Climate Proof Planning: l'uso del remote sensing a supporto della vulnerabilità a scala urbana - mediaGEO
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FOCUS
Climate Proof
Planning:
l’uso del remote
sensing a supporto
della vulnerabilità
a scala urbana
di Denis Maragno, Francesco Ruzzante,
Vittore Negretto, Francesco Musco
L
La sperimentazione risponde e questioni urbane legate e gli enti preposti al governo
al cambiamento climati- del territorio sono chiamati ad
alla necessità di integrare, co stanno entrando con una definizione spaziale delle
tramite informazioni di remote
una crescente urgenza nelle vulnerabilità che introduca e
agende politiche locali, ponen- accompagni la costruzione di
sensing, i quadri conoscitivi do nuove questioni nei processi strategie di resilienza al cam-
consolidati di gestione della biamento climatico chiamato
a supporto dell’adattamento città. Secondo le previsioni anche climate-proof planning.
del territorio agli impatti dell’IPCC, i fenomeni legati Nella pianificazione territoriale,
al cambiamento climatico an- porre come obiettivo l’aumento
del cambiamento climatico. dranno intensificarsi nei pros- della resilienza significa rin-
simi decenni (IPCC, Climate novare ed adattare i territori,
Utilizzando due metodologie
change 2007: Synthesis Report, introducendo nel modello di
replicabili è stato elaborato Summary for policy makers, analisi quelle variabili che con-
4th Assessment Report, 2007) figurano i sistemi socioecono-
un atlante delle superfici che e gli eventi estremi legati al mici, ambientali e morfologici,
clima costituiranno in misura in modo da diminuire e rispon-
sia alla base di successive
crescente un rischio per le città dere agli impatti provenienti da
considerazioni sui servizi e i sistemi ambientali (IPCC, shock esterni che destabilizzano
2012), causando su scala locale le attuali configurazioni urba-
ecosistemici, l’analisi della danni alle loro componenti ne. (Folke C., 2002)
sociali, economiche e fisiche Pertanto, per dare una risposta
vulnerabilità e l’individuazione
(IPCC, 2015). in linea con quelle che sono gli
di zone prioritarie su cui Assunte le aggravanti dipen- impatti climatici che agiscono
denti dall’aumento dei fenome- nell’ambiente urbano è necessa-
intervenire. ni atmosferici estremi, le città ria un accrescimento dei quadri
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GEOmedia n°1-2019
FOCUS
Casi Studio
Lakatamia-Strovolos (Cipro)
Peristeri Reggio Emilia
(Grecia) (Italia)
Edificato SIT Locale SIT Locale SIT Locale
Area stradale SIT Locale SIT Locale SIT Locale
OpenData, CLC
Idrografia SIT Locale SIT Locale
Fonte dati
disponibili
(Copernicus)
Aree agricole, OpenData, CLC OpenData, CLC
SIT Locale
Aree naturali (Copernicus) (Copernicus)
Verde pubblico OpenData, CLC
SIT Locale SIT Locale
e attrezzato (Copernicus)
Tab. 1 – Fonte dati disponibili per ciascun caso studio: SIT Locale, in riferimento ai dati reperibili e/o forniti dal Sistema Informativo Ter-
ritoriale dell’Ente/Pubblica Amministrazione locale di riferimento; OpenData (distribuito con accesso gratuito, aperto), Uso del suolo dal pro-
gramma Corine Land Cover aggiornato al 2012 del Portale Europeo Copernicus Land Monitoring Service.
