Mappatura di aree alluvionate mediante elaborazione di immagini multispettrali Landsat 8 OLI

Negli ultimi anni, fenomeni meteorologici, quali le piogge incessanti o anche brevi, ma di elevata intensità, spesso unite ad una incuria del territorio ed ad una eccessiva impermeabilizzazione dei suoli, hanno determinato alluvioni di elevata pericolosità, in grado sia di provocare vittime, sia di arrecare ingenti danni al patrimonio naturale ed antropico. L’apporto meteorico superiore a quello che un bacino idrico è in grado di far defluire normalmente, determina un eccessivo innalzamento del livello delle acque dei fiumi che, non più trattenute dalle sponde, si riversano sulle zone circostanti: la stima del danno diviene fondamentale e il primo passo da compiere è la corretta mappatura delle aree alluvionate. Un ausilio in tal senso è fornito dalle immagini telerilevate che, acquisite dopo il verificarsi dell’alluvione e prima che le zone cessino di essere invase dall’acqua, permettono una perimetrazione delle aree colpite. La presenza di immagini telerilevate multispettrali consente di eseguire una mappatura automatica delle zone alluvionate, evitando un approccio più laborioso e lungo, con ampi margini di discrezionalità, basato sulla fotointerpretazione. Questo lavoro illustra la procedura eseguita per mappare le aree alluvionate, agli inizi di Maggio 2017, dal fiume Mississippi (USA) in una zona situata tra gli stati Illinois e Missouri, a partire da immagini multispettrali Landsat 8 OLI (Operational Land Imager): l’applicazione si basa sull’impiego di un indice ben noto in letteratura, detto NDWI (Normalized Difference Water Index), particolarmente efficace per il riconoscimento di corpi idrici. L’utilizzo di un primo dataset antecedente all’evento permette di individuare, nella scena considerata, i pixel relativi al Mississippi e ai suoi affluenti; attraverso un secondo dataset immediatamente successivo al verificarsi dell’alluvione, si individuano tutte le aree ricoperte da acqua. La comparazione tra le due immagini riclassificate (Change detection), opportunamente supportata da considerazioni sulla morfologia del territorio e da operazioni di analisi spaziale eseguite in ambiente GIS, permette la mappatura delle aree alluvionate. Lo studio è completato da una analisi della accuratezza dei risultati basata sulla comparazione con quanto dedotto da una attenta fotointerpretazione, supportata dalla composizione RGB a colori veri e dal layer pancromatico di ciascun dataset Landsat, eseguita su aree test all’interno della zona considerata.