In questa tesi è presentato un sistema per l’individuazione di incendi, in particolare di natura boschiva, basato sull’uso di dati dei sensori SEVIRI posti sui satelliti in orbita geostazionaria della serie MSG. Questo lavoro, si inquadra all’interno del progetto SIGRI, finanziato dall’Agenzia Spaziale Italiana (ASI), proponendo una completa revisione dell’algoritmo SFIDE, dedito alla fire-detection da satellite in orbita geostazionaria, con l’obiettivo di migliorarne l’efficienza e la rapidità di individuazione degli incendi in area mediterranea e, in particolare, nella regione Sardegna. Il raggiungimento di tale obiettivo, permette la tempestiva notifica dell’allarme alle forze preposte al contrasto attivo degli eventi incendiari, riducendo notevolmente le conseguenze da essi prodotti di natura ambientale, sociale ed economica. Mediante un’analisi statistica sui valori delle variabili termiche in funzione dell’angolo di elevazione solare condotta nella regione Sardegna, è stata introdotta una innovativa metodologia di individuazione degli incendi basata sulla change-detection, ovvero la variazione temporale, delle variabili termiche. Quest’ultima possibile solo facendo ricorso a dati da satelliti in orbita geostazionaria, ad elevata frequenza di aggiornamento. Inoltre, significative migliorie sono state apportate nell’individuazione di incendi mediante analisi contestuale, nella definizione della cloud-mask e nella rilevazione degli incendi in ore notturne. Infine, è stato effettuata una validazione per la Sardegna attraverso una comparazione degli incendi individuati mediante l’elaborazione dell’algoritmo con i dati al suolo rilevati dal Corpo forestale e di vigilanza ambientale (CFVA) della Regione Sardegna, evidenziando una netta riduzione degli errori di commissione (falsi-allarmi) e di omissione, sia rispetto alle precedenti versioni dell’algoritmo che ai sistemi di fire-detection basati sull’uso di dati da satelliti in orbita bassa.

Sviluppo di un sistema ottimizzato per la individuazione di incendi boschivi da satelliti su orbite geostazionarie / DI BIASE, Valeria. - (2018 Feb 15).

Sviluppo di un sistema ottimizzato per la individuazione di incendi boschivi da satelliti su orbite geostazionarie

DI BIASE, VALERIA
15/02/2018

Abstract

In questa tesi è presentato un sistema per l’individuazione di incendi, in particolare di natura boschiva, basato sull’uso di dati dei sensori SEVIRI posti sui satelliti in orbita geostazionaria della serie MSG. Questo lavoro, si inquadra all’interno del progetto SIGRI, finanziato dall’Agenzia Spaziale Italiana (ASI), proponendo una completa revisione dell’algoritmo SFIDE, dedito alla fire-detection da satellite in orbita geostazionaria, con l’obiettivo di migliorarne l’efficienza e la rapidità di individuazione degli incendi in area mediterranea e, in particolare, nella regione Sardegna. Il raggiungimento di tale obiettivo, permette la tempestiva notifica dell’allarme alle forze preposte al contrasto attivo degli eventi incendiari, riducendo notevolmente le conseguenze da essi prodotti di natura ambientale, sociale ed economica. Mediante un’analisi statistica sui valori delle variabili termiche in funzione dell’angolo di elevazione solare condotta nella regione Sardegna, è stata introdotta una innovativa metodologia di individuazione degli incendi basata sulla change-detection, ovvero la variazione temporale, delle variabili termiche. Quest’ultima possibile solo facendo ricorso a dati da satelliti in orbita geostazionaria, ad elevata frequenza di aggiornamento. Inoltre, significative migliorie sono state apportate nell’individuazione di incendi mediante analisi contestuale, nella definizione della cloud-mask e nella rilevazione degli incendi in ore notturne. Infine, è stato effettuata una validazione per la Sardegna attraverso una comparazione degli incendi individuati mediante l’elaborazione dell’algoritmo con i dati al suolo rilevati dal Corpo forestale e di vigilanza ambientale (CFVA) della Regione Sardegna, evidenziando una netta riduzione degli errori di commissione (falsi-allarmi) e di omissione, sia rispetto alle precedenti versioni dell’algoritmo che ai sistemi di fire-detection basati sull’uso di dati da satelliti in orbita bassa.
15-feb-2018
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Tesi dottorato Di Biase

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Tipologia: Tesi di dottorato
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