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L’Osservazione della Terra al servizio dell’uomo: l’ambito urbano

In questo articolo una panoramica dei vantaggi offerti dal telerilevamento come tecnica di monitoraggio di aree urbane. Le applicazioni in ambito urbano spaziano dalla mappatura del consumo di suolo, alla caratterizzazione dinamica del verde nonché all'individuazione delle isole di calore e al monitoraggio della qualità atmosferica, ma non solo. I dettagli nell'articolo.

Evoluzione e applicazioni del telerilevamento

Il telerilevamento, oggi più spesso indicato come Osservazione della Terra (Earth Observation), costituisce una delle più promettenti tecniche per il monitoraggio delle aree urbane, offrendo grande adattabilità rispetto alle scale di utilizzo (mondiale, nazionale, regionale, comprensoriale, di azienda).

Esso rappresenta una tecnica conoscitiva per l’ottenimento di informazioni (qualitative, quantitative e dimensionali) relative a oggetti (superfici) posti a distanza rispetto allo strumento rilevatore (il sensore), che normalmente registra segnali complessi di tipo elettromagnetico rappresentandoli sotto forma di immagine digitale.

Il telerilevamento afferisce al più ampio ambito della Geomatica, rivisitazione moderna, tecnologica e informatizzata, delle più tradizionali discipline della Topografia (rilievo) e della Cartografia (rappresentazione). Esso si esprime oggi su direttrici tecnologiche, e spesso applicative, diverse che dipendono in gran parte dalla scala di indagine e dal tipo di caratterizzazione delle superfici che si intende perseguire.

La scala di indagine si declina con riferimento sia all’ambito dimensionale che a quello temporale. Esistono certamente requisiti dimensionali da soddisfare per poter descrivere i fenomeni di interesse; in questo ambito la risoluzione geometrica dei dati, cioè la dimensione minima rilevabile dai sensori utilizzati, gioca un ruolo primario.

Fig.1 – Geoportale ESA Copernicus per l’ottenimento di dati e prodotti satellitari dalle missioni Sentinel.

Esistono, contestualmente, applicazioni in cui la ripetitività dell’acquisizione è il driver primario (si pensi al monitoraggio).

Il tipo di caratterizzazione delle superfici è invece dettato dalla natura dell’informazione che si intende estrarre dalle superfici osservate. Esistono esigenze legate alla caratterizzazione semantica delle superfici (es. carte di copertura/uso del suolo, carte forestali, etc.), altre a quella quantitativa (es. stima dei fabbisogni idrici delle colture), altre a quella geometrica (es. mappatura delle deformazioni del terreno).

Scala (spaziale e temporale) e tipo di caratterizzazione sono strettamente legate. Esistono fenomeni statici (o a variazione lenta) per cui un’acquisizione all’anno, o sovra-annuale, potrebbe essere sufficiente (es. mappatura del consumo di suolo); altri per i quali la dinamica temporale costituisce la chiave interpretativa principale in cui l’osservazione giornaliera o settimanale è necessaria (es. sviluppo fenologico delle colture, irrigazione di precisione, etc.); altre per le quali è l’aspetto geometrico legato alla dimensione degli oggetti o alla possibilità di misurarne lo sviluppo verticale ad essere vincolante (es. studio delle deformazioni). Non sempre, anzi quasi mai, dati provenienti dallo stesso sensore rispondono contemporaneamente a tutti questi requisiti.

Rispetto alle piattaforme dalle quali operare il telerilevamento, lo scenario che si sta configurando è quello di una integrazione tra il telerilevamento propriamente detto "da satellite" e quello più prossimale offerto oggi dall’impiego di “droni (i SAPR appunto) o dagli aerei. Non si tratta di soluzioni alternative, bensì complementari, che fanno riferimento a caratteristiche sensoristiche e di processamento dei dati molto differenti tra loro e che spesso richiedono gradi diversi di competenza di dominio.

