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NDVI_2000-02-18 (NDVI:NDVI_2000-02-18)

NDVI del 2000-02-18. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2000-03-21 (NDVI:NDVI_2000-03-21)

NDVI del 2000-03-21. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2000-04-22 (NDVI:NDVI_2000-04-22)

NDVI del 2000-04-22. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2000-05-24 (NDVI:NDVI_2000-05-24)

NDVI del 2000-05-24. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2000-06-25 (NDVI:NDVI_2000-06-25)

NDVI del 2000-06-25. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2000-07-27 (NDVI:NDVI_2000-07-27)

NDVI del 2000-07-27. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2000-08-28 (NDVI:NDVI_2000-08-28)

NDVI del 2000-08-28. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2000-09-29 (NDVI:NDVI_2000-09-29)

NDVI del 2000-09-29. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2000-10-31 (NDVI:NDVI_2000-10-31)

NDVI del 2000-10-31. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2000-12-02 (NDVI:NDVI_2000-12-02)

NDVI del 2000-12-02. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2001-01-01 (NDVI:NDVI_2001-01-01)

NDVI del 2001-01-01. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2001-02-02 (NDVI:NDVI_2001-02-02)

NDVI del 2001-02-02. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2001-03-06 (NDVI:NDVI_2001-03-06)

NDVI del 2001-03-06. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2001-04-07 (NDVI:NDVI_2001-04-07)

NDVI del 2001-04-07. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2001-05-09 (NDVI:NDVI_2001-05-09)

NDVI del 2001-05-09. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2001-06-10 (NDVI:NDVI_2001-06-10)

NDVI del 2001-06-10. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2001-07-12 (NDVI:NDVI_2001-07-12)

NDVI del 2001-07-12. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2001-08-13 (NDVI:NDVI_2001-08-13)

NDVI del 2001-08-13. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2001-09-14 (NDVI:NDVI_2001-09-14)

NDVI del 2001-09-14. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2001-10-16 (NDVI:NDVI_2001-10-16)

NDVI del 2001-10-16. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2001-11-17 (NDVI:NDVI_2001-11-17)

NDVI del 2001-11-17. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2001-12-19 (NDVI:NDVI_2001-12-19)

NDVI del 2001-12-19. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2002-01-17 (NDVI:NDVI_2002-01-17)

NDVI del 2002-01-17. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2002-02-18 (NDVI:NDVI_2002-02-18)

NDVI del 2002-02-18. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2002-03-22 (NDVI:NDVI_2002-03-22)

NDVI del 2002-03-22. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2002-04-23 (NDVI:NDVI_2002-04-23)

NDVI del 2002-04-23. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2002-05-25 (NDVI:NDVI_2002-05-25)

NDVI del 2002-05-25. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2002-06-26 (NDVI:NDVI_2002-06-26)

NDVI del 2002-06-26. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2002-07-28 (NDVI:NDVI_2002-07-28)

NDVI del 2002-07-28. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2002-08-29 (NDVI:NDVI_2002-08-29)

NDVI del 2002-08-29. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2002-09-30 (NDVI:NDVI_2002-09-30)

NDVI del 2002-09-30. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2002-11-01 (NDVI:NDVI_2002-11-01)

NDVI del 2002-11-01. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2002-12-03 (NDVI:NDVI_2002-12-03)

NDVI del 2002-12-03. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2003-01-01 (NDVI:NDVI_2003-01-01)

NDVI del 2003-01-01. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2003-02-02 (NDVI:NDVI_2003-02-02)

NDVI del 2003-02-02. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2003-03-06 (NDVI:NDVI_2003-03-06)

NDVI del 2003-03-06. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2003-04-07 (NDVI:NDVI_2003-04-07)

NDVI del 2003-04-07. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2003-05-09 (NDVI:NDVI_2003-05-09)

NDVI del 2003-05-09. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2003-06-10 (NDVI:NDVI_2003-06-10)

NDVI del 2003-06-10. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2003-07-12 (NDVI:NDVI_2003-07-12)

NDVI del 2003-07-12. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2003-08-13 (NDVI:NDVI_2003-08-13)

NDVI del 2003-08-13. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2003-09-14 (NDVI:NDVI_2003-09-14)

NDVI del 2003-09-14. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2003-10-16 (NDVI:NDVI_2003-10-16)

NDVI del 2003-10-16. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2003-11-17 (NDVI:NDVI_2003-11-17)

NDVI del 2003-11-17. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2003-12-19 (NDVI:NDVI_2003-12-19)

NDVI del 2003-12-19. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2004-01-17 (NDVI:NDVI_2004-01-17)

NDVI del 2004-01-17. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2004-02-18 (NDVI:NDVI_2004-02-18)

NDVI del 2004-02-18. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2004-03-21 (NDVI:NDVI_2004-03-21)

NDVI del 2004-03-21. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2004-04-22 (NDVI:NDVI_2004-04-22)

NDVI del 2004-04-22. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2004-05-24 (NDVI:NDVI_2004-05-24)

NDVI del 2004-05-24. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2004-06-25 (NDVI:NDVI_2004-06-25)

NDVI del 2004-06-25. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2004-07-27 (NDVI:NDVI_2004-07-27)

NDVI del 2004-07-27. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2004-08-28 (NDVI:NDVI_2004-08-28)

NDVI del 2004-08-28. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2004-09-29 (NDVI:NDVI_2004-09-29)

NDVI del 2004-09-29. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2004-10-31 (NDVI:NDVI_2004-10-31)

NDVI del 2004-10-31. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2004-12-02 (NDVI:NDVI_2004-12-02)

NDVI del 2004-12-02. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2005-01-01 (NDVI:NDVI_2005-01-01)

NDVI del 2005-01-01. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2005-02-02 (NDVI:NDVI_2005-02-02)

NDVI del 2005-02-02. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2005-03-06 (NDVI:NDVI_2005-03-06)

NDVI del 2005-03-06. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2005-04-07 (NDVI:NDVI_2005-04-07)

NDVI del 2005-04-07. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2005-05-09 (NDVI:NDVI_2005-05-09)

NDVI del 2005-05-09. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2005-06-10 (NDVI:NDVI_2005-06-10)

NDVI del 2005-06-10. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2005-07-12 (NDVI:NDVI_2005-07-12)

NDVI del 2005-07-12. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2005-08-13 (NDVI:NDVI_2005-08-13)

NDVI del 2005-08-13. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2005-09-14 (NDVI:NDVI_2005-09-14)

NDVI del 2005-09-14. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2005-10-16 (NDVI:NDVI_2005-10-16)

NDVI del 2005-10-16. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2005-11-17 (NDVI:NDVI_2005-11-17)

NDVI del 2005-11-17. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2005-12-19 (NDVI:NDVI_2005-12-19)

NDVI del 2005-12-19. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2006-01-17 (NDVI:NDVI_2006-01-17)

NDVI del 2006-01-17. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2006-02-18 (NDVI:NDVI_2006-02-18)

NDVI del 2006-02-18. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2006-03-22 (NDVI:NDVI_2006-03-22)

NDVI del 2006-03-22. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2006-04-23 (NDVI:NDVI_2006-04-23)

NDVI del 2006-04-23. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2006-05-25 (NDVI:NDVI_2006-05-25)

NDVI del 2006-05-25. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2006-06-26 (NDVI:NDVI_2006-06-26)

NDVI del 2006-06-26. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2006-07-28 (NDVI:NDVI_2006-07-28)

NDVI del 2006-07-28. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2006-08-29 (NDVI:NDVI_2006-08-29)

NDVI del 2006-08-29. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2006-09-30 (NDVI:NDVI_2006-09-30)

NDVI del 2006-09-30. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2006-11-01 (NDVI:NDVI_2006-11-01)

NDVI del 2006-11-01. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2006-12-03 (NDVI:NDVI_2006-12-03)

NDVI del 2006-12-03. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2007-01-01 (NDVI:NDVI_2007-01-01)

NDVI del 2007-01-01. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2007-02-02 (NDVI:NDVI_2007-02-02)

NDVI del 2007-02-02. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2007-03-06 (NDVI:NDVI_2007-03-06)