conoscitivi vigenti, oggi carenti tura vettoriale e georiferito, de- Metodologia
soprattutto a scala locale, al fine finisce la composizione dei suoli Dati iniziali
di valutare la vulnerabilità ed il urbani con diversi gradi di pre- L’obiettivo della ricerca è identi-
rischio indotti su un determina- cisione a seconda delle tecnolo- ficare e quantificare la presenza
to territorio. (Maragno, Musco, ghe utilizzate. Con questa infor- degli elementi vegetali in ambi-
& Patassini, 2017) mazione è possibile supportare to urbano, presenti sia nelle su-
Le sperimentazioni qui descrit- la valutazione della vulnerabilità perfici pubbliche che in quelle
te, in merito alla creazione di e del rischio delle caratterizza- private. Tra gli obiettivi del pro-
nuove informazioni e l’inte- zioni fisiche-morfologiche dei 3 getto europeo, grazie al quale la
grazione coi quadri conoscitivi casi studio. sperimentazione ha avuto luo-
esistenti sono state elaborate
dal gruppo di ricerca IUAV
- Planning Climate Change
all’interno del progetto LIFE
UrbanProof trattando come
casi studio tre ambiti territo-
riali diversi: Reggio nell’Emi-
lia (Emilia-Romagna, Italia),
Lakatamia e Strovolos (Nicosia,
Cipro), Peristeri (Atene,
Grecia).
Lo studio delle vulnerabilità agli
impatti climatici dei 3 territori
è stato declinato a riguardo
dei fenomeni di allagamento
(runoff urbano) e di isola di Fig.2 –
calore urbana (UHI). Poiché il Cipro
- Orto-
rapporto tra elementi vegetali foto RGB,
e elementi antropici in campo quadri
urbano costituisce una variabile conoscitivi
fondamentale per definire le esistenti,
elaborazio-
aree meno resilienti agli impatti ni prodotte
menzionati (Leopold, 1968) e nuovi
(Oke, 1981) (Hall, 1984), quadri con-
oscitivi.
l’obiettivo del lavoro è stato la
creazione di un atlante sintetico
delle superfici. L’atlante, di na-
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FOCUS
go, vi è la strutturazione di un dai rilievi aerofotogrammetrici region-based (Young Gi Byun,
approccio di lavoro replicabile condotti con mezzo aereo e 2012), ottenendo come primo
in tutte le città, a partire dalla UAV/SAPR. risultato oggetti più semplici
metodologia costruita per i casi da interpretare ed elabora-
studio. Metodi per l’individuazione re. L’omogeneità dei pixels è
Al tal fine il lavoro è iniziato del verde definita dalla combinazione
con la creazione di geodataba- Le metodologie di lavoro sono di colori (misurata nei valori
se contenenti le informazioni state strutturate a seguito dei spettrali delle tre bande) e dalla
essenziali normalmente dispo- dati raster acquisiti in partenza forma (caratteristica data da
nibili in ogni città: edificato, secondo due casistiche così uniformità e compattezza). Le
infrastrutture stradali, idrografia riassunte: nella prima (MS) regioni finali sono il prodotto
(tab.1). Questi elementi, con- troviamo una composizione del raggruppamento progressi-
giunti ai risultati ottenuti attra- di bande dentro lo spettro del vo dei pixels tra loro adiacenti.
verso il telerilevamento, sono visibile, Rosso (R), Verde (G) e (Ahmed Darwish, 2003)
stati integrati nel processo di Blu (B), nella seconda (NDVI) Svolta questa fase di segmen-
lavoro in modo da restituire un si ha in aggiunta anche la banda tazione (Brandon Rumiser,
dato finale quanto più preciso e Infrarosso-vicino (I). (tab.2) 2013), è stata posta come regola
attinente per la ricostruzione di I raster RGB sono stati proces- di classificazione degli oggetti
uno stato di fatto attraverso un sati utilizzando la tecnologia un rapporto inversamente pro-
atlante delle superfici. di Multiresolution segmentation porzionale tra la differenza tra
Al fine di localizzare gli elemen- (MS) al fine di poter valutare spettro verde e rosso rispetto
ti vegetali in ambito urbano, complessivamente non i singoli alla somma dello spettro verde e
sono stati applicati metodi di pixel, bensì l’aggregazione degli rosso, misurato su ciascuna por-
analisi differenti a seconda della stessi ottenuta dall’omogeneità zione già individuata (Tucker,
tipologia di dato elaborabile di firma spettrale. 1979).
