Utilizzo della processing toolbox per automatizzare la classificazione della neve¶
Snowy Hydro Limited (SHL) è un generatore di energia elettrica di picco con sede nelle Snowy Mountains del New South Wales, Australia. Nonostante possieda una varietà di impianti di generazione in tutto il paese, Snowy Hydro Limited è conosciuta soprattutto per la custodia di un pezzo iconico dell’infrastruttura australiana, lo Snowy Mountains Hydro Electric Scheme.
Lo Snowy Mountains Hydro Electric Scheme, è reso possibile dalle nevicate stagionali nella regione alpina del New South Wales. L’acqua proveniente dallo scioglimento delle nevi primaverili viene utilizzata per generare elettricità per far fronte ai picchi di domanda nel mercato elettrico nazionale, deviando nel contempo l’acqua verso le aree interne più asciutte del Sud Est australiano per l’irrigazione e l’agricoltura.
La classificazione della copertura nevosa nei mesi invernali consente a SHL di monitorare il ciclo dell’area innevata, di archiviare le aree di copertura per i dati storici e di fornire statistiche di copertura al team dei servizi idrografici per le previsioni sulla resa idrica e di stoccaggio.
Mappa 1.1 Mappa dei bacini idrografici nevosi¶
Situazione¶
Ogni anno durante i mesi invernali (dal 1° giugno al 31 ottobre) la SHL ottiene dal satellite MODIS Terra (EOS AM) il maggior numero possibile di immagini senza nuvole. Queste immagini vengono poi inserite in un algoritmo noto come Normalised Difference Snow Index (NDSI), che viene utilizzato per indicare le aree in cui è presente la neve. Anche se questo algoritmo non è univoco per un particolare sensore, lo strumento MODIS è stato scelto per la sua adeguata risoluzione spaziale e la copertura giornaliera dell’area di progetto (Mappa 1.1 Bacino nevoso).
Obiettivo¶
L’obiettivo di questo progetto è quello di automatizzare il flusso di lavoro NDSI come modello nel toolbox di elaborazione QGIS. L’output richiesto è un poligono vettoriale che mostra l’estensione coperta di neve all’interno del bacino idrografico dello Snowy Water Catchment, insieme all’attribuzione che descrive l’area totale coperta in chilometri quadrati.
Metodo¶
L’algoritmo NDSI è abbastanza semplice (vedi sotto in Formula 1.1 - Normalised Difference Snow Index (NDSI)) e i successivi passaggi necessari per estrarre il manto nevoso in formato vettoriale si prestano bene anche ad un modello di toolbox di elaborazione.
Formula 1.1 - Indice normalizzato della differenza di neve (NDSI)¶
Questo algoritmo NDSI restituisce risultati compresi tra -1 e 1, con una soglia per la neve tipicamente superiore a 0,4. Un esempio dell’output NDSI è mostrato di seguito (Mappa 1.3 - output NDSI), accanto ad un’immagine a colori naturali (Mappa 1.2 - MODIS true color) per il 13 luglio 2014. Come si vede da queste immagini, l’output NDSI è molto buono nel discriminare le aree innevate da altri tipi di copertura del suolo e dalle nuvole. Può tuttavia classificare erroneamente come neve porzioni di grandi masse d’acqua, causate da acqua con caratteristiche di assorbimento nella parte dello spettro del vicino infrarosso. Questa caratteristica dell’NDSI indica la necessità di incorporare nel modello una maschera dell’acqua ad un certo punto.
Mappa 1.2 - MODIS true color¶
Mappa 1.3 - NDSI output¶
Mappa 1.4 - «Neve» vs «Non neve» ricodificato¶
L’output NDSI viene creato con alcune mappe di banda molto semplici utilizzando il modulo GRASS «r.mapcalculator». Una volta disponibile il reticolo NDSI, la soglia NDSI di 0.4 è stata applicata e questo ha portato ad un reticolo booleano che rappresenta le aree «Neve» e «Non neve». Per ottenere questa classificazione è stato utilizzato un altro modulo GRASS «r.recode» che ha prodotto il risultato mostrato sopra nella mappa 1.4 «Neve» vs «Non Snow».
Il reticolo ricodificato è stato poi convertito in un dataset di poligoni vettoriali e sono state estratte le aree innevate (vedi sotto, Mappa 1.5 - Neve estratta). Le aree innevate sono state poi tagliate fino al bacino imbrifero nevoso (vedi sotto, Mappa - 1.6 Neve all’interno del SWC), poi i grandi corpi idrici sono stati mascherati (vedi sotto, Mappa 1.7 - Area finale coperta di neve), e infine sono stati generati i dati statistici relativi all’area innevata.
Mappa 1.5 - Neve estratta¶
Mappa 1.6 - Neve all’interno del SWC¶
Mappa 1.7 - Area innevata finale¶
Il risultato del modello è un poligono vettoriale che mostra l’area coperta di neve all’interno del bacino idrografico nevoso. Gli attributi del poligono includono l’area coperta dalla neve e la percentuale del bacino idrografico coperto. Il modello nella sua interezza può essere visto di seguito in «Immagine 1.1 - Indice normalizzato differenza di neve (NDSI) Modello di elaborazione QGIS Toolbox.».
Immagine 1.1 - Indice normalizzato differenza di neve (NDSI) Modello di elaborazione QGIS Toolbox.¶
Risultati / Conclusione¶
Il toolbox di elaborazione QGIS è un modo potente per automatizzare un flusso di lavoro come questa classificazione della neve. Il modello mostrato sopra automatizza con successo il processo di classificazione della neve e fornisce un set di dati GIS che può essere utilizzato per la visualizzazione e l’inserimento in ulteriori applicazioni statistiche. Rimuove con successo gli errori soggettivi dell’utente associati ai metodi precedentemente utilizzati da SHL, fornendo al contempo uno strumento di classificazione ripetibile e coerente. Alcuni risultati stagionali possono essere visualizzati qui.