Ground vegetation indexes (MGVI, MTCI, NDVI) and concentrations of sea chlorophyll and SPM remote sensed via ENVISAT MERIS sensor. A Tuscany region study case.Saverio Mori, Pier Franco Pellegrini, Maurizio Tommasini IEEE GOLD Remote Sensing Conference 2006 Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni
Università di Firenze
Ground vegetation indexes (MGVI, MTCI, NDVI) and concentrations of sea chlorophyll and SPM remote sensed via ENVISAT MERIS sensor. A Tuscany region study case.
Saverio Mori, Pier Franco Pellegrini, Maurizio Tommasini IEEE GOLD Remote Sensing Conference 2006 Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni
Università di Firenze
Scopo e caratteristiche dell’attività
Generazione di mappe di prodotti geofisici al suolo su scala regionale e sub-regionale in proiezione Mercatore, utilizzando dati satellitari dello spettrometro MERIS a bordo del satellite ENVISAT.
Indici di vegetazione su terra
Concentrazione di clorofilla e materia sospesa su mare.
Integrazione tra dati MERIS e NOAA AVHRR ricevuti direttamente.
Analisi delle tecniche di geolocazione precisa disponibili.
Valutazione dei risultati.
Correlazione tra gli indici di vegetazione.
Confronto con misure in situ dei risultati ottenuti su mare
Spettrometro ESA ENVISAT MERIS
15 bande spettrali nel visibile (tra 390 e 1040 [nm])
Risoluzione a terra 260 [m] x 290 [m]
Dati MERIS Livello 1B
Traccia subsatellite Scena MERIS 15.08.2002 10:00 UTC Tie Point Prodotti e distribuiti da ESA
Radianze calibrate ricampionate su griglia regolare (2241 x 2241 pixel)
Comprendono informazioni aggiuntive date per una selezione dei punti (Tie Points)
Latitudine/longitudine
Zenit/azimut del Sole e del satellite
Parametri atmosferici
Caso di Studio: Toscana 15.08.2002 10:00 UTC
Longitudine Est 9°12’
Longitudine Ovest 12°24’
Latitudine Sud 42°12’
Latitudine Nord 44°30’
Scala 1:2000000
Larghezza 130.50 [mm]
Altezza 128.55 [mm]
DPI 180 [pixel/inch]
Pixel per riga 925
Righe per carta 911
Pixel per mm. 7.086614279658614
Pixel per ‘lon. 4.816593322386183 Punti di misura ARPAT mare
(usati per valutare i prodotti ottenuti) Misure a 500, 1000 e 3000 [m] da coste,
di temperatura, conc. clorofilla “a”,
torbidità, etc. Foci dei fiumi principali
Osservabilità della vegetazione verde da satellite: Firma spettrale
Red Edge Position Riflettanza spettrale di alcune superfici in corrispondenza delle bande MERIS standard
(fonte ESA). Vegetazione
Indici di vegetazione MERIS: Meris Global Vegetation Index (MGVI)
Studiato per stimare la Fraction of Absorbed Photosinthetically Active Radiation (FAPAR) [Gobron 2004]
Stima della quantità di vegetazione e del tipo di superficie
Indice robusto a effetti atmosferici e all’anisotropia del terreno
Indici di vegetazione MERIS: Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)
AVHRR MERIS MERIS
compatibile
AVHRR NDVI MERIS e AVHRR non
confrontabili (diversa copertura spettrale): testato algoritmo MERIS compatibile AVHRR [Gunther 2004] Monitoraggio dello stato della vegetazione e classificazione del terreno
Ottenibile da dati AVHRR e MERIS
Analisi multisensore: NDVI composita da AVHRR e da SEVIRI
NDVI SEVIRI/MSG NDVI AVHRR/NOAA NDVI composita
AVHRR NDVI composita
SEVIRI NDVI composita temporalmente da AVHRR
NDVI composita temporalmente da SEVIRI
Analisi della correlazione
Indici di vegetazione MERIS: Meris Terrestrial Chlorophyll Index (MTCI)
MTCI REP Studiato per stimare la la Red Edge Position [Dash 2003] (ottenibile anche in modo indipendente)
Osservazione del contenuto di clorofilla, della senescenza della vegetazione e del suo stress per carenze idriche o nutrizionali.
MTCI è più robusto e generale di REP al crescere della concentrazione di clorofilla
Correlazioni tra gli indici di vegetazione
0.995 NDVI MGVI 0.698 0.718 0.9 NDVI comp. AVHRR 0.708 0.718 0.897 NDVI 0.961 0.729 REP 0.745 MTCI NDVI comp. AVHRR REP MTCI MGVI OK, MTCI progettato per stimare REP MGVI, più robusto, può stimare NDVI Differenza di informazioni tra MTCI e MGVI Quantità di informazione analoga Studiata la correlazione tra le mappe MERIS di indici di vegetazione .
