COLT2015 Relazione telerilevamento - Arpae · 8.2 CONFRONTO 2014 VS 2015 ... Il prodotto vettoriale serve per: ... Il raster classificato ottenuto è stato successivamente elaborato

ARPA Emilia-Romagna, Servizio Idro-Meteo-Clima

COLT2015

Relazione telerilevamento

Colza in località Bosco della Saliceta a Camposanto (MO)

A cura diAndrea Spisni ([email protected])

Luca Domenico Sapia (lucad.sapia @ gmai l.com)Area Agrometeorologia, territorio e clima

ARPA-SIMC

BOLOGNA, 05/03/2015rev. 10.41 - 22/04/2016

1/43COLT2015_Relazione_Telerilevamento.odt

mailto:[email protected]




1 RIASSUNTOL'individuazione delle macro-classi agrarie (colture estive potenzialmente irrigue, colture autunno verninenon irrigue e foraggere) è stata eseguita a partire da 3 immagini da satellite UK-DMC2 a 22 m di risoluzionespaziale:

1. 02/11/2014 UK-DMC2 e 01/11/2015 Landsat 8 su Piacenza (integrazione per copertura nuvolosa)

2. 19/02/2015

3. 31/03/2013

Il 3% della superficie complessiva di circa 821000ha è stata interessata da copertura nuvolosa e nevosa chenon è stato possibile correggere. La classificazione ottenuta è risultata con una accuratezza superiore al90%. La distribuzione complessiva delle colture è così ripartita:

• 40% estive

• 27% autunno vernine

• 18% medica e prati

• 9% frutteti e vigneti integrati da altre fonti

• 3% perdita per neve, nubi

• 3% semplificazioni del prodotto elaborato per unità minima mappabile di 1ha

Dal confronto con i dati ottenuti nella campagna COLT2014, si riporta che il 70% delle colture autunnovernine si è convertita in estive, mentre una quota di circa il 20% è rimasta nella stessa classe ed un 5% èconfluita nelle foraggere poliennali, la parte rimanente ricade su aree coperte principalmente da neve. Lesuperfici a estive rimangono stabili per un 46%, mentre circa il 40% è stato investito ad autunno vernine edun 8% a foraggere poliennali. Circa il 4% è stato coperto da neve. Le foraggere sono stabili su circa il 53%dei campi mentre la restante quota è suddivisa tra estive (15%) ed autunnali (21%), il rimanente 11% eracoperto da neve e finito come sfondo a seguito delle operazioni di semplificazione del dato elaborato.

I dati vettoriali, con unità minima di 1 ha, sono scaricabili dal sito (vedi annata di interesse):

http://www.arpa.emr.it/sim/?telerilevamento/colt

I dati sono anche visualizzabili sul portale GIS di Arpa:

http://servizigis.arpa.emr.it/portalegis%20-%20colture.html

2 CITAZIONI E USO DEI DATIIn caso di uso dei dati vettoriali o delle relazioni tecniche citare come:

iCOLT2015 - ARPA-SIMC http://www.arpa.emr.it/sim/?telerilevamento/colt

Pubblicazioni di riferimento:

Villani G., Botarelli L., Marletto V., Spisni A., Pavan V., Pratizzoli W., Tomei F., 2014,iCOLT – Seasonal forecasts of crop irrigation needs at ARPA-SIMC, ECMWF Newslettern.138 – Winter 2013/2014, pp: 30-33






Indice generale 1 RIASSUNTO......................................................................................................................2 2 CITAZIONI E USO DEI DATI.............................................................................................2 3 INTRODUZIONE................................................................................................................4 4 AREA DI STUDIO..............................................................................................................4 5 IMMAGINI ACQUISITE......................................................................................................4 6 RILIEVI...............................................................................................................................5 7 ELABORAZIONI.................................................................................................................6

7.1 FIRME SPETTRALI, CLASSIFICAZIONE E VETTORIALIZZAZIONE......................6 7.2 PRECISIONE DELLA CLASSIFICAZIONE................................................................8

8 RISULTATI..........................................................................................................................9 8.1 CAMPAGNA 2015.......................................................................................................9 8.2 CONFRONTO 2014 VS 2015.....................................................................................9

9 CONCLUSIONI................................................................................................................10 10 BIBLIOGRAFIA..............................................................................................................10 11 SITI WEB........................................................................................................................10 12 TABELLE........................................................................................................................12

12.1 TAVOLE DI CONFRONTO A LIVELLO CONSORTILE..........................................18 12.1.1 C1 - CONSORZIO DI BONIFICA DI PIACENZA............................................18 12.1.2 C2 - CONSORZIO DELLA BONIFICA PARMENSE.......................................20 12.1.3 C3 - CONSORZIO DI BONIFICA DELL'EMILIA CENTRALE.........................22 12.1.4 C4 - CONSORZIO DELLA BONIFICA BURANA............................................24 12.1.5 C5 - CONSORZIO DELLA BONIFICA RENANA............................................26 12.1.6 C6 - CONSORZIO DI BONIFICA DELLA ROMAGNA OCCIDENTALE..........29 12.1.7 C7 - CONSORZIO DI BONIFICA DELLA ROMAGNA....................................31 12.1.8 C8 - CONSORZIO DI BONIFICA PIANURA DI FERRARA............................33

13 GRAFICI.........................................................................................................................35 14 IMMAGINI......................................................................................................................37



3 INTRODUZIONELa campagna COLT2015 ha acquisito immagini da satellite della costellazione DMCii [I].Le finestre di acquisizione sono state fissate in base allo sviluppo fenologico delle colturee all'esperienza maturata dalle precedenti campagne. La conclusione ad aprile permette diindividuare in modo estremamente anticipato le aree potenzialmente non irrigue (cerealiautunno vernini, colza e graminacee foraggere annuali) da quelle irrigue (colture estive)che appaiono ancora come suolo nudo.

Dal sito ARPA [II] sono disponibili i dati elaborati vettoriali e le relazioni tecniche.

Il prodotto vettoriale serve per:

1. essere integrato con le previsioni stagionali per stimare anticipatamente lenecessità irrigue delle colture agrarie di pianura.

2. permette di individuare le superfici potenzialmente non irrigue dell'annorappresentate dalle colture autunno vernine.

4 AREA DI STUDIOL'area di studio interessa tutto il territorio di pianura1 della regione Emilia-Romagna e siestende su una superficie di circa 1160361ha.

