L'attività fotosintetica della vegetazione umbra riferita al dato acquisito il 17 novembre 2015 conferma la tendenza all'incremento già osservata il 1 novembre 2015. La generalizzata tonalità del verde nella cartografia di Figura 1 trova riscontro nel valore medio dell'indice di anomalia dell'NDVI che per il periodo di osservazione è stato pari al 6.82572. In altri termini, l'attività vegetativa dal 1 novembre al 17 novembre 2015 è stata mediamente maggiore del 6.8% rispetto a quella osservata per lo stesso periodo negli anni precedenti (2001-2015).
Degna di nota è la riduzione localizzata di attività vegetativa dei piani di Norcia (tonalità del rosso nella Figura 1, lato destro) e nel Lago Trasimento, la cui anomalia ormai confermata ed è stata già osservata e brevemente discussa nel corso del precedenti bollettini.
sabato 12 dicembre 2015
martedì 24 novembre 2015
1 novembre 2015 - Anomalie dell'indice NDVI in Umbria
La tendenza osservata in occasione dell'acquisizione del 1 novembre 2015 evidenzia un generalizzato, ma lieve, incremento dell'attività vegetativa. Il valore medio dell'indice di anomalia NDVI assume un netto valore positivo paria a 5.42421, segno che in media la vegetazione della regione Umbria in questo periodo sta elaborando in media il 5% rispetto agli anni precedenti riferiti allo stesso periodo. Tuttavia, permangono anomalie più nette nello specchio lacustre del Trasimeno, di cui si è già discusso, e piccole aree, sia in incremento che in decremento dell'attività fotosintetica, soprattutto concentrate nella valle umbra e in quella del Tevere.
domenica 22 novembre 2015
16 ottobre 2015 - Anomalie dell'indice NDVI in Umbria
I dati di NDVI acquisiti dal satellite MODIS il 16 ottobre 2016 evidenziano delle anomalie in decremento di attività vegetativa, rispetto allo stesso periodo negli anni 2001/2015, distribuite prevalentemente nella vale umbra e a carico delle coltivazioni agricole. A riprova di tale fenomeno si osserva un valore medio dell'indice di anomalia dell'NDVI per il territorio regionale pari a -4.60587. Permane una maggiore intensità di attività fotosintetica sui piani carsici di Castelluccio e Norcia, anche se di minore evidenza rispetto all'ultima acquisizione del 30 settembre. Il lago Trasimeno continua a mostrare le aree interne con forti decrementi in attività fotosintetica, mentre nelle aree perimetrali si assiste ad un deciso incremento di biomassa. Ciò sembra ulteriormente confermare l'effetto dell'innalzamento del livello idrico osservato negli ultimi anni, accompagnato dall'estensione del fragmiteto nelle aree perimetrali del lago.
domenica 25 ottobre 2015
30 settembre 2015 - Anomalie dell'indice NDVI in Umbria
La mappa riportata in figura 1 evidenzia le variazioni dell'indice NDVI rispetto alla media dei valori acquisiti per il medesimo periodo dell'anno dal 2001 ad oggi. In particolare, con le tonalità del rosso vengono evidenziate aree con minore attività fotosintetica (NDVI più bassi della media), mentre in verde sono identificate le aree con attività fotosintetica più alta della media (NDVI più alto). In giallo sono identificate le aree con valori di NDVI prossimi alla media.
Per facilitare la lettura, viene riportata anche la mappa di uso del suolo della Regione Umbria (dati Corine Land Cover), in modo da potere identificare quali sono le coperture di suolo interessate dalle variazioni spaziali dell'indice.
