Politecnico di Milano Dipartimento di Architettura e Pianificazione 

    

Effetti ambientali dei cambiamenti di uso e copertura del suolo in Lombardia e nelle province di Novara e Verbania.  Messa a punto dei geodatabase di riferimento, studio degli effetti urbanistico‐territoriali, ambientali, paesistici ed ecologici, ricerca di buone pratiche e policy di riferimento. Focus su aree EXPO2015.    

 

Report metodologico relativo alla produzione della carta di uso/copertura del suolo della Lombardia al 2008.  Dicembre 2010 

               Progetto finanziato da  

 

     

24

 

Report metodologico relativo alla produzione della carta di uso/copertura del suolo della Lombardia al 2008.   

Indice 1. PRODUZIONE DELLA MAPPA DI USO DEL SUOLO AL 2008 DELLA REGIONE LOMBARDIA ..................... 25

1.1. Caratteristiche della mappa realizzata........................................................................................... 25 1.2. Classificazione delle coperture del suolo con immagini SPOT....................................................... 27

1.2.1. Dati telerilevati ...................................................................................................................... 27 1.2.2. Pre‐elaborazione delle immagini........................................................................................... 29 1.2.3. Classificazione delle immagini............................................................................................... 30 1.2.4. Post‐classificazione................................................................................................................ 30 1.2.5. Validazione della mappa ....................................................................................................... 31

1.3. Generazione della mappa di uso del suolo .................................................................................... 33 1.3.1. Identificazione delle classi d’uso del suolo............................................................................ 33 1.3.2. Prodotto finale ...................................................................................................................... 35

2. ANALISI DEI CAMBIAMENTI DELLE COPERTURE/USI DEL SUOLO........................................................... 37 2.1. Produzione dei cambiamenti di uso del suolo 1999‐2008............................................................. 37

2.1.1. Cambiamenti derivanti da intersezione di mappe riferite a tempi differenti....................... 37 2.1.2. Procedure di miglioramento dei cambiamenti ..................................................................... 38

         [Credits DIAP]  Responsabilità scientifica e progettazione Paolo Pileri  Contributo scientifico e coordinamento operativo Marta Maggi Contributo scientifico, elaborazione immagini e produzione mappe Paolo Zaffaroni Contributo cura/elaborazione database Diana Giudici, Giancarlo Graci, Luca Tomasini 

            

     

25

  

1. PRODUZIONE DELLA MAPPA DI USO DEL SUOLO AL 2008 DELLA REGIONE LOMBARDIA 

1.1. Caratteristiche della mappa realizzata 

La produzione di una mappa degli usi/copertura del  suolo aggiornata al 2008 era uno degli obiettivi del progetto per consentire di 

1. Ottenere  un  aggiornamento  del  dato  avvalendosi  di  dati  tele  rilevati  (che  comprendono  dati satellitari e immagini aeree)  

2. Avviare un confronto con  i database geografici già esistenti1 e messi a punto da ARPA Lombardia (anni 1999 e 2004) proprio a partire da immagini satellitari (Landsat5‐TM2 in quel caso) 

La  scelta delle metodologie per  la  realizzazione della mappa degli usi/coperture del  suolo  al 2008 della Lombardia  si  è  quindi  allineata  in  modo  da  ottenere  un  prodotto  finale  avente  le  caratteristiche geometriche e tematiche delle versioni 1999 e 2004 di ARPA. Il progetto si è avvalso di  immagini SPOT3, come definito nell’iniziale proposta tecnica, per  il convenire di una  serie  di  opportunità  quali:  la  volontà  di  fare  una  scelta  di  innovazione,  seguendo  l’orientamento dell’Agenzia Europea per l’Ambiente; il voler proporre una modalità di aggiornamento più frequente dello stato  dell’uso/copertura  del  suolo  che,  in  un’ottica  di  sviluppo  di  tale  tipologia  di  monitoraggio,  sia replicabile a soglie temporali più ravvicinate (ogni biennio/triennio sarebbe ottimale); la non disponibilità di immagini Landsat affidabili e recenti4  La comparabilità tra le due fonti satellitari risulta valida per i confronti statistici (come appunto quelli attesi dal presente progetto) anche in presenza di metodologie per il confronto che sono ancora oggetto di studio per  la  disciplina  e  per  le  quali  al momento  non  è  ancora  individuata  una  soluzione  operativa ma  solo funzioni ‘empiriche’. In  tabella  1  sono  raccolte  le  principali  caratteristiche  geometriche  delle mappe  realizzate  da ARPA  e  di quella realizzata nel progetto (2008) Dal punto di vista tematico, invece, la legenda proposta da ARPA è stata rielaborata al fine di garantire una maggiore accuratezza e affidabilità del prodotto finale (Tab. 2 e 3).  Tabella 1 Caratteristiche geometriche delle mappe 