Dai dati ai servizi di supporto alle decisioni

In questo panorama è possibile dunque ipotizzare servizi di supporto alle decisioni basati sul telerilevamento che vanno dalla scala territoriale fino a quella urbana e del singolo edificio.

È comunque soprattutto sui dati satellitari che anche la politica spaziale europea (ma non solo) ha puntato gran parte delle sue risorse.

Il Programma Europeo Copernicus, esperienza strutturale per l’ottenimento di informazioni spazialmente distribuite e il rilascio di “Servizi” fruibili da una utenza multipla, ne è la più evidente manifestazione. Copernicus basa gran parte delle sue azioni sui dati che apposite costellazioni di satelliti per l’Osservazione della Terra (le Sentinelle) sono in grado di acquisire, permettendo di far fronte alle più svariate esigenze di monitoraggio.

Il confronto multi-temporale tra acquisizioni successive è alla base di tali utilizzi, e solo consolidate catene di pre-processamento da enti certificati (es. Copernicus) possono assicurare adeguata coerenza spettrale e geometrica tali da generare informazioni affidabili. La forza insita nell'accoppiata sensori multispettrali + ripetitività delle acquisizioni, consente infatti di pensare ad applicazioni in cui le dinamiche temporali e la distribuzione spaziale delle caratteristiche proprie di superfici dinamiche (es. vegetazione, flussi termici, etc.) possono essere investigate.

Telerilevamento ottico passivo e telerilevamento radar

Con riferimento a questo variegato panorama in cui il telerilevamento potrebbe esprimere le sue potenzialità è necessario distinguere, in prima battuta, tra telerilevamento ottico passivo e telerilevamento radar (SAR, Synthetic Aperture Radar).

La tecnologia SAR sta oggi vivendo una fase di entusiastico trasferimento tecnologico, spinto soprattutto dalla tecnologia interferometrica differenziale degli scatteratori permanenti (permanent scatterers) che hanno reso possibile il riconoscimento di spostamenti (prevalentemente verticali) “lenti” con accuratezze millimetriche. A margine di questa applicazione (si veda il servizio Copernicus EGMS -European Ground Motion Service) si vanno consolidando anche nuove applicazioni che spaziano dalla possibilità di integrare con i dati di ampiezza del segnale radar (nelle diverse polarizzazioni) serie multitemporali di dati ottici (irrobustendole in corrispondenza di periodi nuvolosi), alla polarimetria, all’interferometria polarimetrica, fino alla tomografia di superfici penetrabili (neve e ghiaccio in particolare, ma non solo).

Fig.2 – Geoportale Copernicus EGMS per la mappatura degli spostamenti (lenti) delle strutture e del terreno come ottenibile da dati SAR interferometrici.

Preso atto dell’importanza che essa sta assumendo, se ne rimanda la trattazione a futuri contributi, limitando questo articolo all’ambito del telerilevamento ottico multispettrale.

Telerilevamento ottico multispettrale

Il telerilevamento ottico opera attraverso acquisizioni multispettrali da sensori montati su piattaforme mobili quali satelliti, aerei, droni o veicoli terrestri. Tali acquisizioni codificano la radiazione solare riflessa dalle superfici (tipicamente nella regione dello spettro elettromagnetico compresa tra l’ultravioletto e l’infrarosso medio, 380-2500 nm) generando immagini multispettrali che associano ad ogni pixel il valore di riflettanza - intesa come rapporto tra l’energia solare riflessa ed energia solare incidente in una certa regione dello spettro elettromagnetico detta “banda” - corrispondente alla porzione di superficie che esso rappresenta a terra. Ogni superficie, sulla base delle proprie caratteristiche chimico-fisiche, riflette in modo peculiare le diverse bande della radiazione solare incidente, definendo la propria “firma spettrale”. La forma che essa esprime permette di derivare informazioni utili alla caratterizzazione delle superfici, che, nel caso urbano, potrebbero supportare efficacemente la gestione della città.

