Metodologia

Gli studi sull’isola di calore urbano solitamente vengono eseguiti utilizzando dati con basse risoluzioni che coprono una grande area, semplicemente a causa delle dinamiche fisiche del vento e delle precipitazioni. In questo esempio però, si vuole esaminare i processi che avvengono nella microscala in maniera più dettagliata, usando immagini nell’infrarosso termico ad alta risoluzione spettrale. Le risposte termiche in questa scala sono confrontate con le risposte fornite in mesoscala, nell’ottica di un processo di “scaling-up”.

Nel 1995 Ridd delinea un metodo per poter confrontare le città dal punto di vista ecologico, in diverse scale spaziali e con fonti di dati differenti, includendo quelle multispettrali e termiche.

Il modello noto come V-I-S ( Vegetazione – Superfici Impermeabili – Suolo ), si basa sulla differenziazione spettrale di tre tipologie di coperture: vegetazione, superfici impermeabili e suolo, con l’acqua trattata separatamente. Viene distinta anche la composizione chimica di ciascuna copertura, infatti ogni superficie ha

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una reazione unica con l’energia e l’umidità all’interno dell’ecosistema urbano. Concentrandosi sulla risposta termica di ogni singolo rivestimento del terreno nell’ambiente urbano, il modello V-I-S può essere utilizzato come un quadro concettuale e schema di classificazione per identificare la risposta termica urbana. Per comprendere meglio la superficie complessiva del modello termico dell’area di studio, la risposta termica dei terreni viene suddivisa, come già accennato in precedenza, in due livelli: 1) il livello comunale 2) il livello regionale.

Il primo livello si riferisce ad una larga scala territoriale, come ad esempio un singolo quartiere o una combinazione di un paio di quartieri. Al contrario, il livello regionale, comprende l’intera valle di Salt Lake.

Esaminando gli scambi energetici tra le singole coperture del suolo e collegando questi processi con modelli termici a livello comunale e regionale, si può ottenere un’ottima comprensione dei processi climatici urbani in macroscala.

I risultati che si possono ottenere sono quindi molteplici:

a) Quantificare la risposta termica della specifica copertura del terreno basata sul flusso di energia giornaliero proveniente dalla superficie urbana, come misurata dal sensore ATLAS

b) Determinare e mappare il modello spaziale termico nei due livelli

È importante puntualizzare che, gli effetti dell’isola di calore urbano operano a livello di superficie urbana, quindi, un’analisi termica delle tipologie di superficie a livello comunale permette di comprendere bene lo sviluppo e le caratteristiche dell’UHI. I cambiamenti nella copertura urbana evocano dunque cambiamenti nelle risposte atmosferiche. Sia per l’analisi in microscala (livello comunale) che per quella in mesoscale (livello regionale) è necessario definire una classificazione della copertura del suolo (in questo caso si è preferito utilizzare una classificazione supervisionata). Il metodo utilizzato per la classificazione segue il modello V-I-S: otto classi, suddivise in base alla differenziazione spettrale.

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Figura 39 Immagine SPOT-P della valle di Salt Lake

Sono state perciò scelte delle aree di interesse (AOIs), o campioni rappresentativi, per ciascuna delle otto categorie, relative al modello V-I-S: erba, alberi/arbusti, terreni chiari, terreni scuri, superfici impermeabili chiare, superficie impermeabili medio/scure, acqua e ombra. Queste classi sono così descritte:

- Vegetazione – erba: prati, campi, parchi, giardini. Questa classe, ha il più alto valore di riflettanza nell’infrarosso vicino a causa della sua continua fotosintesi.

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- Vegetazione – alberi/arbusti: questa categoria comprende qualsiasi tipo di vegetazione che potrebbe offrire un’ombra.

- Superficie impermeabile – chiara: in questo caso si fa riferimento a quelle superfici con albedo elevato, come ad esempio i lastricati di cemento o cls ma includono anche quei tetti altamente riflettenti

- Superficie impermeabile – medio/scuro: in questo caso si intendono le tipiche vie del centro con superficie asfaltata.

- Terreno – chiaro: le indagini sul campo mostrano che i suoli chiari sono principalmente dei terreni alcalini ( come quelli che si trovano nei letti asciutti dei laghi o nelle aree agricole incolte). A volte, quando l’albedo è molto alto, è più appropriato sostituire il termine “chiaro” con “brillante”. - Terreno – scuro: sono quei terreni con un elevata presenza di materia

organica, e si trovano spesso nelle zone in cui le precipitazioni sono elevate, il che induce una maggiore vegetazione e conseguentemente un aumento del materiale organico.

