SATELLITI E SENSORI
Con il termine ‘Earth Observation’ (EO) ci si riferisce all’uso di tecnologie di telerilevamento per monitorare il territorio, i corpi idrici (mari, fiumi, laghi) e l’atmosfera.
Le immagini satellitari sono strumenti potenti e versatili utilizzati per una vasta gamma di applicazioni in diversi settori, tra cui l’agricoltura, l’urbanistica, la gestione delle risorse naturali, l’ambiente, la meteorologia e la sicurezza nazionale. I satelliti dotati di strumentazione per l’acquisizione di informazioni necessarie alla produzione di immagini satellitari orbitano intorno alla Terra e catturano dati visivi ad alta risoluzione utilizzando sensori ottici o radar.
- I sensori ottici montati su satelliti utilizzano la luce solare riflessa dalla superficie terrestre per catturare immagini ad alta risoluzione. Operano tra le lunghezze d’onda visibili e infrarosse dello spettro elettromagnetico.
- I sensori radar, invece, utilizzano microonde per catturare immagini indipendentemente dalle condizioni atmosferiche o di illuminazione. Possono penetrare attraverso le nuvole, l’oscurità e le condizioni di nebbia per fornire immagini della superficie terrestre.
Grazie alla loro copertura globale, alla capacità di acquisire dati in tempo quasi reale e alla crescente disponibilità di immagini ad alta risoluzione, i satelliti per immagini satellitari sono diventati strumenti indispensabili per il monitoraggio e la comprensione del nostro pianeta.
I sensori ottici misurano lo spettro elettromagnetico terrestre acquisendo in più bande comprese nel visi bile (VIS), vicino infrarosso (NIR), medio infrarosso (SWIR) e termico (TIR). Le risoluzioni geometriche più alte si hanno generalmente sulle bande del VIS e NIR, mentre nel SWIR e TIR sono più basse. L’energia emessa in queste ultime due bande è minore per cui servirebbero sensori più complessi per ottenere risoluzioni similari alle prime.
Di seguito si dettagliano le caratteristiche dei principali satelliti, degli script utilizzati per la loro visualizzazione, e un glossario dei termini principali relativi agli indici spettrali.
- SENTINEL 1: Sentinel-1 fornisce immagini radar giorno e notte, in tutte le condizioni meteorologiche, per servizi terrestri e oceanici. Tecnologia: radar ad apertura sintetica.
- Deforestation detection: lo script utilizza le bande VV e VH del Sentinel-1, visualizza in nero le aree dell’acqua e del suolo nudo, la foresta in verde e il suolo rosso.
- Water surface roughness: questo script aiuta nel monitoraggio marittimo (monitoraggio delle navi, dell’inquinamento da petrolio, delle correnti marine, …).
- Urban area: Lo script è utile per localizzare aree urbane e singoli edifici. Utilizza le polarizzazioni VH e VV per evidenziare i diversi orientamenti degli edifici e della topologia con colore viola e verde. Può essere utilizzato per tracciare l’espansione urbana, stimare il tipo di edificio o localizzare edifici in aree ad alto rischio.
- SENTINEL 2: Sentinel-2 fornisce immagini ottiche ad alta risoluzione per servizi di monitoraggio del territorio. Fornisce, ad esempio, immagini relative a vegetazione, copertura idrica e del suolo, vie navigabili interne e aree costiere. Sentinel-2 fornisce anche informazioni per i servizi di emergenza.
