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Monitorare l’irrigazione dallo spazio con l’uso di dati satellitari ad altissima risoluzione

Monitorare l’irrigazione dallo spazio: recenti progressi ottenuti mediante l’utilizzo di dati satellitari ad altissima risoluzione. Articolo di Jacopo Dari e Luca Brocca.

Le attività antropiche sono ormai da considerarsi parte integrante del ciclo dell’acqua, in quanto ne influenzano pesantemente le dinamiche. Stime recenti indicano che, in alcuni paesi, la percentuale di acqua dolce destinata alle pratiche irrigue è prossima al 90% (Ouaadi et al., 2021). L’irrigazione rappresenta quindi la principale fonte di alterazione del ciclo idrologico naturale ad opera dell’uomo. Ciononostante, informazioni certe e dettagliate sui consumi idrici legati all’irrigazione, così come sulla reale estensione delle arre irrigate, sono generalmente inesistenti. Il paradosso che ne scaturisce è il seguente: l’irrigazione è spesso la componente più incerta e al tempo stesso imprescindibile per chiudere il bilancio idrico di bacini antropizzati.

I recenti progressi nel campo dell’osservazione della Terra da satellite hanno aperto importanti prospettive nel monitoraggio da remoto delle dinamiche del ciclo dell’acqua. Tale affermazione è valida sia per i processi naturali che per quelli determinati dall’uomo, come l’irrigazione. Le osservazioni satellitari sono dunque uno strumento essenziale per rispondere a quesiti finora irrisolti, come: possiamo sapere con esattezza dove avvengono le pratiche irrigue? E quanta acqua viene utilizzata per l’irrigazione?

La tematica ha iniziato a destare l’interesse delle principali agenzie spaziali. Per rispondere alle domande sopra citate, l’Agenzia Spaziale Europea (ESA) ha infatti finanziato il progetto Irrigation+, guidato dall’Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica del Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR-IRPI). L’obiettivo principale del progetto è lo sviluppo di tecniche ed algoritmi basati sulle osservazioni da satellite con lo scopo di rilevare, mappare e quantificare l’irrigazione a diverse scale spaziali. L’attività qui descritta rappresenta uno dei molteplici risultati ottenuti finora nell’ambito di Irrigation+. Più in dettaglio, si tratta di una metodologia innovativa che permette di mappare le aree effettivamente irrigate tramite misure di umidità del suolo da satellite (Dari et al., 2022).

Mappare l’irrigazione tramite osservazioni di umidità del suolo da satellite ad altissima risoluzione

L’umidità del suolo è una grandezza che riveste un ruolo primario nella descrizione di molteplici processi idrologici. I risultati che emergono da un cospicuo numero di studi recenti stanno consolidando l’utilità dell’umidità del suolo come variabile chiave anche per rilevare (Dari et al., 2021) e quantificare (Brocca et al., 2018; Dari et al., 2020) l’irrigazione.

La possibilità di mappare l’irrigazione verificatasi sulle aree agricole all’interno del bacino superiore del Tevere (in Umbria) nel periodo 2017-2019 è stata investigata mediante l’utilizzo di stime di umidità del suolo ad altissima risoluzione ottenute dai più recenti sensori satellitari. Più in dettaglio, si tratta del prodotto S2MP, distribuito da Theia alla scala del singolo appezzamento agricolo e sviluppato combinando osservazioni nel campo delle microonde ottenute da Sentinel-1 con quelle nel campo dell’ottico da Sentinel-2. Un esempio del dato di input è fornito in Figura 1.

Monitoraggio irrigazione da satellite
Figura 1. Dato di umidità del suolo, espresso come grado di saturazione, alla scala del singolo campo agricolo fornito dal prodotto S2MP in Umbria.