  Mappa DIAP 2008  Mappe ARPA 1999‐2004 Scala  1: 50.000  1: 50.000 Risoluzione spaziale  20x20 m  30x30 m Unità minima mappata  2800 mq (7 pixel)  2700 mq (3 pixel) 

  

                                                            1 Riferirsi a prodotti già esistenti è una scelta ‘sostenibile’ in quanto consente di evitare duplicazioni di spese e quindi ottenere una generale razionalizzazione delle attività di ricerca  2 risoluzione spaziale 30 m e 7 bande spettrali 3 immagini multispettrali dei satelliti SPOT4 e 5, risoluzione spaziale 20 m e 4 bande spettrali 4 il sensore Landsat non è più funzionante in maniera ottimale da alcuni anni e in prospettiva potrebbe essere non più disponibile 

     

26

Tabella 2 Legenda tematica della mappa di uso/copertura del suolo al 2008 CODICE 

10 CLASSI 

CODICE 15 

CLASSI NOME  COPERTURE/USI 

1  1  Corpi idrici  Laghi, fiumi, canali 

2  2  Superfici antropizzate Aree  residenziali,  industriali,  commerciali,  reti  di  trasporto,  cave, cantieri, aree verdi urbane* 

3  3  Rocce  Affioramenti rocciosi, ghiaioni, greti fluviali 4  4  Boschi di conifere  Boschi maturi di conifere 5  5  Boschi di latifoglie  Boschi maturi di latifoglie 

6  6  Vegetazione mista Vegetazione  di  transizione  bosco‐prateria,  boscaglia,  cespuglietti, rimboschimenti recenti 

7  Seminativi generici  Seminativi vegetati in tutte le date, prati permanenti 8  Seminativi invernali  Seminativi vegetati nelle immagini invernali, non vegetati nelle altre 9  Seminativi estivi  Seminativi vegetati nelle immagini estive, non vegetati nelle altre 

10 Seminativi doppio ciclo 

Seminativi vegetati  in primavera, non vegetati ad  inizio estate e di nuovo vegetati a fine estate 

11 Seminativi mai vegetati 

Seminativi non vegetati in tutte le date 

7 

12  Risaie  Seminativi con presenza d’acqua nelle immagini primaverili  8  13  Colture permanenti*  Vigneti, oliveti, frutteti, pioppeti 9  14  Praterie alpine  Prati d’alta quota, pascoli 10  15  Neve e ghiacciai  Nevai e ghiacciai 

* classi d’uso per cui si necessita di dati ancillari   Tabella 3 Corrispondenze fra la legenda della mappa DIAP e delle mappe ARPA 

Mappa DIAP 2008  Mappe ARPA 1999‐2004 CODICE 

10 CLASSI 

NOME CODICE 

11 CLASSI 

NOME 

1  Corpi idrici  10  Corpi idrici 2  Superfici antropizzate  1  Antropizzato 3  Rocce  9  Rocce, ghiaie 4  Boschi di conifere  5  Conifere 5  Boschi di latifoglie  4  Latifoglie 6  Vegetazione mista  6  Cespuglieti 7  Seminativi  2  Seminativi 8  Colture permanenti  3  Colture permanenti e arboree 

7  Prati e praterie 9  Praterie alpine 

8  Vegetazione rada 10  Neve e ghiacciai  11  Nevi e ghiacci 

 

     

27

1.2. Classificazione delle coperture del suolo con immagini SPOT 

Questa prima  sezione descrive  la procedura di produzione della mappa delle coperture del  suolo,  intese come superfici fisiche indipendentemente dal loro utilizzo da parte dell’uomo; infatti la classificazione delle immagini  satellitari  si  basa  sullo  studio  del  comportamento  spettrale5  delle    superfici  osservate.  Tale comportamento  dipende  dalle  caratteristiche  biofisiche  degli  oggetti  indagati,  quali  il  colore,  la composizione chimica, il contenuto d’acqua e di sostanza organica, la densità, etc. In un secondo passaggio invece, grazie ai dati ancillari6, verranno individuati gli usi del suolo; così ad esempio un pioppeto, che nella mappa  delle  coperture  appartiene  ai  boschi  di  latifoglie,  nella  mappa  degli  usi  diventerà  una  coltura permanente. 

