Monitoraggio del contenuto idrico

L’inerzia termica è stata applicata per mappare il contenuto di acqua del suolo sfruttando i dati di telerilevamento nelle regioni a onde corte e lunghe dello spettro elettromagnetico. Negli ultimi anni, le telecamere ottiche e termiche sono state sufficientemente miniaturizzate per essere caricate a bordo di sistemi aerei senza equipaggio (UAS), che forniscono un potenziale senza precedenti per derivare l’inerzia termica a risoluzione iperspaziale per la mappatura del contenuto di acqua del suolo. In questo studio, applichiamo una semplificazione dell’inerzia termica, l’inerzia termica apparente (ATI), sui pixel in cui le ipotesi di inerzia termica sottostante sono soddisfatte (suolo nudo non ombreggiato). Poi, un algoritmo di kriging è usato per spazializzare l’ATI per ottenere una mappa del contenuto di acqua del suolo. Il metodo proposto è stato applicato ad un’area sperimentale del bacino del fiume Alento, nell’Italia meridionale. Immagini ottiche multispettrali radiometriche diurne e termiche radiometriche diurne e notturne sono state acquisite tramite un UAS, mentre il contenuto idrico del suolo in situ è stato misurato tramite i metodi termo-gravimetrico e di riflettometria nel dominio del tempo (TDR). Il coefficiente di determinazione tra l’ATI e il contenuto d’acqua del suolo misurato su suolo nudo non ombreggiato è stato di 0,67 per il metodo gravimetrico e di 0,73 per il TDR. Dopo l’interpolazione, la correlazione è leggermente diminuita a causa dell’introduzione di misurazioni su posizioni vegetate o in ombra (r² = 0,59 per il metodo gravimetrico; r² = 0,65 per il TDR). Il metodo proposto mostra risultati promettenti per mappare il contenuto d’acqua del suolo anche su aree vegetate o in ombra sfruttando i dati a risoluzione iperspaziale e l’analisi geostatistica.

Pubblicazione: Paruta, A., P. Nasta, G. Ciraolo, F. Capodici, S. Manfreda, N. Romano, E. Bendor, Y. Zeng, A. Maltese, S. F. Dal Sasso and R. Zhuang, A geostatistical approach to map near-surface soil moisture through hyper-spatial resolution thermal inertia, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, (doi: 10.1109/TGRS.2020.3019200) 2020. [pdf]

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