L'elaborazione viene effettuata solo sulle aree prettamente agricole, individuate attraversola creazione di una serie di maschere basate su dati vettoriali ad alta risoluzione.

La base principale è rappresentata dal codice 2 dell'uso del suolo regionale 2008(versione 09/2010) ad esclusione delle classi 2122 (vivai) e 2241/2242 (pioppeti colturalied altre colture da legno) [III].

I dati vettoriali sotto riportati sono stati rasterizzati sull'estensione delle immagini satellitarialla risoluzione di 22m.

• Rete viaria 2008 (92178 ha)

• Rete ferroviaria attiva e dismessa 2006 (4211 ha)

• Rete idrografica 2010 (63459 ha)

Tolte le maschere sopra riportate, la superficie classificabile ammonta a 820995ha.

5 IMMAGINI ACQUISITEL'individuazione delle macroclassi agrarie (colture estive potenzialmente irrigue, coltureautunno vernine non irrigue e foraggere) è stata eseguita a partire da 3 immagini dasatellite a 22 m di risoluzione spaziale della costellazione DMCii:

1. 02/11/2014 UK-DMC2 e 01/11/2015 Landsat 8 su Piacenza (immagine 1)

1 Non tutta l'area è raggiunta dall'acqua. I distretti irrigui rappresentano delle zone in cui i consorzi di bonifica autorizzano e forniscono l'acqua a fini irrigui tramite canali, condotte in pressione o corsi d'acqua.Sono molto diffusi anche pozzi gestiti direttamente dagli agricoltori.



2. 19/02/2015 UK-DMC2 (immagine 2)

3. 31/03/2013 UK-DMC2 (immagine 3)

La prima acquisizione presenta nubi sull'area a ovest di Piacenza (circa 1600ha). Perquesto ragione, l'area coperta è stata sostituita con una parte di immagine Landsat 8 (path193, row 029) acquisita un giorno prima. Questa immagine è stata ricampionata a 22m(originariamente 30m) e sono state state prese solo le bande corrispondenti al sensoreDMC, in particolare la 3 (G), 4 (R) e 5 (NIR). A causa della presenza di ombreggiamentodovuti alle nubi, la zona sostituita con Landsat è stata maggiore rispetto alle nubi.

La seconda ripresa presenta invece copertura nevosa sulla pianura a nord di Parma(26549ha). In questo caso, non essendoci immagini compatibili, l'area è stata mascherata.

La terza immagine è tendenzialmente serena con una piccola percentuale di coperturanuvolosa (773ha).

La superficie coperta da neve e da nubi si riferisce alle sole aree effettivamente analizzatein COLT, quindi ricadenti all'interno dell'area di studio (maschera).

La serie temporale è stata calibrata a riflettanza all'atmosfera, le varie date sono stateimpilate generando una immagine di 9 bande di dimensioni 12368 x 5962 pixel.

Successivamente la serie è stata mascherata secondo i criteri elencati al paragrafo Errore:sorgente del riferimento non trovata.

6 RILIEVIDurante la campagna sono state dedicate 14 giornate ai rilievi. In tabella 1 sono riportatele date e i Consorzi visitati in ogni occasione.

Dal momento che nel 2014 la prima finestra è stata acquisita molto anticipatamente(16/10/2013), quest'anno si è optato per anticipare alcuni rilievi nella terza decade diottobre e per ripetere gli stessi successivamente a metà novembre.

I rilievi sono stati effettuati nelle zone in cui in, base all'esperienza maturata negli anniprecedenti, sono state riscontrate le condizioni ottimali in termini di forma ed estensionedegli appezzamenti (immagine 4).

I rilievi sono stati eseguiti nelle zone:

• tra Bologna e Molinella (BO);

• tra Imola (BO), le Valli del Mezzano e Jolanda di Savoia (FE);

• tra Mirandola e Sorbara (MO);

• tra Cesena e Sant'Alberto (RA);

• tra Correggio (RE) e Roccabianca (PR).

Sono stati rilevati complessivamente 488 appezzamenti interessati da 31 tipologie dicolture (tabella 2).



I poligoni rilevati sono stati elaborati tramite fotointerpretazione su ortofoto AGEA 2011 inmodo da includere soltanto le parti degli appezzamenti realmente interessati dalle colture,escludendo quindi canali, cavedagne, fabbricati, alberi, siepi, ecc.

I vigneti, frutteti, altre colture da legno e vivai rilevati sono utilizzati come controlli in quantoqueste tipologie di coltura non si ottengono tramite classificazione ma derivano da datiAGREA.

Successivamente sulla base del comportamento atteso in corrispondenza dei tre periodi diacquisizione di ogni coltura, i poligoni sono stati suddivisi nelle tre macro-classi EEee,EAgc e EPpm (tabella 3); mentre la tabella 4 riporta le superfici delle macro-classi.

7 ELABORAZIONI

7.1 FIRME SPETTRALI, CLASSIFICAZIONE E VETTORIALIZZAZIONE

La classificazione è stata eseguita con l'algoritmo Spectral Angle Mapper [1] ed è statasupportata da una selezione di verità a terra rilevate durante i campionamenti. Nel grafico1 vengono mostrate le firme spettrali finali.

Nell'immagine 5 si riporta un esempio di coltura estiva, nell'immagine 6 di una autunnovernina, nell'immagine 7 di una coltura prativa poliennale, nell'immagine 8 dell'erbamedica e nell'immagine 9 di una nuova classe inserita per individuare i campi convegetazione alla prima data e assenza di vegetazione nelle date successive. L'ultimaclasse si rende necessaria a causa della precoce acquisizione di ottobre in cui, soprattuttonel ferrarese, sono ancora presenti campi con vegetazione attiva tipo orticole come carotee spinaci.

Gli appezzamenti selezionati sono poi stati scompattati in pixel e campionati al 70% per laclassificazione e al 30% per la validazione. Al 30% sono stati aggiunti altri appezzamentivisitati durante le uscite.

