Indice di vegetazione: NDVI

L'Indice di Vegetazione, nella sua formulazione come NDVI (Normalized Difference Vegetation

Index), sfrutta la diversa risposta della copertura vegetale alle bande spettrali del visibile (rosso) e

del vicino infrarosso, e fornisce un valore numerico adimensionale, teoricamente compreso tra -1 e +1. Tale valore è stato dimostrato essere in stretta relazione con lo stato di salute della vegetazione, intesa come biomassa e area fogliare (Leaf Area Index), e con i processi biochimici ad essa correlati (attività fotosintetica). La caratteristica del comportamento dei pigmenti delle foglie non sottoposte a stress è infatti quella di riflettere soltanto circa il 10% della radiazione ricevuta nella regione spettrale della luce visibile (rosso), ed allo stesso tempo di riflettere oltre il 40% di quella ricevuta nell'infrarosso vicino. Nella mappe elaborate, valori bassi di NDVI si verificano in aree a bassa o assente copertura vegetale, o dove la vegetazione presente è senescente o sofferente, mentre gli alti valori dell'indice rispecchiano una situazione di forte attività fotosintetica e quindi elevata presenza di biomassa. Nella realtà osservata, i valori di NDVI variano prevalentemente in un range compreso tra -0.2 e +0.6 sulle terre emerse (con i corpi d'acqua, la neve e le nubi che mostrano valori vicini allo zero o leggermente negativi). La formula utilizzata per il calcolo dell’indice NDVI è la seguente: RED NIR RED NIR NDVI + − =

nella quale NIR indica la banda dell’infrarosso vicino (banda 3N – VNIR) e RED indica la banda del rosso (banda 2 - VNIR).

Con il monitoraggio delle mappe di NDVI vengono tenuti sotto costante osservazione fenomeni su scala continentale, quale quello dell'avanzamento della desertificazione in Africa, da parte della Nazioni Unite e della F.A.O.; è in grande crescita inoltre, in ogni parte del mondo, l'utilizzo di questo strumento da parte degli enti per la programmazione e l'assistenza tecnica in campo agricolo su scala nazionale e regionale, con particolare riferimento alla valutazione dell'impatto sulle produzioni agricole a seguito di particolari eventi ambientali (siccità, inondazioni, infestazioni etc.).

E’ importante precisare che l'utilizzo dell'Indice di Vegetazione per il monitoraggio delle condizioni della copertura vegetale ha una valenza assolutamente "qualitativa", e non consente, allo stato attuale delle conoscenze (ma molte ricerche vengono oggi dirette in questo senso), una valutazione "quantitativa" di tale stato. In particolare il confronto a fini agrometeorologici tra le diverse mappe dell'indice nei diversi periodi dell'anno, richiede un'analisi approfondita delle differenze nella tipologia di vegetazione e di suolo presenti, al fine di differenziare localmente i diversi stadi fenologici dall'influenza dei differenti tipi di suolo.

A questo riguardo è opportuno evidenziare che la scala dei colori scelta per rappresentare i diversi valori dell'indice è puramente arbitraria e non ha nessun riferimento all'apparenza reale della vegetazione.

Di seguito si riportano gli indici NDVI calcolati per le diverse immagini di archivio confrontando tra loro quelle relative allo stesso anno. Di default il software utilizzato (Idrisi) consente di associare una legenda suddivisa in 255 livelli: però nell’immagine-risultato distribuisce le gradazioni di colore solo all’interno del range di livelli realmente presenti. Per rendere confrontabili i diversi indici è stato necessario ridistribuire i colori sull’intera scala.

ANNO 2002

Considerando che tra la metà e la fine di aprile gran parte delle coltivazioni seminate devono ancora entrare nella fase di emergenza del terreno, risulta evidente, dalla Fig. 4.21, l’assenza di vegetazione su numerosi appezzamenti presenti nel dettaglio dell’immagine prodotta come NDVI. Mentre una maggiore attività fotosintetica appare nell’immagine di giugno, anche se alcune colture sono già state raccolte.