Fig. 3. Schema operativo del telerilevamento ottico multispettrale e della sua corrispondenza con le immagini digitali. Ogni pixel della scena acquisita rilette selettivamente le diverse bande dello spettro elettromagnetico le quali vengono registrate separatamente dal sensore multispettrale che ne codifica l’intensità con un numero che viene archiviato all’interno della matrice numerica che, interpretata da un software opportuno, verrà visualizzata sotto forma di immagine. Ogni banda registrata corrisponde, nativamente, ad una immagine digitale.

Tra le applicazioni in ambito urbano più promettenti e frequentate dalla comunità scientifica (ma non solo) possono essere citate:

  • la mappatura del consumo di suolo e dell’espansione urbana;
  • la caratterizzazione dinamica del verde;
  • la zonazione e caratterizzazione termica;
  • la classificazione dei materiali;
  • la salute pubblica.

Telerilevamento e mappatura del consumo di suolo

La mappatura del consumo di suolo è un tema ormai consolidato a livello nazionale; è ISPRA (Istituto Superiore per la Protezione e la Ricerca Ambientale) che annualmente procede, con l’aiuto delle ARPA regionali, a fotografare annualmente mediante tecniche di telerilevamento ottico, la situazione nazionale relativa all’espansione urbana.
La risoluzione con la quale il riconoscimento dell’urbanizzato viene operato, colloca le carte risultanti in una scala cartografica di utilizzo prossima a 1:50000.

Fig. 4 – Carta delle superfici “artificializzate” al 2021 come mappate da ISPRA mediante tecniche di telerilevamento.

Telerilevamento per la caratterizzazione dinamica del verde urbano

La caratterizzazione dinamica del verde urbano costituisce invece un ambito di indagine più giovane. Essa supera la consolidata classificazione della vegetazione urbana per la localizzazione di classi diverse per tipologia vegetale o per densità, e attinge a dati e prodotti dinamici come quelli ottenibili da dati ad acquisizione continuativa. In questo ambito la componente temporale costituisce l’elemento cardine permettendo di ragionare su serie multitemporali di immagini multispettrali con adeguata frequenza di acquisizione (es .la missione Copernicus Sentinel 2 acquisisce sulla stessa area ogni 5 gg).

È infatti noto che le dinamiche fenologiche della vegetazione, se osservate alla scala temporale opportuna, permettono la deduzione di diverse informazioni relative ai processi in atto. Si ricorda che la fenologia definisce le relazioni tra fattori meteo/climatici (temperatura, umidità, fotoperiodo, ecc.) e manifestazioni stagionali proprie del processo vegetativo di una pianta: germogliazione, fioritura, maturazione dei frutti, comparsa e abscissione (caduta) delle foglie, ecc.

Fig.5 – Esempio di mappa relativa alla durata della stagione fenologica annuale (2022) come mappata, a livello di pixel (10 x 10 m), nel prodotto Copernicus HR-VPP. Questo prodotto è liberamente accessibile mediante piattaforma WEKEO e fornisce 13 differenti metriche fenologiche per due ipotetiche stagioni vegetative osservabili in un anno.

Evidenze fenologiche “medie”, come ad esempio la comparsa e la caduta delle foglie, il massimo vigore vegetativo, la fioritura prevalente, la durata della stagione vegetativa ecc., possono essere descritte da remoto avvalendosi di opportuni indici spettrali. Tra questi, il più noto è certamente l’NDVI, considerato un predittore di vigore vegetativo e di biomassa in grado, se misurato nella stessa posizione nel tempo, di caratterizzare la (macro)fenologia locale. Non è certamente il solo, tant’è che il prodotto “fenologico” che il Copernicus Land Monitoring Service mette a disposizione (HR-VPP dataset) utilizza l’indice PPI – Plant Phenolgy Index (Jin, H., Eklundh, L., 2014).
La descrizione della (macro)fenologia da telerilevamento passa attraverso la preventiva strutturazione di serie multi-temporali di mappe di indice (es. NDVI), da acquisizioni ripetute nel tempo.

