DET Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni Laboratorio di Telecomunicazioni Università degli Studi di Firenze Firenze, 15 Dicembre 2005 Telerilevamento

Firenze, 15 Dicembre 2005Firenze, 15 Dicembre 2005

DETDET

Dipartimento di Elettronica e TelecomunicazioniDipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni

Laboratorio di TelecomunicazioniLaboratorio di Telecomunicazioni Università degli Università degli Studi di FirenzeStudi di Firenze

Telerilevamento da sensore MERIS (satellite ENVISAT) Telerilevamento da sensore MERIS (satellite ENVISAT) di indici di vegetazione (MGVI, MTCI, NDVI) su terra e di indici di vegetazione (MGVI, MTCI, NDVI) su terra e

di concentrazioni (clorofilla, SPM) su maredi concentrazioni (clorofilla, SPM) su mare

Regione di studio Toscana

Candidato: Saverio Mori

Relatori:Relatori:

Prof. P.F. PellegriniProf. P.F. Pellegrini

Prof. M. GherardelliProf. M. Gherardelli

Prof. M. FossiProf. M. Fossi

Co-relatore:Co-relatore:

Ing. M. TommasiniIng. M. Tommasini

Tesi di Laurea in Ingegneria delle Telecomunicazioni


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Obiettivi

Generazione di mappe di prodotti geofisici al suolo su scala regionale in proiezione Mercatore, utilizzando dati satellitari ad alta risoluzione.

Prodotti richiesti: indici di vegetazione su terra; clorofilla, materia sospesa etc. su mare.

Satellite: ENVISAT (europeo, ESA)

Sensore: MERIS (spettrometro VIS, NIR)

Procedure software da realizzare per tale scopoLettura ed estrazione dei dati MERIS (Livello 1B)

Geolocazione

Correzione atmosferica

Ottenimento di mappe di prodotti geofisici

Valutazione dei risultati e realizzazione di algoritmi migliorativi


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Catena realizzata per elaborazione dati ENVISAT MERIS

File MERISLivello 1B

ExtEnv06.exe

Estrazione datiMERIS Liv. 1B

sgSMAC01.exe

Correzioneatmosferica

RiproiezioneMercatore

Parametri verità

Geolocazione eRiproiezioneMercatoreRadianze

Ottenimentodi prodottigeofisici

Mappe geofisichein proiezione

Mercatore

Ottenimentodi prodottigeofisici

Mappe geofisichein proiezione

Mercatore

Parametri atmosfericiZenit/azimut Sole e satellite

Radianze

CATENA REALIZZATAMERIS Livello 1B

Riflettanze corrette per atm.


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Spettrometro ESA ENVISAT MERIS15 bande spettrali nel visibile (tra 412.5 e 900 [nm])Risoluzione a terra 260 [m] x 290 [m]

Dislocazione in frequenza delle bande spettrali del sensore MERIS a bordo del satellite ENVISAT

407,5

437,5

485

505

555

615

660

677,5

700

750

758,75

767,5

855

885

895

417,5

447,5

495

515

565

625

670

685

710

757,5

761,25

782,5

875

895

905

350 450 550 650 750 850 950

1 - 412.5 nm

2 - 442.5 nm

3 - 490 nm

4 - 510 nm

5 - 560 nm

6 - 620 nm

7 - 665 nm

8 - 681.25 nm

9 - 705 nm

10 - 753.75 nm

11 - 760 nm

12 - 775 nm

13 - 865 nm

14 - 890 nm

15 - 900 nm

can

ali d

el s

enso

re e

lun

gh

. d'o

nd

a ce

ntr

ale

lunghezza d'onda [nm]


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Dati MERIS Livello 1B

Prodotti e distribuiti da ESA

Radianze calibrate ricampionate su griglia regolare (2241 x 2241 pixel)

Comprendono informazioni aggiuntive date per una selezione dei punti (Tie Points)

Latitudine/longitudine

Zenit/azimut del Sole e del satellite

Parametri atmosferici

Traccia subsatellite

Scena MERIS 15.08.2002 10:00 UTC

Tie Point


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Elaborazione dati MERIS: Geolocazione

Si determinano latitudine e longitudine di ogni pixel della scena ripresa

Realizzate 2 catene di geolocazione MERIS

1. Con metodo ESA (rosso, coordinate da dati Livello 1B)

2. Con metodo appositamente sviluppato (blu, ricostruzione della scansione satellitare)

I risultati ottenuti sono stati verificati con la cartografia ufficiale italiana digitalizzata


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1. Geolocazione MERIS con metodo ESA

DF)FDJ,X(JDF

fF)DJ,X(J

DF

fDF

DJ

j

DF)FX(J,DF

fF)X(J,

DF

fDF

DJ

jDJf)Fj,X(J

Interpolazione su ogni punto della scena MERIS delle coordinate date nei punti verità (tie points) Livello 1B


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1. Geolocazione MERIS con metodo ESA

Riscontrato lieve errore, dipendente dai dati Livello 1B

Errore nel software

ESA di geolocazione v. anche [Goryl 2005]