Degno di nota è l'incremento dell'attività fotosintetica evidente nell'area carsica dei piani di Norcia e Castelluccio.
mercoledì 21 ottobre 2015
Monitoraggio della vegetazione: indice di anomalia del NDVI (NDVI anomaly)
La disponibilità di immagini NDVI prese in diversi tempi per un medesimo territorio consente di monitorare nel tempo le evoluzioni quali-quantitative della vegetazione in termini di attività fotosintetica e di biomassa prodotta. Un primo esempio è rappresentato dalla visualizzazione dei valori della serie storica dell'NDVI per una determinata area o per una specifica copertura vegetale.
Una forma più evoluta di analisi è rappresentata dall'indice di anomalia dell'NDVI (NDVI anomaly), che consente di identificare le porzioni di territorio che presentano un certo grado di variazione percentuale, rispetto ai valori medi di NDVI acquisiti nello stesso periodo dell'anno.
La FAO utilizza tale indice, insieme ad altri, per eseguire il monitoraggio della vegetazione a scala globale (FAO - Global indicators for vegetation monitoring); anche la NASA ha sviluppato uno specifico sistema di acquisizione ed elaborazione dell'indice di anomalia dell'NDVI. Tuttavia, utilizzando immagini satellitari con adeguata risoluzione spaziale e temporale, lo stesso approccio può essere proposto anche per realtà regionali e locali. Ne sono esempi i sistemi di monitoraggio di ARPA Emilia Romagna e del Consorzio LaMMA toscano.
Una delle implementazioni più semplici dell'indice di anomalia dell'NDVI è la seguente:
DEVNDVI = (NDVIi - NDVImed) / NDVImed
Dove:
DEVNDVI : è il valore dell'indice di anomalia dell'NDVI;
NDVIi : è il valore di NDVI acquisito per il periodo di tempo per cui si desidera valutare la possibile anomalia;
NDVImed : è il valore medio di NDVI per l'intera serie storica acquisita, rispetto alla quale viene valutata la eventuale anomalia.
Tale forma viene utilizzata dal monitoraggio eseguito dal Consorzio LaMMA e si ritiene sia idonea anche per simili applicazioni in altre regioni del centro Italia. A tal fine l’indice le immagini NDVI del sensore MODIS-Terra (MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid), con composizione a 16 giorni, rappresentano la fonte di informazioni più appropriata in quanto facilmente accessibile, con elevata risoluzione temporale e con accettabile risoluzione spaziale.
Tale forma viene utilizzata dal monitoraggio eseguito dal Consorzio LaMMA e si ritiene sia idonea anche per simili applicazioni in altre regioni del centro Italia. A tal fine l’indice le immagini NDVI del sensore MODIS-Terra (MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid), con composizione a 16 giorni, rappresentano la fonte di informazioni più appropriata in quanto facilmente accessibile, con elevata risoluzione temporale e con accettabile risoluzione spaziale.
domenica 18 ottobre 2015
Serie storica dell'NDVI per gli oliveti umbri
Un possibile applicazione pratica dell'indice NDVI è quello della costruzione e analisi della serie storica dei valori medi annui per una determinata tipologia di copertura vegetale.
La Regione Umbria presente ampie superfici olivate che caratterizzano il paesaggio agrario e costituiscono un elemento economico di primaria importanza.
Utilizzando le cartografie di uso del suolo (Corine Land Cover e Carta della Natura) è possibile identifica re le aree olivate umbre con sufficiente precisione. Tali perimetri in formato vettoriale possono essere utilizzate per "tagliare" le immagini NDVI MODIS (MOD13Q1.005 da http://e4ftl01.cr.usgs.gov) per l'area di interesse che viene acquisita con una periodicità di 16 giorni. Utilizzando le librerie GDAL ( www.gdal.org/ ) è piuttosto semplice estrarre le statistiche univariate per una singola immagine e raccogliere i relativi dati di sintesi in una serie storica in grado di evidenziare le variazioni annuali e pluriennali dell'indice NDVI.
Il grafico sopra riportato (https://plot.ly) evidenzia una ciclicità piuttosto marcata, corrispondente normalmente al periodo tardo autunnale (febbraio - marzo) ed estivo (agosto).
