverso la valorizzazione di un sistema coltural e arboreoProgetto co-finanziato dall’Unione Europea

Fondo Europeo di Sviluppo Regionale

Ragusa, 26 novembre 2015Ragusa, 26 novembre 2015

c/o CoRFiLaC, SP25 Km. 5 c/o CoRFiLaC, SP25 Km. 5 -- RagusaRagusa

Prof. Simona Consoli Prof. Simona Consoli –– Università di CataniaUniversità di Catania

simona.consoli@unict.itsimona.consoli@unict.it

Con il patrocinio di:Con il patrocinio di:

Ordini IngegneriProvincia di Ragusa

Ordine dei Dr. Agronomi e Dr. ForestaliProvincia di Ragusa

Ordine Regionale dei Geologi di Sicilia

Ordine Architetti, Pianificatori, Paesaggisti e Conservatori della Provincia di Ragusa

Collegio Geometri e Geometri Laureati Provincia di Ragusa

Consiglio della Federazione Regionale degli Ordini dei Dottori Agronomi e Forestali della Sicilia

Dipartimento di Agricoltura, Alimentazione e AmbienteUniversità degli Studi di Catania

Centro Studi di EconomiaApplicata all’ingegneria

Regione SicilianaIstituto Regionale del Vino

e dell’Olio – IRVO

Organizzato da:Organizzato da:

1

UNIONE EUROPEA

Lo sviluppo di tecniche innovative, quali i sistemi informativi

geografici ed il telerilevamento, e l’approfondimento delle

conoscenze sui fenomeni naturali che caratterizzano

l'evoluzione ambientale e del territorio, aprono nuove

prospettive nella gestione delle risorse territoriali

SIT modelli+Osservazione +SIT

RSRS

RA

RA

T0m

T0m

RX

RX T

C

TC

TS

TS θθθθ(z,t)

v(x,y,t)

( ) *

0

lnm

u zu z

k z

=

modelli+Osservazione della Terra

+

2

3

Dall’acquisizione al prodotto finale …

4

5

Landsat TM(30 m)

QuickBird(2.8 m)

6

Immagine di Londra ripresa dal satellite Ikonos, risoluzione 1 m

7

Migliore risoluzione spaziale …

Landsat ETM

� 30 m

� 3 Bands VIS + NIR + 2SWIR

� 1 TIR

QUICKBIRD

� 2.8 m;

� 3 Bands VIS + NIR

ASTER TERRA

� 15 m

� 2 Bands VIS + NIR + 6SWIR

� 2 TIR

8

Migliore risoluzione spettrale …

ETM+

DATI SUPER e IPER-SPETTRALI

9

target

STARTEND

Image2Image4Image5 Image1Image3

Missione CHRIS / PROBA :Multi-angolare (fino a 5 angoli),Iper-spettrale (fino a 63 bande)Alta risoluzione (fino a 18 m)

10

La tipologia, lo sviluppo e la densità del manto vegetale influenzano in maniera importante i principali processi di

Tecniche di osservazione della Terra per il monitoraggio della vegetazione e delle risorse idriche

principali processi di scambio di massa e di energia fra la superficie terrestre e l’atmosfera

(infiltrazione, evaporazione, deflusso superficiale, etc.)

11

12

Curva di riflettanza della vegetazione

13

Curva di riflettanza della vegetazione

14

Spectral signatures of crops and soil (Kyllo, 2003)

Fattori che influenzano la riflettanza della vegetazione

15

Indici di vegetazione

16

Timelines of historical and planned multi- and hyperspectral optical and thermal satellite sensors relevant for remote sensing of vegetation at medium to very high spatial resolution

Sensori per lo studio della vegetazione

17

Houborg, R., et al., Advances in remote sensing of vegetation function and traits. Int. J. Appl. Earth Observ. Geoinf. (2015)

18

19

20

21

22

23

Le ricerche condotte presso il Di3A (sez. idraulica) in anni Le ricerche condotte presso il Di3A (sez. idraulica) in anni recenti hanno consentito la messa a punto di metodologie che, recenti hanno consentito la messa a punto di metodologie che,

integrando integrando osservazioni di campocon l’analisi di con l’analisi di immagini satellitari portano alla stima dei portano alla stima dei fabbisogni irrigui delle colture