NDVI del 2007-03-06. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2007-04-07 (NDVI:NDVI_2007-04-07)

NDVI del 2007-04-07. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2007-05-09 (NDVI:NDVI_2007-05-09)

NDVI del 2007-05-09. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2007-06-10 (NDVI:NDVI_2007-06-10)

NDVI del 2007-06-10. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2007-07-12 (NDVI:NDVI_2007-07-12)

NDVI del 2007-07-12. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2007-08-13 (NDVI:NDVI_2007-08-13)

NDVI del 2007-08-13. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2007-09-14 (NDVI:NDVI_2007-09-14)

NDVI del 2007-09-14. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2007-10-16 (NDVI:NDVI_2007-10-16)

NDVI del 2007-10-16. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2007-11-17 (NDVI:NDVI_2007-11-17)

NDVI del 2007-11-17. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2007-12-19 (NDVI:NDVI_2007-12-19)

NDVI del 2007-12-19. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2008-01-17 (NDVI:NDVI_2008-01-17)

NDVI del 2008-01-17. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2008-02-18 (NDVI:NDVI_2008-02-18)

NDVI del 2008-02-18. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2008-03-21 (NDVI:NDVI_2008-03-21)

NDVI del 2008-03-21. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2008-04-22 (NDVI:NDVI_2008-04-22)

NDVI del 2008-04-22. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2008-05-24 (NDVI:NDVI_2008-05-24)

NDVI del 2008-05-24. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2008-06-25 (NDVI:NDVI_2008-06-25)

NDVI del 2008-06-25. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2008-07-27 (NDVI:NDVI_2008-07-27)

NDVI del 2008-07-27. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2008-08-28 (NDVI:NDVI_2008-08-28)

NDVI del 2008-08-28. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2008-09-29 (NDVI:NDVI_2008-09-29)

NDVI del 2008-09-29. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2008-10-31 (NDVI:NDVI_2008-10-31)

NDVI del 2008-10-31. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2008-12-02 (NDVI:NDVI_2008-12-02)

NDVI del 2008-12-02. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2009-01-01 (NDVI:NDVI_2009-01-01)

NDVI del 2009-01-01. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2009-02-02 (NDVI:NDVI_2009-02-02)

NDVI del 2009-02-02. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2009-03-06 (NDVI:NDVI_2009-03-06)

NDVI del 2009-03-06. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2009-04-07 (NDVI:NDVI_2009-04-07)

NDVI del 2009-04-07. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2009-05-09 (NDVI:NDVI_2009-05-09)

NDVI del 2009-05-09. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2009-06-10 (NDVI:NDVI_2009-06-10)

NDVI del 2009-06-10. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2009-07-12 (NDVI:NDVI_2009-07-12)

NDVI del 2009-07-12. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2009-08-13 (NDVI:NDVI_2009-08-13)

NDVI del 2009-08-13. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2009-09-14 (NDVI:NDVI_2009-09-14)

NDVI del 2009-09-14. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2009-10-16 (NDVI:NDVI_2009-10-16)

NDVI del 2009-10-16. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2009-11-17 (NDVI:NDVI_2009-11-17)

NDVI del 2009-11-17. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2009-12-19 (NDVI:NDVI_2009-12-19)

NDVI del 2009-12-19. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2010-01-17 (NDVI:NDVI_2010-01-17)

NDVI del 2010-01-17. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2010-02-18 (NDVI:NDVI_2010-02-18)

NDVI del 2010-02-18. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2010-04-07 (NDVI:NDVI_2010-04-07)

NDVI del 2010-04-07. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2010-05-09 (NDVI:NDVI_2010-05-09)

NDVI del 2010-05-09. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2010-06-10 (NDVI:NDVI_2010-06-10)

NDVI del 2010-06-10. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2010-07-12 (NDVI:NDVI_2010-07-12)

NDVI del 2010-07-12. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2010-08-13 (NDVI:NDVI_2010-08-13)

NDVI del 2010-08-13. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2010-09-14 (NDVI:NDVI_2010-09-14)

NDVI del 2010-09-14. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2010-10-16 (NDVI:NDVI_2010-10-16)

NDVI del 2010-10-16. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2010-11-17 (NDVI:NDVI_2010-11-17)

NDVI del 2010-11-17. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2010-12-19 (NDVI:NDVI_2010-12-19)

NDVI del 2010-12-19. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2011-01-17 (NDVI:NDVI_2011-01-17)

NDVI del 2011-01-17. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2011-02-18 (NDVI:NDVI_2011-02-18)

NDVI del 2011-02-18. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2011-03-22 (NDVI:NDVI_2011-03-22)

NDVI del 2011-03-22. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2011-04-23 (NDVI:NDVI_2011-04-23)

NDVI del 2011-04-23. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2011-05-25 (NDVI:NDVI_2011-05-25)

NDVI del 2011-05-25. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2011-06-26 (NDVI:NDVI_2011-06-26)

NDVI del 2011-06-26. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2011-07-28 (NDVI:NDVI_2011-07-28)

NDVI del 2011-07-28. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2011-08-29 (NDVI:NDVI_2011-08-29)

NDVI del 2011-08-29. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2011-09-30 (NDVI:NDVI_2011-09-30)

NDVI del 2011-09-30. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2011-11-01 (NDVI:NDVI_2011-11-01)

NDVI del 2011-11-01. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2011-12-03 (NDVI:NDVI_2011-12-03)

NDVI del 2011-12-03. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2012-01-01 (NDVI:NDVI_2012-01-01)

NDVI del 2012-01-01. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2012-02-02 (NDVI:NDVI_2012-02-02)

NDVI del 2012-02-02. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2012-03-05 (NDVI:NDVI_2012-03-05)

NDVI del 2012-03-05. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2012-04-06 (NDVI:NDVI_2012-04-06)

NDVI del 2012-04-06. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2012-05-24 (NDVI:NDVI_2012-05-24)

NDVI del 2012-05-24. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2012-06-25 (NDVI:NDVI_2012-06-25)

NDVI del 2012-06-25. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2012-07-27 (NDVI:NDVI_2012-07-27)

NDVI del 2012-07-27. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2012-08-28 (NDVI:NDVI_2012-08-28)

NDVI del 2012-08-28. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2012-09-29 (NDVI:NDVI_2012-09-29)

NDVI del 2012-09-29. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2012-10-31 (NDVI:NDVI_2012-10-31)

NDVI del 2012-10-31. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2012-12-02 (NDVI:NDVI_2012-12-02)

NDVI del 2012-12-02. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2013-01-01 (NDVI:NDVI_2013-01-01)

NDVI del 2013-01-01. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2013-02-02 (NDVI:NDVI_2013-02-02)

NDVI del 2013-02-02. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2013-03-06 (NDVI:NDVI_2013-03-06)

NDVI del 2013-03-06. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2013-04-07 (NDVI:NDVI_2013-04-07)

NDVI del 2013-04-07. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2013-05-09 (NDVI:NDVI_2013-05-09)

NDVI del 2013-05-09. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2013-06-10 (NDVI:NDVI_2013-06-10)

NDVI del 2013-06-10. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2013-07-12 (NDVI:NDVI_2013-07-12)

NDVI del 2013-07-12. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2013-08-13 (NDVI:NDVI_2013-08-13)

NDVI del 2013-08-13. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2013-09-14 (NDVI:NDVI_2013-09-14)

NDVI del 2013-09-14. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2013-10-16 (NDVI:NDVI_2013-10-16)

NDVI del 2013-10-16. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2013-11-17 (NDVI:NDVI_2013-11-17)

NDVI del 2013-11-17. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2013-12-19 (NDVI:NDVI_2013-12-19)

NDVI del 2013-12-19. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2014-01-17 (NDVI:NDVI_2014-01-17)

NDVI del 2014-01-17. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2014-02-18 (NDVI:NDVI_2014-02-18)

NDVI del 2014-02-18. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2014-03-22 (NDVI:NDVI_2014-03-22)

NDVI del 2014-03-22. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2014-04-23 (NDVI:NDVI_2014-04-23)

NDVI del 2014-04-23. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2014-05-25 (NDVI:NDVI_2014-05-25)

