Satellite | Anni | Ris. Spaz. | Ris. Temp. | Tot. Img |
---|---|---|---|---|
Landsat 5 (TM) | 1993-2001; 2004-2011 | 30m | 16 giorni | 34 |
Landsat 7 (ETM+) | 2002 | 30m | 16 giorni | 2 |
Landsat 8 OLI | 2014-2016 | 30m | 16 giorni | 6 |
Sentinel-2 (MSI) | 2017-2020 | 20m | 5 giorni | 8 |
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Come possiamo identificare quali siti hanno subito l’effetto dalle fluttuazioni del livello dell’acqua?
Quali sono gli effetti (erosione/sepoltura) della prolungata sommersione di questi siti?
Come documentare, monitorare, salvaguardare e pianificare delle operazioni di salvataggio?
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Il processo necessario per rispondere alle domande di ricerca è teoricamente semplice:
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Il processo necessario per rispondere alle domande di ricerca è teoricamente semplice:
L’identificazione sfrutta il modo in cui l’acqua riflette ed assorbe la luce solare a diverse frequenze e lunghezze d’onda.
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\(Indice= \frac{Banda1 - Banda2}{Banda1 + Banda2}\)
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\(NDWI_{McFeeters}= \frac{Green - NIR}{Green + NIR}\)
\(NDWI_{xu}= \frac{Green - SWIR}{Green + SWIR}\)
Risultato
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\(NDWI_{McFeeters}= \frac{Green - NIR}{Green + NIR}\)
\(NDWI_{xu}= \frac{Green - SWIR}{Green + SWIR}\)
Risultato
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Vantaggi
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Area Studio ✔️
Siti archeologici ✔️
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Satellite | Anni | Ris. Spaz. | Ris. Temp. | Tot. Img |
---|---|---|---|---|
Landsat 5 (TM) | 1993-2001; 2004-2011 | 30m | 16 giorni | 34 |
Landsat 7 (ETM+) | 2002 | 30m | 16 giorni | 2 |
Landsat 8 OLI | 2014-2016 | 30m | 16 giorni | 6 |
Sentinel-2 (MSI) | 2017-2020 | 20m | 5 giorni | 8 |
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Date l.w.l. | Date h.w.l. | Max. Water Level | Min Water Level |
---|---|---|---|
2002-11 | 2002-07 | 314,443 | 327,871 |
2007-09 | 2007-07 | 313,142 | 318,879 |
2018-01 | 2018-06 | 292,862 | 311,833 |
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Il codice Javascript permette di effettuare le analisi in pochi minuti.
var S2monthmap = function(m){
var start = ee.Date(m);
var end = ee.Date(m).advance(1,'week'); //take one image per week
var date_range = ee.DateRange(start,end); // until the end of the month
var name = area.cat(start.format('YYYY-MM-dd')).cat(sensor);
var ImgMonth = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR')
.filterDate(date_range)
.filterBounds(study_region)
.filter(ee.Filter.lt("CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE", 25)) //Select images with less clouds
.map(maskS2clouds_sr)
.map(getNDWI) // get the NDWI band
.map(function(img){return img.clip(study_region)});
return(ImgMonth.median().set({name: name})); // take the median
};
var list_of_S2monthly_images = S2MonthstartDates.map(S2monthmap);
var S2MonthlyColl = ee.ImageCollection(list_of_S2monthly_images);
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\(Land < 0 > Water\)
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\[Land < 0 > Water\] \[Land < 0.05 > Water\]
Ovviamente serve una misurazione qualitativa delle capacità e risultati delle nostre scelte
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Satellite Images | Overall Accuracy | Producer’s Accuracy | User’s Accuracy |
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Landsat 5 | 98.01% | 98.63% | 94.74% |
Landsat 7 | 98.59% | 100% | 95.22% |
Landsat 8 | 98.36% | 99.24% | 95.08% |
Sentinel-2 | 98.36% | 99.24% | 94.99% |
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Il numero di siti esposti ha raggiunto il picco nel 2010-2011 e nel 2015-2018, quando oltre il 75% dei siti è riemerso.
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Durante anni con livelli d’acqua simili emerga un numero simile di siti - Molto utile per la prevenzione e pianificazione di attività.
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I cambiamenti improvvisi del livello dell’acqua del lago nello stesso anno (anche solo per pochi mesi) fanno emergere diversi siti dalle acque di riflusso
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Il dataset di alta qualità e l’analisi nel lungo termine permettono di indagare singoli siti se necessario
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“Tools that do not facilitate well-documented, transparent, portable and reproducible data analysis workflows may, at best, result in irreproducible, unextendable research that does little to advance the discipline” (Marwick 2017).
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Codice GEE può essere condiviso
Linguaggio per analisi statistica (R/Python) e relativa IDE
Tutti i passaggi eseguiti in GEE e QGIS sono stati riprodotti in R tramite due librerie principali
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Andrea Titolo (titoloandrea@gmail.com)
Link alla presentazione: https://codeberg.org/titoloandrea/SeminarioPalermoJan2023