1
2
3
4
5
6
7
8
9
La relazione tra le varie fasi di lotta agli incendi e le competenze di Fires. La linea tratteggiata che lega il programma fires con il monitoraggio, sta a ricordare che il monitoraggio e’ un by-product (prodotto secondario, non strettamente richiesto) dell’algoritmo di identificazione. Vedi anche trasparenza 32 dove questo e’ ricordato.
10
Gli ingredienti essenziali del metodo, non credo ci sia molto da dire. Nelle prossime trasparenze verranno presentati in qualche dettaglio i vari componenti.
11
12
Nel riquadro i requisiti utente che piu’ impattano nella scelta del metodo. Purtroppo tempo di rivisita e risoluzione spaziale (che derivano da prontezza e localizzazione) fanno a pugni come mostrato nella figura di destra. In linea di principio e’ possibile avere alta risoluzione e tempo di rivisita rapido; questo richiede un alto numero di satelliti che significherebbe costi proibitivi (un po’ l’idea iniziale di Fuego).
13
Questa trasparenza cerca di mostrare l’importanza del tempo di rivisita e comunque mette in relazione la rivisita piuttosto favorevole di DUE satelliti polari (TERRA e AQUA) e UN satellite geostazionario.
14
Nel grafico superiore sono riportate le bande del SEVIRI (MSG) in rosso, con righettate in verde quelle utilizzate dal metodo “FIRES”; le stesse sono indicate anche sulla destra. In particolare, la banda molto sensibile agli incendi, presenta purtroppo, una saturazione a 330-340 K. Questo limita in qualche modo le prestazioni dell’algoritmo di identificazione. Nel grafico inferiore le 4 bande disponibili su GOES/IMAGER. Per entrambi i grafici, in blu e’ indicata la trasparenza tipica dell’atmosfera. Tempo di rivisita e dimensione pixel vale grossomodo per entrambi.
15
I due satelliti GOES disponibili all’epoca di FIRES. Nota come purtroppo il nord america e’ piuttosto decentrato rispetto alla verticale. E questo naturalmente peggiora ancora di piu’ la risoluzione a terra.
16
L’immagine e’ ottenuta combinando le tre bande indicate nella trasparenza. In particolare la rossa a 3.9 um e’ in realta’ una infrarossa e quindi i colori sono un po’ falsati, ma rendono bene la differenza di qualita’ rispetto a GOES precedente.
17
Ancora MSG con tutte le sue bande. Tratteggiate in verde quelle utilizzate e gia’ introdotte nella trasparenza 15. In basso a destra l’immagine a piu’ alta risoluzione (1 km a NADIR) nel visibile. Per ottenere l’alta risoluzione, si acquisisce solo una parte dell’emsfero. La parte da acquisire puo’ essere configurata a seconda delle esigenze.
18
Qui si vede come varia la risoluzione a terra spostandosi dal Nadir che si trova all’equatore, ma spostato di 10 gradi (mi sembra di ricordare) rispetto a Greenwich (si scrive cosi ?). In particolare nell’area mediterranea la risoluzione a terra e’ di circa 5 km
19
20
Sono 4 i termini che sono stati utilizzati per definire il modello radiativo. TOA = Top Of Atmosphere (in pratica sul sensore del satellite) L’equazione dice che: La radianza misurata dal sensore satellitare e’ uguale alla emissione terrestre (che aumenta in caso di incendio), all’emissione della atmosfera (diretta – termine 2) e riflessa dalla stessa superficie terrestre (3) ed infine dal termine solare riflesso dalla terra.
21
E questi sono gli ingredienti che caratterizzano il metodo. Fulcro e’ l’equazione sub-pixel per cercare di recuperare “software” la risoluzione spaziale che purtroppo i geostazionari non hanno. Una volta risolta l’equazione sub pixel (vedi oltre), si analizza anche la serie storica per migliorare efficienza e ridurre i falsi allarmi. Si applicano quindi i criteri che identificano l’eventuale incedio. Si usano altri satelliti per ricavare altre grandezze, di minor variazione nel tempo (ad esempio l’emissivita’ del terreno).