1.2.1. Dati telerilevati La mappa delle coperture del suolo al 2008 della Regione Lombardia è stata generata dalla classificazione di 25  immagini multispettrali SPOT4‐HRVIR e SPOT5‐HRG  (Tab. 4) acquisite nel 2008  (per alcune aree  sono state utilizzate  anche  alcune  immagini  2007).  In base  alle disponibilità dell’archivio  SPOTIMAGE,  è  stata selezionata  una  copertura multitemporale  per  il  territorio  regionale  di  pianura  (primavera,  inizio  e  fine estate) e monotemporale estiva per il territorio collinare e montano (Tab. 5). Infatti,  per  la  pianura  l’identificazione  delle  diverse  colture  è  possibile  solo mediante  l’osservazione  del comportamento fenologico delle superfici, e quindi richiede un dato multitemporale; per la parte montana invece,  dove  è  presente  per  lo  più  vegetazione  naturale,  è  sufficiente  una  sola  immagine  acquisita  nel periodo del rigoglio vegetativo.  Tabella 4 Caratteristiche spettrali delle immagini utilizzate  

BANDE SPETTRALI   SPOT4‐HRVIR  SPOT5‐HRG* B1: 0.50‐0.59 µm (Verde)  20 m  10 m B2: 0.61‐0.68 µm (Rosso)  20 m  10 m B3: 0.78‐0.89 (Infrarosso Vicino)  20 m  10 m B4: 1.58‐1.75 (Infrarosso a onde corte)  20 m  20 m 

 Tabella 5 Immagini acquisite per la classificazione degli usi/coperture del suolo della Regione Lombardia  

DATA  ID SCENA COPERTURA 

NUVOLOSA (%) SATELLITE GRS K  GRS J 

13/04/2007  40592580704131019211I 6  SPOT4  59  258 17/04/2007  50582590704171011061J 0  SPOT5  58  259 24/04/2007  40582580704241007391I 1  SPOT4  58  258 01/04/2008  40562580804011007052I 0  SPOT4  56  258 01/04/2008  40562590804011007132I 0  SPOT4  56  259 26/04/2008  50592590804260955021J 1  SPOT5  59  259 27/06/2008  50572600806271001591J 2  SPOT5  57  260 07/08/2008  40562560808071044191I 11  SPOT4  56  256 14/08/2008  40602590808141009512I 4  SPOT4  60  259 19/08/2008  40572590808191013442I 4  SPOT4  57  259 19/08/2008  40592590808191013421I 0  SPOT4  59  259 23/08/2008  40562580808231036452I 17  SPOT4  56  258 

                                                            5 Con comportamento spettrale si intende la modalità con cui  le onde elettromagnetiche provenienti dal Sole interagiscono con le diverse superfici osservate. Il risultato di tale modalità è la firma spettrale, che viene appunto registrata dai sensori presenti sui satelliti. 6 Con dati ancillari ci si riferisce a basi dati che possono dare un contributo per il riconoscimento e/o la validazione degli usi del suolo 

24/08/2008  40592560808241017062I 9  SPOT4  59  256 24/08/2008  40592570808241017152I 5  SPOT4  59  257 24/08/2008  40592580808241017232I 5  SPOT4  59  258 24/08/2008  40572560808241017081I 8  SPOT4  57  256 24/08/2008  40572570808241017171I 5  SPOT4  57  257 24/08/2008  40572580808241017251I 4  SPOT4  57  258 09/08/2008  40542570809091009222I 8  SPOT4  54  257 09/08/2008  40542580809091009312I 6  SPOT4  54  258 28/09/2008  50582580809281011312J 16  SPOT5  58  258 28/09/2008  50582590809281011392J 1  SPOT5  58  259 29/09/2008  40612590809291024412I 0  SPOT4  61  259 05/10/2008  40562570810051008562I 0  SPOT4  56  257 05/10/2008  40562590810051009132I 7  SPOT4  56  259 

  

  

Figura 1 Mosaico delle immagini SPOT a copertura del territorio regionale utilizzate nella classificazione 

     