24

s ii r

s r

WDVI = -ρ

ρ ρρ

Indici di Vegetazione (VIS/NIR) basati sulla “linea del suolo”

1ln 1

WDVILAI = - ( - )

WDVIα ∞

25

Stima del LAIattraverso l’indice WDVI

2

3

LAI predicted

Artichokes

Forages

Maize

Fruit-trees

Vegetables

R2=0.616

Validazione del modello LAI(WDVI)

0

1

0 1 2 3LAI measured

26

Dalla ricerca alle applicazioni:Determinazione dei FABBISOGNI IRRIGUI

27

Sviluppo e validazione di due metodologie per la determinazione del coefficiente colturale Kc

1) Relazione empirica con NDVI:

2) Definizione “analitica”:

( )c cK K NDVI=

( , , , ; , , )c a cK f K T RH U r LAI h↓=

28

Mediante osservazioni di campo, viene calibrata una relazione empirica di tipo lineare fra l’indice NDVI (Normalised Differences Vegetation Index) ed il valore Kc (Heilman et al., 1982; Bausch and Neale, 1987; Bausch, 1993):

Metodo NDVI :

r r −( ) IR Rc c

IR R

r rK K NDVI a b

r r

−= = + ⋅ +

29

( ) 87.52 /1

(1 / )ns nl E a

pc a

R R G D rE

r r

ρλ γ

∆ − − +=∆ + +

Definizione analitica del Kc

Procedura “1-step” della FAO per il calcolo di ETp

c a

(1 )ns tR r S= − ,min

0.5t

c

rr

LAI=

2 23 3ln ln

0.123 0.0123

0.168

U c T c

c c

a

z h z h

h hr

U

− − =

30

Definizione analitica del Kc

Procedura “1-step” della FAO per il calcolo di ETp

31

Vigneto irriguo, Sicilia

y = 0.56x

R2 = 0.58

0.80from doy 226 to doy 239 - Vigna

0.00

0.20

0.40

0.60

0.00 0.20 0.40 0.60 0.80

ET potenziale

ET

real

e

32

Esempio di trasferimento dei risultati della ricerca ad applicazioni operative

ETp maps

(raster)

Pn maps (raster)

Farm characteristics:

Area, Q_outlet, Irrigation method

(vector)

GIS (cadaster-

based)

LEVEL (A)

Crop Water Requirements

calculation (CWR)

(vector map)

Irrigation Advisory Services

Multiple-users associations

LEVEL (A)

Yes/no

LEVEL (B)

SUGGESTION TO FARMERS: i.e.: maximum duration of

irrigation (h) in a given day or in a period of time (1 week)

33

Schema metodologico :

36 h1) 2) 3)

1) Monitoraggio in tempo realedello sviluppo delle colture mediante dati satellitari multi-spettrali ad alta risoluzione spaziale (5-20 m; SPOT)

2) Calcolo dei fabbisogni irrigui secondo la procedura “1-step” F.A.O. con dati dalla rete agrometeorologica

3) Distribuzione del consiglio irriguo personalizzatodirettamente agli agricoltori (sito web, sms, ecc…) 34

Esempio di Mappe di Evapotraspirazione :20 luglio 2006

Mappa di K c

35

Distribuzione all’utente finale in tempo reale

Parcella ID: 229870/00136

Volume irriguo consigliato, settimana 28: 213 m3

Durata applicazione: 5.5 h

36

• Le tecniche di Osservazione della Terra rappresentano ormai uno strumentoinsostituibile per lo studio ed il monitoraggio dei processi idrologici e dellerisorse idriche

• I parametri caratterizzanti il manto vegetale (albedo, LAI) rappresentano il datodi maggior precisione tra le variabili d’interesse ambientale che le tecnicheO.T. possonofornireconcontinuità

Considerazioni conclusive

O.T. possonofornireconcontinuità

• La combinazione di modelli su base fisica che descrivono i processi bio-fisicied i meccanismi di trasferimento della radiazione solare rappresentano la baseper lo sviluppo di nuove metodologie per l’utilizzo di dati di Osservazionedella Terra in diverse regioni dello spettro e.m.

37

38

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GRAZIEGRAZIEProf. Simona Consoli Prof. Simona Consoli –– Università di CataniaUniversità di Catania

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