TECNICHE DI REMOTE SENSING PER LA STIMA DEI FLUSSI ... › pdf › Minacapilli_Gi... · HH H= cs+...

TECNICHE DI REMOTE SENSING PER LA STIMA DEI FLUSSI EVAPOTRASPIRATIVI:

applicazioni condotte in Sicilia

MARIO MINACAPILLIMARIO MINACAPILLI

Dipartimento di Ingegneria e Tecnologie Agro-Forestali (ITAF)Università di Palermo

Palermo, 1-2 dicembre 2010

Giornata di Studio:Giornata di Studio:Un approccio integrato allo studio dei flussi di massa e di energia nel sistema

Suolo-Pianta-Atmosfera: esperienze e prospettive di applicazione in Sicilia

Tecniche di Remote Sensing per la stima dei flussi evapotraspirativi: applicazioni condotte in Sicilia (M. Minacapilli – Univ. PA)

INQUADRAMENTO TEORICO: Perché parliamo di REMOTE SENSING ?INQUADRAMENTO TEORICO: Perché parliamo di REMOTE SENSING ?

Finestre spettrali dell’atmosfera

Esempi (pochi) di sensoristica remota

Firma spettrale della vegetazione

Ortofoto a coloriVIS + NIR

T ° C23 °

65 °Thermal IR

LAI, Fc, hc, αTveg, Tsoil

Evapotraspirazione

Bilancio energetico di “superficie”Bilancio energetico di “superficie”

RRnn = Radiazione netta incidente= Radiazione netta incidente

λλETET = Flusso di calore latente= Flusso di calore latente

H = Flusso di calore sensibileH = Flusso di calore sensibile

G = Flusso di calore nel suoloG = Flusso di calore nel suolo

[W/m2]

nR ET H G 0− λ − − =

[W/m2]

HλETRn G

Suolo/Canopy

Atmosfera

v = Volume idrico scambiato al v = Volume idrico scambiato al contcont. inferiore. inferiore

P = Precipitazione nettaP = Precipitazione nettaI = Apporto irriguoI = Apporto irriguoEEss+T+Tvv = ET = = ET = EvapotraspirazioneEvapotraspirazione

ΔΔW = Variazione di volume idrico W = Variazione di volume idrico

Bilancio idrico nel Sistema SPABilancio idrico nel Sistema SPA

s vΔW = (P + I - E - T ν)ΔT±

[mm/d]

ΔZ

Canopy

Atmosfera

SuoloΔW

TcP I Es

v


INQUADRAMENTO TEORICO: Modellazione dell’INQUADRAMENTO TEORICO: Modellazione dell’evapotraspirazioneevapotraspirazione..

ΕΤ = (ΕΤ = (ΚΚcbcb+KKee))KKss ETET0 0 (FAO 56)(FAO 56)

1 mm/d = 28.4 W m1 mm/d = 28.4 W m--22


nR ET H G 0− λ − − =


s vΔW = (P + I - E - T ν)ΔT±


INQUADRAMENTO TEORICO: Modellazione dell’INQUADRAMENTO TEORICO: Modellazione dell’evapotraspirazioneevapotraspirazione

VIS/NIR + TIRVIS/NIR + TIRParametri Parametri derivabiliderivabili

RiflettanzaRiflettanza

albedo, LAI, albedo, LAI, FFcc, , HHcc

ΚΚc c

LST LST –– Land Surface Land Surface TemperaureTemperaure((TTsoilsoil + + TTvegveg))

Parametri Parametri derivabiliderivabili

ETλ = nR H G- -

ETd = 4.4 mm/d (Tecnica Scintillometrica)Integrazione a scala giornalieraIntegrazione a scala giornaliera

λR

ΛET n,24d ≅ [mm/d]

Frazione Frazione EvaporativaEvaporativa Λ Λ [[BrutsaertBrutsaert, 1982], 1982]

0n GRλETΛ

−= [0-1]

Oliveto (Castelvetrano)


INQUADRAMENTO TEORICO: Schematizzazioni ONEINQUADRAMENTO TEORICO: Schematizzazioni ONE--SOURCE e TWOSOURCE e TWO--SOURCESOURCE

HλETRn G0

Suolo/Canopy

Atmosfera

Atmosfera

TWO - SOURCE

Suolo

λTcRncHc

Canopy

Rns G0Hs λEs

Suolo

Shuttleeworth-Wallace, 1985;

Remote sensing: TSEB Norman et al., 1995

ONE - SOURCE

λET = Rn - H - G0

λTc = Rnc - Hc

λEs = Rns - Hs - G0

+ + +

= = =Penman, 1946; Penman-Monteith (1965) (big-leaf)Remote sensing: SEBAL Bastiaanssen et al, 1998

