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Tecniche di telerilevamento all'infrarosso termico per la stima dell'umidità del suolo

L’umidità del suolo è un parametro molto importante, in particolare in ambito idrologico. Il remote sensing è l’unico metodo che consente di ottenere delle stime spazialmente e temporalmente distribuite, anche se non esenti da errori ed incertezze. Esistono oggi diverse tecniche di telerilevamento usate per la stima dell’umidità del suolo, che utilizzano sia i sensori che operano nelle bande delle microonde che quelli che operano nel visibile e nell’infrarosso termico, ma nessuna di queste garantisce un “optimum” tra affidabilità dei risultati e costi.
In questo lavoro si è analizzato in particolare un metodo che stima indirettamente il contenuto d’acqua nel suolo, dalla misura dell’inerzia termica del suolo stesso (ATI, Apparent Thermal Inertia). Il metodo, che ha il vantaggio di essere molto economico poiché usa le immagini del sensore AVHRR-NOAA (disponibili quotidianamente e a costi relativamente bassi), è stato applicato per la stima dell’umidità di alcune zone della bassa pianura bresciana, dove contemporaneamente sono state effettuate delle misure a terra puntuali tramite TDR su terreni ritenuti caratteristici e rappresentativi del territorio, in modo da poter successivamente confrontare i risultati. Per l’analisi delle immagini satellitari si è ricorso al software IDRISI, mentre per la sovrapposizione le mappe di uso del suolo e l’immagazzinamento dei dati di misura a terra, si è usato il software Arcview GIS.
Dal confronto tra misure a terra e applicazione del metodo, pur tra le difficoltà legate alla presenza di frequenti coperture nuvolose della pianura padana, è emersa una discreta attendibilità dei risultati, che incoraggia ad applicare il metodo in zone climaticamente più favorevoli, come quelle del centro-sud Italia.

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1.1 Tecniche di telerilevamento dell’umidità del suolo 1.1.1 Microonde Da quanto detto al paragrafo precedente, nella regione spettrale delle microonde l’atmosfera può dunque considerarsi trasparente, soprattutto alle frequenze più basse. È questo, insieme alla possibilità di avere riprese notturne, uno dei motivi per cui il telerilevamento alle microonde è particolarmente vantaggioso per monitorare i processi superficiali. I radiometri alle microonde passivi misurano la radiazione emessa dalla superficie a frequenze minori di circa 19 GHz. Su terreno nudo o con vegetazione scarsa la radiazione osservata può essere usata per ricavare la costante dielettrica della superficie. Nota la costante dielettrica, si risale all’umidità del suolo attraverso leggi di tipo empirico. A frequenze ancora più basse (1,4 GHz, banda L) la regione sorgente delle microonde è più profonda nel suolo e le caratteristiche dielettriche diverse tra suolo nudo e bagnato permettono di stimare l’umidità del suolo a qualche centimetro di profondità. Il problema fondamentale di questa tecnica consiste nella bassa risoluzione geometrica dei radiometri attualmente operativi. Di contro i radar, che usano la stesse frequenze, hanno un’alta risoluzione spaziale (in alcuni casi di 10 m). Essi trasmettono al suolo un’impulso elettromagnetico e misurano la frazione di radiazione che ritorna all’antenna (coefficiente di backscatter), la cui misura ha un ben determinato legame con la costante dielettrica del suolo. Tuttavia, a causa della rugosità del terreno, il segnale trasmesso a terra è diffuso dalla superficie in tutte le direzioni (effetto speckle). È perciò richiesta un’analisi multispettrale, e a diverse polarizzazioni, per ricavare contemporaneamente la rugosità e le proprietà dielettriche dei suoli. Sfortunatamente i radar attuali utilizzano preminentemente la banda C (5,33 GHz), che è influenzata dai fattori di cui sopra. Inoltre, le immagini radar subiscono deformazioni dovute alla geometria della ripresa che non sono facilmente correggibili nel processo di georeferenziazione. A questi inconvenienti si aggiungono gli elevati costi delle immagini e un’insufficiente risoluzione temporale per alcuni scopi idrologici.

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Parole chiave

gis
idrisi
idrologia
image processing
infrarosso
moisture
noaa
remote sensing
telerilevamento
umidità

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