presente in ciascuna città. I pro- Utilizzando la MS, le imma- Osservando il valore di questo
dotti da telerilevamento sono gini sono state partizionate in parametro sperimentale nelle
stati ottenuti elaborando imma- regioni significative individuate zone con presenza di vegetazio-
gini acquisite da fonti satellitari, secondo i criteri di omogeneità ne, è stato possibile estendere
una classificazione preliminare
su ogni singola regione con
vegetazione individuata nell’im-
magine. Attraverso una valuta-
zione comparativa con l’imma-
gine originale è stata impostata
una soglia ai valori così ottenuti
per poter distinguere tra vege-
tazione e regioni impermeabili.
Questa soglia varia in base alla
tecnologia e alla stagionalità del
rilevamento.
I raster RGB-I (con banda
Infrarosso-vicino) sono stati
processati applicando come
Fig. 3 –
discriminante l’indice vegeta-
Grecia - Im- zionale NDVI (Rouse, 1974)
magine restituendo quindi il grado di
satellitare
attività clorofilliana delle cellule
Sentinel-2A,
quadri conos- vegetali che costituiscono gli
citivi esistenti, elementi biotici sopra il suolo.
elaborazioni Per classificare le superfici è sta-
prodotte e
nuovi quadri
to vagliato un valore positivo (J.
conoscitivi. Weier, 2000), da adottare per la
classificazione, tale da omoge-
neizzare la presenza e l’assenza
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FOCUS
di vegetazione confrontabile
direttamente nell’immagine di
partenza.
I risultati ottenuti da questi due
processi sono stati successiva-
mente elaborati integrando le
fonti già disponibili caratteristi-
che per ogni tipo di superficie.
Alle superfici verdi sono state
sommate dall’uso del suolo, le
aree attrezzate a verde pubblico
e le aree agricole. Alle superfici
non verdi sono state sottratte
invece le stesse aree attrezza- Fig. 4 - Reg-
gio Emilia -
te a verde pubblico e le aree Immagine da
agricole, le aree edificate ed UAV/SAPR,
attraversate da strade (prese in quadri
conosci-
considerazione separatamente), tivi esistenti,
e le aree costituite da elementi elaborazioni
idrografici. prodotte e
nuovi quadri
conoscitivi.
Applicazione della
metodologia ai casi studio
Il caso Cipriota (fig.2) presenta qualitativamente da raffinare geografica frequente garantita
in partenza ortofoto acquisite in merito dell’attribuzione del soprattutto nell’area Europea.
con volo aereo ad una risoluzio- verde, in quanto, integrando Il dato di riferimento che è
ne geometrica di 50 cm per pi- successivamente le altre fonti stato consultato fa riferimen-
xel ed a risoluzione radiometri- note indicate in premessa, è to al sensore Sentinel-2 MSI
ca a tre bande RGB. In questo possibile minimizzare gli scarti e (MultiSpectral Instrument) a
caso è stata utilizzata la prima le eccedenze verificabili da falsi livello di processo 2A, quindi
metodologia di riconoscimen- positivi (oggetti verdi abiotici) o con valori radiometrici di riflet-
to mediante MS, producendo aree non tanza corretti sotto l’atmosfera
un dato abbastanza dettagliato Il caso Greco (fig.3) è stato svol- (ESA, 2018). La risoluzione
quantitativamente, ossia nella to utilizzando i dati satellitari spettrale di questo dataset mette
conformazione e dimensio- acquisiti dalla missione ESA a disposizione anche una banda
ne geometrica delle aree, ma Sentinel-2, con una copertura di vicino infrarosso ad una riso-
Casi Studio
Lakatamia-Strovolos
(Cipro) Peristeri Reggio Emilia
(Grecia) (Italia)
Tecnologia di Rilievo UAV/
Rilievo aereo Dataset Satellitare
acquisizione SAPR
Risoluzione
Specifiche
0.50 m/px 10 m/px (per RGBI) 0.20 m/px
elaborati
geometrica
dati
Risoluzione 3 bande - Multispettrale – 4 bande -
spettrale RGB RGBI RGBI
Metodo applicato 1. MS 2. NDVI 2. NDVI
Tab. 2 - Tipologia di dato e metodo applicato a ciascun caso studio: in base alla presenza/assenza della banda vicino-infrarosso (NIR) e alle
specifiche dei dati si è determinata la presenza di vegetazione seguendo il metodo di analisi più appropriato.