TSEB Model


INQUADRAMENTO TEORICO: Stima della RADIAZIONE NETTAINQUADRAMENTO TEORICO: Stima della RADIAZIONE NETTA

onde corte

( ) ( ) ( ) ( )4 4n se su le lu se 0 a 0R R R R R 1 R ' T T= − + − = − α + ε ε σ − σ

Bilancio Bilancio radiativoradiativo globaleglobale

R se

R su R le

R lu

Ta ε’

T0 ε0onde lunghe

se

0

a

0

R = radiazione solare incidente (misura o form. astronomiche)

= albedo di superficie; T = Temperatura di superficie

' = emissività atmosferica; T = Temperatura dell'aria

= emissività di

αεε superficie; = cost. di Stefan-Boltzmannσ

Trasferimento e ripartizione della radiazione nella Trasferimento e ripartizione della radiazione nella canopycanopyRn

n,s n s

n,c n s

s

R R exp( k LAI / 2 cos )

R R 1 exp( k LAI / 2 cos )

k coefficiente di estinzione 0.45

LAI = Leaf Area Index

solar zenith angle

= − × θ

⎡ ⎤= − − × θ⎣ ⎦= ≅

θ =

Legge di estinzione (Legge di estinzione (CampbellCampbell, , NormanNorman, 1998) , 1998)


INQUADRAMENTO TEORICO: Calcolo dell’ INQUADRAMENTO TEORICO: Calcolo dell’ albedo da dati remotida dati remoti

AlbedoAlbedo : : ……. . riflettanzariflettanza emisferica integrata emisferica integrata ……....

n1 w rλ λλ=α = ∑

Nel caso di un sensore Nel caso di un sensore multispettralemultispettrale (n bande distribuite nel dominio solare) e (n bande distribuite nel dominio solare) e nellnell’’ipotesi di superficie isotropa e ipotesi di superficie isotropa e lambertianalambertiana si ottiene:si ottiene:

λλ= 1, 2, 3,= 1, 2, 3,……nn (bande)(bande) rrλλ = = riflettanzariflettanza nella banda nella banda λλwwλλ = coefficienti che dipendono dal tipo di sensore= coefficienti che dipendono dal tipo di sensore

SottozonaSottozona ComprensorioComprensorio IrriguoIrriguo didi MenfiMenfi –– LandSATLandSAT 30m30m

0.390.39

ALCUNI ESEMPIALCUNI ESEMPI

AziendaAzienda “Patti” “Patti” –– CastelvetranoCastelvetrano –– SensoreSensore CASI2 3m (16/05/05)CASI2 3m (16/05/05)AziendaAzienda “Patti” “Patti” –– CastelvetranoCastelvetrano –– SensoreSensore ASTER 15m (16/08/05)ASTER 15m (16/08/05)

Sensori satellitari e aviotrasportati utilizzati

( )23 2

0.3 0 0, cos sinr r d d d

ππ

λλ ϑ

ϑ ϑ ϑ ϑ λ= Φ= =

= Φ Φ∫ ∫ ∫

E S E M P I


INQUADRAMENTO TEORICO: Calcolo dell’ INQUADRAMENTO TEORICO: Calcolo dell’ indice di area fogliare (LAI)

Approcci di letteratura:Approcci di letteratura: -- modelli di trasferimento modelli di trasferimento radiativoradiativo (SAIL (SAIL –– VerhoefVerhoef, 1984), 1984)

-- regressioni con indici di vegetazione VISregressioni con indici di vegetazione VIS--NIR (NDVI, WDVI, SAVI, NIR (NDVI, WDVI, SAVI, etcetc.).)

-- relazioni semirelazioni semi--empiriche (CLAIR empiriche (CLAIR –– CleversClevers, 1989), 1989)NIR

REDCLAIR Model [Clevers, 1989]

⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛−−=

∞WDVIWDVILAI 1ln1

αα = extinction coefficientWDVI∞ = WDVI value (LAI → ∝)

LICOR LAI2000 – Plant Analizer

LAI map (Test area 1 - TM7 07/07/2002)

ESEMPI e VALIDAZIONIESEMPI e VALIDAZIONISottozona comprensorio irriguo di Menfi (AG)

dada immagineimmagine LANSAT LANSAT (R(R22=0.64)=0.64)da immagine MIVIS (R2=0.71)

LAI

0.1

4.0

(ATM 16/05/2005 3m x 3m)