28

1.2.2. Pre‐elaborazione delle immagini Nella pre‐elaborazione delle immagini si sono susseguite 4 diverse operazioni: 1. correzione geometrica (ortorettifica); 2. correzione atmosferica; 3. mascheratura di ombre e nuvole (solo per le immagini affette da questo problema); 4. ricampionamento geometrico (solo per le immagini SPOT5).  1. Le  immagini  SPOT  sono  state  sottoposte  al  processo  di  ortorettifica  per  eliminare  le  distorsioni 

geometriche dovute al rilievo terrestre, utilizzando un modello digitale del terreno  (DTM ASTER della NASA) e  le ortofoto del Portale Cartografico Nazionale  (volo  IT‐2007).  Inoltre sono state  ri‐proiettate nel  Sistema  di  Riferimento  Gauss‐Boaga  fuso  ovest.  L’errore  medio  di  ortorettifica,  verificato  con almeno  5  punti  di  controllo  per  ogni  immagine,  è  di  0,5  pixel,  quindi  in  accordo  con  la  soglia  di accettabilità teorica del Telerilevamento. 

 2. Con  la correzione atmosferica  invece vengono corretti gli errori del segnale dovuti alla presenza dello 

strato atmosferico  tra  l’oggetto osservato  sulla  superficie  terrestre ed  il  sensore  satellitare. La prima operazione della  correzione  consiste nel  trasformare per ogni banda  spettrale  i digital number  (DN, compresi fra 0 e 255),  in valori di radianza al sensore, utilizzando  i fattori di guadagno forniti nei dati ancillari dell’immagine: 

( )gainDNmsrmWL =μλ **/

2  

Successivamente  si è  scelto di  applicare  la  tecnica di  correzione del  “Dark Object”,  che  consiste nel sottrarre  dal  segnale misurato  in  ogni  pixel  il  valore  di  radianza  di  un  oggetto  a  riflettività  nulla, assumendolo come contributo dell’atmosfera (path radiance). Nel presente caso si è considerato come valore di “dark object” la radianza minima di ogni banda spettrale: 

DOcorr LLL −= λλ)(  Infine  i  valori  di  radianza  corretti  vengono  trasformati  in  riflettività,  correggendo  gli  effetti  dovuti all’illuminazione solare:  

sun

corr

dE

L

θλ

λπλρcos*1*)(

)(*)(20

sup =  

dove: Lcorr(λ) = radianza spettrale corretta per l’effetto atmosferico; E0(λ) = irradianza solare spettrale, nota dalle specifiche del sensore; d = distanza Terra‐Sole in AU (unità astronomiche) al momento dell’acquisizione.  

I valori di d si calcolano, per ogni giorno dell’anno, con la formula: ( )[ ]4*9856.0cos*016729.01 −−= nd  

dove: n = numero del giorno giuliano; Θsun = angolo di zenit del Sole, che definisce  la direzione del flusso di radiazione solare  incidente sulla superficie terrestre. 

 3. Per  le  immagini  in cui si  rileva  la presenza di nuvole e ombre si è applicata una digitalizzazione delle 

aree obliterate al fine di escluderle dalla classificazione; queste sono state successivamente recuperate in fase di post‐processing.  

4. Le  immagini SPOT5, che hanno una risoluzione spaziale di 10 metri, sono state ricampionate a 20 per renderle omogenee all’intero dataset (tab. 4). 

     

29

     

30

1.2.3. Classificazione delle immagini Data  la grande eterogeneità del  territorio  regionale  lombardo,  si è deciso di  suddividere quest’ultimo  in ambiti geografici caratterizzati da coperture del  suolo omogenee e di procedere alla classificazione delle stesse per ambiti separati. L’individuazione degli ambiti è stata condotta utilizzando  la cartografia DUSAF v.2.0 secondo i seguenti criteri: ‐ ambito “corridoi fluviali”: classi DUSAF codice 3113, 3222, 331 (con buffer di 20 metri), 411, 511 (con 

