dalle immagini telerilevate alle mappe colturali/s4 rs - parte 3 (m... · particolare tema di...

Il telerilevamento: aspetti teorici e applicazioni agronomiche

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Dalle immagini telerilevatealle mappe

•A) Fotointerpretazione delle immagini(identificazione di anomalie)

•B) Mappe della tipologia e distribuzione della categorie al suolo (Classificazioni)

• C) Mappe di parametri biofisici (Concentrazione Clorofille, contenuto

d’acqua, LAI etc.)

Dalle immagini alle mappe

Foto-interpretazione

Classificazioni

Stima dei parametri biofisici

Applicazioni


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si basa sulla capacità di ricondurre toni, colori e forme di un’immagine ad elementi del territorio

Processo a due stadi:

•osservazione

•interpretazione



Classificazioni


Applicazioni

Dalle immagini telerilevate alle Mappe –Fotointerpretazione delle immagini:


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•forma

•dimensione

Elementi da indagare:



Classificazioni


Applicazioni •tono e colore

•tessitura e modello: “grana” di una superficie, combinazione dei vari elementi, disposizione spaziale degli oggetti


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Monitoraggio delle colture per pagamento contributi PAC e condizionalità



Classificazioni


Applicazioni


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Dalle immagini telerilevate alle Mappe – B 1/3

EdificatoConifere

LatifoglieAcqua

Scena reale

PORZIONE DITERRITORIO

Spazio dellemisure

IMMAGINE MULTISPETTRALE

Mondo dei significati(modelli)

MAPPATEMATICA

xyOsservazioni Classificazione

B1

BN

Classificazione delle immagini

L’analisi numerica di immagini del territorio ha come scopo la descrizione della scena osservata in termini quantitativi,attraverso un prodotto che è detto mappa tematica.

La mappa tematica ottenuta mediante il processo di classificazione è costituita da un insieme di elementi (pixel) ai quali è associata, oltre all’informazione di tipo spaziale, anche una informazione che non è più semplicemente spettrale, ma di tipo semantico che specifica un attributo relativo ad un particolare tema di interesse, detto classe o categoria.



Classificazioni


Applicazioni


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Attraverso l’analisi automatica dei dati (Classificazioni) identificare nell’immagine i differenti elementi e le diverse categorie al suolo in funzione della differente risposta spettrale producendo mappe.



Classificazioni


Applicazioni

Clark et al. 1995.

Mappe di uso e copertura del suolo: INFORMAZIONE SPETTRALE


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Classificazioni


Applicazioni

Phenorice: Un nuovo approccio basato sull’interpretazione delle peculiarità della coltura risicola sul segnale

Min

SoS

Max

EoS


Mappe di uso e copertura del suolo: INFORMAZIONE TEMPORALE


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Un nuovo approccio per la mappatura di aree risicole Mappatura:

Superfici a riso distretto risicolo italiano anno 2006


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Da un approccio orientato al segnale ulteriori informazioni

MIN:… un test per applicazione operativa


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Start of Season:… un test per applicazione operativa


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Max:… un test per applicazione operativa


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End of Season:… un test per applicazione operativa


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Dalle immagini telerilevate alle Mappe – C 1/3

L’analisi del comportamento spettrale della superfici ha consentito di definire procedure che permettono di produrre mappe dei parametri della vegetazione mediante l’utilizzo di:

•MODELLI SEMI-EMPIRICI (statisticamente basati) Per produrre le mappe si fa uso di relazioni statistiche tra misure a terra (biochimiche fogliari come le Clorofille o caratteristiche della pianta come LAI) e firme spettrali dell’immagine o indici da esse derivati (dato telerilevato)

Immagine iperspettrale

LAI Vs NDVI_mir

y = 0.611Ln(x) + 0.267R2 = 0.786

-0.60

-0.40

-0.20

0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5

LAI

ND

VI_m

ir

NDVI_mir

Relazione statistica tra indici vegetazionali (NDVI) e dati di

campo (LAI)Mappa del parametro LAI

Min Max

Schema dei procedimensti del progetto DARFEM

•Mappe di parametri biofisici Dalle immagini alle mappe


Classificazioni


Applicazioni


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Classificazioni


Applicazioni

•MODELLI DI TRASFERIMENTO RADIATIVO (fisicamente basati)Per produrre le mappe si utilizzano modelli fisicamente basati (della foglia e della canopy) in grado di deifnire i parametri della pianta a partire dalle loro firme spettrali

MODELLI DI RIFLETTANZA FOGLIARE: simulano il comportamento spettrale di una foglia sulla base delle sue caratteristiche biochimiche e strutturali: C(a+b), H2O, SO secca, struttura foglia

MODELLI DI RIFLETTANZA DELLA CANOPY: simulano il comportamento spettrale della vegetazione complessiva (foglie , rami, etc.) sulla base delle sue caratteristiche

•Mappe di parametri biofisici

Dalle immagini telerilevate alle Mappe – C 2/3

C.R. modelRiflettanza e trasmittanza fogliare

Struttura della canopy (LAI, l)

L.R. modelCaratteristiche della foglia (Cab, Cw, Cm, N)

Caratteristiche geometriche del sistema sole-bersaglio-sensore

Frazione di radiazione diffusa

Firma spettrale del suolo

C.R. = Canopy Reflectance

L.R. = Leaf Reflectance

** da Jacquemoud, modificato

Riflettanza della canopy


[email protected] 0.5 1 >1.5

Error (LAI)0 1 2 3 >3.5

LAI

Example: GPR LAI (Landsat‐5, 28 June 2011)

Hybrid method: Databases generated by RTM’s (PROSAIL) and powerful retrieval algorithms (Gaussian Processes, Kernel Ridge, Neural Networks)

Lai ESTIMATION

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