NDVI del 2014-05-25. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2014-06-26 (NDVI:NDVI_2014-06-26)

NDVI del 2014-06-26. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2014-07-28 (NDVI:NDVI_2014-07-28)

NDVI del 2014-07-28. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2014-08-29 (NDVI:NDVI_2014-08-29)

NDVI del 2014-08-29. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2014-09-30 (NDVI:NDVI_2014-09-30)

NDVI del 2014-09-30. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2014-11-01 (NDVI:NDVI_2014-11-01)

NDVI del 2014-11-01. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2014-12-03 (NDVI:NDVI_2014-12-03)

NDVI del 2014-12-03. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2015-01-01 (NDVI:NDVI_2015-01-01)

NDVI del 2015-01-01. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2015-02-02 (NDVI:NDVI_2015-02-02)

NDVI del 2015-02-02. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2015-03-06 (NDVI:NDVI_2015-03-06)

NDVI del 2015-03-06. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2015-04-07 (NDVI:NDVI_2015-04-07)

NDVI del 2015-04-07. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2015-05-09 (NDVI:NDVI_2015-05-09)

NDVI del 2015-05-09. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2015-06-10 (NDVI:NDVI_2015-06-10)

NDVI del 2015-06-10. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2015-07-12 (NDVI:NDVI_2015-07-12)

NDVI del 2015-07-12. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2015-08-13 (NDVI:NDVI_2015-08-13)

NDVI del 2015-08-13. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2015-09-14 (NDVI:NDVI_2015-09-14)

NDVI del 2015-09-14. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2015-10-16 (NDVI:NDVI_2015-10-16)

NDVI del 2015-10-16. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2015-11-17 (NDVI:NDVI_2015-11-17)

NDVI del 2015-11-17. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2016-01-17 (NDVI:NDVI_2016-01-17)

NDVI del 2016-01-17. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2016-02-18 (NDVI:NDVI_2016-02-18)

NDVI del 2016-02-18. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2016-03-21 (NDVI:NDVI_2016-03-21)

NDVI del 2016-03-21. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2016-04-22 (NDVI:NDVI_2016-04-22)

NDVI del 2016-04-22. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2016-05-24 (NDVI:NDVI_2016-05-24)

NDVI del 2016-05-24. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2016-06-25 (NDVI:NDVI_2016-06-25)

NDVI del 2016-06-25. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2016-07-27 (NDVI:NDVI_2016-07-27)

NDVI del 2016-07-27. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2016-08-28 (NDVI:NDVI_2016-08-28)

NDVI del 2016-08-28. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2016-09-29 (NDVI:NDVI_2016-09-29)

NDVI del 2016-09-29. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2016-10-31 (NDVI:NDVI_2016-10-31)

NDVI del 2016-10-31. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2016-12-02 (NDVI:NDVI_2016-12-02)

NDVI del 2016-12-02. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2017-01-01 (NDVI:NDVI_2017-01-01)

NDVI del 2017-01-01. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2017-02-02 (NDVI:NDVI_2017-02-02)

NDVI del 2017-02-02. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

NDVI_2017-03-06 (NDVI:NDVI_2017-03-06)

NDVI del 2017-03-06. Il Consorzio LAMMA mantiene un archivio di immagini NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) provenienti dal satellite MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer). Il sensore (spettrometro in grado di osservare il pianeta con una frequenza di 1-2 giorni attraverso un set di 36 bande spettrali) fa parte del satellite Terra, una delle nuove piattaforme di telerilevamento realizzate dalla NASA (National Aeronautics and Space Administration) dedicate al monitoraggio globale dell'ambiente. Il prodotto "indice di vegetazione" deriva dall'elaborazione del dato MODIS Terra surface reflectances (MOD09) corretto per l'atmosfera, cioe' scattering, assorbimento dell'ozono e aerosol. Il prodotto che costituisce l'archivio del Consorzio LAMMA e' il MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid (MOD13Q1) generato dall'algoritmo a livello globale NDVI che fa riferimento all'esistente archivio derivato dal satellite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer). Le immagini hanno una risoluzione temporale di 16 giorni poiche' derivano dalla composizione delle scene giornaliere con il metodo CV-MVC (Constrained View Maximum Value Composite). La risoluzione spaziale e' 250 m. Le immagini acquisite prima di essere archiviate vengono opportunamente processate per la correzione degli outliers (valori anomali, spesso dovuti alla copertura nuvolosa) utilizzando una metodologia di ricostruzione del dato sulla base dei valori derivanti dalla media mobile a partire dalle due scene precedenti e le due successive dell'immagine da correggere. Molti studi hanno dimostrato che l'indice di vegetazione derivante da immagini satellitari e' strettamente correlato alla frazione di radiazione assorbita dalle piante nel processo fotosintetico, ed e' quindi un ottimo indicatore dell'attivita' produttiva delle stesse. Attraverso l'uso di immagini NDVI a bassa risoluzione e' possibile stimare le variazioni di questo parametro in risposta a eventuali trend dei principali fattori limitanti come piogge e temperature. L'utilizzo degli indici di vegetazione, quindi, rappresenta un efficiente strumento di analisi per valutare fenomeni di degrado della vegetazione dovuti a siccita', erosione del suolo, desertificazione, ecc. ed eventi singoli come incendi, disboscamenti, alluvioni. L'utilizzo delle immagini NDVI e' di grande interesse, inoltre, per rilevare le dinamiche della copertura vegetale rispetto alle variazioni dei cicli biogeochimici ed in particolare del carbonio. Le applicazioni, in questo ultimo caso, sono sempre maggiori dato il crescente interesse della comunita' scientifica a seguito del protocollo di Kyoto e gli studi sul global warming: e' divenuto sempre piu' importante identificare e quantificare il ruolo delle foreste (e in generale di tutti gli ecosistemi terrestri) all'interno del ciclo globale del carbonio per il ruolo di serbatoio (sink) di anidride carbonica. Alcune delle piu' comuni applicazioni riguardano: - i modelli biogeochimici e idrologici - il monitoraggio delle colture agrarie e le previsioni produttive - la caratterizzazione vegetazionale - il monitoraggio del cambio di uso del suolo - la stima dei flussi di CO2 - la dinamica della copertura vegetale

PM10 (QualitaAria:PM10)

Pcum_1995-M01 (PioggiaCum:Pcum_1995-M01)

Cumulata delle precipitazioni del mese di gennaio relativa all'anno 1995. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_1995-M03 (PioggiaCum:Pcum_1995-M03)

Cumulata delle precipitazioni del mese di marzo relativa all'anno 1995. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_1995-M05 (PioggiaCum:Pcum_1995-M05)

Cumulata delle precipitazioni del mese di maggio relativa all'anno 1995. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_1995-M07 (PioggiaCum:Pcum_1995-M07)

Cumulata delle precipitazioni del mese di luglio relativa all'anno 1995. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_1995-M09 (PioggiaCum:Pcum_1995-M09)

Cumulata delle precipitazioni del mese di settembre relativa all'anno 1995. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_1995-M11 (PioggiaCum:Pcum_1995-M11)

Cumulata delle precipitazioni del mese di novembre relativa all'anno 1995. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_1996-M00 (PioggiaCum:Pcum_1996-M00)

Cumulata delle precipitazioni del mese di dicembre relativa all'anno 1996. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_1996-M02 (PioggiaCum:Pcum_1996-M02)

Cumulata delle precipitazioni del mese di febbraio relativa all'anno 1996. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_1996-M04 (PioggiaCum:Pcum_1996-M04)

Cumulata delle precipitazioni del mese di aprile relativa all'anno 1996. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_1996-M06 (PioggiaCum:Pcum_1996-M06)

Cumulata delle precipitazioni del mese di giugno relativa all'anno 1996. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_1996-M08 (PioggiaCum:Pcum_1996-M08)

Cumulata delle precipitazioni del mese di agosto relativa all'anno 1996. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_1996-M10 (PioggiaCum:Pcum_1996-M10)

Cumulata delle precipitazioni del mese di ottobre relativa all'anno 1996. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_1996-M12 (PioggiaCum:Pcum_1996-M12)