INQUADRAMENTO TEORICO: Stima della RADIAZIONE NETTAINQUADRAMENTO TEORICO: Stima della RADIAZIONE NETTA

onde corte

( ) ( ) ( ) ( )4 4n se su le lu se 0 a 0R R R R R 1 R ' T T= − + − = − α + ε ε σ − σ

Bilancio Bilancio radiativoradiativo globaleglobale

R se

R su R le

R lu

Ta ε’

T0 ε0onde lunghe

se

0

a

0

R = radiazione solare incidente (misura o form. astronomiche)

= albedo di superficie; T = Temperatura di superficie

' = emissività atmosferica; T = Temperatura dell'aria

= emissività di

αεε superficie;

fromfrom SellersSellers (1965), (1965), KondratyevKondratyev (1968), (1968), OkeOke (1978)(1978)

Trasferimento e ripartizione della radiazione nella Trasferimento e ripartizione della radiazione nella canopycanopyRn

n,s n s

n,c n s

s

R R exp( k LAI / 2 cos )

R R 1 exp( k LAI / 2 cos )

k coefficiente di estinzione 0.45

LAI = Leaf Area Index

solar zenith angle

= − × θ

⎡ ⎤= − − × θ⎣ ⎦= ≅

θ =

Legge di estinzione (Legge di estinzione (CampbellCampbell, , NormanNorman, 1998) , 1998)


Esempi di Stima della RADIAZIONE NETTAEsempi di Stima della RADIAZIONE NETTA

Foto aerea (visibile)

Rn

Rnc Rns


INQUADRAMENTO TEORICO: Schematizzazioni ONEINQUADRAMENTO TEORICO: Schematizzazioni ONE--SOURCE e TWOSOURCE e TWO--SOURCESOURCE

HλETRn G0

Suolo/Canopy

Atmosfera

Atmosfera

TWO - SOURCE

Suolo

λTcRncHc

Canopy

Rns G0Hs λEs

Suolo

Shuttleeworth-Wallace, 1985;

Remote sensing: TSEB Norman et al., 1995

ONE - SOURCE

λET = Rn - H - G0

λTc = Rnc - Hc

λEs = Rns - Hs - G0

+ + +

= = =Penman, 1946; Penman-Monteith (1965) (big-leaf)Remote sensing: SEBAL Bastiaanssen et al, 1998

0 om

1/2

xd z

C' sr

LAI U +

⎛ ⎞= ⎜ ⎟⎜ ⎟

⎝ ⎠

ss

1r

a' b'U=

+

Bibliografia: Brutsaert, 1982; Normann e Kustas, 1995; Choudhury, 1988.

p AC a

ah

c (T T )H

R

ρ −=

p c ACc

x

c (T T )H

R

ρ −=

p s ACs

s

c (T T )H

R

ρ −=

One-Source Two-Source

R R

Rah

TAC

TAC

RaRxTc

Rs

Ts

TaTa

z

HH HHcc HHss

c sH H H= +

a C S

a x sAC

a x s

T T T

R R RT

1 1 1

R R R

+ +=

+ +

( ) 1 / 44 4RAD c c c sT f T 1 f T= + −⎡ ⎤⎣ ⎦

Tac = temperatura aerodinamica !! ??

((KalmaKalma and and JubbJubb, 1990), 1990)….. Aerodynamic surface temperature is defined as the extrapolation of air temperature profile down to an effective height within the canopy at which the vegetation components of sensible and latent heat flux arise ….

d0

U

Z

hc

Profilo logaritmico della velocità del vento

“Zero plane displacement” ≈ 0.7 hc


INQUADRAMENTO TEORICO: INQUADRAMENTO TEORICO: Stima del flusso di calore sensibile, HStima del flusso di calore sensibile, H

Analogia elettricaAnalogia elettrica

0,MT 0h

0,M 0,H

ah * *

zz dln ln

z zR

0.16U 0.4U

⎡ ⎤⎛ ⎞ ⎛ ⎞−+ ψ⎢ ⎥⎜ ⎟ ⎜ ⎟

⎢ ⎥⎝ ⎠⎣ ⎦ ⎝ ⎠= +

0 om

1/2

xd z

C' sR

LAI U +

⎛ ⎞= ⎜ ⎟⎜ ⎟

⎝ ⎠

ss

1R

a' b'U=

+

d0 = 0.667 hc; z = 0.125 hc U*=f(U, d0, z0,M)

p c ACc

x

c (T T )H

R

ρ −=

p s ACs

s

c (T T )H

R

ρ −=


R R

Rah

TAC

TAC

RahRRxxTc

Rs

Ts

TaTa

z

HH

HHcc

HH

c s

p AC a

ah

H H H

c (T T )

