Chi siamo
L'autore
Lorenzo Becchi è un ingegnere italiano con formazione in ingegneria agraria per paesi tropicali. Dopo aver lavorato nello sviluppo rurale e nell'aiuto umanitario in Brasile, Ecuador, Colombia, Cuba e Marocco, è passato alla tecnologia geospaziale, collaborando con la FAO su sistemi di web mapping.
Attualmente residente a Barcellona, Lorenzo si concentra su calcolo ad alte prestazioni, software geospaziale e applicazioni di telerilevamento. In precedenza ha lavorato all'Istituto di Ricerca sulla Leucemia Josep Carreras sviluppando interfacce HPC.
Metodologia
Il Green City Index misura la copertura vegetale urbana utilizzando immagini satellitari della missione Sentinel-2 dell'Agenzia Spaziale Europea. Calcoliamo l'Indice di Vegetazione della Differenza Normalizzata (NDVI) per ogni città e determiniamo quale percentuale dell'area urbana presenta vegetazione sana.
Fonte dati: Sentinel-2
Utilizziamo prodotti Sentinel-2 Level-2A (L2A), che sono immagini di riflettanza superficiale corrette atmosfericamente. Specifiche chiave:
- Risoluzione spaziale: 10 metri (per le bande rosso e NIR)
- Tempo di rivisita: 5 giorni (con Sentinel-2A e 2B)
- Copertura: Tutte le superfici terrestri tra 56°S e 84°N
Data is accessed through the Copernicus Data Space Ecosystem.
Pipeline di elaborazione
1. Selezione granuli
Per ogni città, identifichiamo quali tile Sentinel-2 (griglia MGRS) coprono i suoi confini. Poi cerchiamo tutti i granuli disponibili durante la stagione estiva (giugno-agosto) con meno del 10% di copertura nuvolosa.
2. Calcolo NDVI
L'Indice di Vegetazione della Differenza Normalizzata viene calcolato per ogni pixel:
Dove NIR è la banda nell'infrarosso vicino (B8) e Rosso è la banda visibile rossa (B4). I valori NDVI vanno da -1 a +1, dove valori più alti indicano vegetazione più sana.
3. Mascheratura nuvole
Utilizziamo lo Strato di Classificazione della Scena (SCL) dai prodotti Sentinel-2 L2A per mascherare:
- Nuvole (alta, media e bassa probabilità)
- Ombre delle nuvole
- Corpi idrici
- Neve/ghiaccio
4. Composizione temporale
Per ridurre il rumore e riempire i vuoti delle nuvole, creiamo un composito mediano da tutte le osservazioni valide durante la stagione. Questo fornisce una vista rappresentativa della vegetazione durante il picco della stagione di crescita.
5. Ritaglio città
Il composito viene ritagliato sui confini ufficiali della città da GADM (Global Administrative Areas Database) versione 4.1.
6. Classificazione vegetazione
Classifichiamo i pixel come "vegetati" se il loro valore NDVI supera 0,40. Questa soglia cattura vegetazione sana, attivamente fotosintetizzante, escludendo:
- Suolo nudo (tipicamente NDVI 0,1-0,2)
- Superfici costruite (tipicamente NDVI < 0,1)
- Vegetazione sparsa o stressata (NDVI 0,2-0,4)
Metriche calcolate
| Metric | Description |
|---|---|
| Indice di vegetazione | Percentuale dell'area cittadina classificata come vegetata (NDVI > 0,40). Questo indica quanto della città è verde. |
| Verde medio | Valore NDVI medio su tutti i pixel della città (scala 0-1). Questo indica quanto verde è la città nel complesso, incluse le aree non vegetate. Valori più alti indicano vegetazione più densa o più sana. |
| Area verde (km²) | Area vegetata totale in chilometri quadrati |
| Area totale (km²) | Area amministrativa totale della città |
Esempio: Due città potrebbero entrambe avere il 10% di indice di vegetazione (stessa quantita di spazio verde), ma diverso verde medio se una ha parchi più densi mentre l'altra ha prati radi.
Limitazioni
- Variazione stagionale: I risultati riflettono solo le condizioni estive. Alberi decidui e vegetazione stagionale possono mostrare modelli diversi in altre stagioni.
- Chioma degli alberi urbani: Gli alberi nelle strade strette possono essere parzialmente oscurati dagli edifici a causa dell'angolo di visione del satellite.
- Pixel misti: A risoluzione di 10m, i pixel spesso contengono un mix di vegetazione e superfici costruite, portando a valori NDVI intermedi.
- Sensibilita della soglia: La soglia NDVI di 0,40 è in qualche modo arbitraria; soglie diverse produrrebbero percentuali diverse.
Comparison with Morgenpost (2016)
| Aspect | Morgenpost | Green City Index |
|---|---|---|
| Satellite | Landsat 5/7/8 | Sentinel-2 |
| Resolution | 30 meters | 10 meters |
| NDVI Threshold | 0.45 | 0.40 |
| Time Period | 2005-2015 composite | Annual (2024+) |
| Coverage | 79 German cities | European cities (expanding) |
Attribuzione dati e licenza
Licenza dati di output
Tutti i dati di output di questo progetto (statistiche, GeoJSON, mappe, report) sono rilasciati sotto CC BY 4.0. Sei libero di condividere e adattare i dati per qualsiasi scopo, incluso uso commerciale, purche tu fornisca attribuzione:
Dati di origine
Immagini satellitari: Contiene dati Copernicus Sentinel modificati 2024. La missione Copernicus Sentinel-2 è gestita dall'Agenzia Spaziale Europea (ESA) per conto della Commissione Europea.
Confini amministrativi: GADM versione 4.1 (gadm.org), rilasciato sotto CC BY 4.0.
Dati città: GeoNames (geonames.org), rilasciato sotto CC BY 4.0.