Cumulata delle precipitazioni del mese di dicembre relativa all'anno 1996. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_1997-M01 (PioggiaCum:Pcum_1997-M01)

Cumulata delle precipitazioni del mese di gennaio relativa all'anno 1997. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_1997-M03 (PioggiaCum:Pcum_1997-M03)

Cumulata delle precipitazioni del mese di marzo relativa all'anno 1997. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_1997-M05 (PioggiaCum:Pcum_1997-M05)

Cumulata delle precipitazioni del mese di maggio relativa all'anno 1997. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_1997-M07 (PioggiaCum:Pcum_1997-M07)

Cumulata delle precipitazioni del mese di luglio relativa all'anno 1997. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_1997-M09 (PioggiaCum:Pcum_1997-M09)

Cumulata delle precipitazioni del mese di settembre relativa all'anno 1997. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_1997-M11 (PioggiaCum:Pcum_1997-M11)

Cumulata delle precipitazioni del mese di novembre relativa all'anno 1997. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_1998-M00 (PioggiaCum:Pcum_1998-M00)

Cumulata delle precipitazioni del mese di dicembre relativa all'anno 1998. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_1998-M02 (PioggiaCum:Pcum_1998-M02)

Cumulata delle precipitazioni del mese di febbraio relativa all'anno 1998. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_1998-M04 (PioggiaCum:Pcum_1998-M04)

Cumulata delle precipitazioni del mese di aprile relativa all'anno 1998. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_1998-M06 (PioggiaCum:Pcum_1998-M06)

Cumulata delle precipitazioni del mese di giugno relativa all'anno 1998. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_1998-M08 (PioggiaCum:Pcum_1998-M08)

Cumulata delle precipitazioni del mese di agosto relativa all'anno 1998. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_1998-M10 (PioggiaCum:Pcum_1998-M10)

Cumulata delle precipitazioni del mese di ottobre relativa all'anno 1998. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_1998-M12 (PioggiaCum:Pcum_1998-M12)

Cumulata delle precipitazioni del mese di dicembre relativa all'anno 1998. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_1999-M01 (PioggiaCum:Pcum_1999-M01)

Cumulata delle precipitazioni del mese di gennaio relativa all'anno 1999. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_1999-M03 (PioggiaCum:Pcum_1999-M03)

Cumulata delle precipitazioni del mese di marzo relativa all'anno 1999. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_1999-M05 (PioggiaCum:Pcum_1999-M05)

Cumulata delle precipitazioni del mese di maggio relativa all'anno 1999. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_1999-M07 (PioggiaCum:Pcum_1999-M07)

Cumulata delle precipitazioni del mese di luglio relativa all'anno 1999. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_1999-M09 (PioggiaCum:Pcum_1999-M09)

Cumulata delle precipitazioni del mese di settembre relativa all'anno 1999. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_1999-M11 (PioggiaCum:Pcum_1999-M11)

Cumulata delle precipitazioni del mese di novembre relativa all'anno 1999. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2000-M00 (PioggiaCum:Pcum_2000-M00)

Cumulata delle precipitazioni del mese di dicembre relativa all'anno 2000. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2000-M02 (PioggiaCum:Pcum_2000-M02)

Cumulata delle precipitazioni del mese di febbraio relativa all'anno 2000. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2000-M04 (PioggiaCum:Pcum_2000-M04)

Cumulata delle precipitazioni del mese di aprile relativa all'anno 2000. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2000-M06 (PioggiaCum:Pcum_2000-M06)

Cumulata delle precipitazioni del mese di giugno relativa all'anno 2000. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2000-M08 (PioggiaCum:Pcum_2000-M08)

Cumulata delle precipitazioni del mese di agosto relativa all'anno 2000. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2000-M10 (PioggiaCum:Pcum_2000-M10)

Cumulata delle precipitazioni del mese di ottobre relativa all'anno 2000. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2000-M12 (PioggiaCum:Pcum_2000-M12)

Cumulata delle precipitazioni del mese di dicembre relativa all'anno 2000. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2001-M01 (PioggiaCum:Pcum_2001-M01)

Cumulata delle precipitazioni del mese di gennaio relativa all'anno 2001. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2001-M03 (PioggiaCum:Pcum_2001-M03)

Cumulata delle precipitazioni del mese di marzo relativa all'anno 2001. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2001-M05 (PioggiaCum:Pcum_2001-M05)

Cumulata delle precipitazioni del mese di maggio relativa all'anno 2001. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2001-M07 (PioggiaCum:Pcum_2001-M07)

Cumulata delle precipitazioni del mese di luglio relativa all'anno 2001. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2001-M09 (PioggiaCum:Pcum_2001-M09)

Cumulata delle precipitazioni del mese di settembre relativa all'anno 2001. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2001-M11 (PioggiaCum:Pcum_2001-M11)

Cumulata delle precipitazioni del mese di novembre relativa all'anno 2001. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2002-M00 (PioggiaCum:Pcum_2002-M00)

Cumulata delle precipitazioni del mese di dicembre relativa all'anno 2002. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2002-M02 (PioggiaCum:Pcum_2002-M02)

Cumulata delle precipitazioni del mese di febbraio relativa all'anno 2002. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2002-M04 (PioggiaCum:Pcum_2002-M04)

Cumulata delle precipitazioni del mese di aprile relativa all'anno 2002. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2002-M06 (PioggiaCum:Pcum_2002-M06)

Cumulata delle precipitazioni del mese di giugno relativa all'anno 2002. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2002-M08 (PioggiaCum:Pcum_2002-M08)

Cumulata delle precipitazioni del mese di agosto relativa all'anno 2002. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2002-M10 (PioggiaCum:Pcum_2002-M10)

Cumulata delle precipitazioni del mese di ottobre relativa all'anno 2002. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2002-M12 (PioggiaCum:Pcum_2002-M12)

Cumulata delle precipitazioni del mese di dicembre relativa all'anno 2002. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2003-M01 (PioggiaCum:Pcum_2003-M01)

Cumulata delle precipitazioni del mese di gennaio relativa all'anno 2003. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2003-M03 (PioggiaCum:Pcum_2003-M03)

Cumulata delle precipitazioni del mese di marzo relativa all'anno 2003. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2003-M05 (PioggiaCum:Pcum_2003-M05)

Cumulata delle precipitazioni del mese di maggio relativa all'anno 2003. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2003-M07 (PioggiaCum:Pcum_2003-M07)

Cumulata delle precipitazioni del mese di luglio relativa all'anno 2003. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2003-M09 (PioggiaCum:Pcum_2003-M09)

Cumulata delle precipitazioni del mese di settembre relativa all'anno 2003. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2003-M11 (PioggiaCum:Pcum_2003-M11)

Cumulata delle precipitazioni del mese di novembre relativa all'anno 2003. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2004-M00 (PioggiaCum:Pcum_2004-M00)

Cumulata delle precipitazioni del mese di dicembre relativa all'anno 2004. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2004-M02 (PioggiaCum:Pcum_2004-M02)

Cumulata delle precipitazioni del mese di febbraio relativa all'anno 2004. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2004-M04 (PioggiaCum:Pcum_2004-M04)

Cumulata delle precipitazioni del mese di aprile relativa all'anno 2004. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2004-M06 (PioggiaCum:Pcum_2004-M06)

Cumulata delle precipitazioni del mese di giugno relativa all'anno 2004. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2004-M08 (PioggiaCum:Pcum_2004-M08)

Cumulata delle precipitazioni del mese di agosto relativa all'anno 2004. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2004-M10 (PioggiaCum:Pcum_2004-M10)

Cumulata delle precipitazioni del mese di ottobre relativa all'anno 2004. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2004-M12 (PioggiaCum:Pcum_2004-M12)

Cumulata delle precipitazioni del mese di dicembre relativa all'anno 2004. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2005-M01 (PioggiaCum:Pcum_2005-M01)

Cumulata delle precipitazioni del mese di gennaio relativa all'anno 2005. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2005-M03 (PioggiaCum:Pcum_2005-M03)

Cumulata delle precipitazioni del mese di marzo relativa all'anno 2005. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2005-M05 (PioggiaCum:Pcum_2005-M05)