Input per classificazione prima della suddivisione in 70%-30% (tabella 5)

1. EEee_w1azzscuro_w2ciano_plus_w1azzscu_w2azzscu [Yellow3] 1941 points:134ha (40 appezzamenti)-→ colture estive

2. EAgc_w1ciano_w2veg_plus_w1cianopuro_w2veg_plus_w1verde_w2veg_plus_w1azzurroscuro_w2viola_plus_w1azzurro_w2viola [Red] 5006 points: 346ha (94appezzamenti)-→ colture autunno vernine

3. EPmd_plus_w1veg_w2noveg_plus_w1veg_w2gram [Aquamarine] 1458 points:101ha (29 appezzamenti)-→ medica

4. EPpr [Sienna2] 917 points: 63ha (24 appezzamenti)-→ prati

5. orticole [Green] 943 points: 65ha (19 appezzamenti)-→ orticole, principalmentecarota

Il raster classificato ottenuto è stato successivamente elaborato unendo le classi 1 e 5 inEEee e 3 e 4 in EPpm.



I bacini di risaia sono stati trattati come normali appezzamenti, quindi classificati in basealla firma spettrale presente.

Al fine di sopperire alla mancanza di dati geografici aggiornati su frutteti e vigneti si sonointegrati i dati provenienti dalla procedura di dettaglio messa a punto dal Canale Emiliano-Romagnolo2 (CER). Tale approccio riporta la coltura prevalente frutticola a livello dimappale catastale all'anno 2014 (AGREA). Il dato vettoriale così estratto è statorasterizzato e aggiunto al dato classificato COLT. Il dato ottenuto è stato nuovamentemascherato sull'estensione iniziale di 820995ha che rappresenta l'area descritta dallaprocedura.

In seguito all'integrazione dei frutteti si è fatto un successivo controllo per verificare icambiamenti avvenuti a livello frutticolo tra AGREA2013 e 2014. Il confronto è stato fattotra COLT2014 e COLT2015 versione temporanea. I frutteti possono essere stati interessatida varie dinamiche:

1. frutteto di una specie rimasto uguale → dichiarazione AGREA uguale nei due anni(dichiarazioni AGREA coerenti)

2. frutteto di una specie passato ad altra specie → a livello catastale è stata dichiarataun'altra specie3 che è risultata così la prevalente (dichiarazioni AGREA noncoerenti, ma simili)

3. conversione del frutteto a superficie individuata da telerilevamento come erbaceaautunno vernina o estiva → frutteto espiantato

4. conversione del frutteto a superficie individuata da telerilevamento come erbaceapoliennale → frutteto e passato a passato a medica o prato

I punti 1 e 2 sono coerenti con le dichiarazioni precedenti e non necessitano di verificheulteriori.

Il punto 3 a campione è stato verificato prima sulle immagini UK-DMC2 di COLT e poitramite Google Earth prestando attenzione alle date di ripresa delle immagini daaereo/satellite e da StreetView. In tutti i casi verificati i frutteti risultavano rimossi e le firmespettrali coerenti con suolo nudo a novembre.

Il punto 4 è quello più problematico in quanto non coerente con il tipo di analisi impostatasullo sviluppo fenologico. I controlli aggiuntivi svolti a campione come per il punto 3 hannodimostrato che tali superfici erano tutte frutteti che presumibilmente gli agricoltori nonhanno dichiarato nel 20144. Queste superfici, circa 2000ha, sono state corrette e inseritenuovamente come frutteti in base ai dati di AGREA2013. Per maggiori dettagli sullametodologia di correzione far riferimento agli allegati.

La classificazione finale ottenuta è composta da 16 classi (tabella 6). Per semplificare ed

2 Per maggiori dettagli far riferimento agli allegati.3 L'agricoltore ha espiantato la precedente e ne ha messa una nuova o ha tolto una e lasciato l'altra. Si

ricorda che una particella può contenere più specie, nella procedura viene solo considerata la prevalente intesa come quella con percentuale di copertura maggiore.

4 L'attenzione per questa dinamica è nata perché nel processo di classificazione è molto frequente la falsa classificazione tra frutteti e medica e prati che hanno firme spettrali molto simili.



eliminare le aree di piccole dimensioni è stato applicato il filtro <include> (ENVI software)con aggregazione minima di 20 pixel (circa 1 ha) e ricerca in 8 direzioni.

A seguito delle generalizzazioni sulla classificazione si ha una ulteriore diminuzione del2.6%, arrivando a 799938ha a livello raster. A questo punto è stata aggiunta l'informazionedella copertura nuvolosa e nevosa tramite un albero decisionale. Successivamente è stataapplicata la maschera generale di COLT.

Il prodotto raster finale è quindi composto da dati provenienti da analisi delle immaginitelerilevate e da integrazioni AGREA 2014 (tabella 7).

I campi così individuati sono stati vettorializzati e riportati all'unità minima di 1ha conulteriore riduzione (796192ha su dato poligonale vettoriale). La procedura è stata eseguitacon GRASS-GIS 7.0.0 tramite il comando v.clean (remove small area, soglia 10000mq).

Il vettoriale così ottenuto è stato ritagliato sui consorzi di bonifica (immagine 10) e resodisponibile al download sul sito ARPA [II]. Dopo il ritaglio sono stati eliminati elementiminori di 1ha presenti sui confini dei consorzi. L'impatto di tale procedura risultatrascurabile.

Nel complesso la procedura definita per la preparazione dei dati vettoriali5 è statatotalmente automatizzata in GRASS-GIS6.

7.2 PRECISIONE DELLA CLASSIFICAZIONE

La validazione della classificazione è stata eseguita tramite la matrice di confusione conparte degli appezzamenti rilevati durante le uscite.

Input per validazione (tabella 8)

• 1_EEee: 546ha

• 2_EAgc: 161ha

• 3_EPpm: 87ha

La precisione complessiva, valutata tramite matrice di confusione, si attesta intorno al 95%(tabella 9).

La classe meglio individuata è quella delle colture estive (98%) con errori soprattutto conle autunno venine (2%). Questo errore è dovuto probabilmente a ritardi fenologici delgrano.

Le autunno vernine (EAgc) sono classificate con una precisione dell'89%, con errorimaggiori verso le estive (9%) dovuti ad appezzamenti con scarsa copertura vegetale a finegennaio. Il 2% rimanente si riferisce a false classificazioni nei confronti di EPpm.

Le colture poliennali (EPpm) hanno una precisione del 93% con un errore del 7% verso leautunno vernine.

5 Dalla classificazione in formato raster al taglio sui consorzi.6 Per maggiori dettaglio far riferimento agli allegati.



A livello di accuratezza del produttore7 (PA) e dell'utilizzatore8 (UA) la differenza piùsignificativa sia ha per la medica e prati (EPpm) in cui la UA risulta 4 punti percentuale piùelevata della PA (bassa percentuale di commissioni). Le altre due classi (EEee e EAgc)hanno invece percentuali simili per PA e UA (commissioni ed omissioni distribuiteuniformemente), che si attestano per la prima intorno al 97% e per la seconda al 89%.