R

= + =ρ −

=

p

ah

c ( T)H

R

ρ Δ=

TRAD ∩ ΔT=( TAC – Ta)

a C S

ah x sAC

ah x s

T T T

R R RT

1 1 1

R R R

+ +=

+ +

( ) 1 / 44 4RAD c c c sT f T 1 f T= + −⎡ ⎤⎣ ⎦

p AC a

ah

c (T T )H

R

ρ −=

HHss

fc fractional cov er f (LAI, )= = φ



Analogia elettricaAnalogia elettrica

RADT aT bΔ = −

0

5

10

15

20

25

30

35

0 20 40 60 80 100Trad (°C)

ΔT(

°C)

HOT pixel, HOT pixel, H= H= RRnn--GG

COLD pixel, H =COLD pixel, H =ΔΔT=0T=0

ANCHOR PIXELS !!ANCHOR PIXELS !!

TTss

Approccio multiangolareApproccio multiangolare

TTCC

((φφ))

Nadir view (Nadir view (φ φ = 0)= 0)

((φ φ = 0)= 0)

TRAD4 =[ fC(φ=0)TC

4 + [ 1 - fC(φ=0) ]Ts4]1/4


INQUADRAMENTO TEORICO: INQUADRAMENTO TEORICO: Approccio TWOApproccio TWO--SOURCESOURCE

TTssTTCC

OffOff--nadir view (Tnadir view (TRADRAD < T< TRADRAD(0))(0))

Approccio multiangolareApproccio multiangolare

((φ φ = 0)= 0)

((φφ = 45)= 45)

((φ φ = 0)= 0)

Nadir view (Nadir view (φ φ = 0)= 0)

TRAD4 =[ fC(φ=0)TC

4 + [ 1 - fC(φ=0) ]Ts4]1/4

TRAD4 =[ fC(φ=45)TC

4 + [ 1 - fC(φ=45) ]Ts4]1/4





target

STARTEND

Image2Image4Image5 Image1Image3CHRIS / PROBA mission :Multi-angular (up to 5 angles),Hyperspectral (up to 63 bands)High resolution (up to 18 m)

0,MT 0h

0,M 0,H

ah * *

zz dln ln

z zR

0.16U 0.4U

⎡ ⎤⎛ ⎞ ⎛ ⎞−+ ψ⎢ ⎥⎜ ⎟ ⎜ ⎟

⎢ ⎥⎝ ⎠⎣ ⎦ ⎝ ⎠= +0 om

1/2

xd z

C' sr

LAI U +

⎛ ⎞= ⎜ ⎟⎜ ⎟

⎝ ⎠

ss

1r

a' b'U=

+

d0 = 0.667 hc; z = 0.125 hc U*=f(U, d0, z0,M)

Bibliografia: Brutsaert, 1982; Normann e Kustas, 1995; Choudhury, 1988.

p c ACc

x

c (T T )H

R

ρ −=

p s ACs

s

c (T T )H

R

ρ −=


R R

Rah

TAC

TAC

RahRxTc

Rs

Ts

TaTa

z

HH

HHcc

HH

c s

p AC a

ah

H H H

c (T T )

R

= + =ρ −

=

p

ah

c ( T)H

R

ρ Δ=

TRAD ∩ ΔT=( TAC – Ta)

a C S

ah x sAC

ah x s

T T T

R R RT

1 1 1

R R R

+ +=

+ +

( ) 1 / 44 4RAD c c c sT f T 1 f T= + −⎡ ⎤⎣ ⎦

p AC a

ah

c (T T )H

R

ρ −=

HHss

Tc = f(Hc); Hc = f( Priestley-Taylor)




INQUADRAMENTO TEORICO: INQUADRAMENTO TEORICO: Stima del flusso di calore nel suolo, GStima del flusso di calore nel suolo, G00

( ) ( )4200 98.01006.0003.0 NDVITRG n −×+= αα

α

T0 = Temperatura superficiale;Rn = Radiazione netta;α = albedo;NDVI = Indice di vegetazione

TwoTwo--SourceSource ((NormanNorman etet al., 1995)al., 1995)One One SourceSource ((BastiaanssenBastiaanssen etet al, 1998)al, 1998)

SnRG ,0 35.0=

Rn,S = Radiazione netta nel suolo;

( ))cos(2/45.0exp, znSn LAIRR θ−=

0TGz

λ ∂=

∂λ λ = conducibilità termica del suolo nello strato z= conducibilità termica del suolo nello strato z