Fig. 6. (A) mappa di NDVI relativa ad una singola data di osservazione; (B) Profilo temporale pluriannuale di indice NDVI per un pixel vegetato; (b) Profili annuali di NDVI dello stesso pixel per 3 stagioni differenti (2012, 2014, 2016). La lettura comparativa consente di osservare anticipi e ritardi stagionali oltre che carenze vegetative (connesse alla durata ad al valore massimo di indice raggiunti stagionalmente); (D) metriche fenologiche annuali.

Spesso, le deduzioni utili alla gestione mirata della stagione in corso prevedono il confronto con quelle passate nel tentativo di predizione. In particolare la descrizione della fenologia si focalizza sulla determinazione di “metriche”, cioè di parametri numerici in grado di sintetizzarne forza e cronologia.

Le metriche più utilizzate sono:

  • inizio della stagione (SOS = Start of the Season) intesa come data a cui si ammette che inizi l’attività vegetativa;
  • fine della stagione (EOS= End of the Season) intesa come data di fine attività vegetativa;
  • durata della stagione (LOS = Length of the Season) definita come la differenza in giorni tra EOS e SOS;
  • massimo valore di indice;
  • data del massimo valore di indice;
  • ampiezza della stagione intesa come differenza tra il valore massimo e minimo di indice;
  • produttività totale che definisce l’integrale del profilo annuale di indice;
  • produttività stagionale (SP = Seasonal Productivity) che definisce l’integrale del profilo tra SOS e EOS;
  • velocità di crescita all’inizio della stagione (Rate of Greenup);
  • velocità di decrescita alla fine della stagione (Rate of Senescence).

Greenness: mappare il verde per capirne gli effetti sull’uomo

Da qualche anno l’Osservazione della Terra costituisce uno strumento utile a verificare l’effetto che il verde urbano (Greenness), inteso come tipologia, fenologia e distribuzione spaziale, esercita nei confronti della salute dei cittadini.

Per esempio, in un lavoro del 2021, e poi ancora del 2023, ricercatori dell’Università di Torino hanno evidenziato una significativa correlazione tra il verde urbano e salute pubblica. Specificatamente in De Petris et al. (2021) è stata verificata in Torino l’esistenza di una correlazione negativa tra indicatori di stress ossidativo nei bambini (15-F2t-IsoP) e la quantità di verde che si presente nell’intorno delle loro abitazioni intesa come area a verde e biomassa espressa. Tali indicazioni sono state ottenute utilizzando l’indice spettrale di vegetazione SAVI, Soil Adjusted Vegetation index, ottenuto da dati ottici Sentinel 2.

In un lavoro del 2023 (Squillacioti et al., 2023) gli autori evidenziano che l’ambiente urbano, caratterizzato mediante tecniche di telerilevamento ottico (NDVI, Normalized Difference Vegetation Index da dati Sentinel 2) e di analisi spaziali di dati cartografici esistenti, condiziona il comportamento sedentario dei bambini. Lo studio, condotto su un campione di bambini residenti in Torino evidenzia che bambini che vivono in aree meno urbanizzate sono mediamente meno sedentari (15 minuti al giorno) di quelli che risiedono in area urbana i quali, inoltre, sembrerebbero eccedere più frequentemente le 2 ore al giorno suggerite come tempo massimo da passare davanti a dispositivi digitali.

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L'articolo prosegue descrivendo l'uso oggi di tecniche di telerilevamento per individuazione delle isole di calore urbano e il monitoraggio della qualità atmosferica. In chiusura, una riflessione sullo stato dell'arte e risvolti futuri legati a questa tecnologia.

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