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FOCUS
luzione di 10 m per pixel, come Discussione delle superfici su aree vaste in
anche per le bande RGB. In I risultati emersi da queste speri- maniera automatizzata, efficien-
questo caso è stato possibile ap- mentazioni mettono in luce che te e precisa.
plicare la seconda metodologia il dettaglio dei quadri elaborati Il caso greco invece, trattando
utilizzando l’indice NDVI. A è legato alla risoluzione e alla dati di partenza provenienti
livello qualitativo, vista la bassa natura della fonte iniziale del da una sorgente Open data
risoluzione di partenza, a mag- dato. Nell caso studio di Reggio e a copertura globale, apre la
gior ragione è stato necessario Emilia è stato possibile distin- strada ad un tipo di restituzio-
integrare con le altre fonti note guere con maggiore precisione ne potenzialmente estendibile
i risultati preliminari ottenuti le tipologie di superfici, localiz- ovunque, tenendo sempre e
classificando l’NDVI per i due zando porzioni di verde ad una comunque in considerazione le
insiemi di superfici. scala dettagliata ed a più ampio altre fonti cartografiche esistenti
Il caso Italiano di Reggio Emilia spettro. che consentono di limitare erro-
(fig.4) si basa su dati di partenza Il processo di MS condotto a ri computabili dai falsi positivi
da ortofoto ad alta risoluzione Cipro ha messo in luce che, maggiormente riscontrabili a
acquisite da mezzo UAV/SAPR. nonostante l’assenza della ban- basse risoluzioni.
Sono state elaborate immagini da dell’infrarosso, la funzione I limiti dei processi applicati da
con le quattro bande (RGB e di segmentazione consente di sottolineare sono l’esclusione
infrarosso-vicino) a risoluzione distinguere con precisione le delle coperture verdi sopra gli
geometrica di 20 cm per pixel. superfici. Confrontando tec- edifici in quanto esclusi a monte
Il processo è stato svolto adot- nicamente la procedura di MS come tutte le aree edificate se-
tando la seconda metodologia, rispetto ad una tradizionale condo la loro altissima probabi-
classificando dunque i valori fotointerpretazione manuale, lità caratteristica di impermea-
di NDVI che distinguono le è stato possibile impostare un bilità. Inoltre, è da segnalare un
superfici sulla base della risposta valore di soglia grazie al quale margine di discrezionalità nel
vegetazionale. L’integrazione lo scarto tra le due elaborazioni dover tarare i valori del model-
con altri dati noti è stata svolta è minimo. Validando il dato in lo, in quanto questi dipendono
per includere i terreni agricoli una porzione di territorio cam- sia dalle caratteristiche naturali
incolti e per raffinare geometri- pione, è poi possibile estendere delle specie arboree presenti,
camente i risultati. il processo di individuazione che dal periodo di riferimento
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del rilievo svolto. Un altro
errore quantitativo può BIBLIOGRAFIA
Ahmed Darwish, K. L. (2003). Image Segmentation for the Purpose Of Object-Based Classi-
essere generato dall’ipotesi fication.