CASO DI STUDIO: Applicazioni, confronti e CASO DI STUDIO: Applicazioni, confronti e validazionevalidazione

Geografia della zona di studio: lGeografia della zona di studio: l’’area irrigua di area irrigua di CastelvetranoCastelvetrano (TP(TP--AG)AG)

1 km

1. Azienda “Patti”

2. Azienda “Consiglio”




1 km

1. Azienda “Patti”

2. Azienda “Consiglio”

AttivitAttivitàà sperimentali condottesperimentali condotte

•• Pedologia e caratterizzazione idraulica;Pedologia e caratterizzazione idraulica;•• Parametri climatici e biofisici;Parametri climatici e biofisici;•• Monitoraggio del contenuto idrico:Monitoraggio del contenuto idrico:•• tecnica TDR;tecnica TDR;•• tecnica FDR;tecnica FDR;

20052005: Campagna NERC (: Campagna NERC (NationalNational EnvinrEnvinr--onmentonment ResearchResearch CouncilCouncil) 16/05:) 16/05:Acquisizione dati ATMAcquisizione dati ATM--CASI2CASI2

20072007: Misure direte di ET con tecnica : Misure direte di ET con tecnica ScintillometricaScintillometrica (olivo)(olivo)

20082008: : Misure direte di ET con tecnica Misure direte di ET con tecnica ScintillometricaScintillometrica (olivo);(olivo);

Acquisizione immagini VIS/NIR + Acquisizione immagini VIS/NIR + TIR TIR –– Terrasystem (campagna Terrasystem (campagna multitemporale, 6 date di multitemporale, 6 date di acquisizione)acquisizione)




1 km

Parametri biofisici delle coltureParametri biofisici delle colture

LeafLeaf Area Area IndexIndex (LAI)(LAI)LICOR LAI2000 – Plant Analizer

Firme spettrali su Firme spettrali su canopycanopySpettroradiometro ASDI FieldSpect (350-1050 nm)



Volo Volo NercNerc: 16/05/2005 : 16/05/2005 –– Sensori ATM + CASI2Sensori ATM + CASI2VoloVolo notturno (3:11) e diurno (9:40) notturno (3:11) e diurno (9:40) -- Risoluzione geom: 3x3 m Risoluzione geom: 3x3 m -- Doppio passaggio NEDoppio passaggio NE--SW + NW SW + NW -- SESE

VIS 3m x 3m VIS + NIR 3m x 3m56° C.

36° C.

46° C.

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

300 400 500 600 700 800 900 1000

λ [nm]

refle

ctan

ce

Medica alta ASDI

Medica alta CASI

Medica bassa ASDI

Medica bassa CASI

Mandarino ASDI

Mandarino CASI



Input Input -- OutputOutput

INPUTINPUT

Dati Dati ancillaryancillary

Time (J, Time (J, hhhh:mm):mm)

LatLat, Long (, Long (radrad))

TTaa ((°°K)K)

v (m/s)v (m/s)

RRss (W/m(W/m22))

Parametri di superficieParametri di superficie((distribdistrib. spaziali). spaziali)

TemperatureTemperatureaa ((°°K)K)

AlbedoAlbedo αα, NDVI, NDVILAI e altezze LAI e altezze HHcc

EmissivitEmissivitàà εε0 0

•• TradTrad•• TTcc•• TTss

Dati RemotiDati Remoti

VIS

NIR

TIR

Flussi energetici (W/mFlussi energetici (W/m22))((distribdistrib. spaziali). spaziali)

OUTPUT OUTPUT finalefinale

GG00 HHRRnnSEBALSEBAL

λλETET = = RRnn -- G G -- HH

RRnsnsTSEBTSEB

λλETETcc = = RRncnc -- HHcc

RRncnc GG00 HHcc HHss

λλETETss = = RRnsns -- GG0 0 --HHcc

OUTPUT OUTPUT intermediointermedio



100

250

400

550

700

100 250 400 550 700TSEB

SEBA

L

H (W/m2)

25

75

125

175

25 75 125 175TSEB

SEBA

L

G0 (W/m2)

SEBALSEBAL TSEBTSEB



Input Input -- OutputOutput

INPUTINPUT

Dati Dati ancillaryancillary

Time (J, Time (J, hhhh:mm):mm)

LatLat, Long (, Long (radrad))

TTaa ((°°K)K)

v (m/s)v (m/s)

RRss (W/m(W/m22))

Parametri di superficieParametri di superficie((distribdistrib. spaziali). spaziali)

TemperatureTemperatureaa ((°°K)K)