Cumulata delle precipitazioni del mese di maggio relativa all'anno 2005. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2005-M07 (PioggiaCum:Pcum_2005-M07)

Cumulata delle precipitazioni del mese di luglio relativa all'anno 2005. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2005-M09 (PioggiaCum:Pcum_2005-M09)

Cumulata delle precipitazioni del mese di settembre relativa all'anno 2005. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2005-M11 (PioggiaCum:Pcum_2005-M11)

Cumulata delle precipitazioni del mese di novembre relativa all'anno 2005. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2006-M00 (PioggiaCum:Pcum_2006-M00)

Cumulata delle precipitazioni del mese di dicembre relativa all'anno 2006. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2006-M02 (PioggiaCum:Pcum_2006-M02)

Cumulata delle precipitazioni del mese di febbraio relativa all'anno 2006. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2006-M04 (PioggiaCum:Pcum_2006-M04)

Cumulata delle precipitazioni del mese di aprile relativa all'anno 2006. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2006-M06 (PioggiaCum:Pcum_2006-M06)

Cumulata delle precipitazioni del mese di giugno relativa all'anno 2006. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2006-M08 (PioggiaCum:Pcum_2006-M08)

Cumulata delle precipitazioni del mese di agosto relativa all'anno 2006. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2006-M10 (PioggiaCum:Pcum_2006-M10)

Cumulata delle precipitazioni del mese di ottobre relativa all'anno 2006. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2006-M12 (PioggiaCum:Pcum_2006-M12)

Cumulata delle precipitazioni del mese di dicembre relativa all'anno 2006. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2007-M01 (PioggiaCum:Pcum_2007-M01)

Cumulata delle precipitazioni del mese di gennaio relativa all'anno 2007. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2007-M03 (PioggiaCum:Pcum_2007-M03)

Cumulata delle precipitazioni del mese di marzo relativa all'anno 2007. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2007-M05 (PioggiaCum:Pcum_2007-M05)

Cumulata delle precipitazioni del mese di maggio relativa all'anno 2007. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2007-M07 (PioggiaCum:Pcum_2007-M07)

Cumulata delle precipitazioni del mese di luglio relativa all'anno 2007. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2007-M09 (PioggiaCum:Pcum_2007-M09)

Cumulata delle precipitazioni del mese di settembre relativa all'anno 2007. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2007-M11 (PioggiaCum:Pcum_2007-M11)

Cumulata delle precipitazioni del mese di novembre relativa all'anno 2007. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2008-M00 (PioggiaCum:Pcum_2008-M00)

Cumulata delle precipitazioni del mese di dicembre relativa all'anno 2008. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2008-M02 (PioggiaCum:Pcum_2008-M02)

Cumulata delle precipitazioni del mese di febbraio relativa all'anno 2008. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2008-M04 (PioggiaCum:Pcum_2008-M04)

Cumulata delle precipitazioni del mese di aprile relativa all'anno 2008. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2008-M06 (PioggiaCum:Pcum_2008-M06)

Cumulata delle precipitazioni del mese di giugno relativa all'anno 2008. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2008-M08 (PioggiaCum:Pcum_2008-M08)

Cumulata delle precipitazioni del mese di agosto relativa all'anno 2008. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2008-M10 (PioggiaCum:Pcum_2008-M10)

Cumulata delle precipitazioni del mese di ottobre relativa all'anno 2008. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2008-M12 (PioggiaCum:Pcum_2008-M12)

Cumulata delle precipitazioni del mese di dicembre relativa all'anno 2008. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2009-M01 (PioggiaCum:Pcum_2009-M01)

Cumulata delle precipitazioni del mese di gennaio relativa all'anno 2009. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2009-M03 (PioggiaCum:Pcum_2009-M03)

Cumulata delle precipitazioni del mese di marzo relativa all'anno 2009. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2009-M05 (PioggiaCum:Pcum_2009-M05)

Cumulata delle precipitazioni del mese di maggio relativa all'anno 2009. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2009-M07 (PioggiaCum:Pcum_2009-M07)

Cumulata delle precipitazioni del mese di luglio relativa all'anno 2009. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2009-M09 (PioggiaCum:Pcum_2009-M09)

Cumulata delle precipitazioni del mese di settembre relativa all'anno 2009. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_2009-M11 (PioggiaCum:Pcum_2009-M11)

Cumulata delle precipitazioni del mese di novembre relativa all'anno 2009. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_9505-M00 (PioggiaCum:Pcum_9505-M00)

Cumulata delle precipitazioni del mese di dicembre relativa all'anno 9505. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_9505-M02 (PioggiaCum:Pcum_9505-M02)

Cumulata delle precipitazioni del mese di febbraio relativa all'anno 9505. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_9505-M04 (PioggiaCum:Pcum_9505-M04)

Cumulata delle precipitazioni del mese di aprile relativa all'anno 9505. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_9505-M06 (PioggiaCum:Pcum_9505-M06)

Cumulata delle precipitazioni del mese di giugno relativa all'anno 9505. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_9505-M08 (PioggiaCum:Pcum_9505-M08)

Cumulata delle precipitazioni del mese di agosto relativa all'anno 9505. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_9505-M10 (PioggiaCum:Pcum_9505-M10)

Cumulata delle precipitazioni del mese di ottobre relativa all'anno 9505. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pcum_9505-M12 (PioggiaCum:Pcum_9505-M12)

Cumulata delle precipitazioni del mese di dicembre relativa all'anno 9505. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto cumulando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Pnum_1995-M01 (PioggiaNum:Pnum_1995-M01)

Numero dei giorni piovosi del mese di gennaio (gg) relativi all'anno 1995. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_1995-M03 (PioggiaNum:Pnum_1995-M03)

Numero dei giorni piovosi del mese di marzo (gg) relativi all'anno 1995. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_1995-M05 (PioggiaNum:Pnum_1995-M05)

Numero dei giorni piovosi del mese di maggio (gg) relativi all'anno 1995. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_1995-M07 (PioggiaNum:Pnum_1995-M07)

Numero dei giorni piovosi del mese di luglio (gg) relativi all'anno 1995. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_1995-M09 (PioggiaNum:Pnum_1995-M09)

Numero dei giorni piovosi del mese di settembre (gg) relativi all'anno 1995. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_1995-M11 (PioggiaNum:Pnum_1995-M11)

Numero dei giorni piovosi del mese di novembre (gg) relativi all'anno 1995. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_1996-M00 (PioggiaNum:Pnum_1996-M00)

Numero dei giorni piovosi del mese di dicembre (gg) relativi all'anno 1996. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_1996-M02 (PioggiaNum:Pnum_1996-M02)

Numero dei giorni piovosi del mese di febbraio (gg) relativi all'anno 1996. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_1996-M04 (PioggiaNum:Pnum_1996-M04)

Numero dei giorni piovosi del mese di aprile (gg) relativi all'anno 1996. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_1996-M06 (PioggiaNum:Pnum_1996-M06)

Numero dei giorni piovosi del mese di giugno (gg) relativi all'anno 1996. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_1996-M08 (PioggiaNum:Pnum_1996-M08)

Numero dei giorni piovosi del mese di agosto (gg) relativi all'anno 1996. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_1996-M10 (PioggiaNum:Pnum_1996-M10)

Numero dei giorni piovosi del mese di ottobre (gg) relativi all'anno 1996. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_1996-M12 (PioggiaNum:Pnum_1996-M12)

Numero dei giorni piovosi del mese di dicembre (gg) relativi all'anno 1996. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_1997-M01 (PioggiaNum:Pnum_1997-M01)

Numero dei giorni piovosi del mese di gennaio (gg) relativi all'anno 1997. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_1997-M03 (PioggiaNum:Pnum_1997-M03)

Numero dei giorni piovosi del mese di marzo (gg) relativi all'anno 1997. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_1997-M05 (PioggiaNum:Pnum_1997-M05)

Numero dei giorni piovosi del mese di maggio (gg) relativi all'anno 1997. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_1997-M07 (PioggiaNum:Pnum_1997-M07)

Numero dei giorni piovosi del mese di luglio (gg) relativi all'anno 1997. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_1997-M09 (PioggiaNum:Pnum_1997-M09)