Nel caso di studio in

esame, l’errore è

391 [m] v. Sud-Ovest

Traslazione391 [m]


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2. Geolocazione MERIS con metodo appositamente realizzato

Estese al caso MERIS le tecniche consolidate presso il Laboratorio di Telecomunicazioni

Il metodo utilizza due punti verità su mappa, i parametri orbitali (2Lines) del passaggio satellitare e i timecode di scansione

Ricostruzione del passaggio orbitale e della scansione


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Laboratorio di TelecomunicazioniLaboratorio di Telecomunicazioni Università degli Università degli Studi di FirenzeStudi di Firenze2. Geolocazione MERIS

con metodo appositamente realizzato

Algoritmo più flessibile

Qualità del risultato ottenuto dipendente dalla scelta dei punti verità

Errore sull’ordine del pixel (100 [m])


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Caso di Studio: Toscana 15.08.2002 10:00 UTC

Longitudine Est 9°12’Longitudine Ovest 12°24’Latitudine Sud 42°12’Latitudine Nord 44°30’Scala 1:2000000Larghezza 130.50 [mm]Altezza 128.55 [mm]DPI 180 [pixel/inch] Pixel per riga 925Righe per carta 911Pixel per mm. 7.086614279658614Pixel per ‘lon. 4.816593322386183

Punti di misura ARPAT marePunti di misura ARPAT mare

Misure a 500, 1000 e 3000 [m] da coste di temperatura, conc. clorofilla “a”, torbidità, etc.


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Classificazione MERIS terra-mare-nubi

Necessità di individuare e scartare i pixel di nubi

Implementato un algoritmo a soglie per la classificazione terra-mare-nubi dei pixel [Gobron (a) 2002]

Non individua bene i pixel nuvolosi su mare

Non distingue i pixel acquatici da quelli d’ombra

Sviluppato in questo Lavoro un nuovo algoritmo di classificazione

Miglior riconoscimento delle nubi su mare

Permette di individuare le zone d’ombra su terra


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Ottenimento di indici di vegetazione MERIS: Meris Global Vegetation Index (MGVI)

Stima della quantità di vegetazione e del tipo di superficieStudiato per stimare la Fraction of Absorbed Photosinthetically Active Radiation (FAPAR)Indice robusto a effetti atmosferici e del terrenoImplementate e verificate 3 varianti dell’algoritmo [Gobron (a) 2002], [Gobron (b) 2002], [Gobron 2004]

I risultati ottenuti con [Gobron 2004]si differenziano da [Gobron (a) 2002] e [Gobron (b) 2002], e utilizzano un database di calibrazione più completo

[Gobron 2004]


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Ottenimento di indici di vegetazione MERIS: Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)

Monitoraggio dello stato della vegetazione e classificazione del terreno

Ottenibile da dati AVHRR e MERIS

NDVI MERIS e AVHRR non confrontabili (diversa copertura spettrale): testato algoritmo MERIS compatibile AVHRR [Gunther 2004] in aggiunta a 1 MERIS standard

AVHRRMERISMERIS

compatibile

AVHRR


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Ottenimento di indici di vegetazione MERIS: Meris Terrestrial Chlorophyll Index (MTCI)

Osservazione del contenuto di clorofilla, della senescenza della vegetazione e del suo stress per carenze idriche o nutrizionali.

Studiato per stimare la la Red Edge Position [Dash 2003] (ottenibile anche in modo indipendente)

MTCI è più robusto e generale di REP al crescere della concentrazione di clorofilla

Implementati un algoritmo REP e uno MTCI

MTCIREP


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Correlazioni tra gli indici di vegetazioneStudiata la correlazione tra le mappe MERIS precedentemente illustrate di indici di vegetazione .

REP e MTCI: > 0.96MGVI e NDVI: 0.9NDVI e NDVI comp. AVHRR: > 0.99MGVI/NDVI e MTCI/REP: 0.7

MGVI MTCI REP NDVI

MTCI 0.745

REP 0.729 0.961

NDVI 0.897 0.718 0.708

NDVI comp. AVHRR 0.9 0.718 0.698 0.995

1

0

1

0

21

0

1

0,,

1

0

1

0

21

0

1

0,,

1

0

1

0

*1

0

1

0,,

1

0

1

0,,

)/(11

1)/(1

1

1

)/(1)/(1)/(1

),(m

i

n

j

m

x

n

yyxji

m

i

n

j

m

x

n

yyxji

m

i

n

j

m

x

n

yyxji

m

x

n

yyxji

BnmBnm

AnmAnm

BnmBAnmAnm

BAcorr


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Prodotti MERIS su mare: concentrazione di clorofilla “a”

Monitoraggio dello stato del fitoplancton, dal quale dipende l’intero ecosistema marino

Implementati 4 algoritmi semianalitici

Confrontati i risultati ottenuti con le misure a mare del database ARPAT

Algoritmo

MERIS 05

La maggiore correlazione con lemisure a mare ARPAT si è ottenutacon l’algoritmo MERIS 2005

44

33

2210

560

510

560

490

560

442

log

log,log,logmax

RaRaRaRaaC

R


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Valutazione Conc. Clorofilla con database ARPAT

Confronto dei valori ottenuti dai 4 algoritmi analizzati con le misure in situ ARPAT su 42 punti di prelievo a mare

Ansedonia

Cala F

orno

Foce O

mbrone

Elba M

ola

Elba N

ord

Carbonifera

M.

di C

astagneto Rosignano L.

