Seminario su: "Metodologie di valutazione dei fabbisogni irrigui a scala aziendale e comprensoriale" - Taormina (ME) 12-14 novembre 2008

Telerilevamento da satellite per il monitoraggio dei fabbisogni irrigui a scala aziendale e di

comprensorio

Guido D’Urso

Università degli Studi di Napoli "Federico II"

Lo sviluppo di tecniche innovative, quali i sistemi informativi geografici ed il telerilevamento, e l’approfondimento delle conoscenze sui fenomeni naturali che caratterizzano l'evoluzioneambientale e del territorio, aprono nuove prospettive nella gestione delle risorse territoriali.

GIS

RSRS

RA

RA

T0m

T0m

RX

RX T

C

TC

TS

TS θ(z,t)

v(x,y,t)

( ) *

0

lnm

u zu zk z

⎛ ⎞= ⎜ ⎟

⎝ ⎠

modelli+Osservazione della Terra

+

Dall’acquisizione al prodotto finale …

I primi sensori analogici per l’osservazione della Terra dallo spazio

• 1946 Immagine del deserto White Sands (New Mexico) ripresa da una fotocamera installata su un missile tipo V-2

Il lancio dello SPUTNIK (U.R.S.S.) : l’inizio dell’era spaziale

Annual Report (1957) Stazione sperimentale di Rothamsted (U.K.)

“… measurements of reflectioncoefficients may give usefulestimates of leaf growth withoutdestructive sampling…”

J.L. Monteith

Apollo 9 – Marzo 1969

E poi ancora ….

•23 luglio 1972: Landsat-1 (U.S.A.)•13 ottobre 1972: NOAA (U.S.A.)•14 maggio 1973: Skylab (U.S.A.)•17 maggio 1974: GOES-1 (U.S.A.)•26 luglio 1975: China III (Cina)•15 settembre 1976: Soyuz 22 (U.S.R.R.)•23 novembre 1977: Meteosat-1 (Ag. Spaz. Europea - ESA)•26 aprile 1978: HCMM (U.S.A.)•26 giugno 1978: SeaSat (U.S.A.)• 7 giugno 1979: Bashkara (India)•21 febbraio 1986: SPOT-1 (Francia)•16 luglio 1991: ERS-1 (Ag. Spaz. Europea - ESA)• 21 marzo 2002: ENVISAT• …..

Una famiglia di successo:la serie Landsat (1972-2003)

Caratteristiche Spettrali del Landsat TM

Landsat TM(30 m)

QuickBird(2.8 m)

Immagine di Londra ripresa dal satellite Ikonos, risoluzione 1 m

Migliore risoluzione spaziale …

Landsat ETM30 m3 Bands VIS + NIR + 2 SWIR 1 TIR

QUICKBIRD2.8 m;3 Bands VIS + NIR

ASTER TERRA15 m2 Bands VIS + NIR + 6 SWIR 2 TIR

ETM+

DATI SUPER e IPER-SPETTRALI

Migliore risoluzione spettrale …

TERRA EOS AM-1 (NASA)ASTER: resol.15 m

3 bands VIS-NIR / 30 m, 6 bands SWIR / 90 m, 5 bands TIRMODIS: resol.250 m, 2 bands VIS-NIRresol.500 m, 3 bands VIS-NIR + 2 SWIR

resol. 1000 m: 12 bands VIS-NIR + 1 SWIR + 15 TIRMISR: resol.240 m, multi-angular observations

4 bands VIS-NIR

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)

La tipologia, lo sviluppo e la densità del manto vegetale influenzano in maniera importante i principali processi di scambio di massa e di energia fra la superficie terrestre e l’atmosfera

(infiltrazione, evaporazione, deflusso superficiale, etc.)