- NDWI (Normalized Difference Water Index) L’indice NDWI è il più appropriato per la mappatura del corpo idrico. Il corpo idrico ha una forte capacità di assorbimento e bassa radiazione nell’intervallo dalla lunghezza d’onda visibile a quella infrarossa;
- NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) questo è l’indice di vegetazione più conosciuto e usato è un VI semplice ma efficace per quantificare la vegetazione verde. Normalizza la dispersione delle foglie verdi nella lunghezza d’onda dell’infrarosso vicino e l’assorbimento della clorofilla nella lunghezza d’onda rossa;
- EVI Enhanced vegetation index L’indice di vegetazione potenziato (EVI) è un indice di vegetazione “ottimizzato” progettato per migliorare il segnale della vegetazione con una migliore sensibilità nelle regioni ad alta biomassa e un migliore monitoraggio della vegetazione attraverso un disaccoppiamento del segnale di fondo della chioma e una riduzione delle influenze atmosferiche.
- SWIR (Short Wave Infra Red) la banda SWIR (2.1μm), permette l’interazione tra la radiazione solare e l’aerosol, per prevedere le riflettanze visibili nel blu (0.47μm) e rosso (0.66μm)
- AGRICOLTURE è una visualizzazione RGB basata sulle bande: [B11, B08, B02]
- BATHYMETRIC è una visualizzazione RGB basata sulle bande: [B04, B03, B01]
- GEOLOGY – è una visualizzazione RGB basata sulle bande [B12, B04, B02]
- GNDVI (Green Normalized Difference Vegetation Index) GNDVI è la versione modificata di NDVI per essere più sensibile alla variazione del contenuto di clorofilla nel raccolto. “I valori di correlazione più alti con il contenuto di foglia N e DM sono stati ottenuti con l’indice GNDVI in tutti i periodi di acquisizione dati e in entrambe le fasi sperimentali. GNDVI era più sensibile di NDVI per identificare diversi tassi di concentrazione della clorofilla, che è altamente correlata all’azoto, in due specie di piante. “(Gitelson et al., 1996)
- MSAVI 2 (Modified Soil-adjusted Vegetation Index) L’indice di vegetazione modificato per il suolo modificato (MSAVI) e la sua successiva revisione, MSAVI2, sono indici di vegetazione rettificati per il suolo che cercano di risolvere alcuni dei limiti di NDVI quando applicati a zone con un alto grado di superficie esposta del suolo. Il problema con l’indice di vegetazione adattato al suolo originale (SAVI) è che richiedeva di specificare il fattore di correzione della luminosità del suolo (L) attraverso prove ed errori in base alla quantità di vegetazione nell’area di studio.
- NDRE (Normalized Difference Red Edge) Indice utilizzato per calcolare il contenuto di clorofilla nella chioma delle piante. Può essere calcolato solo se la banda RED EDGE è disponibile. La banda RED EDGE è molto sensibile a livelli medio-alti di contenuto di clorofilla. NDRE = (NIR-RE)/(NIR+RE) =(B8-B5)/(B8+B5)
- FALSE COLOR (Vegetation) Interpretazione visiva della vegetazione, classificazione. Le immagini con falsi colori vengono visualizzate in una combinazione di bande nell’infrarosso vicino (NIR), rossa e verde. Con Sentinel 2 vengono utilizzate le Bande B8, B4 e B3.
- FALSE COLOR (Urban) I falsi colori compositi ci permettono di visualizzare le lunghezze d’onda che l’occhio umano non vede (vicino all’intervallo infrarosso). L’uso di bande, come il vicino infrarosso, aumenta la separazione spettrale e può migliorare l’interpretabilità dei dati. Le immagini a falsi colori sono una rappresentazione di un’immagine multispettrale creata utilizzando intervalli diversi da rosso, verde e blu visibili, ad esempio componenti di immagini rosse, verdi e blu. Ci sono molte diverse composizioni di falsi colori che possono distinguere molte diverse funzioni. In questo caso vengono utilizzate le Bande Swir 2, Swir 1 e Red cioè per il Sentinel 2 B12, B11 e B4.
- NATURAL COLOR TRUE COLOR utilizza le bande di luce visibile rossa, verde e blu nei corrispondenti canali di colore rosso, verde e blu, ottenendo un prodotto dai colori naturali, che rappresenta la Terra come l’uomo la vedrebbe naturalmente. Valore bande = B04, B03, B02 (visualizzazione RGB).