REP e MTCI: > 0.96
MGVI e NDVI: 0.9
NDVI e NDVI comp. AVHRR: > 0.99
MGVI/NDVI e MTCI/REP: 0.7
Concentrazione di clorofilla “a” su mare da MERIS
Algoritmo
MERIS 05 La maggiore correlazione con le
misure a mare ARPAT si è ottenuta
con l’algoritmo MERIS 2005 Monitoraggio dello stato del fitoplancton, dal quale dipende l’intero ecosistema marino
Implementati 4 algoritmi semianalitici
Confrontati i risultati ottenuti con le misure a mare del database ARPAT
Valutazione Conc. Clorofilla con database ARPAT
Ansedonia
Cala Forno
Foce Ombrone
Elba Mola
Elba Nord
Carbonifera
M. di Castagneto
Rosignano L.
Antignano
Livorno
Foce Arno
Fiume Morto
Nettuno
Cinquale Conc. Clorofilla “a” [mg m-3]
o-o-o In situ
+-+-+ OC4v4
+-+-+ MERIS 2005
+-+-+ Santini
+ + + MUMM-CHL 20.38 18.94 -1.129 MUMM-CHL 1.804 -0.836 0.364 Santini 1.99 1.361 0.592 MERIS 05 1.661 0.965 0.565 OC4v4 RMS Errore Medio Correlaz. Confronto dei valori ottenuti dai 4 algoritmi analizzati con le misure in situ ARPAT su 42 punti di prelievo a mare
L’algoritmo MERIS 2005 presenta la maggior correlazione con le misure a terra (ma anche una maggior dispersione)
Concentrazione di materia sospesa SPM: algoritmo realizzato AVHRR-MERIS
Bocca d’Arno Clorofilla disponibile per ogni punto Incremento della risoluzione a terra Monitoraggio della materia in sospensione, che influenza molto l’habitat marino ed è indicatore dei moti d’erosione dei terreni.
Sviluppato in questo Lavoro basandosi su [Ruddick 1998]
Utilizza la radianza del canale AVHRR 1 e una mappa di clorofilla MERIS
Elaborazione dati MERIS: Geolocazione
La precisione delle mappe geofisiche da satellite è molto influenzata dalla precisione del posizionamento in latitudine e longitudine dei pixel.
Realizzate 2 catene di geolocazione MERIS
Con metodo suggerito da ESA (rosso, coordinate da dati Livello 1B)
Con metodo appositamente sviluppato (blu, ricostruzione della scansione satellitare)
I risultati ottenuti sono stati verificati con la cartografia ufficiale italiana digitalizzata
1. Geolocazione MERIS con coordinate Livello 1B
Interpolazione su ogni punto della scena MERIS delle coordinate date nei punti verità (tie points) Livello 1B
1. Geolocazione MERIS con coordinate Livello 1B
Errore nel software
ESA di geolocazione
v. anche [Goryl 2005] Nel caso di studio in
esame, l’errore è
391 [m] v. Sud-Ovest Traslazione
391 [m] Riscontrato lieve errore, dipendente dai dati Livello 1B
2. Geolocazione MERIS con metodo appositamente realizzato
Estese al caso MERIS le tecniche consolidate presso il Laboratorio di Telecomunicazioni – DET Firenze
Tali tecniche sono basate sul modello di navigazione SGP4 e su un modello di ripresa del sensore
Il metodo utilizza i parametri orbitali (2Lines) del passaggio satellitare e i timecode di scansione
Utilizza inoltre 2 punti verità su mappa (punti cospicui sulla linea di costa)
Ricostruzione del passaggio orbitale e della scansione
2. Geolocazione MERIS con metodo appositamente realizzato
Algoritmo più flessibile (non richiede ulteriori correzioni)
Qualità del risultato ottenuto dipendente dalla scelta dei punti verità
Errore di grandezza subpixel (100 [m])
Conclusioni
Sviluppati e implementati algoritmi per l’ottenimento di mappe Mercatore su scala regionale e sub-regionale degli indici di vegetazione MGVI, MTCI, NDVI e della concentrazione di clorofilla e materia sospesa SPM su mare .
Realizzati nuovi algoritmi
Geolocazione con ricostruzione della scansione satellitare
Materia sospesa SPM con data fusion MERIS-AVHRR
Analisi e confronti dei risultati ottenuti da indici di vegetazione
Forte correlazione tra MGVI e NDVI e tra MTCI e REP
Effettiva differenza informativa tra MGVI e MTCI
Valutazione dei risultati ottenuti su mare tramite database ARPAT
Analisi e confronto dei risultati ottenuti sulla geolocazione
Metodo con ricostruzione dell’orbita più preciso su scala sub-regionale
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