Il rendimento più scarso del classificatore in relazione a EAgc è associato agli errori diomissioni (10.80%) e commissioni (11.65%). Tali errori sono legati a ritardi fenologici insemina ed accestimento della classe, presumibilmente associati anche a sfalci tardivi diprati.

8 RISULTATI

8.1 CAMPAGNA 2015

L'attuale campagna è stata caratterizzata dalla presenza di neve e nuvole, mancanti inCOLT2014.

La neve ha interessato un'ampia superficie del territorio parmense (circa il 24% delcomprensorio di bonifica C2). Gli altri comprensori di bonifica, invece, mostranopercentuali di copertura del manto nevoso molto modeste (C1=0.7%, C3=3.5%,C4=0.8%). L'effetto della neve nell'area parmense si distribuisce equamente su su estiveed invernali (circa 3%), mentre le erbacee poliennali molto diffuse per la produzione diParmigiano Reggiano sono interessate per il 4.7% (tabella 12).

Le nubi si ritrovano solamente sul comprensorio C8 e ricoprono lo 0.36% dello stesso.

La superficie totale influenzata da neve, nubi e zone rimosse per riportare i dati all'unitàminima di 1ha è circa il 6% di tutta l'area di studio, dato in linea con gli anni precedenti.

La classe delle colture erbacee estive (EEee) è quella maggiormente rappresentata sulterritorio, interessando una superficie di 325746ha pari al 40.72% della superficie totaleclassificata (tabella 10), registrando un decremento relativo rispetto al 2014 del 7.94%(tabella 11).

In aumento le colture erbacee autunno-vernine (EAgc) con un superficie di 221954ha parial 27.74% della superficie totale, segnano un aumento del 23.81% rispetto allaclassificazione 2014.

Si registra un calo per la classe delle colture erbacee poliennali (EPpm) con una superficiedi 151266ha, pari al 18.91% della superficie totale, con una diminuzione relativa del23.67% rispetto al 2014.

8.2 CONFRONTO 2014 VS 2015

Oltre ad un'analisi dell'estensione delle colture di ciascuna classe, sono state osservate le

7 Producer accuracy (PA): probabilità che un pixel della classificazione sia assegnato alla corretta verità a terra. Misura la precisione del produttore suddivisa per classi.

8 User accuracy (UA): probabilità che un pixel di una determinata classe sia assegnato alla classe di appartenenza. Misura la precisione dell'utilizzatore suddivisa per classi.



dinamiche e le persistenze delle stesse tra le campagne 2014 e 2015 , ovvero si è valutatala direzione nella quale si sono riscontrate variazioni d'uso delle superfici rispetto al 2014.L'analisi è stata svolta sia rispetto l'intero territorio analizzato che a livello di ogni singoloconsorzio.

I risultati a livello regionale sono riportati in tabella 12.

La dinamica più rilevante riguarda la classe delle colture autunno-vernine (EAgc), di cuicirca il 69% si è convertita in estive (EEee), mentre una quota del 20% è rimasta nellastessa classe ed un 6.5% è confluita nelle foraggere poliennali (EPpm).

Le superfici a estive rimangono stabili per un 47%, mentre circa il 40% è stato investito adautunno vernine, con la restate quota del 9% prevalentemente convertito a foraggerepoliennali.

Le foraggere sono stabili su circa il 54% dei campi mentre la restante quota è suddivisa traestive (15%) ed autunnali (21%).

Nei grafici 2 e 3 si mostrano gli andamenti della serie temporale COLT dal 2009 ad oggisull'intero territorio di pianura. Si nota come le colture invernali nel 2015 abbiano registratoun incremento rispetto all'anno precedente. Le colture estive invece segnano un calo dellesuperfici, stesso andamento per la classe che aggrega i frutteti e vigneti. Le foraggerepoliennali dopo un costante incremento dal 2009 al 2013 vedono una diminuzione rispettoalla superficie totale sia nel 2014 sia nel 2015.

9 CONCLUSIONINell'annata corrente, la neve ha interessato un'ampia superficie del territorio parmense(circa il 24% del comprensorio di bonifica C2). Gli altri comprensori di bonifica, invece,mostrano percentuali di copertura del manto nevoso molto modeste. Le nubi si ritrovanosolamente sul comprensorio C8 e ricoprono lo 0.4% dello stesso. Nel complesso lasuperficie influenzata da neve, nubi e zone rimosse per riportare i dati all'unità minima di1ha è circa il 6% di tutta l'area di studio, dato in linea con gli anni precedenti.

Durante i rilievi sono stati visionati 488 appezzamenti agricoli. Questi campi sono statifondamentali per eseguire la classificazione assistita. Nel complesso si è ottenuto unaprecisione superiore al 90%.

Le classi frutticole sono state fornite dalla procedura messa a punto dal CER che integra idati catastali con la coltura prevalente AGREA2014.

I dati sono disponibili al download sul sito ARPA [II] e consultabili tramite webgis [IV].

10 BIBLIOGRAFIA[1] Kruse F. A., Lefkoff A. B., Boardman J. B., Heidebrecht K. B., Shapiro A. T.,

Barloon P. J., and Goetz A. F. H., 1993, "The Spectral Image Processing System (SIPS) -Interactive Visualization and Analysis of Imaging spectrometer Data". Remote Sensing ofEnvironment, v. 44, p. 145 – 163



11 SITI WEB[I] http://www.dmcii.com/

[II] http://www.arpa.emr.it/sim/?telerilevamento/colt

[III] http://geoportale.regione.emilia-romagna.it/it/download/materiale/pianificazione-e-catasto/uso-del-suolo- 1/2008-coperture-vettoriali-uso-del-suolo-edizione-2011

[IV] http://servizigis.arpa.emr.it/portalegis%20-%20colture.html



http://geoportale.regione.emilia-romagna.it/it/download/materiale/pianificazione-e-catasto/uso-del-suolo-1/2008-coperture-vettoriali-uso-del-suolo-edizione-2011




http://www.dmcii.com/


12 TABELLE

Tabella 1. Date e consorzi dei rilievi COLT 2015

Tabella 2. Numero di campi rilevati, superficie totale, minima e massima per tipo di coltura


