SIDRA: a google earth engine-based tool for automated river drought monitoring and decision support

Drought has always been a threat to ecosystems and water supplies, however the increasing trend in terms of intensity and frequency made necessary an intervention in order to enhance the monitoring strategies. Remote sensing has been widely used in the analysis of the phenomenon, thanks to its ability to highlight water features and to cover wide areas. This thesis aims to provide an automated tool, fully developed in Google Earth Engine (GEE), designed for river drought monitoring, in order support authorities and specialists in building a resilient system able to recognize the phenomenon and act accordingly. The processed images are a combination of SAR (Sentinel-1) and optical (Sentinel-2) imagery, selected in order to provide the best quality dataset in the shorter possible period, highlighting the advantages from both sensors and limiting their drawbacks. The water detection is based on a supervised classification, where the training samples are obtained by extracting, from the images, the pixels that satisfy a combination of NDWI, SWM, and VV polarized intensity (dB) thresholds, derived from the B-max Otsu algorithm. Being developed in GEE, the code is fully performed on the cloud, reducing drastically the operational time, especially for long time-series analysis. A user-friendly interface has been created, in order to facilitate the interaction with the code, which is available at the following link: https://francesco-gioia.users.earthengine.app/view/sidra.

La siccità è sempre stata una minaccia per gli ecosistemi e le risorse idriche, tuttavia, la tendenza crescente in termini di intensità e frequenza ha reso necessario un intervento per migliorare le strategie di monitoraggio. Il telerilevamento è stato ampiamente utilizzato nell’analisi del fenomeno, grazie alla sua capacità di evidenziare le caratteristiche dei corpi idrici e di coprire vaste aree. Questa tesi si propone di fornire uno strumento automatizzato, completamente sviluppato in Google Earth Engine (GEE), progettato per il monitoraggio della siccità fluviale, al fine di supportare autorità e specialisti nella creazione di un sistema resiliente in grado di riconoscere il fenomeno e di agire di conseguenza. Le immagini processate sono una combinazione di immagini SAR (Sentinel-1) e ottiche (Sentinel-2), elaborate per fornire il dataset di migliore qualità nel più breve periodo possibile, evidenziando i vantaggi di entrambi i sensori e limitando i loro svantaggi. La rilevazione dei corpi idrici si basa su una classificazione supervisionata, dove i campioni di addestramento sono ottenuti, estraendo dalle immagini, i pixel che soddisfano una combinazione di soglie degli indici NDWI, SW, e d’intensità polarizzata VV (dB), derivate dall’algoritmo B-max Otsu. Essendo sviluppato in GEE, il codice viene eseguito completamente nel cloud, riducendo drasticamente i tempi di calcolo, specialmente per l’analisi di lunghe serie temporali. Una interfaccia utente, facile da usare, è stata sviluppata, al fine di agevolare l’interazione con il codice, ed è disponibile al seguente link: https://francesco-gioia.users.earthengine.app/view/sidra.