buffer di 200 metri); ‐ ambito “montagna”: classi DUSAF codice 3, 4 e 5 con quota maggiore di 300 metri; ‐ ambito “pianura”: classi DUSAF codice 1,2 e 3,4,5 con quota minore o uguale a 300 metri. Il metodo di classificazione impiegato è supervised ovvero guidato dalle conoscenze che l’operatore ha del territorio, con algoritmo Maximum Likelihood applicato ad un dataset composto dalle 4 bande spettrali e, solo  per  l’ambito  “montagna”,  anche  dal  DEM.  La  fase  di  addestramento  del  classificatore  si  è  svolta selezionando i punti di training per le 15 classi direttamente a video sull’immagine satellitare, con l’ausilio della cartografia DUSAF v.2.0 e delle ortofoto del volo IT2007. La  classificazione dell’ambito  “corridoi  fluviali” è avvenuta  sulle  immagini estive  considerando 3  classi di copertura del suolo: “Corpi  idrici”, “Rocce”, “Vegetazione generica”; quest’ultima comprende tutti  i tipi di copertura  vegetale  riportati  in  legenda  senza  distinzione,  poiché  all’interno  dell’ambito  è  difficile collezionare  dei  dati  di  training  affidabili. Quindi  le  aree  classificate  come  “Vegetazione  generica”  sono state poi trasferite e classificate negli altri due ambiti. Nella classificazione dell’ambito “montagna” si sono considerate le classi “Corpi idrici”, “Rocce”, “Boschi di Conifere”,  “Boschi di  Latifoglie”,  “Vegetazione Mista”,  “Praterie alpine” e  “Neve e ghiacciai”;  inoltre  si è reso  necessario  aggiungere  la  classe  “Ombre”  e,  in  alcuni  casi,  distinguere  due  categorie  “Boschi  di Latifoglie”  in  funzione  dell’esposizione  nord  e  sud.  Dopo  un’analisi  di  cross‐validazione  sulle  prime classificazioni, si è deciso di aggiungere al dataset spettrale anche il dato di quota fornito dal DEM, poiché questo aiuta a riconoscere  i diversi tipi di vegetazione  in base alla  loro distribuzione secondo  il gradiente altimetrico. In fase di post‐classificazione si è svolta una ri‐elaborazione delle classi “Ombre” e “Neve e ghiacciai”. Nel primo caso ad ogni pixel è stato assegnato un valore della classe di copertura  interpretabile dalla DUSAF 2.0;  nel  secondo  caso  invece  si  è  applicata  la  stessa  correzione  quando  la  copertura  nevosa  rilevata  è dovuta ad un fenomeno stagionale occasionale (ad esempio nell’immagine del 5 ottobre 2008 era presente la prima neve autunnale).  Per l’ambito “pianura” si è impiegata una classificazione multitemporale per mappare le classi “Corpi idrici”, “Superfici  antropizzate”,  “Boschi  di  conifere”,  “Boschi  di  latifoglie”,  “Vegetazione  mista”,  “Colture permanenti” e  tutte  le categorie dei “Seminativi”. La disponibilità di  immagini nelle diverse  fasi del ciclo vegetativo  consente  infatti  di  distinguere  le  coperture  agricole  in  funzione  della  loro  fenologia;  si  sono infatti considerati: ‐ seminativi generici, osservati vegetati in tutte le immagini disponibili; ‐ seminativi invernali, osservati vegetati nelle sole immagini invernali o di tarda primavera; ‐ seminativi estivi, osservati vegetati nelle sole immagini estive o di inizio autunno; ‐ seminativi a doppio ciclo, osservati vegetati in primavera e ad inizio estate; ‐ seminativi mai vegetati, osservati come non vegetati in tutte le immagini disponibili; ‐ risaie, aree osservate sature d’acqua in primavera e vegetate nelle immagini estive. L’ambito “pianura” è stato quindi suddiviso in 32 zone omogenee per data e numero di immagini satellitari disponibili,  considerando  un  numero  massimo  di  immagini  utili  per  la  classificazione  pari  a  4.  Infatti, l’aumento delle  immagini  impiegate, e quindi del numero di bande spettrali, richiederebbe  la selezione di un eccessivo numero di campioni di training rendendo più laborioso l’intero processo. 

1.2.4. Post‐classificazione La prima operazione di post‐classificazione è  stata  rappresentata dal mosaico delle  classificazioni dei  tre ambiti, a cui è seguito un filtraggio geometrico per ottenere  l’unità minima mappata richiesta, ossia 2800 

mq, pari a 7 pixel. Inoltre tutte le aree obliterate per la presenza di nuvole o ombre sono state recuperate assegnando loro, come spiegato in precedenza, un’etichetta sulla base della cartografia DUSAF, avente una legenda riadattata su quella della mappa da satellite. La seconda operazione è  invece rappresentata da un controllo correttivo della classificazione, che è stata verificata sulle ortofoto IT‐2007. 

