Lo scorso 2 marzo si è svolta la cerimonia di premiazione del Premio tesi IEEE-GRS29-Italy 2022. Il concorso, organizzato anche quest’anno congiuntamente dai Chapter IEEE Geoscience Remote Sensing Central-North Italy (GRS29-CNI) e South Italy (GRS29-SI), ha visto la premiazione delle tre migliori tesi di dottorato e delle tre migliori tesi di laurea magistrale su tematiche di geoscienze e telerilevamento discusse nel periodo dal 1° giugno 2021 al 31 maggio 2022. Tra i candidati di quest’anno, è risultato vincitore Davide Palmisano, assegnista di ricerca presso la sede IREA di Bari, per la tesi di dottorato dal titolo “Time series analysis of synthetic aperture radar data for surface soil moisture retrieval at high resolution”, svolta presso l'IREA e discussa all’Università di Roma Sapienza nel febbraio 2022.
La tesi svolta da Davide ha investigato l’utilizzo di dati radar ad apertura sintetica (SAR) ad alta densità temporale per la stima di umidità superficiale del suolo ad alta risoluzione spaziale. Questa tematica riveste grande interesse scientifico ed applicativo perché contribuisce a migliorare la comprensione del ciclo idrologico e a sostenere applicazioni quali, per esempio, le previsioni meteorologiche e il monitoraggio del rischio legato alle inondazioni e siccità.
La tesi si sviluppa su tre approfondimenti tematici. Il primo riguarda la stima dell’umidità del suolo su superfici agricole attraverso i dati SAR della missione Europea Sentinel-1 acquisiti ad alto angolo di incidenza (maggiore di 40 gradi). L’angolo di incidenza è uno dei parametri che modula la sensibilità dei dati SAR al livello di umidità del suolo. L’attività di Davide in questo contesto è consistita in uno studio sperimentale atto a quantificare la stima dell’umidità del suolo in funzione dell’angolo di incidenza e del tipo di coltura agricola. L’analisi di sensibilità all’umidità è stata ulteriormente investigata nel contesto del progetto internazionale finanziato dall’Agenzia Spaziale Europea (ESA) “SARSense”, organizzato in preparazione della futura missione “ROSE-L”. In questo ambito, Davide ha partecipato alle attività di raccolta ed analisi dei dati della campagna di misure svoltasi sul sito di Selhausen (Germania).
Il secondo aspetto sul quale si è focalizzata la tesi ha riguardato lo sviluppo di una metodologia per la stima di umidità del suolo basata sull’integrazione di informazione SAR di fase ed intensità. La motivazione è la nuova e crescente disponibilità di serie ad alta densità temporale di dati SAR, la quale rende possibile lo sviluppo di approcci di integrazione di dati SAR coerenti ed incoerenti.
Un terzo pilastro dello studio ha riguardato la quantificazione dell’accuratezza dei prodotti SAR di umidità del suolo attraverso misure in situ. In tutto il mondo sono presenti delle reti idrologiche che acquisiscono con continuità temporale la umidità del suolo in situ, la quale viene utilizzata per effettuare la validazione delle misure derivate da satellite. Con la disponibilità di nuove costellazioni SAR, vari prodotti di umidità del suolo saranno probabilmente disponibili su larga scala e con continuità temporale. Davide ha investigato aspetti legati allo sviluppo di protocolli di validazione adatti al prodotto SAR, caratterizzato da un’alta risoluzione spaziale.
Attualmente Davide sta continuando la sua attività di ricerca nell’ambito del telerilevamento SAR per la stima di parametri biofisici del suolo.
Sinistra: esempio di mappa di umidità superficiale del suolo (SSM) a ~100 m di risoluzione derivata dall’algoritmo SMOSAR (Soil MOisture retrieval from multi-temporal SAR data). L’immagine rappresenta la stima di SSM all’interno delle parcelle agricole (riportate in nero) di un’area della regione spagnola della Castilla y León, alla data del 17 giugno 2021. Destra: mappa di SSM su un’area più estesa. La regione della Castilla y León è riportata in rosso in alto a sinistra.
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