Land Cover Piemonte - Dettagli di Progetto

DATI ELABORATI E METODI DI PRODUZIONE

Il progetto si basa su un processo elaborativo che segue i passaggi proposti dal modello EAGLE

Ad una prima fase di ricognizione delle fonti dati locali è seguita la definizione di tavole di decodifica tra i dati locali e la struttura dati EAGLE (Semantic translation), si è poi proceduto all’elaborazione/integrazione delle fonti mediante incroci geografici, a questo punto sono stati ottenuti livelli intermedi che sono stati riclassificati secondo le legende EAGLE (LCC, LUA, CH), CLC e in conclusione LCP (la legenda personalizzata di Regione Piemonte). In questa fase la componente geometrica è definita dai poligoni della BDTRE (scala 1:10.000) dissolti nella fase finale in base ai codici delle diverse legende (Generalized data).  Come indicato dal modello EAGLE, si potrà procedere alla semplificazione ragionata delle geometrie per eliminare poligoni troppo piccoli o stretti, riconducendo gli oggetti derivati alle classi miste previste dalle diverse classificazioni.

 

FONTI

La BDTRE ed in particolare lo strato della copertura topologica del suolo (geo_cp_suolo) rappresenta il livello della cartografia di base di riferimento per la Regione Piemonte ed in particolare lo strato informativo di partenza per la derivazione dei dati di uso copertura del suolo. In esso convergono già molte informazioni tematiche che arricchiscono il dato originariamente strutturato secondo le specifiche nazionali. Le informazioni tematiche in alcuni casi vengono utilizzate per la caratterizzazione di aree già presenti in cartografia in altri casi per la ri-delimitazione di aree che permettono la raccolta di informazioni più specifiche altrimenti non previste dalle specifiche della cartografia di base.

Altro dato di riferimento, sia per la gestione della BDTRE sia per la derivazione di LCP, è la mosaicatura delle particelle catastali e il loro arricchimento con informazioni censuarie e non solo, come dettagliato al punto 1 del paragrafo successivo. Gli approfondimenti del 2020 hanno interessato alcuni aspetti presenti nel modello dati EAGLE: la mappatura del contesto spaziale (CH- Geographical context), dello stato di impermeabilizzazione dei suoli (CH- Soil sealing) e della presenza di copertura vegetale (NDVI). Queste tre caratteristiche concorrono ad una migliore definizione delle classi delle superfici artificiali e costruite (LCC- ABIOTIC / NON-VEGETATED SURFACES AND OBJECTS).

Nel corso del 2022, è stato reso disponibile il dato dell’Uso del suolo prevalente secondo la classificazione del Censimento agricoltura rappresentato sul mosaico regionale delle particelle catastali (Progetto Mosaicatura Catastale) derivato dal trattamento delle informazioni catastali disponibili sul Sistema di Interscambio (Progetto SigmaTer) e inquadrato nel sistema di riferimento WGS84/UTM32N.
L’uso del suolo prevalente per particella viene calcolato sulla base di tre criteri:
1.coltura prevalente per superficie: caso in cui la superficie della coltura è maggiore del 50% della superficie utilizzata totale della particella;
2.coltura prevalente per coefficiente di Produzione Standard (PS): nel caso in cui non ci fosse una coltura prevalente in termini di superficie (primo criterio), viene estratta la coltura con PS maggiore;
3.coltura prevalente per priorità: nel caso in cui non ci fosse una coltura prevalente per superficie (primo criterio) e nemmeno per PS (secondo criterio, ad esempio nel caso di gruppi di colture omogenee per PS), viene estratta la coltura con una priorità maggiore.
La priorità viene data in funzione dell’importanza della coltura nella Regione Piemonte.
La PS è il valore della produzione lorda delle aziende agricole. Viene determinata per ciascuna regione e per ciascuna attività produttiva vegetale e animale ed è calcolata utilizzando dei valori di base medi.
A partire da questo dato è possibile dettagliare maggiormente la distribuzione delle colture sul territorio accedendo agli archivi aggiornati annualmente.
Tramite confronti con il gruppo di lavoro (CSI, ARPA e Regione Piemonte) è stata concordata una semplificazione delle classi di anagrafe sufficiente per caratterizzare il territorio agricolo con informazioni coerenti con il modello dati LCP-EAGLE: in particolare mediante transcodifica verso gli attributi: LCC, LUA, CH-EUNIS, CH-Cultivation Practices, CH-Agricultural Cultivation Form) e successivamente è stata integrata la legenda Land Cover Piemonte (V liv) con nuove classi di dettaglio.
Successivamente si è provveduto alla integrazione delle geometrie (particelle catastali) ricavate dal dato delle colture prevalenti derivate da Anagrafe Agricole. Le dichiarazioni di anagrafe non ricoprono tutto il territorio agricolo regionale, dunque è stato necessario completare le informazioni con le altre fonti disponibili: in particolare uso suolo da censuario, refresh Agea e Carta Forestale al fine di mantenere una copertura topologica e continua del territorio.

