51. Valutazione dei prodotti di qualità delle acque lacustri da immagini Sentinel 2 e 3
- Author
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Cazzaniga, I, Luciani, G, Giardino, C, Bresciani, M, Colombo, R, Cazzaniga, I, Luciani, G, Giardino, C, Bresciani, M, and Colombo, R
- Abstract
Le tecniche di Telerilevamento per il monitoraggio delle acque interne si sono negli ultimi decenni sviluppate come uno strumento di supporto alle tradizionali misure limnologiche, producendo, a costi relativamente minori e ad alta frequenza, mappe di indicatori di qualità delle acque (WQP): concentrazione di clorofilla-a (chl-a), proxy dell’abbondanza di fitoplancton, di solidi sospesi totali e di sostanze organiche colorate disciolte. Queste tecniche, permettono di avere una visione di insieme, rapida e frequente dei corpi idrici analizzati, producendo mappe a medio-alta risoluzione spaziale e temporale. Scopo di questo lavoro è la validazione di alcune tecniche di Telerilevamento per la stima di mappe di concentrazione di chl-a per i laghi subalpini e il Lago Trasimeno a partire dalle immagini dei sensori di ultimi generazione: MSI (Sentinel-2A e B, S-2A/B) e OLCI (Sentinel-3A e B, S3-A/B). La stima dei WQP, avviene attraverso l’applicazione di modelli bio-ottici a partire dai valori di Remote Sensing Reflectance (Rrs), ottenuta a sua volta dai valori di radianza registrati dai sensori attraverso una catena di processamento che include la rimozione degli effetti dovuti alla presenza dell’atmosfera. Molte sono le tecniche utilizzate, basate sia su modelli empirici che su modelli di trasferimento radiativo, image-based o parametrizzati attraverso misure dei valori atmosferici o limnologici. In particolare, i risultati di diversi algoritmi di correzione atmosferica (ATCOR, POLYMER, ACOLITE, C2RCC, 6SV e i prodotti standard distribuititi) sono stati confrontati e validati, comparandoli a misure radiometriche raccolte in situ, attraverso spettroradiometri, cosi come le mappe di chl-a da questi ottenuti attraverso il modello bio-ottico BOMBER. La validazione ha evidenziato buoni risultati attraverso molti degli algoritmi usati per le acque più produttive per entrambi i sensori (errore medio assoluto 1.62 mg/m3 per MSI e 2.7 mg/m3 per OLCI, rispettivamente utilizzand
- Published
- 2018