Analisi di immagini multi-temporali ottiche e SAR per l’identificazione della fenologia delle colture

Negli ultimi anni si sono affermati nuovi approcci per la generazione di mappe su scala regionale e nazionale in grado di descrivere la fenologia delle colture estensive e basati sull''''utilizzo di immagini satellitari multi-spettrali e radar (mappe fenologiche colturali, MFC). L’Agenzia Spaziale Europea (ESA), attraverso il programma Copernicus, garantisce libero accesso ai dati della costellazione Sentinel garantendo la fattibilità di tale tipo di analisi. Fino ad oggi le particolarità regionali e provinciali delle dinamiche biologiche delle colture estensive non hanno consentito di creare processi automatici per la costituzione di queste mappe tematiche per l''''intero territorio dell''''Unione Europea, sebbene Copernicus abbia annunciato per il 2021 la pubblicazione di una MFC che si basi sull’elaborazione di sole immagini multi-spettrali Sentinel 2. Altre esperienze indicano come l’utilizzo sinergico dei dati Sentinel 1 e Sentinel 2 possa incrementare notevolmente la continuità temporale dei valori osservati e l’attendibilità della classificazione di specie vegetale e fase fenologica, tentando il superamento da un lato dei limiti delle immagini ottiche principalmente legati alla copertura nuvolosa e dall’altro quelli dei sensori attivi Sintetic Aperture Radar (SAR) legati al contenuto informativo del segnale radar associabile principalmente alle caratteristiche geometriche delle colture piuttosto che alle loro proprietà chimico-fisiche. La difficoltà nel costituire MFC per aree sovranazionali e in alcuni casi sovra-regionali risiede nell’ampia variabilità dei meccanismi biologici guidati dalle condizioni micro e meso climatiche, nonché dalle specifiche pratiche colturali comuni ad aree sub-regionali e all’insieme delle variabili ambientali difficilmente modellabili. Pertanto, calibrazioni regionali devono essere attuate con lo scopo di adattare i processi alle diverse realtà locali. Questo lavoro di tesi ha inteso sviluppare e proporre un processo di elaborazione basato su dati Copernicus Sentinel calibrato sulla realtà regionale piemontese, ma derivato da altre esperienze europee, in grado di generare MFC interattive e ad aggiornamento automatico al ritmo della pubblicazione delle nuove immagini in acquisizione. A tal scopo sono stati eseguiti rilievi di campo ripetuti lungo l’intera stagione fenologica 2020 sulle colture di riferimento riso e mais, con lo scopo di descriverne l’evoluzione fenologica. Le analisi e i rilievi sono stati operati alla scala di particella (Segnale aggregato) in un’area studio sita nella provincia di Vercelli. I rilievi eseguiti in campo e le dichiarazioni PAC rese disponibili dalla Regione Piemonte attraverso l’Anagrafe Agricola Unica sono stati utilizzati come dati di allenamento e validazione nel corso delle classificazioni condotte a partire da indici calcolati con le immagini Sentinel 1 e 2. Sono stati calcolati i profili temporali dell’area studio di NDVI (Normal Difference Vegetation Index) per 15 immagini ottiche, di Cross-Ratio (Cross-Polarization Ratio) per 33 date e DpRVI (Dual-Pol Radar Vegetation Index) per 31 date attraverso due diversi formati SAR. Per la classificazione delle colture è stata calcolata la minima distanza euclidea tra i valori normalizzati degli indici per ciascuna coltura rilevata a terra. Successivamente le immagini sono state classificate secondo la più piccola distanza tra i valori da classificare e il valore che minimizza la distanza tra le classi rilevate.