SATmonitoring di Vito L'Erario

Casi di studio sintetici (Showcase)

L’elaborazione di dati ricavati da immagini satellitari e aviotrasportate (droni) possono contribuire alla mitigazione degli scenari degli eventi attesi, grazie anche all’analisi e allo studio multi-temporale del territorio. In un’epoca in cui i fenomeni prodotti dalla crisi climatica e i sempre più eventi estremi attesi, stanno condizionando la vita sociale ed economica dell’intero pianeta Terra, occorre mettere in atto azioni concrete.

Il monitoraggio del Sistema Ambiente Terra (SATmonitoring) si colloca all'interno del panorama dell'Earth Observation e intende contribuire fattivamente alla ricerca di soluzioni immediate.

Proiezione modelli climatici

Analisi della siccità meteorologica e della variabilità delle precipitazioni estive, con integrazione dei dati osservati e proiezioni dei modelli climatici CMIP6 (NEX-GDDP).

Lo SPI (Standardized Precipitation Index) di dicembre 2024 e 2025 è stato utilizzato per descrivere le condizioni osservate di siccità meteorologica recente in Italia. Integrazione analisi dello scenario degli eventi estremi di precipitazione attesi per il periodo 2020-2026, ottenuto applicando le soglie del 10° e 90° percentile alle precipitazioni giornaliere nei mesi estivi JJA (giugno, luglio, agosto) calcolati su base annuale utilizzando i modelli climatici che forniscono proiezioni globali ad alta risoluzione e corrette delle precipitazioni giornaliere, consentendo la valutazione delle statistiche future degli eventi idro-climatici estremi, inclusi deficit ed eccessi di precipitazione.

Maschere d'acqua

Il monitoraggio dei corpi idrici è tema più che mai importante se si vuole contribuire a mitigare gli effetti della crisi climatica. Dalle alluvioni alla siccità, l'acqua deve sempre essere al centro dei nostri ragionamenti e delle relative analisi.

Applicando l'algoritmo Land Water Mask sviluppato da Jake Longenecker (NASA JPL), si è generato una maschera dell’acqua a livello pixel dall’immagine satellitare Landsat-5 dell’11 marzo 2011 per massimo invaso. Successivamente questa maschera è stata applicata alle immagini Landsat 8 e 9 per evidenziare i livelli idrici della diga di Monte Cotugno e dei corsi d'acqua nel tempo.

L’analisi ha consentito di confrontare la disponibilità massima d’acqua del 2011 con gli anni del minimo invaso più recenti, in cui la siccità sta mettendo a dura prova le risorse idriche e l’agricoltura soprattutto nel sud Italia.

Impermeabilità dei suoli

Analisi delle caratteristiche del suolo e del rischio idrogeologico del bacino del fiume Aniene (Lazio) con utilizzo di dati iperspettrali EMIT (NASA-ISS).

Calcolo indice di impermeabilità del suolo (Δ) che individua le aree con suolo compatto o argilloso, meno permeabile che evidenzia le zone più soggette a ruscellamento superficiale, indicatori di fenomeni alluvionali.

Variazione umidità del suolo

Analisi delle caratteristiche del suolo e del rischio idrogeologico del bacino del fiume Aniene (Lazio) con utilizzo di dati iperspettrali EMIT (NASA-ISS).

Calcolo del Delta Soil Moisture Index (ΔSMI) che mostra la variazione dell’umidità del suolo. Valori positivi indicano aumento dell’umidità, valori negativi suoli più secchi, utili per valutare ritenzione idrica e vulnerabilità al deflusso.

GeoAI applicato alle alluvioni

Creazione flood map del fiume Aniene tributario del Tevere oggetto di evento di piena.

Il processamento dei dati è stato eseguito in ambiente ESA-SNAP, seguendo una catena standard per l’analisi interferometrica e multitemporale SAR. Le aree inondate RGB (prima immagine) sono state segmentate mediante tecniche di GeoAI (seconda immagine), sfruttando algoritmi di classificazione e segmentazione spaziale per delimitare in modo oggettivo e riproducibile le superfici allagate. Questo approccio ha permesso di migliorare la precisione spaziale dell’estrazione delle zone di flooding rispetto alla sola interpretazione visiva delle immagini SAR.

Infine, i risultati ottenuti dalla segmentazione GeoAI sono stati confrontati con un’elaborazione Flash Flood, basata sulla modellazione della risposta idrologica a partire dalle precipitazioni intense riferita, però, ad una precedente simulazione inerente il bacino del Tevere.

Proiezione temperature max estive

L’analisi calcola la soglia del 90° percentile delle temperature massime estive sull’intero periodo e identifica, anno per anno, i giorni estremamente caldi (Tmax > P90), producendo mappe di soglia, di frequenza e serie temporali con trend a scala regionale.

