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Progetto n.1
GeoFireGuard
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Dall'esigenza di fornire dati sempre più aggiornati sui rischi naturali e antropici causati dalla crisi climatica, nasce il primo progetto dal nome GeoFireGuard, il servizio open data di monitoraggio e protezione delle aree a rischio incendio, grazie all'elaborazione di dati geospaziali messi a disposizione dalle costellazioni Sentinel del programma Copernicus dell'Unione Europea e Landsat dall'USGS/NASA.
Al fine di contribuire nella lotta al contrasto degli incendi, vengono fornite mappe e servizi per l'area del Vulture - Alto Bradano (Nord Basilicata): servizio NASA FIRMS degli incendi in tempo quasi reale e archivio punti focali (fire nrt), classificazione supervisionata intensità e gravità degli incendi, aree percorse dal fuoco e grado di ustione, umidità dei suoli, aridità e temperatura della superficie terrestre. Integrati ulteriori servizi come l'inquinamento atmosferico da biossido di zolfo (SO2), il modello GeoAI sulla propagazione degli incendi dai campi agricoli, prodotti biogeofisici.
Inquinamento da diossido di zolfo o anidride solforosa (SO2)
Modello GeoAI sulla propagazione degli incendi
Pericolo e rischio incendio (prima)
Monitoraggio degli incendi (durante)
Mappatura delle aree incendiate (dopo)
nota: (le mappe composito indice NBR e relativa classificazione supervisionata sono state rimosse dopo attenta verifica sulla congruità di alcuni risultati).
RBR = (NBR(pre_incendio)–NBR(post_incendio))/( NBR(pre_incendio)+1.001).
Il valore di 1.001 al denominatore assicura che l’equazione non produca mai valori infiniti quando i valori di NBR pre-incendio tendono a zero nelle aree con bassa copertura vegetale o percorse da incendi.
La scala cromatica utilizzata è quella proposta dall'USGS per la classificazione del livello di intensità delle aree percorse dal fuoco.
Dati atmosferici utili alle attività di previsione/prevenzione per la stagione 2024
I livelli di severità degli eventi di umidità e siccità sono definiti secondo la seguente tabella (McKee et al., 1993; WMO, 2012):
SPI ≥ 2.0 = Umidità estrema
1.5 ≤ SPI < 2.0 Umidità severa
1.0 ≤ SPI < 1.5 Umidità moderata
–1.0 < SPI < 1.0 Nella norma
–1.5 < SPI ≤ –1.0 Siccità moderata
–2.0 < SPI ≤ –1.5 Siccità severa
SPI ≤ –2.0 Siccità estrema
L'indice è basato sui dati interpolati di 25 km dal progetto MARS Crop and Weather Monitoring del JRC . I dati vengono attualizzati ogni 10 giorni, fornendo così una visione dell'indicatore più attuale rispetto al classico calcolo di fine mese. I periodi di accumulo rimangono tuttavia mensili, con finestre mensili (periodi di 28, 29, 30 o 31 giorni) che iniziano il 1, l'11 e il 21 del mese. Il metodo di calcolo SPI è ancora provvisorio e potrebbe essere aggiornato.
Crediti: Copernicus GDO (Global Drought Observatory) Emergency Management Service.
Immagini satellitari Copernicus considerate: Sentinel-2B / 11-LUG-2023 / MSI_Level-2A - Sentinel-2B / 09-sett-2023 / MSI_Level-2A Sentinel-2B / 11-LUG-2023 / MSI_Level-2A - Sentinel-2B / 16-LUG-2022 / MSI_Level-2A - Sentinel-2B / 31-LUG-2023 / MSI_Level-2A - Sentinel-2B / 10-AGO-2023 / MSI_Level-2A - Sentinel-2A / 25-AGO-2023 / MSI_Level-2A - Sentinel-2B / 09-SET-2023 / MSI_Level-2A - Sentinel-2A / 04-OTT-2024 / MSI_Level-2A - Sentinel-2A / 16-FEB-2024 / MSI_Level-2A - Sentinel-2B / 15-AGO-2022 / MSI_Level-2A - Sentinel-1A IW Level-1 SLC Product / 30giu-12lug2023
Analisi rischio ondate di calore
Immagine satellitare considerata per il 2022: Landsat-9 (USGS-NASA) OLI_TIRS_L1TP del 23-07-2022 con 1% di copertura nuvolosa.
Immagine satellitare considerata per il 2023: Landsat-8 (USGS-NASA) OLI_TIRS_L1TP del 18-07-2023 con 1,5 % di copertura nuvolosa.