1.2.5. Validazione della mappa La verifica dell’accuratezza  tematica, ovvero della corrispondenza  tra  il prodotto della classificazione e  la realtà,  è  avvenuta  sulla mappa  aggregata  a  10  classi.  Tale  verifica  ha  comportato  la  costruzione  della matrice di errore (Tab. 6) mediante  la selezione di   un campione di 110 punti con distribuzione random. I punti sono stati  interpretati su 3  immagini  Ikonos e 6  immagini Quickbird multispettrali disponibili, aventi una collocazione geografica tale da non consentire la validazione della classe “Neve e ghiacciai”, poiché non presente in nessuna delle 9 immagini. Ai fini della validazione è stato fatto ricorso ad una procedura diversa da quella adottata per la validazione dei db ARPA esistenti. Tale procedura ha previsto  che per ogni punto  si  siano valutate  le due  coperture prevalenti all’interno di   un  intorno di raggio 30 m, ottenendo così un  label primario e uno secondario. In questo modo si ottiene un valore di confronto univoco per  i casi  in cui  l’intorno  ricade su una copertura omogenea e quindi  interpretabile con certezza, mentre si ottengono due valori alternativi per  i casi  in cui l’intorno ricade su una copertura eterogenea oppure la valutazione è dubbia (Fig. 2).  

   label1= sup. antropizzata, label2 = /      label1= bosco di latifoglie, label2 = seminativo 

 Figura 2 Esempi di fotointerpretazione dei punti di test per la validazione  Si è considerato “accordo” quando la classe del punto rappresentata nella mappa corrisponde al primo o al secondo label fotointerpretato.  Per  eliminare  l’effetto di  soggettività del  singolo,  la  fotointerpretazione  è  stata  effettuata da  tre diversi operatori, dei quali solo uno coinvolto nella  fase di classificazione;  in base alla regola di maggioranza per ogni punto si è ricavato un valore univoco per label primario e secondario, mentre i casi di totale disaccordo sono stati rivalutati. I casi di maggiore discordanza nei tre giudizi si sono avuti nella distinzione fra le coppie di  classi  “Boschi  di  latifoglie”‐“Vegetazione mista”,  “Seminativi”‐“Praterie  alpine”  (per  il  caso  dei  prati permanenti) e “Boschi di latifoglie”‐“Boschi di conifere”. La difficoltà nel riconoscere correttamente queste categorie ha comportato l’impiego di dati ancillari come la cartografia DUSAF 2.1 (2007) e la Carta Forestale Regionale (aggiornata al 2005).  Tabella 6 Matrice di errore per la validazione della mappa delle coperture al 2008 

     

31

       RIFERIMENTO              1  2  3  4  5  6  7  9       AU 

Corpi idrici  1  104  1  0  0  3  0  2  0  110    95%Sup. antropizzate  2  0  107  0  0  0  0  3  0  110    97%Rocce  3  0  3  89  0  3  9  2  3  109  *  82%Boschi di conifere  4  0  7  2  44  40  10  3  2  108  *  41%Boschi di latifoglie  5  0  0  0  0  103  4  3  0  110    94%Vegetazione mista  6  0  11  0  1  29  55  12  2  110    50%Seminativi  7  0  2  0  0  0  1  107  0  110    97%

MAPP

A 

Praterie alpine  9  0  3  5  0  1  7  5  89  110    81%       104  134  96  45  179  86  137  96  877                                    AP  100%  80% 93% 98% 58% 64% 78% 93%       

*n

 

1.3. Generazione della mappa di uso del suolo 

1.3.1. Identificazione delle classi d’uso del suolo 

Per passare dalla mappa delle  coperture  a quelle degli usi del  suolo è necessario  individuare e distinguere,  all’interno della  legenda,  almeno due  categorie  che  sono  legate proprio  all’uso del suolo, pur a parità di copertura: il verde urbano e le colture permanenti.  Le superfici ad uso “verde urbano” o “colture permanenti” sono rappresentate da coperture come “Boschi  di  conifere”,  “Boschi  di  latifoglie”,  “Vegetazione mista”,  “Seminativi”.  Esse  sono  state individuate incrociando la mappa delle coperture con la cartografia DUSAF e utilizzando i seguenti criteri: ‐ aree all’interno di poligoni DUSAF di classe 1 al primo livello: catalogate come verde urbano e 

trasferite nella classe d’uso “Superfici antropizzate” (Fig. 8); ‐ aree all’interno di poligoni DUSAF di classe 22 al secondo  livello: catalogate e trasferite nella 

classe d’uso “Colture permanenti” (Fig. 4).  

