Descrizione del Diagramma di Flusso: Roadmap Tecnologica per l'Identificazione Ottica di Suoli Degradati Basata su Telerilevamento Multi-Angolare Titolo: Roadmap Tecnologica per l'Identificazione di Suoli Degradati Basata su Telerilevamento Multi-Angolare Layout Generale: Un diagramma di flusso orizzontale, progressivo da sinistra a destra, chiaramente suddiviso in quattro fasi di ricerca principali, con frecce che collegano ogni passaggio, presentando integralmente il ciclo di ricerca complessivo di "Costruzione della Base Dati → Analisi di Quantificazione delle Caratteristiche → Verifica Comparativa → Integrazione e Applicazione dei Risultati". Fase 1: Costruzione della Base Dati (Acquisizione e Pre-elaborazione di Dati Multi-Sorgente) Input: Dati di Telerilevamento Satellitare: Prodotti MODIS BRDF/Albedo, dati di riflettanza superficiale multi-angolare MISR. Dati di Verifica a Terra: Informazioni geografiche dei punti di campionamento di suoli degradati e dati di indagini sul campo accumulati dal gruppo di ricerca. Processo Centrale: Acquisizione Dati: Scaricare dati di telerilevamento multi-angolare dal sito web della NASA. Integrazione Pre-elaborazione: Utilizzare MRT, ENVI e MISR Toolkit (MTK) per la calibrazione radiometrica, la correzione atmosferica e la correzione geometrica fine. Normalizzazione Angolare: Eseguire la registrazione precisa e la normalizzazione delle informazioni sull'angolo di osservazione. Strumenti Chiave: MRT, ENVI, MTK Output: Dataset standardizzato di riflettanza multi-angolare, che fornisce una base dati di alta qualità, abbinata spazio-temporalmente, per l'analisi successiva. Fase 2: Analisi di Quantificazione delle Caratteristiche (Estrazione BRDF e Indice Spettrale) Input: Dataset standardizzato di riflettanza multi-angolare prodotto dalla Fase 1. Processo Centrale (Percorso Doppio Parallelo): Percorso A: Quantificazione delle Caratteristiche BRDF Estrarre la riflettanza superficiale in configurazioni geometriche sole-osservazione chiave. Disegnare curve BRDF e calcolare parametri come i fattori di anisotropia. Confrontare e analizzare le differenze delle caratteristiche BRDF tra diversi tipi di degrado come praterie, aree minerarie e terreni coltivati. Percorso B: Calcolo e Analisi dell'Indice Spettrale Utilizzare Python (NumPy, Pandas) per calcolare in batch indici spettrali come SAVI, SR e NDVI a diverse angolazioni. Analizzare sistematicamente e statisticamente l'intervallo e il coefficiente di variazione dei valori dell'indice con le variazioni dell'angolo zenitale e dell'angolo azimutale per rivelare la loro dipendenza angolare. Strumenti Chiave: Python (NumPy, Pandas) Output: Set di parametri delle caratteristiche BRDF e dataset di indici spettrali multi-angolari, che chiariscono la legge di anisotropia ottica del suolo degradato. Fase 3: Verifica Comparativa (Verifica dei Vantaggi delle Informazioni Multi-Angolari) Input: Set di parametri delle caratteristiche BRDF e dataset di indici spettrali multi-angolari prodotti dalla Fase 2. Processo Centrale: Costruzione del Set di Caratteristiche: Costruire rispettivamente il set di caratteristiche "singola osservazione quasi verticale" e il set di caratteristiche combinate "multi-angolare integrato". Addestramento e Identificazione del Modello: Utilizzare modelli Support Vector Machine (SVM) o Random Forest (RF) per addestrare i due tipi di set di caratteristiche per completare l'identificazione e l'estrazione dei tipi di suolo degradato. Confronto e Verifica dell'Accuratezza: Attraverso la convalida incrociata, confrontare quantitativamente l'accuratezza della classificazione dei due tipi di set di caratteristiche e valutare il contributo delle informazioni multi-angolari.