Numero dei giorni piovosi del mese di settembre (gg) relativi all'anno 1997. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_1997-M11 (PioggiaNum:Pnum_1997-M11)

Numero dei giorni piovosi del mese di novembre (gg) relativi all'anno 1997. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_1998-M00 (PioggiaNum:Pnum_1998-M00)

Numero dei giorni piovosi del mese di dicembre (gg) relativi all'anno 1998. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_1998-M02 (PioggiaNum:Pnum_1998-M02)

Numero dei giorni piovosi del mese di febbraio (gg) relativi all'anno 1998. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_1998-M04 (PioggiaNum:Pnum_1998-M04)

Numero dei giorni piovosi del mese di aprile (gg) relativi all'anno 1998. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_1998-M06 (PioggiaNum:Pnum_1998-M06)

Numero dei giorni piovosi del mese di giugno (gg) relativi all'anno 1998. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_1998-M08 (PioggiaNum:Pnum_1998-M08)

Numero dei giorni piovosi del mese di agosto (gg) relativi all'anno 1998. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_1998-M10 (PioggiaNum:Pnum_1998-M10)

Numero dei giorni piovosi del mese di ottobre (gg) relativi all'anno 1998. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_1998-M12 (PioggiaNum:Pnum_1998-M12)

Numero dei giorni piovosi del mese di dicembre (gg) relativi all'anno 1998. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_1999-M01 (PioggiaNum:Pnum_1999-M01)

Numero dei giorni piovosi del mese di gennaio (gg) relativi all'anno 1999. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_1999-M03 (PioggiaNum:Pnum_1999-M03)

Numero dei giorni piovosi del mese di marzo (gg) relativi all'anno 1999. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_1999-M05 (PioggiaNum:Pnum_1999-M05)

Numero dei giorni piovosi del mese di maggio (gg) relativi all'anno 1999. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_1999-M07 (PioggiaNum:Pnum_1999-M07)

Numero dei giorni piovosi del mese di luglio (gg) relativi all'anno 1999. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_1999-M09 (PioggiaNum:Pnum_1999-M09)

Numero dei giorni piovosi del mese di settembre (gg) relativi all'anno 1999. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_1999-M11 (PioggiaNum:Pnum_1999-M11)

Numero dei giorni piovosi del mese di novembre (gg) relativi all'anno 1999. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2000-M00 (PioggiaNum:Pnum_2000-M00)

Numero dei giorni piovosi del mese di dicembre (gg) relativi all'anno 2000. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2000-M02 (PioggiaNum:Pnum_2000-M02)

Numero dei giorni piovosi del mese di febbraio (gg) relativi all'anno 2000. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2000-M04 (PioggiaNum:Pnum_2000-M04)

Numero dei giorni piovosi del mese di aprile (gg) relativi all'anno 2000. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2000-M06 (PioggiaNum:Pnum_2000-M06)

Numero dei giorni piovosi del mese di giugno (gg) relativi all'anno 2000. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2000-M08 (PioggiaNum:Pnum_2000-M08)

Numero dei giorni piovosi del mese di agosto (gg) relativi all'anno 2000. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2000-M10 (PioggiaNum:Pnum_2000-M10)

Numero dei giorni piovosi del mese di ottobre (gg) relativi all'anno 2000. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2000-M12 (PioggiaNum:Pnum_2000-M12)

Numero dei giorni piovosi del mese di dicembre (gg) relativi all'anno 2000. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2001-M01 (PioggiaNum:Pnum_2001-M01)

Numero dei giorni piovosi del mese di gennaio (gg) relativi all'anno 2001. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2001-M03 (PioggiaNum:Pnum_2001-M03)

Numero dei giorni piovosi del mese di marzo (gg) relativi all'anno 2001. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2001-M05 (PioggiaNum:Pnum_2001-M05)

Numero dei giorni piovosi del mese di maggio (gg) relativi all'anno 2001. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2001-M07 (PioggiaNum:Pnum_2001-M07)

Numero dei giorni piovosi del mese di luglio (gg) relativi all'anno 2001. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2001-M09 (PioggiaNum:Pnum_2001-M09)

Numero dei giorni piovosi del mese di settembre (gg) relativi all'anno 2001. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2001-M11 (PioggiaNum:Pnum_2001-M11)

Numero dei giorni piovosi del mese di novembre (gg) relativi all'anno 2001. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2002-M00 (PioggiaNum:Pnum_2002-M00)

Numero dei giorni piovosi del mese di dicembre (gg) relativi all'anno 2002. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2002-M02 (PioggiaNum:Pnum_2002-M02)

Numero dei giorni piovosi del mese di febbraio (gg) relativi all'anno 2002. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2002-M04 (PioggiaNum:Pnum_2002-M04)

Numero dei giorni piovosi del mese di aprile (gg) relativi all'anno 2002. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2002-M06 (PioggiaNum:Pnum_2002-M06)

Numero dei giorni piovosi del mese di giugno (gg) relativi all'anno 2002. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2002-M08 (PioggiaNum:Pnum_2002-M08)

Numero dei giorni piovosi del mese di agosto (gg) relativi all'anno 2002. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2002-M10 (PioggiaNum:Pnum_2002-M10)

Numero dei giorni piovosi del mese di ottobre (gg) relativi all'anno 2002. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2002-M12 (PioggiaNum:Pnum_2002-M12)

Numero dei giorni piovosi del mese di dicembre (gg) relativi all'anno 2002. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2003-M01 (PioggiaNum:Pnum_2003-M01)

Numero dei giorni piovosi del mese di gennaio (gg) relativi all'anno 2003. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2003-M03 (PioggiaNum:Pnum_2003-M03)

Numero dei giorni piovosi del mese di marzo (gg) relativi all'anno 2003. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2003-M05 (PioggiaNum:Pnum_2003-M05)

Numero dei giorni piovosi del mese di maggio (gg) relativi all'anno 2003. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2003-M07 (PioggiaNum:Pnum_2003-M07)

Numero dei giorni piovosi del mese di luglio (gg) relativi all'anno 2003. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2003-M09 (PioggiaNum:Pnum_2003-M09)

Numero dei giorni piovosi del mese di settembre (gg) relativi all'anno 2003. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2003-M11 (PioggiaNum:Pnum_2003-M11)

Numero dei giorni piovosi del mese di novembre (gg) relativi all'anno 2003. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2004-M00 (PioggiaNum:Pnum_2004-M00)

Numero dei giorni piovosi del mese di dicembre (gg) relativi all'anno 2004. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2004-M02 (PioggiaNum:Pnum_2004-M02)

Numero dei giorni piovosi del mese di febbraio (gg) relativi all'anno 2004. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2004-M04 (PioggiaNum:Pnum_2004-M04)

Numero dei giorni piovosi del mese di aprile (gg) relativi all'anno 2004. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2004-M06 (PioggiaNum:Pnum_2004-M06)

Numero dei giorni piovosi del mese di giugno (gg) relativi all'anno 2004. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2004-M08 (PioggiaNum:Pnum_2004-M08)

Numero dei giorni piovosi del mese di agosto (gg) relativi all'anno 2004. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2004-M10 (PioggiaNum:Pnum_2004-M10)

Numero dei giorni piovosi del mese di ottobre (gg) relativi all'anno 2004. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2004-M12 (PioggiaNum:Pnum_2004-M12)

Numero dei giorni piovosi del mese di dicembre (gg) relativi all'anno 2004. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2005-M01 (PioggiaNum:Pnum_2005-M01)

Numero dei giorni piovosi del mese di gennaio (gg) relativi all'anno 2005. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2005-M03 (PioggiaNum:Pnum_2005-M03)

Numero dei giorni piovosi del mese di marzo (gg) relativi all'anno 2005. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2005-M05 (PioggiaNum:Pnum_2005-M05)

Numero dei giorni piovosi del mese di maggio (gg) relativi all'anno 2005. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2005-M07 (PioggiaNum:Pnum_2005-M07)

Numero dei giorni piovosi del mese di luglio (gg) relativi all'anno 2005. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2005-M09 (PioggiaNum:Pnum_2005-M09)

Numero dei giorni piovosi del mese di settembre (gg) relativi all'anno 2005. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2005-M11 (PioggiaNum:Pnum_2005-M11)

