Towards an operational GMES land Monitoring Core Service

Geoland2 è un Collaborative Project (2008-2012) finanziato dall’Unione Europea nell’ambito del 7° Programma Quadro - SPACE.

Il progetto Geoland2 è coordinato da Astrium GmbH Services (Germania) e conta 51 partner provenienti da 21 nazioni europee.
Geoland2 si propone di costituire un importante passo avanti nella realizzazione del servizio GMES Land Monitoring Core (LMCS) affrontando gli aspetti locali, continentali e globali. L’architettura di geoland2 è formata da due strati: tre Core Mapping Services (CMS) e sette Core Information Services (CIS).

I CMS sono EUROLAND, BioPar (Biogeophysical Parameters) e SATChMo (Seasonal and Annual Change Monitoring). Essi sono responsabili di produrre le informazioni tematiche di base, quali mappe di copertura, dei cambiamenti e dello stato delle superfici, che sono di utilizzo generico o possono essere usate per realizzare altre analisi più approfondite.

I CIS sono un insieme di elementi tematici che si basano sui prodotti forniti dai Core Mapping Services e da altre fonti di dati (comprese le misure in-situ) per la produzione di informazioni di più alto livello per far fronte a specifiche politiche ambientali europee e ai trattati internazionali sui Cambiamenti Climatico, la sicurezza alimentare e lo sviluppo sostenibile dell'Africa. Il Core Information Services sono: Spatial Planning, Agri-Environment Monitoring, Water Monitoring, Forest Monitoring, Land Carbon, Global Crop Monitoring and Natural Resource Monitoring in Africa (NARMA).

CNR-IREA è partner di NARMA, che ha l’obiettivo di sviluppare le capacità di monitoraggio ambientale nei paesi africani fornendo informazioni derivate dai dati di Osservazione della Terra per supportare la formulazione di politiche di sviluppo sostenibile, la loro attuazione e valutazione. Il focus tematico è sulla gestione delle risorse naturali in una prospettiva stagionale e pluriennale e utilizza tipicamente le immagini a bassa risoluzione, con alta frequenza di acquisizione, ricevute dai Core Mapping Services tramite stazioni di ricezione satellitare GEONETCast, per facilitare i processi decisionali e di pianificazione a medio termine. Questo servizio NARMA è confezionato nella cosiddetta "e-station", che automatizza le fasi finali di post-processing dei dati, adattabile alle specifiche aree tematiche e geografiche da coprire, e che fornisce un ambiente di reporting web-based e multi-utente. L’attività di analisi e reporting si basa su competenze locali, al fine di assicurare analisi dei dati da parte di esperti con una profonda conoscenza della realtà locale.
Task manager di NARMA è l’unità GEM dell’IES-JRC e gli altri partner sono l’Università di Leicester (UK), GEOSAT Technology srl. (Francia) e CNR-IREA.

http://www.gmes-geoland.info/

Committente: Unione Europea, 7° Programma Quadro

Prime contractor: EADS Astrium (Germany)

Periodo di attività: 2008 - 2012

Finanziamento IREA: € 165.014

Responsabile IREA: Pietro Alessandro Brivio

Personale coinvolto: Mirco Boschetti, Paola Carrara, Daniela Stroppiana, Francesco Nutini

  Integrated GMES Project on Landcover and Vegetation

Geoland - Integrated GMES Project on Landcover and Vegetation (2004-2006) è un Progetto Integrato (FP6 SIP3-CT-2003-502871) finanziato nell’ambito del 6° Programma Quadro della Commissione Europea. 
Geoland è concepito nel contesto di GMES (Global Monitoring of Environment and Security), una iniziativa congiunta della European Commission (EC) e dell’ European Space Agency (ESA). Le attività di Geoland sono focalizzate  per supportare le seguenti priorità dell’iniziativa GMES: "Land Cover Change in Europe", "Environmental Stress in Europe", e "Global Vegetation Monitoring".
Il progetto Geoland, co-ordinato da InfoTerra GmbH (Germania) e da Medias-France (Francia), è un consorzio di 56 partner (aziende ed enti di ricerca privati e pubblici) provenienti da 15 nazioni europee (http://www.fp6.gmes-geoland.info/TEAM/all.php). L’architettura del progetto è costituita da due Core Services, da tre Osservatori Regionali e tre Osservatori Globali.

