Retrieval of parameters and variables of a hydrological water and energy balance model from satellite images. Case studies of Barrax and Foggia

The purpose of this thesis is studying, processing, and analyzing the best resolution satellite images free of costs available to civil users, in order to assess the vegetation parameters and variables usable as input to a hydrological model. Processing satellite images, we analysed the spectra of the cultures present in the study area, checking the vegetation growth of the plants over the time by the vegetation indices. Moreover, knowing the spectra of the specific cultures present in the fields, we classified a region, recognizing and identifying the different spectra present in a large area. Using the retrieved data in conjunction to in field campaigns data, we computed the FEST–EWB, (Flash–flood Event–based Spatially distributed rainfall–runoff Transformation–Energy Water Balance), a distributed hydrological energy water balance model, to test the quality of retrieved images in the model process. The algorithms used returns good results in order to retrieve the vegetation indices and variables used to classify areas, and promising results were obtained using these parameters in input to the hydrological model.

Lo scopo di questo elaborato di laurea è lo studio, l’elaborazione, e l’analisi delle immagini satellitari, con la miglior risoluzione disponibile agli utenti civili, al fine di ricavare parametri di vegetazione e variabili utilizzabili come input a un modello idrologico. Elaborando immagini satellitari, abbiamo analizzato gli spettri delle colture presenti nelle aree di studio, controllando la crescita delle piante nel tempo grazie agli indici di vegetazione. Inoltre, conoscendo gli spettri delle colture specifiche presenti nei campi, è stato possibile classificare un’area più vasta, riconoscendo e identificando i diversi spettri presenti nel territorio, associando gli spettri agli ortaggi coltivati in quel dato luogo. Utilizzando i dati satellitari in unione ai dati ottenuti da campagne di misura, abbiamo verificato la bontà dei dati satellitari in utilizzo come input al modello idrologico distribuito FEST-EWB, (Flash–flood Event–based Spatially distributed rainfall–runoff Transformation–Energy Water Balance). Gli algoritmi utilizzati hanno assicurato buoni risultati nella stima degli indici di vegetazione e delle variabili utilizzate per classificare aree, inoltre, sono stati riscontrati promettenti risultati nell’utilizzo dei parametri in input al modello idrologico.