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Rencontres La seconde étape dans la protection contre les risques naturels: les investissements sur le territoire
23 septembre 2014
Amphi G.B. Acquaviva –Iut de Corse
Campus Grimaldi - Corte
L’ d i d i lli i M di /NPP il i iL’uso dei dati satellitari Modis/NPP per il monitoraggioe previsione del rischio incendi boschivi
Giacomo Cavalli
REGIONE AUTÒNOMA DE SARDIGNAREGIONE AUTONOMA DELLA SARDEGNA
AGENTZIA REGIONALE PRO S’AMPARU DE S’AMBIENTE DE SARDIGNA AGENZIA REGIONALE PER LA PROTEZIONE DELL’AMBIENTE DELLA SARDEGNA
ARPAS
AGENZIA REGIONALE PER LA PROTEZIONE DELL’AMBIENTE DELLA SARDEGNA - ARPAS
Remote sensing per rischio incendi
ARPAS - Dipartimento Meteoclimatico
Attività di supporto al Corpo Forestale e di Vigilanza Ambientale e alla Protezione Civile
della Regione Autonoma della Sardegna durante la stagione antincendi:
Mappa delle variazioni dello stato della vegetazionepp g
Analisi agrometeorologica Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)
Entrambi i bollettini danno informazioni sulle aree a potenziale maggior rischio seguendo
l’evoluzione delle dinamiche della vegetazione e della necromassa potenzialmente combustibile
2PROTERINA2 - Corte, 23 settembre 2014
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Proterina2
Le attività sviluppate nel progetto Proterina-C hanno indicato la strada per il progetto Proterina2.
Acquisire sensori /strumentazione per potenziare sistemi di previsione e prevenzione
Migliorare la capacità di condivisione di informazioni tra i partner e i diversi attori nel campo della
prevenzione e monitoraggio
Migliorare la conoscenza dei processi che inducono condizioni di rischio sul territorio (incendi
boschivi)
3PROTERINA2 - Corte, 23 settembre 2014
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Proterina2
Attività Arpas:
• Step precedente (in corso): Acquisizione stazione di ricezione dati satellitari
• valorizzazione della piattaforma informatica per condivisione di dati e modelli
• integrazione dei dati satellitari nella piattaforma, con storage e sw archiviazione/catalogazione
• sviluppo e implementazione su piattaforma integrata degli strumenti di supporto per il run deisviluppo e implementazione su piattaforma integrata degli strumenti di supporto per il run dei
modelli di previsione e simulazione della propagazione degli incendi.
• i d i lli di i i l d il i l• messa a regime dei protocolli di comunicazione e le procedure sviluppati nel progetto
PROTERINA-C, assicurando la disponibilità delle immagini satellitari e delle loro elaborazioni, e
la condivisione di tutti i dati
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Applicazioni
Osservazione della Terra per l’analisi ambientale nelle bande di frequenza a media risoluzione
(250/500/1000 metri)
Inserimento di informazioni dinamiche sulla necromassa combustibile in sistemi/modelli per la stima/ p
del rischio incendi.
Elaborazione mappe di supporto alla Protezione Civile analisi del comportamento del fronte diElaborazione mappe di supporto alla Protezione Civile, analisi del comportamento del fronte di
fiamma come intensità potenziale e velocità di propagazione
Id ifi i d i i d’i d li i di b hi i i HSD (H S D i )Identificazione dei punti d’innesco degli incendi boschivi con tecnica HSD (Hot Spot Detection) e
LST (Land Surface Temperature)
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Applicazioni in modelli per valutazione rischio incendi
RISICO (RISchio Incendi e COordinamento)
Implementato dalla Fondazione CIMA (Centro Internazionale in
b l l lMonitoraggio Ambientale), operativo presso il “Dipartimento Nazionale
della Protezione Civile” dal 2003.
Ruolo chiave dell’umidità della necromassa.
Dati telerilevati danno informazione sullo stato della vegetazione su scala
spaziale e temporale.
La variabilità della vegetazione erbacea è notevole ma difficile da
modellizzare.
