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IEEE GOLD ConferenceIEEE GOLD ConferenceBari, 5 Dicembre 2006Bari, 5 Dicembre 2006

DETDET

Dipartimento di Elettronica e TelecomunicazioniDipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni

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

Ground vegetation indexes (MGVI, MTCI, NDVI)and concentrations of sea chlorophyll and SPMremote sensed via ENVISAT MERIS sensor.

A Tuscany region study case.

Saverio Mori, Pier Franco Pellegrini, Maurizio Tommasini

IEEE GOLD Remote Sensing Conference 2006

Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni

Università di Firenze


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Scopo e caratteristiche dell’attività

Generazione di mappe di prodotti geofisici al suolo su scala regionale e sub-regionale in proiezione Mercatore, utilizzando dati satellitari dello spettrometro MERIS a bordo del satellite ENVISAT.

Indici di vegetazione su terraConcentrazione di clorofilla e materia sospesa su mare.

Integrazione tra dati MERIS e NOAA AVHRR ricevuti direttamente.Analisi delle tecniche di geolocazione precisa disponibili.Valutazione dei risultati.

Correlazione tra gli indici di vegetazione.Confronto con misure in situ dei risultati ottenuti su mare


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Spettrometro ESA ENVISAT MERIS15 bande spettrali nel visibile (tra 390 e 1040 [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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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 mare(usati per valutare i prodotti ottenuti)

Punti di misura ARPAT mare(usati per valutare i prodotti ottenuti)

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


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Osservabilità della vegetazione verde da satellite: Firma spettrale

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

413 443 490 510 560 620 665 681 709 754 779 865 885 900

wavelength (nm)

Re

fle

cta

nc

e (

%)

water

brownsoil

podzol

conif

grass

oat

ice

Red Edge Position

Riflettanza spettrale di alcune superfici in corrispondenza delle bande MERIS standard (fonte ESA).

Vegetazione


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Indici di vegetazione MERIS: Meris Global Vegetation Index (MGVI)

Studiato per stimare la Fraction of Absorbed Photosinthetically Active Radiation (FAPAR) [Gobron 2004]Stima della quantità di vegetazione e del tipo di superficieIndice robusto a effetti atmosferici e all’anisotropia del terreno

dgroundusunugrounddsun IIIIFAPAR ,,,,


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Indici di vegetazione MERIS: Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)

Monitoraggio dello stato della vegetazione e classificazione del terreno

Ottenibile da dati AVHRR e MERIS

AVHRRMERISMERIS

compatibile

AVHRR

12

12

141312102

761

177.0

503.0

chnchn

chnchnNDVI

LLLLchn

LLchn

NDVI MERIS e AVHRR non

confrontabili (diversa copertura spettrale): testato algoritmo MERIS compatibile AVHRR [Gunther 2004]


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Analisi multisensore: NDVI composita da AVHRR e da SEVIRI

NDVI composita temporalmente da AVHRRNDVI composita temporalmente da SEVIRIAnalisi della correlazione

NDVI SEVIRI/MSG

ND

VI

AV

HR

R/N

OA

A

NDVI compositaAVHRRNDVI compositaSEVIRI


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Indici di vegetazione MERIS: Meris Terrestrial Chlorophyll Index (MTCI)

Studiato per stimare la la Red Edge Position [Dash 2003] (ottenibile anche in modo indipendente)Osservazione del contenuto di clorofilla, della senescenza della vegetazione e del suo stress per carenze idriche o nutrizionali. MTCI è più robusto e generale di REP al crescere della concentrazione di clorofilla

MTCIREP

25.68175.708

75.70875.753

MTCI


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

REP e MTCI: > 0.96

MGVI e NDVI: 0.9

NDVI e NDVI comp. AVHRR: > 0.99

MGVI/NDVI e MTCI/REP: 0.7

MGVI MTCI REP NDVI NDVI comp. AVHRR

MGVI

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

OK, MTCI progettato per stimare REP

MGVI, più robusto, può stimare NDVI

Differenza di informazioni tra MTCI e MGVI

Quantità di informazione analoga


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Concentrazione di clorofilla “a” su mare da MERIS

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

L’algoritmo MERIS 2005 presenta la maggior correlazione con le misure a terra (ma anche una maggior dispersione)

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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Concentrazione di materia sospesa SPM:algoritmo realizzato AVHRR-MERIS

Monitoraggio della materia in sospensione, che influenza molto l’habitat marino ed è indicatore dei moti d’erosione dei terreni.Sviluppato in questo Lavoro basandosi su [Ruddick 1998]Utilizza la radianza del canale AVHRR 1 e una mappa di clorofilla MERIS

***

65.04401

20

2

0.0949/

0.0949

][06.04402.0][

48.00.04310.02111

/

SSS

bwwk

wbw

NwNw

baR

bMR

SPM

bchlaechlabM

mLJFmLR

Bocca d’Arno

Clorofilla disponibile per ogni punto

Incremento della risoluzione a terra


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Elaborazione dati MERIS: Geolocazione

La precisione delle mappe geofisiche da satellite è molto influenzata dalla precisione del posizionamento in latitudine e longitudine dei pixel.Realizzate 2 catene di geolocazione MERIS1. Con metodo suggerito da 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 coordinate Livello 1B

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 coordinate Livello 1B

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 – DET FirenzeTali tecniche sono basate sul modello di navigazione SGP4 e su un modello di ripresa del sensoreIl metodo utilizza i parametri orbitali (2Lines) del passaggio satellitare e i timecode di scansioneUtilizza inoltre 2 punti verità su mappa (punti cospicui sulla linea di costa)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 (non richiede ulteriori correzioni)

Qualità del risultato ottenuto dipendente dalla scelta dei punti verità

Errore di grandezza subpixel (100 [m])


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ConclusioniSviluppati e implementati algoritmi per l’ottenimento di mappe Mercatore su scala regionale e sub-regionale degli indici di vegetazione MGVI, MTCI, NDVI e della concentrazione di clorofilla e materia sospesa SPM su mare .

Realizzati nuovi algoritmi

Geolocazione con ricostruzione della scansione satellitare

Materia sospesa SPM con data fusion MERIS-AVHRR

Analisi e confronti dei risultati ottenuti da indici di vegetazioneForte correlazione tra MGVI e NDVI e tra MTCI e REP

Effettiva differenza informativa tra MGVI e MTCI

Valutazione dei risultati ottenuti su mare tramite database ARPAT

Analisi e confronto dei risultati ottenuti sulla geolocazioneMetodo con ricostruzione dell’orbita più preciso su scala sub-regionale

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