 

Nel corso del 2020 si sono svolti approfondimenti sul possibile uso di dati derivati dai satelliti del Programma Copernicus, tali dati sono prodotti centralmente e forniti come HRL nel servizio di Land Monitoring Copernicus (https://land.copernicus.eu/pan-european).

In particolare sono stati utilizzati i dati dell’Imperviousness disponibili e relativi al 2018 (https://land.copernicus.eu/user-corner/technical-library/imperviousness-2018-user-manual.pdf).

Il dato Imperviousness Density (IMD) è una elaborazione raster che indica per ogni pixel il grado in percentuale di impermeabilizzazione del suolo, il dato Share of Built-up (SBU) è una elaborazione raster che indica il grado in percentuale di edificazione.

Contestualmente, sempre nel 2020, è stato concluso il Progetto Telerilevamento Piemonte che rende disponibili una serie di elaborazioni sulle immagini Sentinel 2, costantemente aggiornate, tra cui alcuni indici quali l’NDVI (https://www.geoportale.piemonte.it/cms/progetti/telerilevamento-piemonte).
Il dato NDVI del mese di luglio2020 con pixel a 10m è stato elaborato per calcolare la percentuale di copertura vegatale per ogni particella catastale o oggetto della BDTRE.

1) Dati della Mosaicatura Catastale arricchiti di indici:

Il dato riporta sulle particelle catastali (aggiornamento novembre 2019) del Progetto Mosaicatura Catastale alcuni indici derivati da immagini da satellite e le zone delle morfologie insediative del PPR.

Gli incidi derivati da Telerilevamento sono stati ricondotti alle particelle catastali mediante calcolo del valor medio di ogni indice per ogni ciascuna particella catastale:

  • Percentuale di impermeabilizzazione (1) Imperviousness del Land Monitoring Services Copernicus (https://land.copernicus.eu/pan-european/high-resolution-layers/imperviousness) nelle sue declinazioni di Imperviousnes density (IMD), densità della impermeabilizzazione del 2018 con risoluzioni a 10 e 100 metri e Built-up (SBU), densità di superfici costruite con risoluzione di pixel a 100 metri.
  • Percentuale di copertura vegetale (2) derivata dal Indice di vegetazione calcolato dal progetto Telerilevamento Piemonte relativo al mese di luglio 2020 con risoluzione di pixel a 10 metri.
  • Morfologie insediative del PPR (3) derivata dalla ricadenza di ogni particella nelle aree classificate dal PPR.

2) Copertura di poligoni della BDTRE con attributi dello schema EagleLCC, EagleLUA, EagleCH e indici da telerilevamento.

Il modello dati del progetto europeo Eagle prevede la compilazione di molti attributi indipendenti che descrivono copertura, uso e caratteristiche specifiche degli oggetti geografici provenienti da diverse fonti e ricondotti a codifiche condivise tra tutti gli stati membri. Il modello è ancora in fase di definizione e sperimentazione. In questa edizione sono state compilate le informazioni di copertura, uso e alcune caratteristiche (contesto spaziale, urbanizzazione, classificazione Habitat EUNIS). La compilazione è avvenuta mediante tavole di decodifica degli oggetti della BDTRE, della Carta Forestale, delle morfologie insediative PPR, e dei dati della rete ecologica regionale di Arpa. 

3) Copertura di poligoni della BDTRE con attributi delle classi di Corine Land Cover (CLC III livello) e LandCover Piemonte.

In questa fase si è proceduto ad una riclassificazione della copertura di poligoni della BDTRE ottenuta attraverso l’uso di tutte le informazioni elaborate nelle fasi precedenti (informazioni della BDTRE, indici da satellite, classificazioni EAGLE). Ogni oggetto è stato ricondotto alla legenda gerarchica con 3 livelli della Corine Land Cover e della Land Cover Piemonte.

Il sistema di riclassificazione delle informazioni è guidato da una tabella a doppia entrata reso disponibile tra la documentazione del progetto Eagle.  

 

Dato rappresentato secondo la legenda CORINE LAND COVER

 

Dato rappresentato secondo la legenda LAND COVER PIEMONTE

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