Date rilievi I rilievo II rilievo III rilievo2014-10-20 C5 2015-02-17 C5 2015-03-16 C82014-10-21 C6-C8 2015-02-18 C6-C8 2015-03-24 C72014-11-10 C4 2015-03-03 C4 2015-04-13 C42014-11-11 C2-C3 2015-04-23 C52014-11-17 C5 2015-04-27 C6-C82014-11-18 C6-C8

Coltura N° campi rilevati Sup. totale (ha) Sup. Min (ha) Sup. Max (ha)arboricoltura da legno per trinciato 2 6.7 3.2 3.5asparago 1 2.8 2.8 2.8bietola da foglia 2 12.4 2.6 9.9bietola da seme 2 5.9 1.5 4.4bietola da zucchero 19 68.0 0.7 11.7cipolla 1 2.5 2.5 2.5colza 5 18.1 0.9 8.0coriandolo 2 9.1 3.3 5.8fava 1 0.7 0.7 0.7frutteto 8 19.9 0.8 7.6graminacee foraggere annuali 3 15.5 2.4 10.6grano generico 138 450.0 0.4 20.0insalata 1 1.3 1.3 1.3mais 31 158.0 0.6 23.2malerbe 3 9.4 1.7 5.7medica 68 203.5 0.4 16.1medica nuovo impianto 12 18.3 0.7 3.0melone 1 1.4 1.4 1.4orzo 1 3.7 3.7 3.7patata 6 9.5 0.5 2.7pero 8 15.9 0.7 4.7pisello 12 52.9 0.7 8.2pomodoro 9 56.9 1.4 10.3prato polifita 29 78.2 0.6 9.2radicchio 4 5.0 1.0 1.5ravanello 1 0.5 0.5 0.5soia 1 1.0 1.0 1.0suolo nudo 104 320.6 0.4 11.7vite generica 1 0.7 0.7 0.7vite vino 8 44.4 1.0 15.2vivaio 4 17.5 2.3 6.7totale 488 1609.9


Tabella 3. Suddivisione delle colture rilevate nelle 3 macro-classi

Tabella 4. Numero di campi rilevati, suddivisi per macro-classi

Tabella 5. Caratteristiche delle verità a terra usate per le firme spettrali a supporto della classificazione. Lacolonna HA riporta la superficie complessiva delle firme utilizzate, CAMPI mostra quanti appezzamenti sono

stati utilizzati, CAMPI_PIX_SEL70 riporta i pixel selezionati all'interno dei campi corrispondenti al 70% diCAMPI_PIX_TOT che invece riporta i pixel totali dei vari campi. CAMPI_PIX_SEL30 mostra i pixel estratti

(30%) a supporto della validazione


TIPO HA CAMPI CAMPI_PIX_SEL70 CAMPI_PIX_TOT CAMPI_PIX_SEL30EEee 134 40 1941 2773 832EAgc 346 94 5006 7151 2145EPpr 63 24 917 1310 393EPmd 101 29 1458 2083 625orticole 65 19 943 1347 404

EEee EAgc EPpmasparago graminacee foraggere annuali medica

bietola da foglia grano generico medica nuovo impiantobietola da seme orzo prato polifita

bietola da zuccherocipollacolza

coriandolofava

insalatamais

malerbemelonepatatapisello

pomodororadicchioravanello

soiasuolo nudo

Macro classe N° campi rilevati Sup. totale (ha) Sup. Min (ha) Sup. Max (ha)EEee 206 736 0.4 23.2EAgc 142 469 0.4 20.0EPpm 109 300 0.4 16.1totale 457 1505


Tabella 6. Legenda del dato raster e vettoriale di COLT2015

Tabella 7. Provenienza dei dati COLT2015

Tabella 8. Caratteristiche delle verità a terra usate per la validazione della classificazione. La colonnaCAMPI_TOT riporta il totale degli appezzamenti (CAMPI_SEL30+CAMPI_EXTRA) e PIX_TOT il numero di

pixels delle roi di validazione. CAMPI_SEL30 sono gli appezzamenti da cui sono stati estratti il 30% deipixel, mentre CAMPI_EXTRA sono gli appezzamenti rilevati non usati nella classificazione, ma inseriti nella

validazione. La colonna HA riporta gli ettari effettivi (PIX_TOT*222/10000). In generale il numero di CAMPI fariferimento al dato vettoriale poligonare di COLT2015 (rilievi in campo).


CODCLASS SIGLA_TOT SPECIE1 EEee colture estive generiche2 EAgc colture autunno vernine (graminacee e colza)3 EPpm prati e medica12 LPvi vite13 LPfm frutteti misti14 LPol Olivo15 NUBI Nubi16 NEVE Neve20 LPkw kiwi21 LPal albicocco22 LPci ciliegio23 LPkk kaki24 LPme melo25 LPpe pero26 LPps pesco27 LPsu susino

GRIDCODE SIGLA_TOT SPECIE AGGREGAZIONE FONTE ENVI_COLOR R G B1 EEee colture estive generiche Classe generica Telerilevamento 2015 Red 255 0 02 EAgc colture autunno vernine (graminacee e colza) Classe generica Telerilevamento 2015 Yellow 255 255 03 EPpm prati e medica Classe generica Telerilevamento 2015 Green 0 255 012 LPvi vite AGREA 2014 prevalente Purple 160 32 24013 LPfm frutteti misti Classe generica AGREA 2014 prevalente Magenta 255 0 25514 LPol Olivo AGREA 2014 prevalente green3 0 139 015 NUBI Nubi Telerilevamento 2015 100 100 10016 NEVE Neve Telerilevamento 2015 200 200 20020 LPkw kiwi AGREA 2014 prevalente coral 255 127 8021 LPal albicocco AGREA 2014 prevalente aquamarine 127 255 21222 LPci ciliegio AGREA 2014 prevalente thistle 216 191 21623 LPkk kaki AGREA 2014 prevalente orchid 218 112 21424 LPme melo AGREA 2014 prevalente Orange3 205 133 025 LPpe pero AGREA 2014 prevalente purple3 85 26 13926 LPps pesco AGREA 2014 prevalente orange1 255 165 027 LPsu susino AGREA 2014 prevalente yellow3 139 139 0

