Applicabilità del Modello SABAL ai dati aerei Daedalus per la stima dell'Evapotraspirazione reale di superfici agricole il caso della Val d'Agri, Potenza (PZ), Italia

L'evapotraspirazione (ET) è uno dei parametri più importanti che devono essere considerati per ottimizzare l'irrigazione delle colture (un'opera che è importante soprattutto nei sistemi agricoli dove l'acqua è un fattore limitante). Il Surface Energy Balance Algoritm for Land (SEBAL, Bastiaanssen et al., 1998) è uno dei metodi esistenti per il calcolo dell'evapotraspirazione reale (ETA) e si basa principalmente su dati telerilevati. SEBAL è stata selezionato tra una serie di modelli in quanto è ora il modello più ampiamente utilizzato in tutto il mondo, in particolare da organizzazioni governative, per limitare lo spreco di acqua (il cui valore economico è in continuo aumento) e per rendere più efficienti la produzione agroalimentare. Per esempio, SEBAL è utilizzato in Sharif Abad, una città nel centro della provincia di Ghazvin nel nord-ovest dell'Iran, per calcolare il tasso di ETA nei vigneti. SEBAL è stata scelto tra una serie di modelli per la stima di ET perché può essere eseguito a partire da poche misure di campo (basandosi principalmente su dati telerilevati), e perché il suo flusso di lavoro può essere efficacemente implementato lungo un processo semi-automatico. SEBAL è stato originariamente sviluppato per essere usato nel contesto territoriale degli Stati Uniti (Idaho), dove la risoluzione geometrica moderata delle immagini Landsat (fasce riflettenti: 30 m, bande emissive: 120 m) risulta adeguata allo scopo: il fattore limitante è legato al fatto che richiede una relativa uniformità del paesaggio (ovvero una bassa quantità di pixel misti, a cavallo tra due colture). Considerando che il segnale proveniente dai pixel misti non è puro, e quindi non affidabile per una stima precisa dell'ET, l'uso di dati ad alta risoluzione dovrebbe essere considerato in tutto quei casi in cui il paesaggio è molto frammentato, come è il caso nella maggior parte delle zone a vocazione agricola in Italia. Questa tesi presenta due novità: a) l' attuazione del modello SEBAL in una zona agricola italiana, la villa d'Agri (Basilicata, Italia meridionale); e, b) l'uso dei dati del nuovo sensore aereo iper- spettrale Daedalus (Thematic Mapper 2). L'uso delle immagini Daedalus ad alta risoluzione (1,3 m) ha permesso di risolvere il problema dei pixel misti (ovvero quei pixel che risultavano a cavallo tra due campi irrigati in maniera differente). Al fine di validare le stime di ETA con il modello SEBAL, abbiamo confrontato tale risultato con l'evapotraspirazione potenziale (ETP) calcolato con l'equazione di Pennman ¿ Monteith, sulla base dei dati meteorologici (forniti dalla Agenzia Regionale per la Protezione dell'Ambiente) provenienti dalla stazione meteorologica di Villa d 'Agri, a pochi chilometri dalla zona oggetto di studio. I risultati hanno mostrato un buon accordo tra le stime di ETA calcolata con il SEBAL e ETP calcolata con il metodo Penman-Monteith: questo ci porta a concludere che il metodo proposto con la seguente tesi, cioè l'attuazione SEBAL con i dati del sensore Daedalus, ha il potenziale di fornire uno strumento utile sia per gli agricoltori che per gli amministratori per pianificare le strategie più adatte per un'irrigazione efficiente.

Evapotranspiration (ET) is one of the most important parameters that must be considered for optimizing crops irrigation, a task that is important in agricultural systems were the water is a limiting factor. The Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL, Bastiaanssen et al., 1998) is one of the existing methods for calculating actual ET (〖ET〗_A) and it is mostly based on remotely sensed data. SEBAL was selected among a number of models because it is now widely used in the world, especially by Governmental organizations, to limit water waste (whose economic value is day-by-day increasing) and to improve crops productions. E.g., SEBAL is used in Sharif Abad, a town in the centre of the Ghazvin province in the north west of Iran, to calculate the rate of actual ET in vineyards. SEBAL was chosen among a number of models as it could be run requiring just few field data, since it is mostly based on remotely sensed data, and because its workflow can be effectively implemented along a semi-automatic process. SEBAL was originally developed to be used in the U.S. territorial context (Idaho), where the moderate geometric resolution of the Landsat images the model is based on (reflective bands: 30 m, emissive bands: 120 m) is not a constraining factor because of the wide uniformity of the landscape, that involves a low amount of mixed pixels. Considering that mixed pixels signal is not pure, and thus not reliable for accurate ET estimations, the use of high resolution data should be considered when the landscape is highly fragmented, as it mainly is the case of Italy. This thesis presents two novelties: a) the implementation of the SEBAL model in an Italian agricultural area, the Agri valley (Basilicata Region, Southern Italy); and, b) the use of data from the new hyper-spectral aerial sensor Daedalus Aerial Thematic Mapper 2. The use of the high-resolution Daedalus imagery (1.3 m Ground Sample Distance) allowed riding out the problem of the mixed pixels. In order to validate the SEBAL ETA estimations, we compared such result with the potential ET (ETP) calculated using the Pennman-Monteith equation based on the weather data retrieved from the Agenzia Regionale per la Protezione dell'Ambiente (ARPA) Basilicata's meteorological station of Villa d'Agri, the nearest to the test area. Results showed a good agreement between the SEBAL ETA estimations and the Pennman-Monteith ETp, driving us to conclude that this approach, i.e. implementing SEBAL with Daedalus data, has the potential to provide a useful tool for both farmers and decision markers to plan strategies for irrigation networks.