    Figura 4 Individuazione del verde urbano: il poligono rosso rappresenta  l’area di Parco Sempione, a Milano: a sinistra come appare nella mappa delle coperture del suolo (in giallo i seminativi e in marrone le superfici antropizzate), a destra nell’ortofoto IT‐2007  

     

33

    Figura 5 Individuazione delle colture permanenti: i poligoni rossi rappresentano i meleti e i vigneti a nord di Tirano (SO): a sinistra come appaiono nella mappa delle coperture del suolo (in giallo i seminativi, in verde chiaro i boschi di latifoglie, in verde scuro i boschi di conifere e in marrone le superfici antropizzate), a destra nell’ortofoto IT‐2007 

     

34

     

35

1.3.2. Prodotto finale  Tabella 7 Metadati della mappa di copertura del suolo 2008  

Denominazione strato informativo  lu08lomb10c Formato  ESRI GRID Risoluzione spaziale  20 m Area minima mappata   7 pixel, 2800 mq Proiezione cartografica  Gauss‐Boaga, Fuso Ovest Estensione geografica  Regione Lombardia Accuratezza globale  79 % Immagini utilizzate  Spot 4 e 5, date: 13/04, 17/04, 24/04/2007, 01/04, 

26/04, 27/06, 07/08, 14/08, 19/08, 23/08, 24/08, 09/08, 28/09, 29/09, 05/10/2008 

  

  

Figura 6 Mappa degli usi/coperture del suolo al 2008 della Regione Lombardia  

     

36

     

37

                                                           

2. ANALISI DEI CAMBIAMENTI DELLE COPERTURE/USI DEL SUOLO 

2.1. Produzione dei cambiamenti di uso del suolo 1999‐2008 

2.1.1. Cambiamenti derivanti da intersezione di mappe riferite a tempi differenti 

Per  la di stima dei cambiamenti si è optato per  l’approccio di post‐classificazione  in base a cui  le aree di cambiamento vengono  individuate come quei poligoni che, nell’intersezione fra  la mappa al tempo t1 e la mappa al tempo t2, cambiano codice di classe. In questo caso, dato che le due mappe hanno risoluzioni spaziali diverse, rispettivamente 30 metri per la mappa al 1999 (ARPA) e 20 metri per la mappa al 2008, si è dovuto riportare le due mappe alla  stessa  risoluzione, convertendo quella del 2008 a 30 metri.  Il processo di  ricampionamento geometrico è identico a quello adottato per il dataset delle Province di Novara e Verbania a cui si rimanda (ved. “Report metodologico sulla produzione di mappe dei cambiamenti di copertura del suolo delle Province di Novara e Verbano‐Cusio‐Ossola, per i periodi 1999‐2004 e 2004‐2007”8) e consiste, in sintesi, dei seguenti passaggi: ‐ valutazione dello shift tra le origini di griglia delle due mappe raster; ‐ ricampionamento della mappa 2008 all’unità minima di sottogriglia, ovvero al minimo comune 

multiplo dello shift in x e in y; ‐ spostamento dell’origine di griglia della mappa 2008; ‐ applicazione del filtro di maggioranza a blocchi di 30x30 metri; ‐ ricampionamento a 30 metri.  Successivamente le mappe sono state convertite in formato vettoriale ed intersecate tra di loro in ambiente GIS;  i poligoni  in  cui  il  campo CLASSE  cambia dal  1999  al  2008  sono  stati  identificati come cambiamenti (Fig. 7).  Si è quindi applicato un filtro per eliminare i poligoni di cambiamento inferiori all’ettaro, al fine di rendere più affidabile  il prodotto; tale parametro per  le Province di Novara e Verbania era stato mantenuto  pari  all’unità  minima  della  mappa  (2700  mq),  perchè  si  era  applicato  un  diverso metodo di miglioramento, non ripetibile per il caso della Regione Lombardia    

 8 In particolare si rimanda al paper Serra, P., X. Pons e D. Saurì, 2003. Post‐classification change detection with data from different sensors: some accuracy  considerations.  International  Journal  of  Remote  Sensing,  vol.  24,  n.  16,  3311‐3340.  Townshend,  J.R.G.,  C.O,  Justice,  C.  Gurney,  e  J. McManus, 1992. The effect of mis‐registrationon  the detection of vegetation  change.  IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing, 30, 1054‐1060. 