TIPO CAMPI_TOT PIX_TOT CAMPI_SEL30 CAMPI_EXTRA HAEEee 207 11279 59 148 546EAgc 116 3333 93 23 161EPpm 66 1798 53 13 87


Tabella 9. Matrice di confusione su classificazionefinali_subset_70perc_class_SAM_th0_20150408_01_01_dtv3_masked_inc_20p8n_02_DT_plus_Nubi_Nev

e_masked_corr_AGREA_corr3.img e verità a terrafinali_subset_30perc_plus_other_check_merge_EEee_plus_orticole.roi descritte in tabella 8



Tabella 10. Superficie in ettari e percentuale derivata dalla classificazione 2015

Tabella 11. Variazioni sul territorio regionale in termini di superfici occupate dalle classi tra il 2014 e il 2015(dato raster)


Dato raster Dato vettorialeMacro classe ha % ha %EEee 325746 40.72 325531 40.79EAgc 221954 27.74 221210 27.72EPpm 151266 18.91 150592 18.87LPvi 31587 3.95 31599 3.96LPfm 209 0.03 203 0.03LPol 55 0.01 52 0.01NUBI 832 0.10 822 0.10NEVE 26684 3.34 26534 3.32LPkw 2804 0.35 2803 0.35LPal 1527 0.19 1500 0.19LPci 736 0.09 734 0.09LPkk 389 0.05 390 0.05LPme 3245 0.41 3225 0.40LPpe 18379 2.30 18377 2.30LPps 12310 1.54 12340 1.55LPsu 2261 0.28 2245 0.28Totale 799983 798156

Dato rasterMacro classe 2014 (ha) 2014 (%) 2015 (ha) 2015 (%) Diff. (ha) Diff. (%)EEee 353835 44.09 325746 40.72 -28089 -7.94EAgc 179275 22.34 221954 27.74 42679 23.81EPpm 198169 24.69 151266 18.91 -46903 -23.67LPvi 30052 3.74 31587 3.95 1535 5.11LPfm 220 0.03 209 0.03 -11 -4.89LPol 49 0.01 55 0.01 6 13.16NUBI 0 0.00 832 0.10 832 NDNEVE 0 0.00 26684 3.34 26684 NDLPkw 2836 0.35 2804 0.35 -32 -1.14LPal 1343 0.17 1527 0.19 184 13.70LPci 655 0.08 736 0.09 81 12.39LPkk 343 0.04 389 0.05 46 13.40LPme 3026 0.38 3245 0.41 220 7.26LPpe 18496 2.30 18379 2.30 -117 -0.63LPps 12155 1.51 12310 1.54 155 1.28LPsu 2075 0.26 2261 0.28 187 9.00Totale 802528 799983 -2544


Tabella 12. Dinamiche e persistenze 2014-2015 delle colture appartenenti alle macro-classi considerate(dato raster) in ettari sopra e percentuale sotto


Area (ha) 2014EEee EAgc EPpm LPvi LPfm LPol LPkw LPal LPci LPkk LPme LPpe LPps LPsu

2015

EEee 165237 123821 30398 668 18 0 83 24 4 11 131 632 439 40EAgc 140261 35745 41876 614 20 0 27 16 12 2 47 523 263 19EPpm 30665 11738 106591 128 2 0 5 6 3 1 4 43 37 6LPvi 935 314 1685 28066 8 0 26 6 1 4 3 40 229 38LPfm 12 1 31 4 157 0 2 0 0 0 0 0 1 0LPol 1 0 6 0 0 48 0 0 0 0 0 0 0 0NUBI 455 142 157 0 0 0 0 0 0 0 5 63 0 0NEVE 11297 5483 9233 130 0 0 0 0 0 0 1 3 0 0LPkw 64 23 101 20 0 0 2533 1 0 1 0 0 39 1LPal 74 8 68 3 0 0 36 1225 0 0 3 12 75 2LPci 14 6 56 1 6 0 0 0 620 2 3 13 0 3LPkk 13 6 34 2 0 0 5 3 0 309 0 0 7 4LPme 153 17 130 7 2 0 4 0 0 0 2742 121 39 5LPpe 523 105 566 61 4 0 15 4 1 0 57 16882 65 9LPps 416 83 680 99 0 0 50 22 1 8 11 29 10778 28LPsu 47 13 120 24 0 0 21 26 8 0 4 20 44 1906

Percentuale 2014EEee EAgc EPpm LPvi LPfm LPol LPkw LPal LPci LPkk LPme LPpe LPps LPsu

2015

EEee 46.7 69.1 15.3 2.2 8.0 0.8 2.9 1.8 0.6 3.1 4.3 3.4 3.6 1.9EAgc 39.6 19.9 21.1 2.0 9.3 0.4 0.9 1.2 1.8 0.5 1.5 2.8 2.2 0.9EPpm 8.7 6.5 53.8 0.4 0.7 0.5 0.2 0.4 0.4 0.3 0.1 0.2 0.3 0.3LPvi 0.3 0.2 0.9 93.4 3.8 0.1 0.9 0.4 0.2 1.3 0.1 0.2 1.9 1.8LPfm 0.0 0.0 0.0 0.0 71.3 0.0 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0LPol 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 97.8 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0NUBI 0.1 0.1 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.2 0.3 0.0 0.0NEVE 3.2 3.1 4.7 0.4 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0LPkw 0.0 0.0 0.1 0.1 0.0 0.0 89.3 0.1 0.0 0.4 0.0 0.0 0.3 0.0LPal 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.3 91.2 0.0 0.0 0.1 0.1 0.6 0.1LPci 0.0 0.0 0.0 0.0 2.7 0.0 0.0 0.0 94.8 0.6 0.1 0.1 0.0 0.2LPkk 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.2 0.2 0.0 89.9 0.0 0.0 0.1 0.2LPme 0.0 0.0 0.1 0.0 0.7 0.0 0.1 0.0 0.0 0.0 90.6 0.7 0.3 0.2LPpe 0.1 0.1 0.3 0.2 1.6 0.0 0.5 0.3 0.1 0.0 1.9 91.3 0.5 0.4LPps 0.1 0.0 0.3 0.3 0.0 0.1 1.8 1.6 0.1 2.4 0.4 0.2 88.7 1.4LPsu 0.0 0.0 0.1 0.1 0.0 0.0 0.8 2.0 1.2 0.1 0.1 0.1 0.4 91.9


12.1 TAVOLE DI CONFRONTO A LIVELLO CONSORTILE

12.1.1 C1 - CONSORZIO DI BONIFICA DI PIACENZA

Tabella 13. Differenze in ettari e percentuale delle superfici occupate dalle classi come derivante daclassificazione (dato raster)