Procedimento calcolo indice LST da immagini Landsat con risoluzione 30 m/px:
1) calcolo della riflettanza TOA (Top of Atmosphere) con le bande rosso e vicino all'infrarosso;
2) calcolo TOA Brightness Temperature per la banda termica;
3) calcolo dell'indice NDVI (Normalized Difference Vegetation Index);
4) stima della proporzione vegetativa ed emissività della superficie terrestre;
5) calcolo indice LST (Land Surface Temperature);
6) classificazione semi-automatica supervisionata (Machine Learning)
Come può essere utile questo indice?
a) Microclima urbano: calcolo isole di calore per contrastare le ondate di caldo estive.
b) Agricoltura: studio dell'evapotraspirazione in ambito irriguo, monitoraggio delle condizioni del suolo.
c) Inquinamento o incidenti industriali: monitoraggio qualità delle acque e del suolo.
d) Incendi boschivi: aree a maggior rischio e valutazione/stima dei punti di innesco, comparazione con gli indici sulle aree percorse dal fuoco.
e) Geologia: monitoraggio geomorfologico, stima eventi franosi e terremoti.
f) Ingegneria idrologica: studio sul flusso delle acque.
Il progetto del calcolo dell'indice LST della Regione Basilicata è stato possibile grazie alla partecipazione al seminario "La GIScience per la mappatura del microclima urbano: le isole di calore a Padova" del 6 luglio 2022 organizzato dall'Università degli Studi di Padova in collaborazione con il Climate Justice Centre of Excellence Jean Monnet e l'associazione GIShub.
Prodotti biogeofisici della superficie terrestre (foreste e boschi)
Immagini satellitari Copernicus considerate: Sentinel-2B / 16-FEB-2024 / MSI_Level-2A
Serbatoi di carbonio
Progetto n.2
GeoMorphoGuard
(clicca sull'immagine)
In continuità nel fornire dati sempre più aggiornati sui rischi naturali e antropici causati dalla crisi climatica, nasce il secondo progetto dal nome GeoMorphoGuard, il servizio open data di monitoraggio e protezione delle aree a rischio idro-geomorfologico, attraverso l'utilizzo di prodotti DTM (con risoluzione a 5 m) messi a disposizione dal Geoportale RSDI della Regione Basilicata, di telerilevamento attivo Sentinel-1 (prodotti interferometrici e non) e di telerilevamento passivo Sentinel-2 del programma Copernicus.
I sempre più frequenti eventi meteorologicamente estremi richiedono un monitoraggio idro-geomorfologico del territorio a rischio. Si è optato nel proseguire il monitoraggio dell'area del Vulture - Alto Bradano (Nord Basilicata). A supporto delle attività di previsione e prevenzione si è proceduto all'analisi idrologica, al calcolo e analisi dello storico della aree inondate, all'elaborazione dei dati del PAI (Piano Assetto Idrogeologico) per UoM Regionale Puglia e UoM Regionale Basilicata.
In fase di implementazione l'elaborazione di dati inerenti l'umidità dei suoli, del cambiamento di biomassa, l'analisi idrologica, stima della coerenza interferometrica, la deformazione "relativa" e "assoluta" da cui la possibilità di calcolare gli spostamenti millimetrici del terreno al fine di ottenere una mappatura aggiornata delle modifiche del suolo. Integrati data set sulla classificazione supervisionata composito indice RBR e impronta urbana con relative differenze di dispersioni posteriori (back scatter).
Pericolo e rischio idro-geomorfologico (prima)
Immagini satellitari Copernicus considerate: Sentinel-1B IW Level-1 GRD Product / 27sett2016 - Sentinel-1A IW Level-1 GRD Product / 27mar2018 - Sentinel-1B IW Level-1 SLC Product / Descending / 22dic2018 - Sentinel-1B IW Level-1 GRD Product / 27gen2019 - Sentinel-1B IW Level-1 GRD Product / 10gen2020 - Sentinel-1B IW Level-1 GRD Product / 28gen2021 - Sentinel-1A IW Level-1 GRD Product / 06mar2022 - Sentinel-1A IW Level-1 GRD Product / 24gen2023 - Sentinel-2B / 11lug2023 / MSI_Level-2A - Sentinel-2B / 9set2023 MSI_Level-2A - Sentinel-2A / 4ott2023 / MSI_Level-2A - Sentinel-1A IW Level-1 SLC Product / 28ago2023 - Sentinel-1A IW Level-1 SLC Product / 09sett2023 -Sentinel-1A IW Level-1 SLC Product / 21sett2023 - Sentinel-1A IW Level-1 SLC Product / 03ott2023 - Sentinel-1A IW Level-1 SLC Product / 15ott2023 - Sentinel-1A IW Level-1 SLC Product /27ott2023 - Sentinel-1A IW Level-1 SLC Product / 08nov2023 - Sentinel-1A IW Level-1 SLC Product /20nov2023 - Sentinel-1A IW Level-1 SLC Product / Descending / 14dic2023
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