iAqueduct – IT

Si propone un acquedotto informativo integrativo (iAqueduct) per colmare il divario tra l’osservazione satellitare globale del ciclo dell’acqua e le esigenze locali di informazione per una gestione sostenibile delle risorse idriche. Negli ultimi decenni sono state sviluppate diverse missioni satellitari per monitorare il ciclo globale dell’acqua, in particolare le variabili relative a precipitazioni, evapotraspirazione e umidità del suolo, spesso a (decine di) chilometri di scala di risoluzione spaziale. Sebbene questi dati siano altamente efficaci per caratterizzare la variazione del ciclo dell’acqua su scala regionale a globale, non sono adatti per una gestione sostenibile della risorsa idrica, che necessita sempre di informazioni più dettagliate sulla scala locale (ad esempio in termini di informazioni fornite da un sensore in situ, ad esempio un TDR per l’umidità del suolo o un piezometro per il livello delle acque sotterranee) e sul campo. Per sfruttare efficacemente le conoscenze esistenti su scala regionale e globale è quindi necessario rispondere alle seguenti domande: Come ridimensionare i prodotti del ciclo dell’acqua globale su scala locale? Come convertire i dati di risoluzione grossolani in informazioni sull’acqua su scala fine alla scala di gestione delle acque, della vegetazione e dei processi del suolo? E come utilizzare tali informazioni sull’acqua a scala fine per migliorare la gestione del suolo e delle risorse idriche? Il previsto iAqueduct mira a raggiungere questi obiettivi combinando i dati satellitari EC/ESA Copernicus (con risoluzione intermedia) con il sistema aereo ad alta risoluzione Unmanned Aerial System (UAS) e le osservazioni in situ per sviluppare funzioni di scala per le proprietà del suolo e l’umidità del suolo e l’evapotraspirazione a scala di metri. iAqueduct integrerà i vari componenti dall’osservazione del ciclo globale dell’acqua agli stati locali del suolo e dell’acqua in un sistema di informazioni sull’acqua open-source e testerà e dimostrerà la loro utilità su scala paneuropea in una serie di siti di ricerca accuratamente selezionati per la gestione sostenibile delle risorse idriche. iAqueduct integra le azioni sviluppate nell’ambito del Forum Strategico Europeo per le Infrastrutture di Ricerca (ESFRI) coordinando una serie di gruppi di ricerca e siti europei che consentono la scalabilità a livello paneuropeo sotto l’egida dell’azione COST Harmonization of UAS techniques for agricultural and natural ecosystems monitoring (HARMONIOUS) a cui partecipano 70 istituzioni di 32 paesi.

Theoretical framework of iAqueduct

Grouppo di Ricerca: Zhongbo (Bob) Su (ZS); Yijian Zeng (YZ); Brigitta Szabó (BS); Mészáros János (MJ); Salvatore Manfreda (SM); Eyal Ben-Dor (EBD, through Nicolas); Nicolas Franco (NF), Carolina Allocca (CA); Paolo Nasta (PN); Nunzio Romano (NR).

DELIVERABLES:

  • Francos, N.; Romano, N.; Nasta, P.; Zeng, Y.; Szabó, B.; Manfreda, S.; Ciraolo, G.; Mészáros, J.; Zhuang, R.; Su, B.; et al. Mapping Water Infiltration Rate Using Ground and UAV Hyperspectral Data: a Case Study of Alento, Italy. Remote Sens. 2021, 13, 2606. https://doi.org/10.3390/rs13132606
  • Han, Q., Y. Zeng, L. Zhang, C.-I. Cira, E. Prikaziuk, T. Duan, C. Wang, B. Szabó, S. Manfreda, R. Zhuang, B. Su, Ensemble of optimised machine learning algorithms for predicting surface soil moisture content at global scale, Geoscientific model development, (https://doi.org/10.5194/gmd-2023-83) 2023.
  • Paridad P., Dal Sasso S.F., Pizarro A., Mita L., Fiorentino M., Margiotta M.R., Faridani F., Farid A., Manfreda (2022) S. Estimation of soil moisture from UAS platforms using RGB and thermal imaging sensors in arid and semi-arid regions. ACTA Horticulture, 1335, 339-348.
  • 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. 
  • Zhang, L., Y. Zeng, R. Zhuang, B. Szabó, S. Manfreda, Q. Han, Z. Su, In Situ Observation-Constrained Global Surface Soil Moisture Using Random Forest Model. Remote Sens., 13, 4893, (doi: 10.3390/rs13234893), 2021.
  • Zhuang, R.; Y. Zeng; S. Manfreda; Z. Su, Quantifying Long-term Land Surface and Root Zone Soil Moisture over Tibetan Plateau, Remote Sensing,12, 509, (doi: 10.3390/rs12030509) 2020. 
  • Su, Z., Zeng, Y., Romano, N., Manfreda, S., Francés, F., Dor, E.B., Szabó, B., Vico, G.; Nasta, P., Zhuang, R., Francos, N., Mészáros, J., Sasso, S.F.D., Bassiouni, M., Zhang, L., Rwasoka, D.T., Retsios, B., Yu, L., Blatchford, M.L., Mannaerts, C., An Integrative Information Aqueduct to Close the Gaps between Satellite Observation of Water Cycle and Local Sustainable Management of Water Resources. Water 2020, 12, 1495. [pdf]
  • Zhuang, R., S. Manfreda, Y. Zeng, Z. Su, E. Ben Dor and G. P. Petropoulos, Soil moisture monitoring using unmanned aerial system, in Unmanned Aerial Systems for Monitoring Soil, Vegetation, and Riverine Environments edited by S. Manfreda and E. Ben Dor, Elsevier, 2023. 
  • Zhuang, R., Manfreda, S., Zeng, Y., Zhang, L., Szabó, B., Su, Z.,  Random Forest Downscaling of Soil Moisture with a Comprehensive Optimization Approach, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, under review, 2023.
  • Dal Sasso, S.F., A. Pizarrob, M. Fiorentino, MR Margiotta, B Onorati, S. Manfreda, Assessing the Performance of Single and Multi-Criteria Calibration Approaches for Hydrological Modelling: A Comparative Analysis Comparing single and multi-criteria calibration approaches for hydrological modelling, Hydrological Sciences Journal, (Under Review) 2023.