C1 – 2014 C1 – 2015Coltura Area (ha) % Area (ha) % Diff. (ha) Diff. (%)EEee 40133 56.51 36018 51.06 -4116 -10.25EAgc 15880 22.36 21812 30.92 5932 37.35EPpm 14275 20.10 11456 16.24 -2819 -19.75LPvi 613 0.86 631 0.89 18 2.89LPfm 14 0.02 14 0.02 1 4.23LPol 0 0.00 0 0.00 0 NDNUBI 0 0.00 0 0.00 0 NDNEVE 0 0.00 496 0.70 496 NDLPkw 0 0.00 0 0.00 0 NDLPal 0 0.00 0 0.00 0 NDLPci 28 0.04 39 0.06 11 39.03LPkk 0 0.00 0 0.00 0 NDLPme 17 0.02 17 0.02 0 0.59LPpe 45 0.06 42 0.06 -3 -7.60LPps 7 0.01 7 0.01 0 2.72LPsu 7 0.01 5 0.01 -1 -21.43Totale 71019 70537 -482


Tabella 14. Dinamiche e persistenze delle macro-classi 2014-2015 in ha e percentuale (dato raster)



2015



2015



12.1.2 C2 - CONSORZIO DELLA BONIFICA PARMENSE



C2 – 2014 C2 – 2015Coltura Area (ha) % Area (ha) % Diff. (ha) Diff. (%)EEee 25172 32.04 17161 21.90 -8012 -31.83EAgc 17289 22.00 16755 21.38 -534 -3.09EPpm 36010 45.83 25786 32.91 -10224 -28.39LPvi 69 0.09 61 0.08 -8 -11.03LPfm 7 0.01 7 0.01 0 3.52LPol 0 0.00 0 0.00 0 NDNUBI 0 0.00 0 0.00 0 NDNEVE 0 0.00 18557 23.68 18557 NDLPkw 21 0.03 21 0.03 0 0.70LPal 0 0.00 0 0.00 0 NDLPci 2 0.00 2 0.00 0 -4.55LPkk 0 0.00 0 0.00 0 NDLPme 0 0.00 2 0.00 2 NDLPpe 0 0.00 0 0.00 0 NDLPps 0 0.00 0 0.00 0 NDLPsu 0 0.00 0 0.00 0 NDTotale 78570 78351 -218





2015



2015



12.1.3 C3 - CONSORZIO DI BONIFICA DELL'EMILIA CENTRALE



C3 – 2014 C3 – 2015Coltura Area (ha) % Area (ha) % Diff. (ha) Diff. (%)EEee 23112 26.12 22449 25.56 -663 -2.87EAgc 15174 17.15 17045 19.40 1870 12.33EPpm 39250 44.35 33675 38.34 -5575 -14.20LPvi 9242 10.44 9787 11.14 544 5.89LPfm 8 0.01 4 0.00 -4 -48.19LPol 0 0.00 0 0.00 0 NDNUBI 0 0.00 0 0.00 0 NDNEVE 0 0.00 3138 3.57 3138 NDLPkw 6 0.01 6 0.01 0 0.75LPal 0 0.00 0 0.00 0 NDLPci 5 0.01 5 0.01 0 2.94LPkk 0 0.00 0 0.00 0 NDLPme 130 0.15 132 0.15 2 1.37LPpe 1521 1.72 1541 1.75 19 1.26LPps 20 0.02 22 0.03 3 12.65LPsu 27 0.03 35 0.04 8 31.40Totale 88496 87839 -657





2015



2015



12.1.4 C4 - CONSORZIO DELLA BONIFICA BURANA



C4 – 2014 C4 – 2015Coltura Area (ha) % Area (ha) % Diff. (ha) Diff. (%)EEee 40748 40.56 39737 39.69 -1012 -2.48EAgc 28309 28.18 30320 30.28 2011 7.10EPpm 21948 21.85 19590 19.57 -2357 -10.74LPvi 3180 3.17 3298 3.29 118 3.70LPfm 45 0.04 39 0.04 -6 -13.45LPol 0 0.00 0 0.00 0 NDNUBI 0 0.00 0 0.00 0 NDNEVE 0 0.00 786 0.78 786 NDLPkw 11 0.01 12 0.01 0 2.53LPal 28 0.03 31 0.03 3 10.88LPci 463 0.46 507 0.51 43 9.34LPkk 36 0.04 52 0.05 16 43.58LPme 106 0.11 146 0.15 39 37.05LPpe 5051 5.03 5040 5.03 -11 -0.21LPps 90 0.09 86 0.09 -5 -5.04LPsu 446 0.44 483 0.48 37 8.38Totale 100462 100125 -337





2015



2015



12.1.5 C5 - CONSORZIO DELLA BONIFICA RENANA



C5 – 2014 C5 – 2015Coltura Area (ha) % Area (ha) % Diff. (ha) Diff. (%)EEee 47091 45.11 44841 43.11 -2251 -4.78EAgc 31976 30.63 37004 35.57 5029 15.73EPpm 20738 19.87 17468 16.79 -3270 -15.77LPvi 1844 1.77 1946 1.87 102 5.52LPfm 67 0.06 79 0.08 12 18.52LPol 4 0.00 4 0.00 0 0.00NUBI 0 0.00 0 0.00 0 NDNEVE 0 0.00 0 0.00 0 NDLPkw 74 0.07 81 0.08 7 9.51LPal 116 0.11 117 0.11 1 0.92LPci 54 0.05 59 0.06 5 9.06LPkk 6 0.01 7 0.01 0 7.94LPme 231 0.22 252 0.24 21 9.25LPpe 1468 1.41 1439 1.38 -29 -1.98LPps 554 0.53 563 0.54 9 1.67LPsu 165 0.16 163 0.16 -2 -1.23Totale 104387 104023 -365