RISICO si basa su Fire Potential Index (FPI), che combina dati meteo
(temperatura, pioggia, umidità, vento, modelli meteorologici), telerilevati
e misurati in campo
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Applicazioni in modelli per valutazione rischio
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Modis
ll d ( h b )Satelliti Terra and Aqua, missione EOS (Earth Observing System)
36 canali
Risoluzione spaziale: 250-500-1000 metri
Ri l i R di t i 12 bit
8
Risoluzione Radiometrica: 12 bitPROTERINA2- Corte, 23 settembre 2014
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NDVI
NIR: near infrared channel
(B2, λ 841-876 nm)R: visible red channelR: visible red channel
(B1, λ 620-670 nm)
Risoluzione spaziale B1/B2:
250 metri
RNIRRNIRNDVI
+−
=
NDVI dà indicazioni su attività fotosintetica e
sullo stato fenologico delle piante
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Processi di Elabora ione:
NDVI
Processi di Elaborazione:
Acquisizione dell’immagine, ritaglio attorno alla regione Sardegna, correzione Bow-Tie, georeferenziazione
UTM ED50, maschera terra, calibrazione per ottenere riflettanza da DN, NDVI giornaliero, NDVI-
d d l l ldecadale con algoritmo Maximum Value Composite.
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NDVI / Relative Greeness
Per ogni pixel (cella da 250m) si elabora
RG (Relative Greeness) minmax
min
NDVINDVINDVINDVIRG i
−−
=
NDVI i: NDVI del periodo di osservazione (per esempio 10 giorni)
NDVI max: massimo storico NDVI
NDVI min: minimo storico NDVI
Serie storica 2001-2010
RG è fortemente correlato alla frazione viva della biomassa
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Relative Greeness
I pixels corrispondenti a neve, nuvole, aree antropiche o altre interefernze non
sono considerati
RG è stato utilizzato in RISICO per provare a migliorare la stima del
combustibile morto e per ridurre la sovrastima dell’intensità del fronte di
fiamma
Nella mappa è mostrato un RG tipico della prima decade di Maggiopp p p gg
RG prossimo a 1: vegetazione in buono stato, molto densa
RG prossimo a 0: vegetazione molto secca,
grande quantità di necromassa
12PROTERINA2- Corte, 23 settembre 2014
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Vengono considerati solo i valori tra 0 e 1.
Relative Greeness
Valori <1 o >1 rappresentano aree dove rispettivamente NDVI è inferiore al minimo valore o superiore al
massimo, osservato negli ultimi 10 anni.Per esempio, una mappa RG del mese di Aprile (sinistra) può essere caratterizzata da molte anomalie (pixel
)grigi).Solitamente un mese dopo (Maggio) queste anomalie diminuiscono (destra).
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Anomalie dovute a molti pixels con RG >1 in primavera: la serie di 10 anni è troppo corta e non
Relative Greeness
p p pp
completamente adatta ad individuare i valori estremi di NDVI: se si verifica un inverno molto umido e
piovoso, questo può generare una forte crescita vegetativa in primavera tale da giustificare valori maggiori
al massimo dei 10 anni consideratial massimo dei 10 anni considerati.
L’uso di RG in Risico auspica di ridurre la sovrastima del rischio incendi nelle aree dove la % di
i i / i è iù l Q hè RISICO h ivegetazione viva/attiva è più alta. Questo perchè RISICO, assume che a terra sia sempre presente una
certa quantità di necromassa.
Il periodo di maggiore interesse è quello che va dalla primavera alla fine dell’estate.
Nelle mappe seguenti sono mostrati i confronti tra l’intensità potenziale lineare elaborata da RISICO
usando in ingresso RG (destra) o senza (sinistra).
Sono mostrati dei casi di RG nel mese di Giugno, Luglio e Agosto, visualizzato al centro tra le 3 mappe.
E’ visibile il contributo di RG per ridurre la stima del rischio incendi.
14
p
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GiugnoRelative Greeness
g
15PROTERINA2 - Corte, 23 settembre 2014
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LuglioRelative Greeness
g
16PROTERINA2 - Corte, 23 settembre 2014
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AgostoRelative Greeness
g
17PROTERINA2 - Corte, 23 settembre 2014
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Per la validazione dello studio si sono considerati
Relative Greeness
2 diversi aspetti.
Il primo è valutare la riduzione a livello regionale
delle aree classificate con rischio alto ed estremo.
Nella tabella sono riportate le aree della Sardegna
classificate in 5 classi di rischio, in base
all’intensità potenziale del fronte di fiamma Iall intensità potenziale del fronte di fiamma I
[kW/m], elaborato da RISICO.
Per ogni giorno considerato, si riporta la % delle
aree in ogni classe di rischio utilizzando RGaree in ogni classe di rischio, utilizzando RG
(verde) e non (gialla).
In tutte le 6 giornate di rischio incendio
l d l d d ll d
Very Low I<86
Low 86<I<350analizzate, è evidente la riduzione delle aree di
rischio “alto” ed “estremo” verso la classe di
rischio più bassa.
Medium 350<I<1500
High 1800<I<3000
Extreme I>3000
18PROTERINA2 - Corte, 23 settembre 2014
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Negli istogrammi dei pixels elaborati alle 12:00 del 17/06/11 (sinistra) e del 11/07/11 (destra) è
Relative Greeness
g g p / / ( ) / / ( )
mostrato l’effetto di RG sull’intensità potenziale.