- Moisture index: è una misura di riflettanza, sensibile all’aumento del contenuto idrico delle foglie.
- Cloudless Mosaic: I mosaici temporali di dati satellitari consentono di superare i limiti dell’ampiezza della strisciata e della copertura nuvolosa. I mosaici hanno quattro bande di dati (rosso (B04), verde (B03), blu (B02) e banda larga del vicino infrarosso (B08).
- SENTINEL 3: Sentinel-3 fornisce dati ottici, radar e altimetrici ad alta precisione per servizi marini e terrestri. Misura variabili quali la topografia della superficie marina, la temperatura della superficie marina e terrestre, il colore degli oceani e il colore del territorio con elevatissima precisione e affidabilità.
- OTCI (OLCI terrestrial chlorophyll index): può essere utilizzato per valutare il contenuto di clorofilla sul territorio per monitorare lo stato di salute della vegetazione. Viene prodotto a livello globale con una risoluzione spaziale di 300 metri.
- UWQV (Ulyssys Water Quality Viewer): per visualizzare dinamicamente le condizioni della clorofilla e dei sedimenti dei corpi idrici.
- SENTINEL 5P: Il precursore di Sentinel-5 è una missione satellitare avviata il 13 ottobre 2017. Si tratta di una missione provvisoria volta a garantire la continuità della rilevazione dei dati sulla qualità dell’aria fino al lancio del Sentinel-5. Fornisce misurazioni accurate dei costituenti essenziali dell’atmosfera, come ozono, biossido di azoto, biossido di zolfo, monossido di carbonio, metano, formaldeide, e delle proprietà dell’aerosol.
- LANDSAT: Landsat è una costellazione di satelliti per telerilevamento che osservano la Terra: i dati da loro collezionati sono stati usati per oltre 30 anni per studiare l’ambiente, le risorse, e i cambiamenti naturali e artificiali avvenuti sulla superficie terrestre.
- Landsat 8: Landsat 8 mette a disposizione due tipi di sensori. Operational Land Imager (OLI) agisce nel visibile, NIR e negli infrarossi a onde corte (SWIR) ed è presente anche un sensore infrarosso termico (TIRS).
- SPOT: SPOT ha l’obiettivo di fornire immagini ottiche ad alta risoluzione e ad ampio raggio. L’obiettivo è quello di migliorare la conoscenza e la gestione delle risorse della Terra, di rilevare e prevedere i fenomeni che riguardano la climatologia e l’oceanografia e di monitorare le attività umane e i fenomeni naturali.
- TRIPLESAT: è una costellazione di tre satelliti britannici per l’imaging della Terra gestiti da DMC International Imaging. Sono stati costruiti dalla Surrey Satellite Technology e lanciati dall’ISRO il 10 luglio 2015.
- PROBA-V: è un satellite dell’ESA incaricato di una missione su larga scala per mappare la copertura del suolo e la crescita della vegetazione sull’intero pianeta ogni due giorni.
NOTA: Le immagini Sentinel 2 e Sentinel 1 sono sono sempre aggiornate automaticamente all’ultima immagine disponibile, e per quanto riguarda il Sentinel 2 a quelle con una presenza di nubi inferiore al 20% e le analisi per mezzo degli indici sono processate continuamente sulla base delle nuove immagini satellitari a disposizione. Sono inoltre disponibili in maniera automatica le immagini più recenti nell’ultimo mese per differenti intervalli temporali (0-5 giorni, 5-10 giorni, 10-20 giorni, 20-30 giorni)
Attenzione: si avvisano i gentili utenti che nei primi giorni del 2026 potrebbero verificarsi temporanei problemi nella visualizzazione di alcuni layer WMS forniti da servizi esterni, dovuti al cambio server dei provider. Ci scusiamo per eventuali disagi.
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