CNR-IREA (Milano) è Research Partner di uno dei tre Osservatori Globali, l’Observatory on Landcover and Forest Change (OLF). Gli altri partner di OLF sono:
* Joint Research Centre (JRC) GEM unit, Ispra (I)
* Instituto de Investigacao Cientifica Tropical (IICT), Lisbona (P)
* Universitè Catholique de Louvain (UCL), Louvain-la-Neuve (B)
* Centre for Ecology and Hydrology (CEH), Monks-Wood (UK)
* Vlaamse Instelling voor Toegepaste Onderzoek (VITO), Mol (B)
* Remote Sensing Solutions (RSS GmbH), Munchen (D)

CNR-IREA ha il ruolo di studiare lo stato dell’ambiente a scala continentale in Africa mediante l’analisi di dati da satellite. In questo ambito il contributo di CNR-IREA è la definizione di un indicatore sintetico, che integrando con tecniche fuzzy dati multi-sorgente, sia in grado di individuare situazioni di anomalia nello stato della copertura vegetale. Le mappe mensili prodotte per l’Africa nel periodo 1996-2002 mostrano le variazioni nella distribuzioni spaziale di anomalia, che regionalmente appaiono connesse con le variazioni climatiche El-Niño Southern Oscillation (ENSO).

http://www.fp6.gmes-geoland.info/index.php

http://milano.irea.cnr.it/Geoland/geoland_project.htm

Committente: Unione Europea, 6° Programma Quadro

Responsabile
Pietro Alessandro Brivio

Personale coinvolto
Mirco Boschetti, Daniela Stroppiana, Paola Carrara

Alle metodologie che da oltre un secolo permettono di studiare le acque dei laghi, negli ultimi trent’anni si sono affiancate le tecnologie satellitari che consentono di monitorare estese porzioni di territorio, al di là dei confini geo-politici e nelle zone più remote del pianeta, con osservazioni frequenti e continue nel tempo. Il nostro studio è orientato principalmente al monitoraggio dei laghi con alcune recenti esperienze in ambienti lagunari e zone costiere, che essendo aree di transizione tra terre emerse e sommerse  sono luogo di processi e fenomeni biologici, geomorfologici, chimici e fisici complessi e spesso di difficile comprensione. Le attività di ricerca mirano in particolare all’implementazione di algoritmi per la generazione di prodotti di rilevanza sia ecologica e ambientale sia gestionale, nell’ottica di fornire un contributo all’implementazione della direttiva quadro sulle acque della Commissione Europea Water Framework Directive (WFD 2000/60). Ad oggi i parametri derivabili da telerilevamento sono:

• concentrazione di clorofilla-a (proxy del fitoplancton). Il fitoplancton, composto da micro-alghe, rappresenta la base della catena alimentare acquatica ed è un’importante variabile nella stima dei processi di produzione primaria. L’attività di ricerca riguarderà inoltre lo sviluppo di algoritmi per il riconoscimento dei pigmenti algali, quali le ficocianine presenti nei cianobatteri. Queste alghe sono infatti potenzialmente tossiche con frequenze di occorrenza in costante aumento;
• concentrazione di solidi sospesi nelle sue componenti organiche ed inorganiche. I solidi sono un tracciante dei fenomeni di immissione ad opera di fiumi e/o tributari, di risospensione per effetto di vento, onde e correnti;
• concentrazione di sostanze gialle (o CDOM): include sostanze organiche disciolte (acidi fulvici e umici) di origine sia "interna" (per la degradazione del fitoplancton), sia terrestre (per apporto fluviale) ed è un’importante variabile della modellistica del ciclo del carbonio;
• coefficiente di attenuazione lungo la colonna d’acqua dell’irradianza incidente e profondità del disco di Secchi: indicatori della profondità dello strato eufotico e della trasparenza dell’acqua;
• copertura del fondale che, se colonizzata da fanerogame, assume un interesse strategico per il ruolo ecologico che esse rivestono;
• temperatura superficiale,funzione sia della variabili meteorologiche sia di fenomeni di fioritura algale o inquinamento termico.

