Scommettiamo sulle sonde a raggi cosmici

E siccome gli atomi di idrogeno a terra si trovano principalmente nell’acqua, in qualche cervello a un certo punto si è accesa una lampadina: e se misurassimo i neutroni “di ritorno” per derivare informazioni sulla presenza di acqua nel suolo? Più è umido il terreno, meno energia tornerà verso lo spazio…

Le immagini satellitari ad alta risoluzione si sono rivelate un supporto indispensabile per completare il quadro e fornire un ulteriore supporto al modello idrologico della regione.
Il team di ricerca di Eurac Research ha fatto quella che nel gergo tecnico del telerilevamento si chiama “classificazione dell’immagine”, cioè ha elaborato delle immagini satellitari per creare mappe sempre più accurate.
“A partire da dati provenienti dal satellite Sentinel 2 , abbiamo sviluppato un algoritmo che classificasse l’immagine fornendo una mappa di snow cover fraction, ovvero una mappa in cui, a ogni pixel dell’immagine, corrispondesse la percentuale di area coperta da neve”, spiegano i portavoce del team Ludovica De Gregorio e Giovanni Cuozzo, di Eurac Research. “L’algoritmo usato è basato su tecniche di intelligenza artificiale e “addestrando” il modello abbiamo migliorato la stima di snow cover fraction rispetto al prodotto di riferimento Copernicus, cioè la mappa realizzata dal programma di osservazione della Terra della Unione europea, usato come confronto.”

_{A sinistra: una immagine ottica, pur con colori falsati, dell’area del Tirolo e Alto Adige inviata dal satellite Sentinel 2 (immagine ottica significa che è stata catturata da sensori ottici, cioè con una tecnologia simile a quella delle macchine fotografiche anche se ovviamente più sofisticati. L’altra grande famiglia è quella dei sensori radar). Questa è l’immagine di partenza. Al centro: l’immagine classificata dal team di Eurac Research. In giallo i valori di snow cover fraction, cioè le aree coperte da neve. A destra: la mappa elaborata dal programma di osservazione della Terra dell’Unione europea Copernicus, presa come riferimento. Dal confronto si nota come il prodotto Copernicus sottostimi le aree in ombra (parti più scure della prima immagine) riportandole come prive di neve. L’algoritmo sviluppato da Eurac Research riesce bene a rilevare la presenza di neve anche nelle zone in ombra”.}

Per verificare la validità e la bontà della mappa generata sono state poi usate delle immagini ad altissima risoluzione spaziale (circa due metri), anch’esse classificate e usate come confronto, cioè per verificare “a vista” dove ci fosse effettivamente neve. Le immagini ad altissima risoluzione provengono dal satellite WorldView.

_{Immagine satellitare ad alta risoluzione, con versione classificata a destra. L’immagine è stata acquisita il 27 novembre del 2020 nell’area di test attorno al rifugio Dresdner, vicino al ghiacciaio dello Stubai, in Tirolo.}

Il team di ricerca ha usato le immagini satellitari anche come supporto per stimare l’entità dell’umidità al suolo, in particolare ha scelto immagini a microonde Sentinel-1 e ottiche Landsat-8 anch’esse classificate con algoritmi basati su intelligenza artificiale.

_{Mappa di umidità al suolo del 18 settembre2021. Il blu a diverse intensità mostra l’umidità del terreno. I contorni rossi delimitano il Tirolo del Nord, l’Alto Adige e il Tirolo orientale. Si nota come nelle valli più occidentali e la Bassa Atesina, fatta eccezione per la linea del fiume Isarco, prevalgano i colori chiari, corrispondenti ad aree più asciutte.}

“Il mondo della ricerca e anche le amministrazioni pubbliche stanno investendo sempre più in queste forme di monitoraggio ibride e sulle sonde a raggi cosmici per sorvegliare meglio le risorse naturali del territorio”, spiegano De Gregorio e Cuozzo. “Inoltre, le nostre mappe, grazie alla loro capacità di visualizzare ad alta risoluzione le caratteristiche topografiche del terreno saranno utili anche per scegliere il posto ideale dove posizionare i sensori”.