Numero dei giorni piovosi del mese di novembre (gg) relativi all'anno 2005. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2006-M00 (PioggiaNum:Pnum_2006-M00)

Numero dei giorni piovosi del mese di dicembre (gg) relativi all'anno 2006. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2006-M02 (PioggiaNum:Pnum_2006-M02)

Numero dei giorni piovosi del mese di febbraio (gg) relativi all'anno 2006. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2006-M04 (PioggiaNum:Pnum_2006-M04)

Numero dei giorni piovosi del mese di aprile (gg) relativi all'anno 2006. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2006-M06 (PioggiaNum:Pnum_2006-M06)

Numero dei giorni piovosi del mese di giugno (gg) relativi all'anno 2006. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2006-M08 (PioggiaNum:Pnum_2006-M08)

Numero dei giorni piovosi del mese di agosto (gg) relativi all'anno 2006. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2006-M10 (PioggiaNum:Pnum_2006-M10)

Numero dei giorni piovosi del mese di ottobre (gg) relativi all'anno 2006. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2006-M12 (PioggiaNum:Pnum_2006-M12)

Numero dei giorni piovosi del mese di dicembre (gg) relativi all'anno 2006. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2007-M01 (PioggiaNum:Pnum_2007-M01)

Numero dei giorni piovosi del mese di gennaio (gg) relativi all'anno 2007. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2007-M03 (PioggiaNum:Pnum_2007-M03)

Numero dei giorni piovosi del mese di marzo (gg) relativi all'anno 2007. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2007-M05 (PioggiaNum:Pnum_2007-M05)

Numero dei giorni piovosi del mese di maggio (gg) relativi all'anno 2007. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2007-M07 (PioggiaNum:Pnum_2007-M07)

Numero dei giorni piovosi del mese di luglio (gg) relativi all'anno 2007. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2007-M09 (PioggiaNum:Pnum_2007-M09)

Numero dei giorni piovosi del mese di settembre (gg) relativi all'anno 2007. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2007-M11 (PioggiaNum:Pnum_2007-M11)

Numero dei giorni piovosi del mese di novembre (gg) relativi all'anno 2007. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2008-M00 (PioggiaNum:Pnum_2008-M00)

Numero dei giorni piovosi del mese di dicembre (gg) relativi all'anno 2008. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2008-M02 (PioggiaNum:Pnum_2008-M02)

Numero dei giorni piovosi del mese di febbraio (gg) relativi all'anno 2008. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2008-M04 (PioggiaNum:Pnum_2008-M04)

Numero dei giorni piovosi del mese di aprile (gg) relativi all'anno 2008. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2008-M06 (PioggiaNum:Pnum_2008-M06)

Numero dei giorni piovosi del mese di giugno (gg) relativi all'anno 2008. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2008-M08 (PioggiaNum:Pnum_2008-M08)

Numero dei giorni piovosi del mese di agosto (gg) relativi all'anno 2008. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2008-M10 (PioggiaNum:Pnum_2008-M10)

Numero dei giorni piovosi del mese di ottobre (gg) relativi all'anno 2008. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2008-M12 (PioggiaNum:Pnum_2008-M12)

Numero dei giorni piovosi del mese di dicembre (gg) relativi all'anno 2008. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2009-M01 (PioggiaNum:Pnum_2009-M01)

Numero dei giorni piovosi del mese di gennaio (gg) relativi all'anno 2009. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2009-M03 (PioggiaNum:Pnum_2009-M03)

Numero dei giorni piovosi del mese di marzo (gg) relativi all'anno 2009. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2009-M05 (PioggiaNum:Pnum_2009-M05)

Numero dei giorni piovosi del mese di maggio (gg) relativi all'anno 2009. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2009-M07 (PioggiaNum:Pnum_2009-M07)

Numero dei giorni piovosi del mese di luglio (gg) relativi all'anno 2009. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2009-M09 (PioggiaNum:Pnum_2009-M09)

Numero dei giorni piovosi del mese di settembre (gg) relativi all'anno 2009. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Pnum_2009-M11 (PioggiaNum:Pnum_2009-M11)

Numero dei giorni piovosi del mese di novembre (gg) relativi all'anno 2009. I dati sono stati ottenuti elaborando le spazializzazioni dei dati di pioggia giornalieri. L'algoritmo considera giorno piovoso se si verifica una pioggia maggiore di 0 mm.

Tmax_1995-M01 (TempMax:Tmax_1995-M01)

Media della temperatura massima del mese di gennaio (°C) relativa all'anno 1995. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_1995-M03 (TempMax:Tmax_1995-M03)

Media della temperatura massima del mese di marzo (°C) relativa all'anno 1995. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_1995-M05 (TempMax:Tmax_1995-M05)

Media della temperatura massima del mese di maggio (°C) relativa all'anno 1995. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_1995-M07 (TempMax:Tmax_1995-M07)

Media della temperatura massima del mese di luglio (°C) relativa all'anno 1995. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_1995-M09 (TempMax:Tmax_1995-M09)

Media della temperatura massima del mese di settembre (°C) relativa all'anno 1995. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_1995-M11 (TempMax:Tmax_1995-M11)

Media della temperatura massima del mese di novembre (°C) relativa all'anno 1995. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_1996-M01 (TempMax:Tmax_1996-M01)

Media della temperatura massima del mese di gennaio (°C) relativa all'anno 1996. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_1996-M03 (TempMax:Tmax_1996-M03)

Media della temperatura massima del mese di marzo (°C) relativa all'anno 1996. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_1996-M05 (TempMax:Tmax_1996-M05)

Media della temperatura massima del mese di maggio (°C) relativa all'anno 1996. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_1996-M07 (TempMax:Tmax_1996-M07)

Media della temperatura massima del mese di luglio (°C) relativa all'anno 1996. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_1996-M09 (TempMax:Tmax_1996-M09)

Media della temperatura massima del mese di settembre (°C) relativa all'anno 1996. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_1996-M11 (TempMax:Tmax_1996-M11)

Media della temperatura massima del mese di novembre (°C) relativa all'anno 1996. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_1997-M01 (TempMax:Tmax_1997-M01)

Media della temperatura massima del mese di gennaio (°C) relativa all'anno 1997. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_1997-M03 (TempMax:Tmax_1997-M03)

Media della temperatura massima del mese di marzo (°C) relativa all'anno 1997. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_1997-M05 (TempMax:Tmax_1997-M05)

Media della temperatura massima del mese di maggio (°C) relativa all'anno 1997. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_1997-M07 (TempMax:Tmax_1997-M07)

Media della temperatura massima del mese di luglio (°C) relativa all'anno 1997. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_1997-M09 (TempMax:Tmax_1997-M09)

Media della temperatura massima del mese di settembre (°C) relativa all'anno 1997. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_1997-M11 (TempMax:Tmax_1997-M11)

Media della temperatura massima del mese di novembre (°C) relativa all'anno 1997. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_1998-M01 (TempMax:Tmax_1998-M01)

Media della temperatura massima del mese di gennaio (°C) relativa all'anno 1998. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_1998-M03 (TempMax:Tmax_1998-M03)

Media della temperatura massima del mese di marzo (°C) relativa all'anno 1998. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_1998-M05 (TempMax:Tmax_1998-M05)

Media della temperatura massima del mese di maggio (°C) relativa all'anno 1998. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_1998-M07 (TempMax:Tmax_1998-M07)

Media della temperatura massima del mese di luglio (°C) relativa all'anno 1998. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_1998-M09 (TempMax:Tmax_1998-M09)

Media della temperatura massima del mese di settembre (°C) relativa all'anno 1998. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_1998-M11 (TempMax:Tmax_1998-M11)

Media della temperatura massima del mese di novembre (°C) relativa all'anno 1998. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_1999-M01 (TempMax:Tmax_1999-M01)

Media della temperatura massima del mese di gennaio (°C) relativa all'anno 1999. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_1999-M03 (TempMax:Tmax_1999-M03)

Media della temperatura massima del mese di marzo (°C) relativa all'anno 1999. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_1999-M05 (TempMax:Tmax_1999-M05)