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

SWAP

S I M O D I SS I M O D I S ((SImulation and Management of On-Demand Irrigation Systems) [D’Urso, 2001]

LAILAImaxmax = 3.5= 3.5

LAILAIminmin = 0.0= 0.0

CondizioneCondizione al al contornocontorno inf.:inf.:a) a) CircolazioneCircolazione sotterraneasotterraneab) b) PercolazionePercolazionec) c) StratiStrati impermeabiliimpermeabili

Moto dell’acqua nel sistemaSuolo-Pianta-Atmosfera:

EquazioneEquazione Richard’s Richard’s ++

ModelliModelli attingimentoattingimento radicaleradicale

CondizioneCondizione al al contornocontorno sup.:sup.:ParametriParametri vegetazionevegetazione

++Evapotraspirazione Evapotraspirazione massimamassima

( ) ( )[ ] )dtνTEI(PΔWdzzθΔttz,θ dsee

z

0

+−−+==−+∫

Modelli di simulazione del bilancio idrologico

1. Determinazione di dati di input riguardanti I parametri della superficie: albedo, copertura del suolo, Indice di area fogliare (LAI) => VIS+NIR

2. Stima dei valori istantanei dii variabili e termini del bilancio idrologico: evapotraspirazione reale, contenuto idrico dei suoli => TIR / MW

Modelli distribuiti per il bilancio idrologico + Osservazione della Terra

Le ricerche condotte presso il DIAAT in anni recenti hanno Le ricerche condotte presso il DIAAT in anni recenti hanno consentito la messa a punto di metodologie che, integrando consentito la messa a punto di metodologie che, integrando osservazioni di campo con l’analisi di con l’analisi di immagini satellitari

portano alla stima dei portano alla stima dei fabbisogni irrigui delle colture

Definizione di albedo: riflettanza emisferica spettralmente integrata

( )22

0 0

1 , cos sinr K d dK

ππ

ϑ ϑ ϑ ϑ↑↓

= Φ Φ∫ ∫ K↑(ϑ, Φ) radianza solare riflessa integrata(Wm-2 sr-1) in funzione dell’angolo divisuale allo zenith, ϑ, e all’azimuth, Φ.

Nell’ipotesi di superficie lambertiana (riflettanza isotropa):

( )( )

( )1

20

0 00 cos

n K dKr d

EK

λλ

λ λ

λπ λ π

ϑλ

↑↑∞

↓= ≅ ∑∫

Band Center wavelength

(nm)

Band-width (nm)

E0λ

(W m-2)

wλ

(-)

TM-1 485 66 129.16 0.2212

TM-2 560 82 149.98 0.2569

TM-3 660 67 104.32 0.1787

TM-4 830 128 134.02 0.2295

TM-5 1650 217 47.59 0.0815

TM-7 2215 252 18.78 0.0322

Band Center wavelength

(nm)

Band-width (nm)

E0λ

(W m-2)

wλ

(-)

TM-1 485 66 129.16 0.2212

TM-2 560 82 149.98 0.2569

TM-3 660 67 104.32 0.1787

TM-4 830 128 134.02 0.2295

TM-5 1650 217 47.59 0.0815

TM-7 2215 252 18.78 0.0322

Band Center wavelength

(nm)

Band-width (nm)

E0λ

(W m-2)

wλ

(-)

TM-1 485 66 129.16 0.2212

TM-2 560 82 149.98 0.2569

TM-3 660 67 104.32 0.1787

TM-4 830 128 134.02 0.2295

TM-5 1650 217 47.59 0.0815

TM-7 2215 252 18.78 0.0322

Stima dell’Albedo (VIS/NIR/SWIR)

7 ,5... ,2 ,1 =⋅=∑ λλ λλ rwrp

∑=

λ

λ 0

0

λ

λ

EEw

β

ΔA

Indici di vegetazione

basati sulle riflettanze nel rosso e nel vicino infrarosso

SR (Simple Ratio)E’ il più semplice indice di vegetazione. Assume valori tra 0 e infinito, in particolare tra 0 e 1 per i suoli e tra 6 e 10 per la vegetazione verde.