semplificativa che pone la Brandon Rumiser, J. N. (2013, Marzo 11). eCognition Segmentation and Supervised Clas-
proiezione della copertu- sification. Tratto il giorno Gennaio 15, 2018 da Remote Sensing: http://faculty.ung.edu/
zmiller/4350K/labs/eCognitionSegmentationAndSupervisedClassification.html
ra arborea osservabile dal ESA. (2018, 6 28). User Guides - Sentinel-2 MSI - Sentinel Online. Tratto da ESA - Euro-
rilievo corrispondente ad pean Space Agency: https://sentinel.esa.int/web/sentinel/user-guides/sentinel-2-msi
Folke C., C. S. (2002). Resilience and Sustainable Development: Building Adaptive Capacity
una totale superficie verde in a World of Trasformations. Ambio.
che sta sotto. La sovrastima Hall, M. J. (1984). Urban hydrology. Londra: Elsevier Applied Science.
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sment Report. Geneva: International Panel for Climate change.
questo caso dipende dall’ac- IPCC. (2012). Managing the Risk of Extreme Events and Disasters to Advance Climate
crescimento e dalla densità Change Adaptation. Cambridge, MA: Special Report of the Intergovernmental Panel of
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Conclusioni effects of urban land use.
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Rouse, J. H. (1974). Monitoring Vegetation Systems in the Great Plains with ERTS.
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scitivi con dati che quan- getation. Remote Sensing of Environment, 127-150.
tifichino e distribuiscano Young Gi Byun, Y. K. (2012). A multispectral image segmentation approach for object-based
image classification of high resolution satellite imagery.
nello spazio le vulnerabilità
ed i rischi. I risultati delle NOTE
sperimentazioni qui propo- 1 http://www.planningclimatechange.org
2 LIFE15 CCA/CY/000086 - http://urbanproof.eu/it/ Nell'ambito di questo pro-
ste puntano ad essere una getto, sono stati utilizzati modelli climatici regionali e tecniche di downscaling per
base a supporto tecnico, valutare i cambiamenti climatici attuali e futuri a scala regionale e locale. La speri-
decisionale e divulgativo per mentazione discussa nell’articolo è un passaggio propedeutico per le fasi successive
la costruzione dei piani a di identificazione e valutazione delle vulnerabilità esistenti e future e di identifica-
scala urbana e di intervento zione delle azioni attuabili di adattamento ai cambiamenti climatici.
urbano. A scala urbana è
possibile raffrontare il peso ABSTRACT
delle superfici legate alla Climate-proof planning involves the management of impacts derived from climatic
conformazione del tessuto drivers in the urban environment. To shape an efficient strategy of mitigation and
adaptation, it is necessary to improve the current knowledge of the territory with
urbanizzato che cambia
new data, now available through remote sensing technologies, in order to assess
rispetto a centri urbani vulnerability and risk.
altamente antropizzati, ad During this experimentation, it has been developed a replicable methodology for
ambiti limitrofi meno con- multiple urban environments in order to build a detailed surfaces atlas of green
solidati e alle zone rurali, and built areas. This information is the basis for further evaluations on ecosystem
orientando dunque a livello services, resilience building and ranking of urban design actions.
strategico le scelte di adatta-
mento affrontabili. A scala PAROLE CHIAVE
remote sensing; cambiamento climatico, vulnerabilità; adattamento
di intervento, l’atlante delle
superfici consente di loca-
lizzare puntualmente quelle AUTORE
Denis Maragno
che sono le zone prioritarie dmaragno@iuav.it
per intervenire con opere di Francesco Ruzzante
adattamento e mitigazione, fruzzante@iuav.it
mettendo a fuoco da una Vittore Negretto
lettura di downscaling le vnegretto@iuav.it
logiche e gli elementi che Francesco Musco
francesco.musco@iuav.it
contribuiscono ad acuire i
fenomeni legati ai cambia- S.Croce 1957 Venezia (VE) 30135, Università IUAV di Venezia
menti climatici.
GEOmedia n°1-2019 11Puoi anche leggere