22
23
Ecco l’equazione fondamentale; e’ sostanzialmente l’equazione della trasparenza 21 ma scritta in forma “differenziale”, ovvero come differenza di radianze in due tempi successivi. In presenza di incendio si ipotizza che questo e’ quello che varia di piu’ e quindi i termini atmosferico e solare si trascurano (in solare si modellizza utilizzando i dati tabulati di irraggiamento solare). Ci sara’ una equazione per ogni banda spettrale utilizzata (fino a 5 per MSG)
24
25
Questo e’ il flusso generale del processamento. Nella prossima trasparenza in pratica e’ esploso il PARALLELOGRAMMA rosso e il ROMBO giallo.
26
Anche qui, il flow chart parla da solo
27
Questa invece e’ la catena di processamento con le tre fasi principali, acquisizione dei dati, la generazione dei dati ancillari e la generazione del prodotto finale. Manca in realta’ da disseminazione del prodotto agli utenti finali (guardia forestale, protezione civile, comuni …) In definitiva un sistema piuttosto complesso che richiede non solo un buon algoritmo ma anche una organizzazione efficace.
28
29
Questa trasparenza riassume il risultato dell’analisi dei pochi frame GOES che avevamo con degli incendi documentati. Ciascuna croce rossa corrisponde ad un presunto incendio. Mostra anche i problemi tipici che si incontrano nell’analizzare questi dati: - problema delle nubi, e soprattutto del fronte nuvoloso che varia rapidamente con il tempo. E’ necessario un cloud masking piuttosto sofisticato - il problema dell’eccessiva irradiazione solare, per esempio in zone desertiche - i problemi del sensore stesso; in questo caso effetti di saturazione problemi di calibrazione. Il dettaglio dovrebbe essere piu’ uniforme, invece di avere la presenza delle strisce mostrate. I punti 3 e 0 sono presumibilmente incendi reali di cui pero’ non si ha documentazione
30
31
Qui passiamo ai risultati di MSG (nel corso di CDMC-Fuego). I dati sono della disastrosa estate del 2003 nella penisola iberica, al confine tra portogallo e spagna. Si vedono gli incendi ad occhio nudo, mentre i puntini rossi e gialli sono stati generati automaticamente dal processatore di incendi con metodo “FIRES”. In molti casi, si vede come l’algoritmo, non solo e’ in grado di vedere un fuoco sul nascere (early detection), ma anche di seguirne l’evoluzione nel tempo (monitoraggio dell’incendio). Queste affermazioni non derivano strettamente da queste immagini, ma dalle analisi quantitative (con grafici) che sono nella documentazione.
32
La stessa zona della diapositiva precedenti, ma ottenuta dal satellite ad alta risoluzione BIRD ad un preciso istante (4/Agosto/03 ore 12:03). I simboli sono i risultati su diversi giorni (il giorno e’ indicato dal numeretto) delle analisi svolte con MSG e con MODIS. I dati MSG sono stati processati col metodo descritto sopra. I dati MODIS con metodo semiautomatico derivato dallo stesso metodo. Anche se difficile da percepire, si puo’ notare che in generale, il numeretto verde e’ antecedente al corrispondente numeretto giallo. Soprattutto per i fuochi piu’ “sparsi”. Anche questa conclusione deriva da una analisi piu’ approfondita che e’ descritta nei documenti del progetto. Tenere conto che dei dati MSG si avevano diversi buchi (mancanza di dati), dal giorno 1 a 5 probabilmente con i dati MSG abbiamo coperto il 30% del tempo.
33
34
Nella foto, la pecora nera del gruppo e’ identificata dalla presenza di barba e baffi. Puoi ricordare che ordino’ un piatto con 5 aragoste (tante quante i commensali), e mangio’ anche le chele, quindi si lecco soddisfatto i baffi!
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