Quello che si osserva per il 2026 non è una previsione meteorologica, ma l’orizzonte finale di una proiezione climatica a breve termine, una stima statistica del comportamento atteso del caldo estremo nello scenario SSP245 e un riferimento utile per valutare tendenze e segnali emergenti, ma non singoli eventi reali.

I risultati descrivono, quindi, la variabilità e la tendenza del clima, non il numero reale di ondate di calore estive che si verificheranno nell'anno appena cominciato.

Questo tipo di analisi supporta studi su rischio climatico, impatti e adattamento, offrendo una visione coerente della possibile evoluzione del caldo estremo nel breve periodo.

Variazione livello d'acqua invasi

La variazione del livello d’acqua nei laghi/invasi (e dei maggiori fiumi) italiani dal 2019 al 2025 con immagini satellitari SAR Sentinel-1 del programma Copernicus, filtrate per ridurre lo speckle e differenziate (VH2025 – VH2019, con segno invertito). L’analisi è limitata alle superfici d’acqua interne utilizzando JRC Global Surface Water, escluso il mare, che rappresenta la percentuale di presenza di acqua persistente ≥50% nel periodo 1984–2021. VH < 0 (negativo): Diminuzione del livello d’acqua (acqua ritirata / esposizione sedimenti) VH ~0: Nessun cambiamento significativo VH > 0 (positivo): Aumento del livello d’acqua / maggiore presenza d’acqua superficiale.

L'analisi copre il periodo 1 gennaio - 2 dicembre 2025.

Conservazione zone umide

Integrazione dataset JRC (Global Surface Water), Hydrolake, e calcolo indice NDWI per i corpi idrici (laghi/invasi) da cui è possibile monitorare deficit idrici e la concentrazione di clorofilla (Chl-a) espressa con l'indice NDCI (Normalized Difference Chlorophyll Index) sulla qualità delle acque di laghi e invasi. L'indice consente di rilevare la presenza di fitoplancton causa dell'eutrofizzazione delle acque (bloom algali).

Il caso di esempio riguarda le saline Conti Vecchi, in Sardegna. Ubicate all'interno dello stagno di Santa Gilla nel comune Assemini - Macchiareddu (Cagliari), tra le zone umide più importanti del Mediterraneo. Area di estrazione di sale è sito RAMSAR frequentato da fenicotteri rosa e da avifauna migratoria (aironi, cavalieri d'Italia e altre specie protette).

Analisi iperspettrale pre-incendio

Sfruttare il potenziale "predittivo" delle immagini satellitari iperspettrali provenienti dal sensore EMIT (Earth Surface Mineral Dust Investigation) montato sulla stazione spaziale internazionale ISS, sviluppato e gestito dal Jet Propulsion Laboratory (JPL) della NASA. Una risorsa enorme con le sue 284 bande di riflettanza iperspettrali, grazie alle quali è stato possibile calcolato l'indice della lignina NDLI (Normalized Difference Lignin Index) utilizzando le lunghezze d'onda 1754 nm e 1680 nm entrambe all'interno della regione del medio infrarosso SWIR, dove la lignina mostra assorbimenti caratteristici. La lignina è un polimero strutturale presente nelle pareti cellulari delle piante, tipico di tessuti legnosi, secchi o senescenti. Un contenuto elevato di lignina è generalmente associato a materiale combustibile più secco e meno fotosinteticamente attivo.

La terra che scotta

Land Surface Temperature (LST) è la temperatura della superficie terrestre, che nel caso di specie utilizza il sensore MODIS montato sui satelliti Terra e Aqua della NASA. Esso misura la radiazione termica emessa dalla superficie e la trasforma in temperatura, più volte al giorno, permettendo di monitorare come il calore varia nello spazio e nel tempo.

Utile per studiare le ondate di calore, i rischi climatici e gli effetti sulle persone, sull’agricoltura e sugli ecosistemi, è stata l'ennesima integrazione al progetto WebGIS "SiccITàLY" https://lnkd.in/dbTK_a9k.

Le aree con suolo arido e/o secco si scaldano più rapidamente, da cui la sua utilità per studiare la siccità. Tuttavia, si è osservato come alcune aree forestali NoHotZone possano, invece, subire fenomeni siccitosi causati da incendi o degradamenti di varia natura.

Simulazione alluvione

Analisi idrologica e idraulica automatizzata per gli scenari degli eventi di piena e/o alluvionali lampo (flash flood) con utilizzo dataset SWOT (Surface Water and Ocean Topography, NASA).