Un monitoraggio continuo dell'indice NDVI relativo alle superfici olivate può evidenziare anomalie localizzate o distribuite sulla capacità fotosintetica e sulla produzione di biomassa che potrebbero essere causati da patologie biotiche o abiotiche
venerdì 16 ottobre 2015
Breve descrizione del Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)
L'NDVI (Normalized
Difference Vegetationi Index) è un indicatore numerico applicato nel
campo del telerilevamento, il cui calcolo si basa sulla rifettanza
nella banda del visibile e del vicino infrarosso dello spettro
elettromagnetico, ed è impiagato, prevalentemente, per monitorare
qualitativamente e quantitativamente la biomassa vegetale di un
territorio e la relativa attività fotosintetica.
L'NDVI è impiegato in un
rilevante numero di applicazioni basate sullo studio remoto dei
vegetali; ne sono esempi la stima della produzione delle colture, le
potenzialità dei pascoli, le condizioni edafiche dei boschi e molti
altri. Inoltre, tale indice è spesso direttamente correlato con
altri parametri morfo-vegetazionali, come la copertura vegetale del
terreno, l'attività fotosintetica delle piante, i corpi idrici
superficiali, LAI (leaf area index), la produttività primaria e la
quantità di biomassa.
Generalmente, la
vegetazione in buone condizioni fitosanitarie assorbe la radiazione
elettromagnetica principalmente nello spettro del visibile, mentre
riflette gran parte della radiazione del vicino infrarosso.
Vegetazione scarsa o in condizioni di stress riflette maggiorante la
radiazione visibile e meno quella del vicino infrarosso. Il terreno
nudo, d'altro canto, riflette moderatamente sia nel rosso che
nell'infrarosso dello spettro elettromagnetico (Holme et al 1987).
Dato che conosciamo la
risposta dei vegetali nello spettro elettromagnetico, possiamo
derivare l'indice NDVI utilizzando le specifiche bande delle immagini
satellitare multi-spettrali quali, appunto, quelle acquisite nel
visibile e nel vicino infrarosso. Maggiore è la differenza tra la
riflettanza del rosso e quella del vicino infrarosso, maggiore è la
quantità di biomassa vegetale presuntivamente esistente in un
determinato territorio.
L'algoritmo per il
calcolo dell'NDVI, infatti, prevede di sottrarre il valore della
riflettanza nel rosso a quella dell'infrarosso, e dividere il
risultato per la somma della riflettanza del rosso e del vicino
infrarosso: NDVI=(NIR-RED)/(NIR+RED).
Il
dominio teorico dell'NDVI è compreso nell'intervallo tra -1 e 1,
tuttavia in pratica i valori negativi estremi sono riconducibili alla
presenza di acqua, i valori prossimi allo zero sono caratteristici di
suolo nudo, mentre i valori maggiori di 0,6 evidenziano presenza di
vegetazione densa.
Bibliografia
Rouse,
J. W., R. H. Haas, J. A. Schell, and D. W. Deering (1973). Monitoring
vegetation systems in the Great Plains with ERTS, Third ERTS
Symposium, NASA SP-351 I, 309-317.
Tucker,
C.J. (1979) 'Red and Photographic Infrared Linear Combinations for
Monitoring Vegetation', Remote Sensing of Environment, 8(2),127-150.
Holme,
A.McR., Burnside, D.G. and Mitchell, A.A. (1987). The development of
a system for monitoring trend in range condition in the arid
shrublands of Western Australia. Australian Rangeland Journal
9:14-20.
Kogan,
F. N. (1995). Application of vegetation index and brightness
temperature for drought detection. Advances in Space Research. 15,
91-100.
Roderick,
M., R. C. G. Smith, and G. Ludwick. (1996). Calibrating long term
AVHRRderived NDVI imagery. Remote Sensing of Environment 58: 1-12.
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