A    B                         classe 1999 = seminativi                                         classe 2008 = sup. antropizzate 

C    D    Figura 7 Esempio di cambiamento individuato (realizzazione del Polo Fieristico di di Rho‐Pero): A) mappa tematica 1999 (classe seminativi), B) mappa tematica 2008 (classe sup. antropizzate), C) ortofoto IT‐2000, D) ortofoto IT‐2007  

2.1.2. Procedure di miglioramento dei cambiamenti L’analisi  di  post‐classificazione  restituisce  dei  cambiamenti  che  rappresentano  le  differenze  fra  le  due mappe. In tale classificazione possono permanere dei falsi cambiamenti causati da errori di classificazione (errore della mappa 1999, errore della mappa 2008 o di entrambe) oppure dallo  shift geometrico  tra gli elementi rappresentati. Allo  scopo  di  rendere  più  affidabile  il  prodotto  dei  cambiamenti  1999‐2008  è  stato  applicato  un procedimento di miglioramento andando a  individuare e correggere  i falsi cambiamenti; questa verifica è stata applicata in funzione della dimensione areale dei poligoni: ‐ poligoni di area maggiore o uguale ai 10 ettari: verifica a video su ortofoto 1999‐2007 e su  immagini 

satellitari 2008; ‐ poligoni di area inferiore ai 10 ettari: validazione con poligoni di cambiamento ricavati dalle cartografie 

DUSAF v1.1 e v. 2.1. Il confronto a video ha permesso una stima delle cause dei falsi cambiamenti: su 2124 poligoni controllati, 902  sono  stati  valutati  veri  cambiamenti  e  1222  falsi  cambiamenti,  di  cui  569  dovuti  ad  errori  di 

     

38

classificazione della mappa 1999 e 614 dovuti ad errori di della mappa 2008. Queste diverse interpretazioni delle due mappe si osservano soprattutto per le classi rappresentanti le superfici naturali. Di seguito si riportano alcuni esempi di falsi cambiamenti:  

   classe 1999 = superfici antropizzate  classe 2008 = seminativi 

   classe 1999 = praterie alpine  classe 2008 = rocce 

   classe 1999 = seminativi  classe 2008 = boschi di latifoglie 

     

39

   classe 1999 = boschi di latifoglie  classe 2008 = corpi idrici  

 Figura 8 Esempi di falsi cambiamenti rilevati dalla verifica a video sulle ortofoto 

 I  poligoni  inferiori  ai  10  ettari  rappresentano  un  numero  troppo  elevato  per  procedere  ad  una  verifica puntuale;  si  è  quindi  optato  per  una  loro  validazione  considerando  come  riferimento  i  poligoni  di cambiamento  ottenuti  dall’intersezione  delle  cartografie  vettoriali  DUSAF  v.1.1  (aggiornata  al  1999)  e DUSAF v.2.1 (aggiornata al 2007). I  poligoni  di  cambiamento  da  satellite  sono  stati  sovrapposti  agli  analoghi  stimati  da  DUSAF:  se  tale sovrapposizione supera il 50% dell’area del poligono, allora esso viene accettato, altrimenti viene eliminato (Fig. 9). Questa operazione non è  stata applicata ai poligoni  che  rappresentano un  cambiamento  verso  la  classe superfici antropizzate, per due motivi: da un  lato  si  rischierebbe di eliminare  tutte  le nuove edificazioni avvenute  fra  il 2007, anno di  riferimento di DUSAF  v.2.1, e  il 2008, anno di  riferimento della mappa da satellite; dall’altro  il problema dei falsi cambiamenti occorre prevalentemente all’interno delle classi della vegetazione naturale.  

    Figura 9 Esempio di poligono di cambiamento accettato (a sinistra) e rifiutato (a destra). In rosso i poligoni di cambiamento ottenuti da satellite e in azzurro i poligoni di cambiamento ottenuti dall’intersezione delle due versioni della cartografia DUSAF 

     

40

1. PRODUZIONE DELLA MAPPA DI USO DEL SUOLO AL 2008 DELLA REGIONE LOMBARDIA1.1. Caratteristiche della mappa realizzata1.2. Classificazione delle coperture del suolo con immagini SPOT1.2.1. Dati telerilevati1.2.2. Pre-elaborazione delle immagini1.2.3. Classificazione delle immagini1.2.4. Post-classificazione1.2.5. Validazione della mappa

1.3. Generazione della mappa di uso del suolo1.3.1. Identificazione delle classi d’uso del suolo1.3.2. Prodotto finale

2. ANALISI DEI CAMBIAMENTI DELLE COPERTURE/USI DEL SUOLO2.1. Produzione dei cambiamenti di uso del suolo 1999-20082.1.1. Cambiamenti derivanti da intersezione di mappe riferite a tempi differenti2.1.2. Procedure di miglioramento dei cambiamenti