- Ombra: questa è una categoria stand-alone. È stata introdotta con lo scopo di evitare la confusione creata con il concetto di buio impenetrabile, in quanto le due classi sono suscettibili di grandi differenze nelle proprietà termiche. L’ombra degli edifici è rilevata a livello comunale, mentre l’ombra delle montagne è individuata a livello regionale.

- Acqua: in questa classe sono compresi tutti i corpi idrici, a prescindere dalla loro profondità.

La classificazione guidata a livello comunale è stata effettuata mediante la regola (non parametrica) del parallelepipedo, ed i pixel non classificati sono stati trattati attraverso la legge (parametrica) della minima distanza. Poi per ogni classe sono state raccolte un minimo di tre firme spettrali, andando via aumentando nelle zone in cui vi era una forte confusione spettrale, come ad esempio per le categorie di superficie impermeabile. Mentre le firme spettrali per l’acqua ed i terreni chiari, data la scarsa disponibilità nell’area d’interesse, non è stato possibile individuare più di due firme ciascuna. Infine si è ritenuto sufficiente una sola firma spettrale nel caso delle ombre. Il numero di pixel per ogni area di interesse è variabile in funzione del tipo di copertura della superficie e della disponibilità geografica.

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L’esattezza della classificazione, è stata valutata sulla base di un campionamento statistico unitamente ad una verifica visiva della fotografia ad infrarossi, con una precisione complessiva della classificazione del 87%.

Figura 40 Aree d'interesse utilizzate nella classificazione guidata e nella generazione delle firme spettrali

Nella classificazione a livello comunale, la maggior parte degli errori si è verificata a causa della confusione tra i suoli chiari e le superfici impermeabili chiare. Infatti i terreni dell’area indagata, come già accennato, hanno una elevata componente alcalina, il che provoca una risposta termica molto simile a quella derivante da superfici con albedo molto alto, tipico delle superfici impermeabili chiare.

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La classificazione a livello regionale è stata effettuata con un procedura del tutto simile a quella appena vista, utilizzando il modello V-I-S come guida nella selezione delle tipologie di coperture. In questo caso però, è stato creato un nuovo set di aree d’interesse per poter generare le firme spettrali per i dati forniti dal TM.

Figura 42 Accuratezza della classificazione a livello regionale

È da sottolineare che la classe corrispondente all’acqua ha prodotto una accuratezza pari a 0% , ciò è dovuto in parte al fatto che la copertura d’acqua è una percentuale molto piccola dell’intera area di studio ed, eccetto in alcuni casi, si verifica in piccoli appezzamenti che, alla risoluzione di 30 m del TM potrebbe essere identificata come pixel misto.

Come per il livello comunale, i problemi maggiori sono stati causati dalla confusione tra terreni chiari e superfici impermeabili chiare.

Durante l’acquisizione delle classi di copertura sono stati generati due set di firme termiche, una a livello comunale ed una a livello regionale. Nel primo caso, i valori termici derivano dal canale 13 del sensore ATLAS. Le aree d’interesse, utilizzate per generare le firme multi-spettrali per la supervisione del livello comunale, sono state utilizzate anche per derivare le firme termiche della medesima area, all’incirca da 2 a 5 aree per classe, con la sola eccezione dell’ombra. Quindi, entrambe le firme sono ricavate dallo stesso set di dati.

A livello regionale invece il procedimento è stato leggermente diverso, perciò, al posto di utilizzare i dati termici Landsat ( a causa della loro bassa risoluzione spaziale) sono stati adoperati dati ATLAS supplementari (sono state aggiunte due

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linee di volo nord-sud per tutta l’intera lunghezza dell’area di studio, una sul lato est della valle e l’altra sul lato ovest).

La mappa della classificazione delle coperture della valle (TM) e le immagini ad infrarossi ad alta risoluzione sono state usate come guide per raccogliere le firme termiche provenienti dai dati ATLAS per ciascuna delle otto categorie di coperture. Le firme termiche sono state quindi generate dall’individuazione di AOIs corrispondenti tra i due voli supplementari (utilizzando solo il canale 13). Sono stati selezionati circa dodici aree d’interesse per ciascuna classe di copertura, con le solite eccezioni di acqua ed ombra.

Una volta generate le firme termiche vengono calcolate le grandezze statistiche di riferimento, valore massimo e minimo, media e deviazione standard. Le mappe termiche vengono quindi create, sia a livello regionale che a livello comunale, assegnando il valore termico medio di ogni copertura alla classificazione guidata.