La riduzione è più evidente nella stagione primaverile rispetto all’estate.
La riduzione delle aree a rischio “alto” ed “estremo” è evidenteLa riduzione delle aree a rischio alto ed estremo è evidente.
Ridurre la sovrastima del rischio incendi è importante per evitare un notevole dispiegamento di forze
in giornate non particolamente critiche.
19PROTERINA2 - Corte, 23 settembre 2014
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Relative Greeness
Infine, è stata fatta un’analisi specifica su uno degli incendi più estesi sviluppatisi in Sardegna nell’estate
2011.
In particolare, il 13 Luglio 2011 bruciarono più di 2500 ettari soltanto nel comune di Oschiri, nel nord
Sardegna.
RG degraderebbe le prestazioni di Risico se il rischio riducesse nelle aree dove si sono estesi vasti incendi.
Nelle seguenti mappe di intensità potenziale del fronte di fiamma elaborato da Risico con e senza l’inputNelle seguenti mappe di intensità potenziale del fronte di fiamma, elaborato da Risico con e senza l input
di RG, sono mostrati i comuni dove si sono sviluppati gli incendi maggiori in quella giornata (Oschiri,
Olbia, Chiaramonti, S. Basilio).
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All’interno dei comuni colpiti dal fuoco l’effetto di RG è trascurabile. Le aree caratterizzate da valori
Relative Greeness
estremi (I>3000 [kW/m]) non sono state modificate da RG . Infatti in questi casi RG è vicino a 0.
21PROTERINA2- Corte, 23 settembre 2014
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Considerazioni
Nonostante il limitato periodo di osservazione (stagione incendi 2011 e parte di 2012), e le serie temporali
di massimi e minimi valori di NDVI necessitino di essere migliorate, è comunque evidente la riduzione
delle aree ad alto rischio incendi su scala regionale usando l’indice RG.g
Inoltre, è evidente che la riduzione del rischio è maggiore in primavera e minore in estate, quando la
necromassa è maggiormente presente.
Si può dunque ipotizzare come RG possa migliorare la sensibilità del modello Risico,
Riducendo la sovrastima dove il fuoco non si propaga in maniera estesa,
L i d i i t il li ll di i hi ll l it d i di t iLasciando invariato il livello di rischio nelle aree colpite da incendi estesi.
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SUOMI - NPP
NPP: NPOESS (National Polar-orbiting Operational Environmental Satellite System) Preparatory
Project: monitorare i cambiamenti climatici e coadiuvare la previsione delle condizioni meteorologiche.
3 sensori: Viirs, Cris e Atms, raccolgono dati su atmosfera, temperature della superficie degli oceani,
fondali marini, umidità, produttività biologica dell'oceano e della terraferma, nubi e aerosol.
Visible Infrared Imager Radiometer Suite (VIIRS): g ( )
raccoglie le immagini radiometriche nelle onde visibili e invisibili in infrarosso, non solo del suolo ma
anche dell’atmosfera e degli oceanianche dell atmosfera e degli oceani.
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• A è i ll’ i di i d fi iti di l f it i t ll i
SUOMI - NPP
• Arpas è prossima all’aggiudicazione definitiva di una gara europea per la fornitura e installazione
di una stazione di ricezione dati satellitari in Banda X/L
• probabile fase di installazione durante l’autunno
• in servizio ad inizio 2015?
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VIIRS
VIIRS: Visible Infrared Imaging Radiometer Suite g g
5 High resolution Imagery channels (I-bands)
16 Moderate resolution channels (M-bands)
Day/Night Band (DNB)
Lanciato a bordo di Suomi-NPP il 28/10/2011
25PROTERINA2 - Corte, 23 settembre 2014
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VIIRS
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VIIRS
Prima immagine globale acquisita 24 Novembre 2011
27
g g q
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MODIS/VIIRS
Inserimento dati eleborati da MODIS/VIIRS (mappe/indici di vegetazione) in:
• modelli/software per la previsione e il monitoraggio della pericolosità potenziale degli incendi boschivi : p p gg p p g
IFI / Risico
• software per la simulazione della propagazione degli incendi boschivisoftware per la simulazione della propagazione degli incendi boschivi
• strumenti di supporto per monitoraggio dell’innesco e del fronte di fiamma in tempo reale (es. Hot
S t D t ti L d S f T t )Spots Detection, Land Surface Temperature…)
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Grazie per l’attenzioneGrazie per l attenzione
29PROTERINA2- Corte, 23 settembre 2014