Normalized Difference Vegetation Index: differenze tra le versioni

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Con il lancio del primo satellite ERTS - che è stato presto ribattezzato Landsat 1 - il 23 luglio 1972 con il suo scanner multispettrale (''multispectral scanner'' - MSS) la NASA ha finanziato una serie di indagini tese ad accertare le sue capacità per il telerilevamento terrestre. Uno di questi primi studi è stato diretto allo studio della vegetazione tra primavera, estate e autunno (la cosiddetta "''vernal advancement and retrogradation''") in tutto il nord con estensione fino a sud della regione delle [[Grandi Pianure]] degli Stati Uniti centrali. Questa regione copre una vasta gamma di latitudini dalla punta meridionale del Texas al confine USA-Canada, che ha portato in una vasta gamma di angoli zenitali solari al momento delle osservazioni satellitari.

I ricercatori per questo studio nelle Grandi Pianure, il dottorando Donald Deering e il suo ''advisor'' Dr. Robert Haas, hanno rilevato che la loro capacità di correlare, o quantificare, le caratteristiche biofisiche della vegetazione dei pascoli di questa regione dai segnali satellitari spettrali sono state confuse da alcune differenze dell'angolo zenitale solare attraverso questo forte gradiente latitudinale. Con l'assistenza del matematico Dr. John Schell, hanno studiato alcune soluzioni a questo problema e successivamente hanno dedotto che il rapporto tra la differenza dei radianze rosse e infrarosse oltre la loro somma come mezzo per regolare o "normalizzare" gli effetti l'angolo di zenith solare. In origine, hanno chiamato questo rapporto "''Vegetation Index''" (o in un'altra variante, "''Transformed Vegetation Index''"). Molti altri ricercatori hanno identificato come "''Vegetation Index''" il semplice rapporto rosso/infrarosso, mentre loro hanno finalmente iniziato a identificare il rapporto tra la differenza e la somma, ovvero il ''Normalized Difference Vegetation Index''. Il primo uso del NDVI riportato nello studio delle Grandi Pianure è stato nel 1973 da Rouse et al. Tuttavia, sono state precedute nella formulazione di un ''normalized difference spectral index'' da Kriegler et al. nel 1969.<ref>{{en}} Kriegler, F.J., Malila, W.A., Nalepka, R.F., and Richardson, W. (1969) 'Preprocessing transformations and their effects on multispectral recognition.' ''Proceedings of the Sixth International Symposium on Remote Sensing of Environment,'' p. 97-131.</ref> Poco dopo il lancio di ERTS-1 (Landsat-1), Tucker Compton, appartenente al ''[[Goddard Space Flight Center]]'' della NASA, ha in seguito prodotto una serie di primi articoli dellesu riviste scientifiche che descrivono l'uso del NDVI.

Così, NDVI è stato uno dei più riusciti di molti tentativi di identificare in modo semplice e veloce le aree vegetate e la loro "condizione". Esso rimane l'indice più noto e utilizzato per rilevare dal vivo le chiome degli arbusti mediante dati telerilevati multispettrali. Una volta che la fattibilità di rilevare la vegetazione era stata dimostrata, gli utenti tendevano ad utilizzare il NDVI anche per quantificare la capacità fotosintetica delle chiome degli alberi. Questa, tuttavia, può essere un'operazione molto più complessa, se non eseguita correttamente, come verrà discusso in seguito.

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== Principio fisico ==

[[File:Par action spectrum.gif|thumb|Tipico spettro [[radiazione fotosinteticamente attiva|PAR]], illustra l'assorbimento della clorofilla A, della clorofilla B e dei carotenoidi]]

Le piante assorbono la [[radiazione solare]] mediante la [[radiazione fotosinteticamente attiva]] (in inglese nota anche come ''Photosynthetically active radiation'' - PAR) nella regione spettrale, che poi utilizzano come fonte di energia nel processo di [[fotosintesi]]. Le cellule delle foglie si sono evolute a disperdere (cioè, riflettere e a trasmettere) la radiazione solare nel vicino infrarosso della regione spettrale (che trasporta circa la metà dell'energia solare in arrivo totalmente), perché il livello di energia per [[fotone]] in quel dominio (lunghezze d'onda più lunghe di 700 nanometri) non è sufficiente per essere utile per sintetizzare molecole organiche. Un forte assorbimento a queste lunghezze d'onda potrebbe solamente provocare il surriscaldamento della pianta ed eventualmente danneggiarne i tessuti. Quindi, le piante appaiono relativamente scure nel PAR e relativamente luminose nel vicino infrarosso.<ref>{{en}} Gates, David M. (1980) ''Biophysical Ecology'', Springer-Verlag, New York, 611 p.</ref> Al contrario, nuvole e neve tendono ad essere piuttosto brillanti nella banda rossa (così come altre lunghezze d'onda visibili) e piuttosto scure nel vicino infrarosso. Il pigmento delle foglie, la clorofilla, assorbe fortemente la luce visibile (da 0,4 a 0,7 um) per l'utilizzo nella fotosintesi. La struttura cellulare delle foglie, invece, riflette fortemente la luce nel vicino infrarosso (da 0,7 a 1,1 um). Più è grande il numero di foglie che una pianta ha, maggiori lunghezze d'onda sono colpite {{sf|e quindi maggiore è la quantità di luce che viene coinvolta.}} Poiché gli strumenti iniziali di osservazione della terra, come ERTS della NASA e AVHRR del NOAA, acquisiscono dati nel visibile e nel vicino infrarosso, è stato naturale sfruttare le forti differenze di riflettanza delle piante per determinare la loro distribuzione spaziale nelle immagini satellitari.