Indici intrinseci

r

nirSRρρ

=

NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)E’ il più usato e comune. Assume valori tra -1 e 1, in particolare inferiori a 0 per l’acqua, poco superiori a 0 per i suoli e tra 0.4 e 0.7 per la vegetazione. Solo vegetazioni molto dense arrivano a 0.8.

rnir

rnirNDVIρρρρ

+−

=

Significato dell’NDVI

s ii r

s r

WDVI = -ρ

ρ ρρ

1 ln 1 WDVILAI = - ( - )WDVIα ∞

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

Validazione del modello LAI(WDVI)nella Piana del Sele

0

1

2

3

0 1 2 3LAI measured

LAI predicted

Artichokes

Forages

Maize

Fruit-trees

Vegetables

R2=0.616

Stima del LAIattraverso l’indice WDVI

Anisotropia della Riflettanza della Vegetazione (superficie non-lambertiana)

NECESSITÀ DI OSSERVAZIONI MULTIANGOLARI

MISRChris-PROBA

target

STARTEND

Image2Image4Image5 Image1Image3

CHRIS / PROBA

CHRIS/PROBA – Esperimento SPARC (ESA)

3598 [0º] 3599 [+36º] 359A [-36º]

359B [+55º] 359C [-55º]

MinZen Ang: 20º

Fly-byTime: 11:07 UT

SolarZen Ang: 22º

Modelli e stima dei parametri

Modello riflettanza

fogliare

Caratteristiche foglia- Clorofilla- Acqua- Struttura fogliare

Modello riflettanza

canopy

Caratteristiche canopy- Struttura- Suolo- LAI

Caratteristiche ripresa- Illuminazione- Ripresa

Mod

elli

acco

ppia

tiIn

vers

ion

e de

i mod

elli

Dalla ricerca alle applicazioni: Determinazione dei FABBISOGNI IRRIGUI

2) Definizione “analitica”:

( )c cK K NDVI=

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

Progetto UE - DEMETER (2002-2005)Sviluppo e validazione in Italia, Spagna e

Portogallo di due metodologie per la determinazione del coefficiente colturale Kc

1) Relazione empirica con NDVI:

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

Metodo NDVI :

( ) IR Rc c

IR R

r rK K NDVI a br r

⎛ ⎞−= = + ⋅ ⎜ ⎟+⎝ ⎠

• semplice, speditivo

• soggettività legata all’attribuzione del Kc in campo

• non conforme alle procedure standard della FAO

Metodo NDVI :

( ) 87.52 /1(1 / )

ns nl E ap

c a

R R G D rEr r

ρλ γ

Δ − − +=

Δ + +

(1 )ns tR r S= − ,min

0.5t

cr

rLAI

=

2 23 3ln ln

0.123 0.0123

0.168

U c T c

c c

a

z h z h

h hr

U

⎛ ⎞ ⎛ ⎞− −⎜ ⎟ ⎜ ⎟⎜ ⎟ ⎜ ⎟⎝ ⎠ ⎝ ⎠=

Definizione analitica del KcProcedura “1-step” della FAO per il calcolo di ETp

Definizione analitica del KcProcedura “1-step” della FAO per il calcolo di ETp

( ) ( ) ( ) ( )( )

α ρ

λ γ

− ↓⎡ ⎤− − + + −⎢ ⎥=

+ +⎢ ⎥⎣ ⎦

0.5 *1 0.4 1 /124864001 /0.62

LAIp a s a

p

s e K L c e e UET

s U LAI

( ) [ ]

( )

*,

*,

( ) / 1 0.34

0.01040.77 (1 / )273.3

p a s a a Hpc

refs a c a H

a

s Q G c e e r s+ ( + U)EK

Es( K L G)+ U e e s r r

T +

ρ γ

γγ γ↓

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

Definizione analitica del KcProcedura “1-step” della FAO per il calcolo di ETp

y = 1.02x - 0.04R2 = 0.95

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8

ETp

ETa

from doy 207 to doy 210 - Alfalfa

y = 1.03x - 0.02R2 = 0.97

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8

Eto * Kc (ASD)

ETa

from doy 207 to doy 210 - Alfalfa

Validazione – Erba medica(eddy-covariance)

y = 1.05x - 0.08R2 = 0.90

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8

Eto * Kc (ASD)

ETa

from doy 196 to doy 206 - Corn

Validazione – Mais(eddy-covariance)