Applicando delle tecniche statistiche al dato di S2MP, aggregato per comodità alla scala spaziale di 100 m, è stato possibile individuare, per ciascuna stagione irrigua (Giugno-Settembre) dei tre anni considerati, quei campi che mostravano potenziali tracce di irrigazione nei valori di umidità del suolo associati. Sono stati utilizzati due indici diagnostici, la differenza relativa e l’anomalia temporale. Considerato il valore di umidità del suolo in un certo pixel e in un determinato istante di osservazione, la differenza relativa indica quanto quel valore differisce dalla media spaziale, mentre l’anomalia temporale quantifica il discostamento di quel valore dalla media temporale riferita al medesimo pixel.

I campi con associati valori elevati di entrambi gli indici diagnostici durante la stagione irrigua sono da considerarsi potenzialmente irrigati. Utilizzando tale informazione come input nell’algoritmo di classificazione K-means, è stato possibile ottenere mappe di irrigazione alla risoluzione spaziale di 100 m. La Figura 2 mostra l’output finale ottenuto sulla stessa porzione di territorio mostrata in Figura 1. Tale risultato è riferito alla stagione irrigua 2018.

Le mappe prodotte sono state incrociate con dati sull’occorrenza di pratiche irrigue collezionati su campi pilota, mostrando una soddisfacente affidabilità. La raccolta, per quanto possibile, di maggiori informazioni circa le pratiche irrigue è fondamentale per ulteriori studi di validazione e possono aprire l’interessante prospettiva di esperimenti volti alla quantificazione dell’irrigazione da satellite ad alte risoluzioni spaziali (≤ 100 m), compatibili con la scala a cui le pratiche irrigue vengono generalmente attuate in Europa.

Figura 2 monitoraggio irrigazione da satellite
Figura 2. Mappa di aree irrigate e non irrigate riferite alla stessa area mostrata in Figura 1 e relativa alla stagione irrigua 2018.
monitoraggio irrigazione da satellite
Figura 3. Mappe di aree irrigate e non irrigate in Umbria riferite alle stagioni irrigue 2017-2019.

Articolo di Jacopo Dari ¹′² e Luca Brocca².

(1) Dipartimento di Ingegneria Civile e Ambientale, Università degli Studi di Perugia, 06125 Perugia, Italia; https://ing1.unipg.it/ , http://hydrology.irpi.cnr.it/people/jacopo-dari/
(2) Consiglio Nazionale delle Ricerche, Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica, via Madonna Alta 126, 06128 Perugia, Italia; http://hydrology.irpi.cnr.it/people/luca-brocca/

Bibliografia

Brocca, L., Tarpanelli, A., Filippucci, P., Dorigo, W., Zaussinger, F., Gruber, A., Fernández-Prieto, D., 2018. How much water is used for irrigation? A new approach exploiting coarse resolution satellite soil moisture products. Int. J. Earth Obs. Geoinformation, 73, 752-766.

Dari, J., Brocca, L., Quintana-Seguí, P., Casadei, S., Escorihuela, M.J., Stefan, V., Morbidelli, R., 2022. Double-scale analysis on the detectability of irrigation signals from remote sensing soil moisture over an area with complex topography in central Italy. Adv. Water Res., 161, 104130.

Dari, J., Brocca, L., Quintana-Seguí, P., Escorihuela, M.J., Stefan, V., Morbidelli, R., 2020. Exploiting high-resolution remote sensing soil moisture to estimate irrigation water amounts over a Mediterranean region. Remote Sens., 12, 2593.

Dari, J., Quintana-Seguí, P., Escorihuela, M.J., Stefan, V., Brocca, L., Morbidelli, R., 2021. Detecting and mapping irrigated areas in a Mediterranean environment by using remote sensing soil moisture and a land surface model. J. Hydrol., 126129.

Ouaadi, N., Jarlan, L., Khabba, S., Ezzahar, J., Le Page, M., Merlin, O., 2021. Irrigation Amounts and Timing Retrieval through Data Assimilation of Surface Soil Moisture into the FAO-56 Approach in the South Mediterranean Region. Remote Sens., 13, 2667.

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