Abstract The aims of this study are the assessment of the multitemporal spatial distribution and the basinal mapping of the soil erosion geomorphological evidences desumed by integration of Landsat ETM 7+ data, interpretation resultances of panchromatic color orthophotos and geomorphological surveyed data. These latter ones are consisting of recognition of landsurfaces interested by areal (sheet and solifluxion processes) and linear (rill and gully erosion) erosional landforms (SeS). The study has been performed in the Saccione river basin (North Apulia), wide 228.6 km2, located in southern Italy. The first step of the study has been the digital thematic mapping of lithological, pedological and land-use features coming from literature data and characterizing the studied area. Then, the whole remotely sensed dataset regarding the studied area was co-registrated and processed using the RSI ENVI 4.4 software. For the registration of the first Landsat image (master image), ground control points (GCPs) were collected by GPS measurements. The other images (slave images) were co-registrated by GCPs image-to-image registration. The dataset was processing by application of contrast stretching, Principal Component Analysis (PCA), decorrelation stretching and RGB false colour compositing tecniques. A field survey was carried out to characterize the geomorphological features detected on the imagery. Particular attention was given to the SeS, which were located using a GPS. In the second step have been delimited the Regions of Interest (ROI) on the Landsat ETM 7+ imagery, i.e. polygons representing the “groundtruth” related to the several land cover class occurring in the imagery. A simple statistical analysis was then conducted on the digital number (DN) values of the pixels enclosed in the ROI of the Els class to determine their spectral response pattern. The whole image dataset has been then classified using a maximum likelihood classification algorithm. The SeS distribution maps of 1992, 1999, 2000, 2001 and 2004 years were generated respectively based on the classification results. The results of the classification process have been checked in the field and by photointerpretation on the base of random sampling. Finally, a spatial analysis was performed to temporal monitoring of the SeS shape and location. The field survey and the image processing have allowed to highlight that some classified Els-like “objects”, even if showing the same spectral response, could not be SeS: this confirm the strategic importance of the field checking on the semi-automatically produced data. These mistaked “objects” have been deleted during the production of the multitemporal mapping of the Els, as a final result of the study. Furthermore, the comparison between seasonal different Landsat data of the same area has clearly evidenced the presence of SeS during the end of the summer period. Such results, verified in the field, are connect with bad and non conservative agricultural practices, suggesting that these practices could play an important role as triggering of erosional processes and their evolution.

Riassunto Lo scopo di questo studio è l'identificazione e la mappatura a scala bacinale delle evidenze geomorfologiche di erosione del suolo desunte dai dati Landsat integrati con la fotointerpretazione delle ortofoto digitali a colori ed i rilievi in campo. L'area di studio misura 228.6 Km2 e comprende il bacino del Fiume Saccione situato a ridosso dei limiti amministrativi di Puglia e Molise. Il primo passo dello studio è stata la caratterizzazione dell'area con la digitalizzazione della carta litologica, pedologica e dell'uso del suolo derivate da dati di letteratura. Poi le immagini telerilevate sono state co-registrate per mezzo di punti di controllo a terra (GCPs) ed elaborate con il software RSI ENVI 4.4. Successivamente il dataset è stato sottoposto a tecniche di enfatizzazione quali contrast stretching, Principal Component Analysis (PCA), decorrelation stretching e composizioni a falsi colori. Il rilevamento in campo ha permesso di caratterizzare gli elementi geomorfologici individuati sulle immagini. Particolare attenzione è stata rivolta alle superfici soggette ad erosione idrica (SeS) del suolo localizzate in campo attraverso l'utilizzo di un GPS. Nel passo successivo sono state delimitate le regioni di interesse (ROI) sui dati Landsat e sulle SeS è stata effettuata un'analisi statistica dei valori dei pixel (DN) racchiusi nella ROI per determinare il comportamento della risposta spettrale. L'intero dataset è stato sottoposto ad un processo di classificazione con l'algoritmo a massima verosimiglianza (ML). Sulla base delle classificazioni effettuate sui dati Landsat del 1992, 1999, 2000, 2001 e 2004, sono state create le carte delle SeS per ciascun anno considerato. Tutte le carte sono state sottoposte a tecniche per la stima dell'accuratezza. Infine, è stata effettuata un'analisi spaziale in un software GIS in modo da registrare il cambiamento di forma e posizione delle SeS e per correggere gli errori attraverso opportune tecniche di filtraggio. Inoltre, il confronto tra immagini Landsat acquisite in stagioni diverse ha evidenziato la presenza di SeS nei periodi estivi e quindi indicativi di pratiche agricole non conservative.