Scarica la borchure sul "Telerilevamento per la qualità delle acque"

"European Lakes Under Environmental Stressors", è un progetto di ricerca da svilupparsi nel triennio 2010-2012 nell'ambito "Intereg IV" Central Europe Programme. Coordinato dalla Comunità del Garda, EULAKES vede coinvolti 9 partner tra agenzie per l'ambiente, centri di ricerca e università di cui 4 italiani, 2 ungheresi, 2 austriaci, 1 polacco. Oggetto di studio sono alcuni grandi laghi europei: il Garda in Italia, il Balaton in Ungheria, il Neusiedl in Austria e il Charzykowskie in Polonia. EULAKES stanzia circa tre milioni di euro per migliorare i sistemi di monitoraggio integrando le misure in situ alle osservazioni satellitari, fare simulazioni dei cambiamenti climatici volti a valutare la vulnerabilità delle acque, definire una strategia d'intervento comune di gestione.

Attività: Modellistica di estrazione di parametri bio-geofisici

Per "change detection" si intende il processo di identificazione dei cambiamenti in un oggetto o in un fenomeno, che avvengono in un particolare intervallo temporale. Presupposto fondamentale delle analisi di change detection effettuate con dati telerilevati è che un cambiamento di copertura del suolo o della superficie osservata da un sensore corrisponda a un cambiamento di risposta spettrale radiometrica, e che questo cambiamento spettrale sia sensibilmente più rilevante rispetto ai cambiamenti dovuti ad altri fattori, quali le condizioni atmosferiche al momento delle acquisizioni, o l'umidità dei suoli o ancora differenze nelle condizioni di acquisizione dei dati telerilevati.

Change Detection e danno alluvionale: il Nord-est del Bangladesh sommerso dalle alluvioni monsoniche del 2001; a sinistra,: prima dell'alluvione; al centro: post alluvione. A destra la mappa dei cambiamenti che permette l'identificazione delle aree alluvionate e delle infrastrutture colpite.

La capacità di riconoscere (dare un nome) e quindi di classificare oggetti in categorie che si conformano a modelli teorici (pattern) è una delle caratteristiche principali dell’intelligenza umana.
La classificazione automatica delle immagini, cioè lo studio di metodi per il riconoscimento automatico di oggetti attraverso l’identificazione di regolarità significative in un sistema complesso e in presenza di rumore, è nota anche come “pattern recognition”. Essa implica l’estrazione di informazione tematica attraverso la determinazione delle relazioni fra le risposte spettrali delle superfici osservate da satellite e le varie classi o temi di interesse dell’utente.

Per la determinazione dei parametri bio-geofisici molti studi si basano su approcci statistici che permettono la definizione di modelli empirici o semi-empirici, così suddivisi in funzione di quanto la loro definizione/parametrizzazione sia vincolata al solo dataset utilizzato in fase di calibrazione o sia utilizzabile anche per dati affini. In entrambi casi, l’approccio è basato sullo sviluppo di relazioni statistiche tra i valori spettrali misurati dal sensore e i parametri bio-geofisici della superficie. L’analisi statistica tra dati i radiometrici e i parametri bio-geofisici può avvalersi di tecniche d’analisi univarita o multivarita, includere trasformazioni di variabili (es. logaritmi) e far riferimento a singole bande o a loro combinazioni (es. indice di vegetazione). In funzione dell’obiettivo del lavoro e della disponibilità di dati ancillari i dati satellitari da elaborare con i metodi empirici o semi-empirici possono essere corretti o meno dall’effetto atmosferico.

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