Luigi Dattola, geologo di ARPACAL - Agenzia per la Protezione dell'Ambiente della Regione Calabria, ha recentemente messo a punto un algoritmo di
ERDAS IMAGINE (Spatial Model) che permette di rimuovere il
sunglint (riflesso causato dal sole sulle superfici d’acqua), da immagini acquisite da satellite, da aereo o da drone. Luigi ha deciso di mettere a disposizione della comunità internazionale di utilizzatori di ERDAS IMAGINE il modello, rendendolo gratuitamente scaricabile (vedi link dopo). Lo abbiamo intervistato per conoscere un po' meglio la sua storia e descrivere il funzionamento del modello.
Quando hai iniziato ad occuparti di telerilevamento?
Nel 2013, grazie all’interesse dell’allora mio Dirigente Francesco Falco, inizialmente producendo mappature delle coperture di cemento amianto da immagini iperspettrali MIVIS, per poi spostarmi verso applicazioni mirate al monitoraggio marino. Oggi continuo a lavorare in questi ambiti producendo mappature dei fondali, spesso finalizzate al censimento della Posidonia oceanica, pianta protetta, che si trova di frequente lungo le coste calabresi e diffusa nei mari italiani. Sul tema mi è capitato di produrre elaborati che hanno riguardato le coste sarde, lucane e pugliesi. Di recente ho iniziato ad affrontare le tematiche di ciò che viene definito “Ocean Color”.
Che contributo possono portare, gli attuali sensori satellitari, al monitoraggio degli ecosistemi marini?
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| Cirella (Cosenza). Località spesso rilevata da ARPACAL |
Ritengo che oggi, grazie ai numerosi sensori (tra i quali Sentinel 2, 3 e Prisma) con risoluzioni spaziali e spettrali alte o altissime, si possa ottenere molto, anche a scala locale, in tema di monitoraggio marino. Lavorare su specchi d’acqua comporta alcune complicazioni in più rispetto alla terra ferma come ben sa chi elabora immagini satellitari (aeree, drone) per produrre mappature dei fondali marini e riconoscere le strutture sommerse.
Come descriveresti il fenomeno del sunglint?
Il riflesso causato dal sole sulle superfici d’acqua (sunglint) può fortemente compromettere i risultati attesi. Il fenomeno, causato prevalentemente dalle increspature sulla superficie dell’acqua, è maggiormente presente proprio in prossimità della costa e quando le condizioni climatiche sembrerebbero ideali: giornate limpide. Le conseguenze sono la difficoltà di riconoscere visivamente le strutture del fondale e gli ostacoli nella produzione di classificazioni, sia supervisionate che non supervisionate, con accuratezze significative. Sebbene in certi settori dell’immagine possa sembrare che il segnale registrato dal sensore sia esclusivamente composto dal riflesso, nella realtà una porzione del dato registrato sarà certamente dovuto all’energia emergente dopo aver raggiunto il fondale.
Questa porzione di energia riflessa nelle bande del visibile può essere recuperata desaturando il dato.
Quale metodo hai utilizzato per la rimozione del suglint?
Il metodo usato per rimuovere il sunglint, è stato sviluppato da Hochberg et. Al. (2003) e modificato da Hedley et al. (2005), e consente di rimuovere il sunglint dalle bande del visibile, che sono poi quelle di nostro interesse, usando una banda del NIR. Tale procedura si basa fondamentalmente su due assunti:
- Il segnale nella banda del NIR è composto da solo “sunglint” e da un contributo “ambientale”: non vi è, in ogni caso, alcun contributo proveniente dal fondale;
- Il “sunglint” osservato nelle bande del visibile può considerarsi linearmente correlato con le bande NIR.
Con riferimento al punto 1, sebbene ci si aspetti che il valore della radianza/riflettanza nelle bande del NIR sia pari a 0 in corrispondenza di fondali profondi, nella realtà così non è, soprattutto se le immagini non sono state corrette atmosfericamente, esistono valori residui di radianza dovuti a scattering ad esempio (contributo ambientale). Riguardo il punto 2 si può dire che la correlazione lineare NIR-visibile, anche se non perfetta, può essere ritenuta valida.
La tecnica, quindi, mira a creare una correlazione di tipo lineare tra le bande del NIR e le bande del visibile.
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Un esempio di applicazione del modello sviluppato da Luigi Dattola, a sinistra l'immagini originale, a destra l'immagine elaborata. Immagini Satellitari WorldView-2 Maxar
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Come hai implementato questo algoritmo?
Il modello utilizzato per produrre immagini senza sunglint è stato implementato nello Spatial Modeler di ERDAS IMAGINE e consente, in pochi passaggi, di ottenere elaborati corretti sia che derivino da immagini satellitari, aeree o riprese da drone. Fondamentale è che nell’immagine siano riconoscibili porzioni per i quali si ha la ragionevole certezza che si tratti di fondali sufficientemente profondi. Nelle aree così individuate si procede al campionamento di piccole porzioni di superficie (creazione AOI) con sunglint di intensità differenti e valori percepiti bassi, medi e alti. Tale parametro assieme all’immagine da correggere andrà inserito nel modello che restituirà l’immagine corretta. Nel caso in esame è stata utilizzata un’immagine WV2 ripresa il 15 giugno 2015.
Per chi avesse interesse ad approfondire l’argomento, suggerisco di visitare questo link, dove si trova la pubblicazione di Hedley (2005) o di testare l'algoritmo da me sviluppato e che ho condiviso con la comunità internazionale di utenti del software ERDAS IMAGINE.
Come scaricare l'algoritmo per la rimozione del sunglint
A breve il modello sarà reso disponibile in una sezione dedicata del sito di Planetek Italia, nel frattempo chi volesse testarlo può inviare una richiesta all'indirizzo mail hexagon@planetek.it
Bibliografia
HOCHBERG, E.J., ANDRE´FOUE¨T, S. and TYLER, M.R., 2003
Sea surface correction of high spatial resolution Ikonos images to improve bottom mapping in near-shore environments. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 41, pp.1724–1729.
J. D. HEDLEY*, A. R. HARBORNE and P. J. MUMBY – 2005
Simple and robust removal of sun glint for mapping shallow-water benthos. International Journal of Remote Sensing Vol. 26, No. 10, 2107–2112
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