Mappatura multitemporale delle superfici di erosione del suolo da dati telerilevati

RUSSO F.
2009-01-01

Abstract

Abstract The aims of this study are the assessment of the multitemporal spatial distribution and the basinal mapping of the soil erosion geomorphological evidences desumed by integration of Landsat ETM 7+ data, interpretation resultances of panchromatic color orthophotos and geomorphological surveyed data. These latter ones are consisting of recognition of landsurfaces interested by areal (sheet and solifluxion processes) and linear (rill and gully erosion) erosional landforms (SeS). The study has been performed in the Saccione river basin (North Apulia), wide 228.6 km2, located in southern Italy. The first step of the study has been the digital thematic mapping of lithological, pedological and land-use features coming from literature data and characterizing the studied area. Then, the whole remotely sensed dataset regarding the studied area was co-registrated and processed using the RSI ENVI 4.4 software. For the registration of the first Landsat image (master image), ground control points (GCPs) were collected by GPS measurements. The other images (slave images) were co-registrated by GCPs image-to-image registration. The dataset was processing by application of contrast stretching, Principal Component Analysis (PCA), decorrelation stretching and RGB false colour compositing tecniques. A field survey was carried out to characterize the geomorphological features detected on the imagery. Particular attention was given to the SeS, which were located using a GPS. In the second step have been delimited the Regions of Interest (ROI) on the Landsat ETM 7+ imagery, i.e. polygons representing the “groundtruth” related to the several land cover class occurring in the imagery. A simple statistical analysis was then conducted on the digital number (DN) values of the pixels enclosed in the ROI of the Els class to determine their spectral response pattern. The whole image dataset has been then classified using a maximum likelihood classification algorithm. The SeS distribution maps of 1992, 1999, 2000, 2001 and 2004 years were generated respectively based on the classification results. The results of the classification process have been checked in the field and by photointerpretation on the base of random sampling. Finally, a spatial analysis was performed to temporal monitoring of the SeS shape and location. The field survey and the image processing have allowed to highlight that some classified Els-like “objects”, even if showing the same spectral response, could not be SeS: this confirm the strategic importance of the field checking on the semi-automatically produced data. These mistaked “objects” have been deleted during the production of the multitemporal mapping of the Els, as a final result of the study. Furthermore, the comparison between seasonal different Landsat data of the same area has clearly evidenced the presence of SeS during the end of the summer period. Such results, verified in the field, are connect with bad and non conservative agricultural practices, suggesting that these practices could play an important role as triggering of erosional processes and their evolution.
2009
978-88-903132-2-6
Riassunto Lo scopo di questo studio è l'identificazione e la mappatura a scala bacinale delle evidenze geomorfologiche di erosione del suolo desunte dai dati Landsat integrati con la fotointerpretazione delle ortofoto digitali a colori ed i rilievi in campo. L'area di studio misura 228.6 Km2 e comprende il bacino del Fiume Saccione situato a ridosso dei limiti amministrativi di Puglia e Molise. Il primo passo dello studio è stata la caratterizzazione dell'area con la digitalizzazione della carta litologica, pedologica e dell'uso del suolo derivate da dati di letteratura. Poi le immagini telerilevate sono state co-registrate per mezzo di punti di controllo a terra (GCPs) ed elaborate con il software RSI ENVI 4.4. Successivamente il dataset è stato sottoposto a tecniche di enfatizzazione quali contrast stretching, Principal Component Analysis (PCA), decorrelation stretching e composizioni a falsi colori. Il rilevamento in campo ha permesso di caratterizzare gli elementi geomorfologici individuati sulle immagini. Particolare attenzione è stata rivolta alle superfici soggette ad erosione idrica (SeS) del suolo localizzate in campo attraverso l'utilizzo di un GPS. Nel passo successivo sono state delimitate le regioni di interesse (ROI) sui dati Landsat e sulle SeS è stata effettuata un'analisi statistica dei valori dei pixel (DN) racchiusi nella ROI per determinare il comportamento della risposta spettrale. L'intero dataset è stato sottoposto ad un processo di classificazione con l'algoritmo a massima verosimiglianza (ML). Sulla base delle classificazioni effettuate sui dati Landsat del 1992, 1999, 2000, 2001 e 2004, sono state create le carte delle SeS per ciascun anno considerato. Tutte le carte sono state sottoposte a tecniche per la stima dell'accuratezza. Infine, è stata effettuata un'analisi spaziale in un software GIS in modo da registrare il cambiamento di forma e posizione delle SeS e per correggere gli errori attraverso opportune tecniche di filtraggio. Inoltre, il confronto tra immagini Landsat acquisite in stagioni diverse ha evidenziato la presenza di SeS nei periodi estivi e quindi indicativi di pratiche agricole non conservative.
Telerilevamento, Erosione del suolo, GIS, Immagini Landsat, Italia meridionale.; Remote sensing, Soil erosion, GIS, Landsat images, Southern Italy.
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