23/04/02 19/06/02

Fig. 4.21 – Confronto tra gli NDVI calcolati per l’immagine del 23 aprile 2002 e per l’immagine del 19 giugno 2002

ANNO 2005

26/05/05 11/06/05

29/07/05 30/08/05

Fig. 4.22 – Confronto tra gli NDVI calcolati per le immagini del 26 maggio 2005, 11 giugno 2005, 29 luglio 2005 e 30 agosto 2005

Per il 2005 è stato possibile confrontare la situazione presente sul terreno in quattro momenti diversi: fine maggio, metà giugno, fine luglio e fine agosto (Fig. 4.22). Il periodo corrisponde all’intero ciclo di maturazione di alcune specie, come la soia e il mais, e a quello parziale di altre come il grano e l’erba medica. Come già detto in precedenza è difficile, infatti, stabilire quando il fenomeno studiato, data la sua grande variabilità, è maggiormente rappresentativo dal punto di vista spettrale. Nei dettaglio del 30/08/05 la gradazione del colore sembra essere concentrata solo intorno al verde: questa differenza rispetto alle altre immagini è legata, oltre al fattore temporale, ad una differente calibrazione nella registrazione dei valori radiometrici, visibile anche nel corrispondente color composite.

Per comprendere, poi, come la risposta spettrale di una coltura cambia rapidamente nel corso di quattro mesi, si osservi la variazione subita dai valori NDVI per la coltivazione della soia (Fig. 4.23).

a) 26/05/05 b) 11/06/05 c) 29/07/05 d) 30/08/05

Fig. 4.23 – Variazione dell’indice NDVI per la coltura della soia.

Dopo la semina, che avviene ad aprile, la fase di emergenza si verifica rapidamente verso la fine di giugno: questo è dimostrato anche dal dettaglio del 11/06/05 (b), nel quale i valori da negativi (a) cominciano a superare lo 0, indicando l’inizio di un processo vegetativo. A fine luglio (c) la pianta ha raggiunto quasi l’80% della sua altezza e la maturazione procede per tutto il mese di agosto (d) fino alla maturazione, prevista per la fine di settembre.

ANNO 2006

L’intervallo di tempo che intercorre tra le due immagini riportate in Fig. 4.24 è di un mese: il cambiamento che maggiormente colpisce è quello relativo alle condizioni del terreno, seminato a mais o soia a seconda degli appezzamenti, che presenta valori negativi a metà giugno e valori superiori allo 0 a metà luglio, quando le piante sono prossime ad emergere dal suolo.

13/05/06 14/06/06

Introduzione alla parte III

Per verificare l’eventuale raggiungimento dell’obiettivo principale della Tesi, ovvero il riconoscimento delle colture agricole mediante immagini satellitari Aster, nella terza ed ultima parte sono riportati i risultati delle elaborazioni, ottenute sia da classificazioni per pixel sia da classificazioni object-oriented. Alla luce delle problematiche descritte nel Capitolo 4 dell’elaborato, circa la raccolta e la gestione dei dati dai quali estrarre le informazioni sull’uso del suolo, vengono inizialmente mostrati alcuni esempi di tracciamento delle aree di addestramento, con un particolare riferimento ai casi di dubbia interpretazione.

Avendo poi a disposizione una serie di dati telerilevati relativi ad un intervallo temporale di cinque anni (2002-2006), è stato possibile effettuare due tipi di controlli qualitativi: uno tra classificazioni di immagini riprese nello stesso anno ma in mesi diversi, utile per ricostruire l’intero ciclo di vita di alcune colture mediante l’osservazione dei singoli stati fenologici, e l’altro tra classificazioni relative allo stesso periodo di maturazione ma in anni diversi, necessario per studiare tutti quei fattori che influenzano la risposta spettrale di una stessa coltura. Il confronto visivo tra le metodologie è comunque possibile farlo mediante gli esempi, sia di successo che di insuccesso di classificazione, distribuiti nei vari paragrafi.

Da un punto di vista quantitativo, l’accuratezza delle singole elaborazioni è stata valutata mediante il calcolo di una serie di parametri, tutti derivati dalla matrice di confusione, realizzata per ogni classificazione. L’attenzione è stata rivolta soprattutto alla determinazione del coefficiente K, che tende a depurare la stima dell’accuratezza dall’effetto legato all’accordo prodotto dalle coincidenze casuali fra la classificazione e la mappa di riferimento, basata sulle verità a terra. Tale coefficiente permette di valutare l’accuratezza sia a livello globale che di singole classi. Il confronto tra le due metodologie di classificazione utilizzate invece è stato realizzato con un test statistico, Z test, in grado di stabilire se vi sono grosse differenze tra i risultati relativi ad una stessa immagine. Lo scopo del test è stabilire se una metodologia è migliore dell’altra ai fini della discriminazione delle firme spettrali delle colture agricole, o se invece è consentito un loro indifferente utilizzo.

Infine, nell’ottica di progettare una procedura generale semplice e il più possibile veloce per il riconoscimento delle coltivazioni, viene suggerito un flusso di lavoro per eseguire le diverse operazioni, che si traduce in una schematizzazione dei capitoli operativi dell’intero elaborato di Tesi.