AlbedoAlbedo αα, NDVI, NDVILAI e altezze LAI e altezze HHcc

EmissivitEmissivitàà εε0 0

•• TradTrad•• TTcc•• TTss

Dati RemotiDati Remoti

VIS

NIR

TIR

Flussi energetici (W/mFlussi energetici (W/m22))((distribdistrib. spaziali). spaziali)

OUTPUT OUTPUT finalefinale

GG00 HHRRnnSEBALSEBAL

λλETET = = RRnn -- G G -- HH

RRnsnsTSEBTSEB

λλETETcc = = RRncnc -- HHcc

RRncnc GG00 HHcc HHss

λλETETss = = RRnsns -- GG0 0 --HHcc

OUTPUT OUTPUT intermediointermedio

Integrazione a scala giornalieraIntegrazione a scala giornaliera

Frazione Frazione EvaporativaEvaporativa Λ Λ [[BrutsaertBrutsaert, 1982], 1982]

0n GRλETΛ

−= [0-1]

λR

ΛET n,24d ≅ [mm/d]



Distribuzioni spaziali dei valori di Distribuzioni spaziali dei valori di EvapotraspirazioneEvapotraspirazione effettiva (16/05/2005)effettiva (16/05/2005)

0

1

2

3

4

5

0 1 2 3 4 5TSEB [mmd-1]

SEB

AL

[m

md-1

]

Evapotraspirazione effettiva

56°

36°

46°

O1 O2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

30 35 40 45 50 55 60Trad (°C)

F

O1

O2




RRnn = Radiazione netta incidente= Radiazione netta incidente

λλETET = Flusso di calore latente= Flusso di calore latente

H = Flusso di calore sensibileH = Flusso di calore sensibile

G = Flusso di calore nel suoloG = Flusso di calore nel suolo

[W/m2]

nR ET H G 0− λ − − =

[W/m2]

HλETRn G

Suolo/Canopy

Atmosfera

v = Volume idrico scambiato al v = Volume idrico scambiato al contcont. inferiore. inferiore

P = Precipitazione nettaP = Precipitazione nettaI = Apporto irriguoI = Apporto irriguoEEss+T+Tvv = ET = = ET = EvapotraspirazioneEvapotraspirazione

ΔΔW = Variazione di volume idrico W = Variazione di volume idrico


s vΔW = (P + I - E - T ν)ΔT±

[mm/d]

ΔZ

Canopy

Atmosfera

SuoloΔW

TcP I Es

v

CONFRONTO



Modelli di bilancio idrico nel SPAModelli di bilancio idrico nel SPA

SWAP model SWAP model [[vanvan Dam Dam etet al., 1997]al., 1997]

Zp

p p p

S(z,h) α(h) (z) T

T = ET ‐ E

= ×ρ ×

(Feddes et al., 1978)

( ) ( )[ ] t)νTEI(PdzΔttz, ds

z

0

Δ+−−+=θ−+θ∫ z

hk( ) 1 S(z,h)t z z

⎡ ⎤⎛ ⎞∂θ ∂ ∂= θ − −⎢ ⎥⎜ ⎟∂ ∂ ∂⎝ ⎠⎣ ⎦

υd = f (condizioni al contorno inferiore)

p c 0

p p

ET K ET

E ET exp( 0.5LAI)

=

= −

p p euhMIN K(h) 1 ; (E T P ) z

⎡ ⎤⎛ ⎞∂= − + + −⎢ ⎥⎜ ⎟∂⎝ ⎠⎢ ⎥⎣ ⎦

υ

υd

υu

pS(z,h) α(h) (z) T= ×ρ ×

“Potenziali critici” (“Potenziali critici” (AshfortAshfort & & TaylorTaylor, 1972), 1972)

(Feddes et al., 1978)

0

1

α

h1h2h3l h3hh4



ValidazioneValidazione del modello SWAP con misure puntuali di contenuto idricodel modello SWAP con misure puntuali di contenuto idrico

IntegrazioneIntegrazione tratra REMOTE SENSING e REMOTE SENSING e modellomodello SWAP SWAP [D’Urso, 2001]

OLIVO

AGRUMETOVITEOLIVO

ValidazioneValidazione con misure di con misure di evapotraspirazioneevapotraspirazione dedotte con tecnica dedotte con tecnica ScintillometricaScintillometrica

OLIVO



SWAP

Lower boundaryLower boundarya) Groundwater tablea) Groundwater tableb) No fluxb) No fluxc) Free drainagec) Free drainaged) ……d) ……

Water flow in unsatured soils:Richard’s equationRichard’s equation

++Root uptake modelRoot uptake model

S.W.A.P. model (Dam v. at Al., 1997)


Upper Boundary:Upper Boundary:Rainfall Rainfall -- Pot. Pot. EvapotranEvapotran..