I dati di precipitazione oraria (1980–2025) sono stati scaricati tramitel’API Open-Meteo e sottoposti ad analisi di frequenza Gumbel per la stima delle piogge di progetto con durata di 1 ora (flash flood) e relativi tempi di ritorno. Le intensità di pioggia ottenute variano da 13.7 mm (T=10 anni) a 20.0 mm (T=100 anni) per la durata di 1 ora. Stima modello di deflusso: portate di picco comprese tra 33mila e 160mila m³/s, con tempo al picco di 0.01 h. Sulla base del DEM TINITALY 1.1 e dei dati SWOT, sono state prodotte mappe di inondazione per ciascun tempo di ritorno, con profondità massime di 25 m e copertura media del 49% del bacino del Tevere analizzato.

Analisi idrologica con dati meteo

Rain2Flood è un potente plugin di QGIS Processing Toolbox in grado di effettuare analisi idrologicche complete, dai dati sulle precipitazioni alla mappatura delle inondazioni, il tutto all'interno di un unico flusso di lavoro semplificato.

Elaborazione del Modello Digitale di Elevazione (DEM SRTM, 30 m e derivazione della pendenza (Slope); generazione del bacino (o sottobacino) del reticolo idrografico di interesse, i punti di drenaggio (celle) e calcolo della direzione di deflusso superficiale per identificare i segmenti dei corsi d’acqua. Applicazione di algoritmi per l’estrazione dei valori di quota (Z) dal DEM e per l’analisi morfologica del bacino e analisi di flash flood per individuare le potenziali aree di esondazione e il comportamento idrologico del reticolo.

Qualità delle acque interne

Analisi della qualità delle acque interne sulla concentrazione di clorofilla (Chl-a) con utilizzo di immagini satellitari HS2 (Harmonized Sentinel-2). Il calcolo dell'indice NDCI (Normalized Difference Chlorophyll Index) restituisce lo stato di salute della Diga del Pertusillo (Basilicata) le cui acque sono utilizzare per uso potabile e irriguo. Valori < 0,0 indicano acqua limpida e bassa Chl-a; valori da 0,0 a 0,1 leggera presenza di fitoplancton; valori da 0,1 a 0,3 concentrazioni moderate di Chl-a; valori > 0,3 acqua molto eutrofica, alta Chl-a. Confrontando i periodi si nota come come le acque del lago tendono ad eutrofizzarsi (bloom algali) principalmente in estate, mentre a settembre la situazione appare migliore, eccetto per alcuni immissari che possono modificare i parametri chimici e la stessa qualità delle acque invasate.

Qualità delle acque costiere

Analisi combinata della qualità dell'acqua e della vegetazione costiera utilizzando due indici derivati da immagini satellitari: NDTI (Normalized Difference Turbidity Index) e NDAVI (Normalized Difference Aquatic Vegetation Index). Le mappe offrono una prima panoramica della torbidità dell'acqua (NDTI) e della salute della vegetazione acquatica (NDAVI), al fine di monitorare e valutare lo stato ecologico di corpi idrici costieri con particolare riferimento alle praterie di fanerogame marine (seagrass).

Un lavoro frutto dell'ennesima formazione NASA-ARSET sul calcolo di indici spettrali per applicazioni terrestri e acquatiche utilizzando QGIS.

L'area in esame è la costa Ionica tra Basilicata e Puglia e risale a immagini satellitari di luglio 2024.

L'algoritmo e i prodotti HLS

Confronto dei perimetri e linee di fuoco degli incendi a Los Angeles (aggiornati al 12 gennaio 2025) con un composito HLS (Harmonized Landsat Sentinel-2) del 6 e 7 gennaio 2025, prima del verificarsi del disastro.

Questa ulteriore analisi rappresenta la situazione pre-incendi grazie ad un composito HLS, utilizzando le bande SWIR, NIR e Red, grazie alle quali è stato possibile verificare i cambiamenti nella vegetazione e le aree bruciate. Entrando più nello specifico: la banda SWIR è utile a rilevare l'umidità del suolo, il contenuto d'acqua nella vegetazione e della differenziazione tra terreni asciutti e umidi; la banda del NIR per la salute della vegetazione (altamente riflettente in piante sane); mentre la banda Red è sensibile alla riflettanza della clorofilla delle piante e sulla copertura dei suoli.

L'algoritmo e le immagini radar

Composito RGB creato da immagine SAR (Radar ad Apertura Sintetica) Sentinel-1A del programma Copernicus, (polarizzazione VV, VH e relativo rapporto), per valutare gli effetti e le aree più vulnerabili agli incendi hanno colpendo Los Angeles. Il seguente composito combinato con i perimetri delle aree percorse dagli incendi e con le linee di fuoco (al 9 gennaio 2025) attive (grazie all'utilizzo dell'algoritmo NASA-FEDs), offre una rappresentazione visiva dettagliata della cosiddetta riflettanza radar, che fornisce importanti informazioni. Le case in legno, i giardini, i parchi tendono ad assumere una riflettanza minore al segnale radar ed appaiono di colore verde e/o blu, mentre strutture in muratura o cemento armato sono osservabili con il colore rosso o giallo intenso (maggiore riflettanza).

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