Antignano

Livorno

Foce A

rno

Fium

e Morto

Nettuno

Cinquale

Conc. C

lorofilla “a” [mg m

-3]

o-o-o In situ+-+-+ OC4v4+-+-+ MERIS 2005+-+-+ Santini+ + + MUMM-CHL

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10Confronto Clorofilla

Correlaz. Errore Medio

RMS

OC4v4 0.565 0.965 1.661

MERIS 05 0.592 1.361 1.99

Santini 0.364 -0.836 1.804

MUMM-CHL

-1.129 18.94 20.38


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Prodotti MERIS su mare da fluorescenza algale: indice Fluorescence Line Height (FLH)

Sviluppato da [Gower (a) 2003] per osservare il segnale di fluorescenza a 685 [nm] emesso dalla clorofilla algale

Questo segnale è indicatore della presenza e quantità di clorofilla in acque costiere complesse

Implementate 2 varianti dell’algoritmo usando una diversa combinazione di bande

I risultati più precisi si sono ottenuti con la combinazione 665, 681 e 708 [nm]

665708

665681665708665681

LLLkLFLH b


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Prodotti MERIS su mare da fluorescenza algale: concentrazione di clorofilla “a”

Utilizzando l’indice FLH è possibile stimare la conc. di clorofilla “a”

L’algoritmo [Gower (a) 2004] implementato tende a sovrastimare la concentrazione di clorofilla

Effettuata calibrazione locale

ss

s

kFLHa

kFLHC

cos2.02.0cos

cos

10

1

k1 a0

[Gower (a) 2004] -0.265 0.18

Calibrata -0.267 0.815


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Prodotti MERIS su mare :concentrazione di materia sospesa

(Suspended Particulate Matter SPM)

Le sostanze in sospensione influenzano molto l’habitat marinoLa materia sospesa è un indicatore dell’erosione dei terreni E’ riconoscibile da satellite in quanto molto riflettente nel vicino infrarossoImplementate 2 procedure

Specifica MERIS [Nechad 2003]Data fusion MERIS – AVHRR, procedura originale sviluppata in questo Lavoro

Valutati i risultati ottenuti tramite il database di misure in situ ARPAT di torbidità e materia sospesa


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Concentrazione di materia sospesa SPM:algoritmo specifico MERIS

La distribuzione di SPM è scarsamente attendibile

L’algoritmo sovrastima la concentrazione di SPM al largo

Necessità di calibrazione locale

Algoritmo sensibile al

riflesso solare

]/[5.4708ˆ753ˆ

]/[5.4708ˆ708ˆ

0.18669ˆ

,

LmgSseS

LmgSseSSPM

BASW

WQ


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Concentrazione di materia sospesa SPM:algoritmo realizzato AVHRR-MERIS

Sviluppato in questo Lavoro basandosi su [Ruddick 1998]Presentato al MERIS and (A)ATSR User Workshop, ESRIN Frascati , settembre 2005 Utilizza la radianza del canale AVHRR 1 e una mappa di clorofilla MERIS

Migliore individuazione e stima della materia sospesa

***

65.04401

20

2

0.0949/

0.0949

][06.04402.0][

48.00.04310.02111

/

SSS

bwwk

wbw

NwNw

baR

bMR

SPM

bchlaechlabM

mLJFmLR


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ConclusioniRealizzata una catena di elaborazione completa di dati MERIS Liv. 1B

Sviluppati e implementati 19 algoritmi per l’ottenimento di prodotti geofisici (indici di vegetazione MGVI, MTCI, NDVI, individuazione dei pixel nuvolosi, indice di fluorescenza FLH, mappe di concentrazione di clorofilla e materia sospesa) su terra e su mare

Realizzati nuovi algoritmiGeolocazione con ricostruzione della scansione satellitare

Classificazione terra-mare-nubi dei pixel

Materia sospesa SPM con data fusion MERIS-AVHRR, presentato al MERIS and (A)ATSR User Workshop, ESRIN Frascati, settembre 2005

Valutazione dei risultati ottenuti su mare tramite database ARPAT

Analisi e confronti dei risultati ottenuti da geolocazione e indici di vegetazione


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Sviluppi Futuri

Sviluppi Futuri:Progetto approvato da ESA di validazione prodotti MERIS su mare (project ID 2541 “Validation of the MERIS data products on the Tuscany Sea”)

Uso di indici di vegetazione MERIS per il monitoraggio della copertura vegetativa e del suo stato di salute (es. progetto Interreg IIIB MEDOC SEDEMEDII – Sécheresse et désertification dans le bassin Méditerranée II)

Uso dei dati MERIS Livello 1B per studi sulla geolocazione

Studio dell’altezza e posizione delle nubi utilizzando le mappe MERIS di classificazione terra-mare-nubi ottenute con l’algoritmo realizzato

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