LAILAImaxmax = 3.5= 3.5

LAILAIminmin = 0.0= 0.0

Canopy Canopy parametersparameters

( ) ( )[ ] )dtνTEI(PΔWdzzθΔttz,θ dsee

z

0

+−−+==−+∫



Kc = f (parametri agro-climatici, αα, hhcc, LAILAI)

Zp

p p p

S(z,h) α(h) (z) T

T = ET ‐ E

= ×ρ ×

hk( ) 1 S(z,h)t z z

⎡ ⎤⎛ ⎞∂θ ∂ ∂= θ − −⎢ ⎥⎜ ⎟∂ ∂ ∂⎝ ⎠⎣ ⎦

υd = f (condizioni al contorno inferiore)

p c 0

p p

ET K ET

E ET exp( 0.5LAI)

=

= −

p p euhMIN K(h) 1 ; (E T P ) z

⎡ ⎤⎛ ⎞∂= − + + −⎢ ⎥⎜ ⎟∂⎝ ⎠⎢ ⎥⎣ ⎦

υ

υd

υu

( ) ( )[ ] t)νTEI(PdzΔttz, ds

z

0

Δ+−−+=θ−+θ∫ z

SWAP model SWAP model [[vanvan Dam Dam etet al., 1997]al., 1997] Approccio analitico per il calcoloApproccio analitico per il calcolo KKcc

p c c c,minc

0 0

ET ET (r r )K

ET ET

== =

( ) ( ) ( )[ ]

( ) ( ) ( )n p a s a a,Hc

cp

s L s a c a,Ha

Δ R G c ρ e e /r Δ γ 1 .034UETK

ET 0.0104γλΔ 0.77R R G γ U e e Δ γ 1 r /r

T 273.3

⎡ ⎤− + − + +⎣ ⎦= =⎡ ⎤ ⎡ ⎤− − + − + +⎢ ⎥ ⎣ ⎦+⎣ ⎦

n s LR = ( 1 -α ) R - R

leaf , minc , min

r 100r

LAI LAI= ≅

u c T c

c ca , H

z

z 0 .6 6 7 h z 0 .6 6 7 hln ( ) ln ( )

0 .12 3 h 0 .0 12 3 hr

0 .16 8 U

− −

=





VIS – NIR Multispectral imagery

IMAGE PROCESSING:LAI – ALBEDO - CROP

ALBEDO

LAI

Hc

METEO DATA+

Kc = f (r, hc, LAI)

( ) ( )[ ] ( )[ ]

( ) ( ) ( )[ ]Ha,casa

Ls

Ha,asapn

0

cc

/rr1γΔeeU273.3T

0.0104 γ.γGR0.77RΔ

.034U1γΔ/reeρcGRΔ

ET

ETK

++⎥⎦

⎤⎢⎣

⎡−

++−−

++−+−==

Kc Maps

ETc Maps

OUTPUT



Analytical Solution of Analytical Solution of KKcc

Kc = f (climatic parameters, α , LAI , hc)

OUTPUT: 1. spatial distributions

Test area 1 Test area 1 -- LandSatLandSat 07/07/02 (30m x 30m)07/07/02 (30m x 30m) Test area 2 Test area 2 -- CASI2 16/05/05 (3m x 3m)CASI2 16/05/05 (3m x 3m)Kc crop coefficients computed in 135 grape fields

OUTPUT: 2. Temporal variation of Kc

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

90 147 188 320

DOY (2002 Season)

Kc

Cro

p C

oeff

icen

t

Lan

dSa

t 07

/07

/20

02

Lan

dSa

t 27

/05

/20

02

Lan

dSa

t 13

/02

/20

02



June July August

ESEMPI DI OUTPUT ESEMPI DI OUTPUT




CONFRONTO SWAPCONFRONTO SWAP--SEBALSEBAL--TSEBTSEB

16/05/2005 (volo NERC) - Valori di Evapotraspirazione Effettiva (mm/d)



CONFRONTO SWAPCONFRONTO SWAP--SEBALSEBAL--TSEBTSEB

0.0 < LAI < 0.5

0

5

10

15

20

25

-2.5 -1.5 -0.5 0.5 1.5 2.5

MD (mm/d)

Freq

uenc

y (%

)

