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.

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