L'NDVI viene così calcolato:

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* terreni che in genere mostrano una riflettanza spettrale nel vicino infrarosso un po' più grande rispetto al rosso, e quindi tendono a generare valori positivi anche piuttosto piccoli NDVI (ovvero 0,1-0,2).

Oltre alla semplicità dell'algoritmo e la sua capacità di distinguere sostanzialmente aree vegetate da altri tipi di superficie, l'NDVI ha anche il vantaggio di comprimere la dimensione dei dati che devono essere compressi di un fattore 2 (o più), dal momento che sostituisce due bande spettrali in una singola (eventualmente codificando su [[8 bit]] invece dei 10 o più bit dei dati originali).

L'utilizzo del NDVI per le valutazioni quantitative (al contrario di indagini qualitative, come indicato qui sopra) solleva una serie di problemi che possono gravemente limitare l'effettiva utilità di questo indice se non sono adeguatamente affrontati. Inoltre, l'NDVI tende a essere usato troppo (se non abusato) in applicazioni per le quali non è mai stato progettato. Le seguenti sottosezioni riportano alcuni di questi problemi.

* Matematicamente, somma e la differenza dei due canali spettrali contiene le stesse informazioni dati originali, ma la sola differenza (o differenza normalizzata) svolge solo una parte delle informazioni iniziali. Se l'informazione mancante è rilevante o risulta importante dall'utente, è importante comprendere che l'NDVI trasporta solo una frazione delle informazioni disponibili nei dati originali.

* Gli utenti che utilizzano l'NDVI tendono a stimare un gran numero di proprietà della vegetazione dal valore di questo indice. Esempi tipici sono l'[[indice di area fogliare]], la [[biomassa]], la concentrazione di clorofilla nelle foglie, la produttività delle piante, copertura vegetale frazionata, le precipitazioni accumulate, ecc. Tali relazioni sono spesso derivate da correlazioni da valori provenienti dallo spazio con misure di valori a terra di queste variabili. Questo approccio solleva altri problemi legati alla scala spaziale associata alle misure, come sensori satellitari sempre misurano la quantità di radiazione per aree molto maggiori di quelle misurate dagli strumenti a terra. Inoltre, è naturalmente illogico sostenere che tutte queste relazioni tengano in una sola volta, perché questo vorrebbe dire che tutte queste caratteristiche ambientali sarebbero direttamente e inequivocabilmente in relazione tra loro.

* Le misure di riflettanza dovrebbero essere relative alla stessa area ed essere acquisite simultaneamente. Questo potrebbe non essere facile da ottenere con strumenti che acquisiscono diversi canali spettrali con diverse telecamere o diversi piani focali. Una mal registrazione delle immagini spettrali può portare a errori sostanziali e quindi produrre risultati inutilizzabili.

Inoltre, il calcolo del valore NDVI risulta essere sensibile ad una serie di fattori perturbanti:

* Effetti atmosferici: la reale composizione dell'atmosfera (in particolare per quanto riguarda il [[vapore acqueo]] e l'aerosol) possono influenzare significativamente le misure effettuate dallo spazio. Quindi, queste ultime possono essere male interpretate se questi effetti non sono adeguatamente presi in considerazione (come è il caso quando l'NDVI viene calcolato direttamente sulla base delle misurazioni grezze).

* Nuvole: nuvole profonde (otticamente spesse) possono essere molto evidenti nelle immagini satellitari e producono caratteristici valori di NDVI che facilitano il loro discernimento. Tuttavia, nubi sottili (ad esempio gli onnipresenti cirri) oppure nuvole piccole dimensioni (con un diametro minore della superficie effettivamente campionata dal sensore) possono contaminare significativamente le misurazioni. Allo stesso modo, le ombre delle nubi in zone che non appaiono chiare possono influire i valori NDVI e portare a errate interpretazioni. Queste considerazioni possono essere minimizzate formando immagini composite utilizzando immagini giornaliere.<ref>{{en}} Holben, B. N. (1986)'Characteristics of Maximum-Value Composite Images from Temporal AVHRR Data','' International Journal of Remote Sensing'', '''7(11)''', 1417-1434.</ref> Immagini NDVI composite hanno portato ad un gran numero di nuove applicazioni in cui la vegetazione NDVI o la capacità fotosintetica varia nel tempo.

* Effetti del suolo: terreni tendono a scurirsi quando sono bagnati, e quindi la loro riflettanza diviene una funzione diretta del contenuto d'acqua. Se la risposta spettrale di umidificazione non è esattamente la stessa nelle due bande spettrali, l'NDVI di una zona può apparire cambiato a seguito di variazioni di umidità del suolo (precipitazioni o evaporazioni) e non a causa dei cambiamenti della vegetazione.

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== Note ==

<references/>

== Altri progetti ==

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== Collegamenti esterni ==