SEBAL

TSEB

0.5 < LAI < 1.5

0

5

10

15

20

25

-2.5 -1.5 -0.5 0.5 1.5 2.5

MD (mm/d)

Freq

uenc

y (%

)

SEBAL

TSEB

1.5 < LAI < 2.5

0

5

10

15

20

25

-2.5 -1.5 -0.5 0.5 1.5 2.5

MD (mm/d)

Freq

uenc

y (%

)

SEBAL

TSEB

2.5 < LAI < 3.0

0

5

10

15

20

25

-2.5 -1.5 -0.5 0.5 1.5 2.5

MD (mm/d)

Freq

uenc

y (%

)

SEBAL

TSEB



Scala di aggregazione e risoluzione spazialeScala di aggregazione e risoluzione spaziale

0

1

2

3

4

5

6

7

0 1 2 3 4 5 6 7

ETd SEBAL 3 m [mm d-1]

ETd

SEBALvarie

risoluzioni[mm d-1]

30 m

60 m

90 m

1:1

0

1

2

3

4

5

6

0 1 2 3 4 5 6

ETd TSEB 3 m [mm d-1]

ETd

TSEBvarie

risoluzioni[mm d-1]

30 m

60 m

90 m

1:1

Analisi dellAnalisi dell’’effetto della risoluzione spaziale della stima di ETeffetto della risoluzione spaziale della stima di ET

One-SourceTwo-Source



Working in progressWorking in progress

-- Campagna di acquisizione 2008 Campagna di acquisizione 2008 --

11/06/2008

03/07/2008

22/07/2008

22/08/2008

03/09/2008

10/10/2008

21/10/200811/06/200811/06/2008 03/07/200803/07/2008 22/10/200822/10/2008

T

R



Working in progressWorking in progress

-- Campagna di acquisizione 2010 Campagna di acquisizione 2010 –– PROXIMAL REMOTE SENSINGPROXIMAL REMOTE SENSING

Grazie all’avanzamento tecnologico che ha consentito un miglioramento della sensoristica remota operante nelle regioni VIS-NIR e TIR la stima dell’evapotraspirazione da dati remoti è oggi realmente possibile:

Tuttavia, le schematizzazioni da adottare richiedono un’attenta analisi della geografia dell’area di studio con particolare riferimento alle caratteristiche di frammentazione e ricoprimento al suolo della coltura; per le colture mediterranee la schematizzazione “two-source” appare più convincente;

Il “trasferimento” delle metodologie prese in esame verso il “mondo reale” (gestori e operatori) è però subordinato ad un ulteriore miglioramento della sensoristica che dovrà riguardare l’incremento della “ripetività temporale” e della “risoluzione spaziale”.

Con riferimento alle piattaforme satellitari oggi in orbita (satellite TERRA, NASA) i sensori MODIS e ASTER possono essere usati congiuntamente per sfruttare l’elevata risoluzione temporale del primo con la risoluzione geometrica del secondo.

…. a tal proposito ….


CONSIDERAZIONI CONCLUSIVECONSIDERAZIONI CONCLUSIVE

Tecniche e modelli di Tecniche e modelli di disaggregazionedisaggregazione spaziale di dati TIRspaziale di dati TIR

Spatial sharpening of land surface temperature for daily energy balance applications: C. Cammalleri, G. ciraolo, M. Minacapilli - Proc. Of SPIEE 2008.

Immagine a bassa risoluzione 1000 mImmagine a bassa risoluzione 1000 m

Disaggregazione spaziale

DisTRAD model: Kustas et al., 2003

RMSD = 1.7 °K

MODIS


CONSIDERAZIONI CONCLUSIVECONSIDERAZIONI CONCLUSIVE

GRAZIE PER L’ATTENZIONE !!!GRAZIE PER L’ATTENZIONE !!!

Gruppo di lavoroGruppo di lavoro

• Carmelo AGNESE (Dip. ITAF)

• Giuseppe PROVENZANO (Dip. ITAF)

• Giovanni RALLO (Dip. ITAF)

• Giuseppe CIRAOLO (Dip. Ingegneria Civile, Ambientale e Aerospaziale)

• Carmelo CAMMALLERI (Dip. Ingegneria Civile, Ambientale e Aerospaziale)

F. MONTELEONE (ENEA)

• F. ANELLO (ENEA)

TECNICHE DI REMOTE SENSING PER LA STIMA DEI FLUSSI ... › pdf › Minacapilli_Gi... · HH H= cs+...

Documents

Transcript of TECNICHE DI REMOTE SENSING PER LA STIMA DEI FLUSSI ... › pdf › Minacapilli_Gi... · HH H= cs+...