2015



2015



12.1.6 C6 - CONSORZIO DI BONIFICA DELLA ROMAGNA OCCIDENTALE



C6 – 2014 C6 – 2015Coltura Area (ha) % Area (ha) % Diff. (ha) Diff. (%)EEee 21003 33.41 20398 32.56 -604 -2.88EAgc 9724 15.47 13582 21.68 3858 39.68EPpm 12269 19.52 7852 12.53 -4417 -36.00LPvi 9630 15.32 10219 16.31 589 6.12LPfm 26 0.04 16 0.03 -10 -38.35LPol 2 0.00 2 0.00 0 3.23NUBI 0 0.00 0 0.00 0 NDNEVE 0 0.00 0 0.00 0 NDLPkw 1797 2.86 1717 2.74 -79 -4.41LPal 643 1.02 705 1.13 62 9.66LPci 6 0.01 12 0.02 6 100.80LPkk 141 0.22 147 0.23 6 4.13LPme 436 0.69 515 0.82 79 18.22LPpe 1174 1.87 1243 1.98 69 5.85LPps 5174 8.23 5307 8.47 133 2.57LPsu 844 1.34 929 1.48 85 10.07Totale 62868 62645 -223





2015



2015



12.1.7 C7 - CONSORZIO DI BONIFICA DELLA ROMAGNA



C7 – 2014 C7 – 2015Coltura Area (ha) % Area (ha) % Diff. (ha) Diff. (%)EEee 32953 35.47 32373 34.96 -580 -1.76EAgc 17851 19.21 26872 29.02 9021 50.53EPpm 28366 30.53 19124 20.65 -9243 -32.58LPvi 4954 5.33 5085 5.49 131 2.64LPfm 47 0.05 43 0.05 -4 -9.20LPol 44 0.05 50 0.05 6 14.67NUBI 0 0.00 0 0.00 0 NDNEVE 0 0.00 0 0.00 0 NDLPkw 849 0.91 901 0.97 52 6.11LPal 405 0.44 497 0.54 91 22.54LPci 52 0.06 62 0.07 10 20.15LPkk 156 0.17 181 0.20 25 15.91LPme 475 0.51 507 0.55 32 6.73LPpe 433 0.47 453 0.49 20 4.60LPps 5789 6.23 5858 6.33 69 1.19LPsu 541 0.58 591 0.64 50 9.27Totale 92915 92595 -320





2015



2015



12.1.8 C8 - CONSORZIO DI BONIFICA PIANURA DI FERRARA



C8 – 2014 C8 – 2015Coltura Area (ha) % Area (ha) % Diff. (ha) Diff. (%)EEee 115589 61.17 106613 56.42 -8976 -7.77EAgc 40727 21.55 56460 29.88 15733 38.63EPpm 20889 11.06 13601 7.20 -7288 -34.89LPvi 467 0.25 514 0.27 47 10.06LPfm 7 0.00 7 0.00 0 2.92LPol 0 0.00 0 0.00 0 NDNUBI 0 0.00 673 0.36 673 NDNEVE 0 0.00 0 0.00 0 NDLPkw 78 0.04 65 0.03 -13 -16.12LPal 151 0.08 177 0.09 26 17.45LPci 42 0.02 47 0.03 5 11.99LPkk 4 0.00 3 0.00 -1 -23.17LPme 1631 0.86 1676 0.89 44 2.70LPpe 8801 4.66 8620 4.56 -181 -2.06LPps 522 0.28 467 0.25 -54 -10.42LPsu 45 0.02 55 0.03 9 20.34Totale 188953 188977 24





2015



2015



13 GRAFICI

Grafico 1. Firme spettrali COLT2015

Grafico 2. Distribuzione in ettari delle macro-classi colturali della serie storica COLT(vedi nota a pag. 7)


EEee EAgc EPpm LPfv EEri Nubi_Neve ND0

50000

100000

150000

200000

250000

300000

350000

400000

CROPS DISTRIBUTION

2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

Crops

HA


Grafico 3. Distribuzione percentuale delle macro-classi colturali della serie storica COLT9

9 Per quanto riguarda i confronti tra le classe dei vigneti (LPvi) e dei frutteti (LPfm) si deve considerare la diversa fonte dei dati utilizzati che fino al 2013 erano ricavati dall'uso del suolo del 2008 della regione Emilia-Romagna, mentre a partire dall'anno 2014 si è deciso di derivare il dato da AGREA, con la possibilità di introdurre anche il dato disaggregato nelle diverse specie di colture di frutteto (tabella 10). Data la diversa origine dei dati relativi a queste classi si è deciso di confrontare i valori in modo aggregatoaggiungendo la macro-categoria LPfv che comprende tutte le classi di vigneti e di frutteti.


2009 2010 2011 2012 2013 2014 20150.0%

10.0%

20.0%

30.0%

40.0%

50.0%

60.0%

70.0%

80.0%

90.0%

100.0%

32% 35% 37% 36% 34%43% 40%

33% 27%32%

24% 25%

22% 27%

14% 16%15%

20% 26%24% 18%

17.0% 13.8%11.6%

11.3%10.9%

8.7%9.0%

CROPS DISTRIBUTION

EEee EAgc EPpm LPfv EEri Nubi_Neve ND

Crops

%


14 IMMAGINI

Immagine 1. Prima finestra di acquisizione (UK-DMC2 del 02/11/2014 e Landsat 8 del 01/11/2014 suPiacenza)

Immagine 2. Seconda finestra di acquisizione (UK-DMC2 19/02/2015)

Immagine 3. Terza finestra di acquisizione ( UK-DMC2 31/03/2015)



Immagine 4. Localizzazione rilievi per COLT2015 (poligoni rossi)

Immagine 5. Tipica sequenza di coltura estiva



Immagine 6. Tipica sequenza di coltura autunno vernina

Immagine 7. Tipica sequenza di prato

Immagine 8. Tipica sequenza di medica

Immagine 9. Nuova sequenza caratterizzata da vegetazione nella prima finestra e assenza di vegetazionenelle altre due. Queste appezzamenti sono comuni nelle aree costiere ferraresi e sono orticole come le



carote, spinaci ed altro. L'assegnazione corretta è quindi coltura estiva (EEee)

Immagine 10. Carta delle colture in atto COLT 2015

Immagine 11. Distribuzione classe EEee



Immagine 12. Distribuzione classe EAgc

Immagine 13. Distribuzione classe EPpm



Immagine 14. Distribuzione vigneti e frutteti

Immagine 15. Dinamiche e persistenze 2014-2015 per la classe EEee



Immagine 16. Dinamiche e persistenze 2014-2015 per la classe EAgc

Immagine 17. Dinamiche e persistenze 2014-2015 per la classe EPpm.



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COLT2015 Relazione telerilevamento - Arpae · 8.2 CONFRONTO 2014 VS 2015 ... Il prodotto vettoriale serve per: ... Il raster classificato ottenuto è stato successivamente elaborato