Vigneto irriguo Sardegna

Vigneto irriguo, Sardegna

y = 0.56xR2 = 0.58

0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

0.00 0.20 0.40 0.60 0.80

ET potenziale

ET

real

e

from doy 226 to doy 239 - Vigna

L’assistenza irrigua in Campania

• Oggi è attivo un nuovo sistema basato sulla telefonia cellulare, Internet ed i satelliti per l’Osservazione della Terra

• www.consulenzairrigua.it

Prototipo sviluppatonell’ambito del progettoeuropeo “DEMETER”

Procedura operativa dal2006, in 4 Consorzi dellaRegione Campania

Implementazionetecnologica dello spin-off accademico dell’Universitàdi Napoli Federico II:

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)

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)

1) Monitoraggio in tempo reale dello 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 personalizzato direttamente agli agricoltori

Schema metodologico :

36 h1) 2) 3)

Esempio di Mappe di Evapotraspirazione :20 luglio 2006

Mappa di Kc

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

3.5

4.0

4.51

CA

STR

ULL

ON

UO

VO

2 B

OS

CA

RIE

LLO

3 Z.

B.E

1 S

EZ.

SE

LE

4 C

AN

ALI

PE

LOLI

BE

RO

5 C

AN

ALI

PE

LOLI

BE

RO

6 FA

SC

IALI

TOR

AN

EA

7 C

AN

ALI

PE

LOLI

BE

RO

8 C

AN

ALI

PE

LOLI

BE

RO

9 C

AN

ALI

PE

LOLI

BE

RO

106m3

Tota

l mon

thly

Cro

p W

ater

Req

uire

men

t

June July August September

Livello (A): informazione a scala di comprensorio irriguo

WebGIS del Piano Regionale di Consulenza all’Irrigazione:www.consulenzairrigua.it

Livello (B): consulenza irrigua personalizzata

- scala aziendale -

Parcella ID: 229870/00136

Volume irriguo consigliato, settimana 28: 213 m3

Durata applicazione: 5.5 h

Distribuzione all’utente finale in tempo reale

MAISMAIS45 giorni45 giorni 60 60 90 90 120 120 dalla seminadalla semina

20052005

Farm: Maionecrop: maize

ETP and water supply2005

0

10

20

30

40

50

60

70

80

1/6

8/6

15/6

22/6

29/6 6/7

13/7

20/7

27/7

days

ETP,

wat

er s

uppl

y (m

m/d

ay)

0

100

200

300

400

500

600

700

800

Cum

ulat

ive

(cub

ic m

eter

/ ha

)

supply

ETP

supplycumulative

ETPcumulative

3/06 21/0 28/06 7/07 17/07 28/07 satellite i iti

20052005

Farm: Mellonecrop: orchard

ETP and water supply2005

0

10

20

30

40

50

60

70

80

1/6

8/6

15/6

22/6

29/6 6/7

13/7

20/7

27/7

days

ETP,

wat

er s

uppl

y (m

m/d

ay)

0

100

200

300

400

500

600

700

800

Cum

ulat

ive

(cub

ic m

eter

/ ha

) supply

ETP

supplycumulative

ETPcumulative

3/06 21/0 28/06 7/07 17/07 28/07satellite

i iti

• Le tecniche di Osservazione della Terra rappresentano ormai uno strumento insostituibile per lo studio ed il monitoraggio dei processi idrologici e delle risorse idriche

• I parametri caratterizzanti il manto vegetale (albedo, LAI) rappresentano il dato di maggior precisione tra le variabili d’interesse ambientale che le tecniche O.T. possono fornire con continuità

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

Considerazioni conclusive (1/2)

• Alcune metodologie d’analisi hanno raggiunto un grado di maturità tale da consentire lo sviluppo di applicazioni operative in tempo reale per la gestione delle risorse territoriali

• Le piattaforme orbitanti di nuova generazione (ESA-Sentinel) e la crescente disponibilità di sensori con caratteristiche avanzate (osservazioni iper-spettralie multi-angolari, altissima risoluzione) aprono nuove prospettive nell’impiego di dati di O.T., specialmente nel campo del visibile, dell’infrarosso prossimo e delle micro-onde.

Considerazioni conclusive (2/2)

Grazie per l’attenzione