Il telerilevamento satellitare è una fonte di dati di grande valore utile nel monitoraggio della dinamica delle acque superficiali e uno strumento essenziale nella gestione del rischio di alluvione, sebbene diversi fattori possano interferire con il rilevamento delle caratteristiche dell’acqua. Questo studio esplora un approccio che integra immagini ottiche satellitari e caratteristiche idrogeomorfiche basate su DEM per migliorare l’identificazione in tempo reale delle inondazioni fluviali. Gli indici spettrali, vale a dire MNDWI e la combinazione di NDWI/NDTI, sono stati presi dalle immagini Sentinel-2 e utilizzati per rilevare le aree allagate, mentre i DEM sono stati utilizzati per identificare le aree più esposte alle inondazioni fluviali utilizzando il Geomorphic Flood Index. L’integrazione/sovrapposizione di questi layer ha permesso di affinare la mappa finale con un significativo miglioramento della rilevazione rispetto a quelle basate esclusivamente sulla segmentazione di un indice spettrale. L’approccio integrato proposto è stato testato in cinque aree del fiume Piave (Nord Italia) dove si è verificato un evento alluvionale causato dalla tempesta Vaia nell’ottobre 2018. I risultati sono stati valutati rispetto alle mappe di riferimento prodotte manualmente in cinque aree selezionate, dimostrando buone capacità di la procedura proposta (precisione media 0,90), riducendo significativamente i falsi allarmi (miglioramenti del coefficiente di correlazione di Matthew tra 0,02 e 0,43 in 4 aree su 5). I principali vantaggi di tale procedura sono la rapida applicazione e la libera e facile disponibilità dei dati che, a loro volta, consentono l’indagine di vaste aree all’indomani di un evento.
How to cite: Caterina Samela, Rosa Coluzzi, Vito Imbrenda, Salvatore Manfreda & Maria Lanfredi (2022) Satellite flood detection integrating hydrogeomorphic and spectral index, GIScience & Remote Sensing, 59:1, 1997-2018, DOI: 10.1080/15481603.2022. 2143670