Media della temperatura massima del mese di maggio (°C) relativa all'anno 1999. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_1999-M07 (TempMax:Tmax_1999-M07)

Media della temperatura massima del mese di luglio (°C) relativa all'anno 1999. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_1999-M09 (TempMax:Tmax_1999-M09)

Media della temperatura massima del mese di settembre (°C) relativa all'anno 1999. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_1999-M11 (TempMax:Tmax_1999-M11)

Media della temperatura massima del mese di novembre (°C) relativa all'anno 1999. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2000-M01 (TempMax:Tmax_2000-M01)

Media della temperatura massima del mese di gennaio (°C) relativa all'anno 2000. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2000-M03 (TempMax:Tmax_2000-M03)

Media della temperatura massima del mese di marzo (°C) relativa all'anno 2000. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2000-M05 (TempMax:Tmax_2000-M05)

Media della temperatura massima del mese di maggio (°C) relativa all'anno 2000. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2000-M07 (TempMax:Tmax_2000-M07)

Media della temperatura massima del mese di luglio (°C) relativa all'anno 2000. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2000-M09 (TempMax:Tmax_2000-M09)

Media della temperatura massima del mese di settembre (°C) relativa all'anno 2000. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2000-M11 (TempMax:Tmax_2000-M11)

Media della temperatura massima del mese di novembre (°C) relativa all'anno 2000. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2001-M01 (TempMax:Tmax_2001-M01)

Media della temperatura massima del mese di gennaio (°C) relativa all'anno 2001. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2001-M03 (TempMax:Tmax_2001-M03)

Media della temperatura massima del mese di marzo (°C) relativa all'anno 2001. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2001-M05 (TempMax:Tmax_2001-M05)

Media della temperatura massima del mese di maggio (°C) relativa all'anno 2001. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2001-M07 (TempMax:Tmax_2001-M07)

Media della temperatura massima del mese di luglio (°C) relativa all'anno 2001. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2001-M09 (TempMax:Tmax_2001-M09)

Media della temperatura massima del mese di settembre (°C) relativa all'anno 2001. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2001-M11 (TempMax:Tmax_2001-M11)

Media della temperatura massima del mese di novembre (°C) relativa all'anno 2001. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2002-M01 (TempMax:Tmax_2002-M01)

Media della temperatura massima del mese di gennaio (°C) relativa all'anno 2002. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2002-M03 (TempMax:Tmax_2002-M03)

Media della temperatura massima del mese di marzo (°C) relativa all'anno 2002. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2002-M05 (TempMax:Tmax_2002-M05)

Media della temperatura massima del mese di maggio (°C) relativa all'anno 2002. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2002-M07 (TempMax:Tmax_2002-M07)

Media della temperatura massima del mese di luglio (°C) relativa all'anno 2002. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2002-M09 (TempMax:Tmax_2002-M09)

Media della temperatura massima del mese di settembre (°C) relativa all'anno 2002. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2002-M11 (TempMax:Tmax_2002-M11)

Media della temperatura massima del mese di novembre (°C) relativa all'anno 2002. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2003-M01 (TempMax:Tmax_2003-M01)

Media della temperatura massima del mese di gennaio (°C) relativa all'anno 2003. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2003-M03 (TempMax:Tmax_2003-M03)

Media della temperatura massima del mese di marzo (°C) relativa all'anno 2003. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2003-M05 (TempMax:Tmax_2003-M05)

Media della temperatura massima del mese di maggio (°C) relativa all'anno 2003. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2003-M07 (TempMax:Tmax_2003-M07)

Media della temperatura massima del mese di luglio (°C) relativa all'anno 2003. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2003-M09 (TempMax:Tmax_2003-M09)

Media della temperatura massima del mese di settembre (°C) relativa all'anno 2003. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2003-M11 (TempMax:Tmax_2003-M11)

Media della temperatura massima del mese di novembre (°C) relativa all'anno 2003. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2004-M01 (TempMax:Tmax_2004-M01)

Media della temperatura massima del mese di gennaio (°C) relativa all'anno 2004. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2004-M03 (TempMax:Tmax_2004-M03)

Media della temperatura massima del mese di marzo (°C) relativa all'anno 2004. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2004-M05 (TempMax:Tmax_2004-M05)

Media della temperatura massima del mese di maggio (°C) relativa all'anno 2004. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2004-M07 (TempMax:Tmax_2004-M07)

Media della temperatura massima del mese di luglio (°C) relativa all'anno 2004. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2004-M09 (TempMax:Tmax_2004-M09)

Media della temperatura massima del mese di settembre (°C) relativa all'anno 2004. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2004-M11 (TempMax:Tmax_2004-M11)

Media della temperatura massima del mese di novembre (°C) relativa all'anno 2004. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2005-M01 (TempMax:Tmax_2005-M01)

Media della temperatura massima del mese di gennaio (°C) relativa all'anno 2005. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2005-M03 (TempMax:Tmax_2005-M03)

Media della temperatura massima del mese di marzo (°C) relativa all'anno 2005. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2005-M05 (TempMax:Tmax_2005-M05)

Media della temperatura massima del mese di maggio (°C) relativa all'anno 2005. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2005-M07 (TempMax:Tmax_2005-M07)

Media della temperatura massima del mese di luglio (°C) relativa all'anno 2005. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2005-M09 (TempMax:Tmax_2005-M09)

Media della temperatura massima del mese di settembre (°C) relativa all'anno 2005. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2005-M11 (TempMax:Tmax_2005-M11)

Media della temperatura massima del mese di novembre (°C) relativa all'anno 2005. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2006-M01 (TempMax:Tmax_2006-M01)

Media della temperatura massima del mese di gennaio (°C) relativa all'anno 2006. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2006-M03 (TempMax:Tmax_2006-M03)

Media della temperatura massima del mese di marzo (°C) relativa all'anno 2006. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2006-M05 (TempMax:Tmax_2006-M05)

Media della temperatura massima del mese di maggio (°C) relativa all'anno 2006. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2006-M07 (TempMax:Tmax_2006-M07)

Media della temperatura massima del mese di luglio (°C) relativa all'anno 2006. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2006-M09 (TempMax:Tmax_2006-M09)

Media della temperatura massima del mese di settembre (°C) relativa all'anno 2006. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2006-M11 (TempMax:Tmax_2006-M11)

Media della temperatura massima del mese di novembre (°C) relativa all'anno 2006. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2007-M01 (TempMax:Tmax_2007-M01)

Media della temperatura massima del mese di gennaio (°C) relativa all'anno 2007. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2007-M03 (TempMax:Tmax_2007-M03)

Media della temperatura massima del mese di marzo (°C) relativa all'anno 2007. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2007-M05 (TempMax:Tmax_2007-M05)

Media della temperatura massima del mese di maggio (°C) relativa all'anno 2007. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2007-M07 (TempMax:Tmax_2007-M07)

Media della temperatura massima del mese di luglio (°C) relativa all'anno 2007. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2007-M09 (TempMax:Tmax_2007-M09)

Media della temperatura massima del mese di settembre (°C) relativa all'anno 2007. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2007-M11 (TempMax:Tmax_2007-M11)

Media della temperatura massima del mese di novembre (°C) relativa all'anno 2007. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2008-M01 (TempMax:Tmax_2008-M01)

Media della temperatura massima del mese di gennaio (°C) relativa all'anno 2008. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2008-M03 (TempMax:Tmax_2008-M03)

Media della temperatura massima del mese di marzo (°C) relativa all'anno 2008. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2008-M05 (TempMax:Tmax_2008-M05)

Media della temperatura massima del mese di maggio (°C) relativa all'anno 2008. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2008-M07 (TempMax:Tmax_2008-M07)

Media della temperatura massima del mese di luglio (°C) relativa all'anno 2008. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2008-M09 (TempMax:Tmax_2008-M09)

Media della temperatura massima del mese di settembre (°C) relativa all'anno 2008. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2008-M11 (TempMax:Tmax_2008-M11)

Media della temperatura massima del mese di novembre (°C) relativa all'anno 2008. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2009-M01 (TempMax:Tmax_2009-M01)

Media della temperatura massima del mese di gennaio (°C) relativa all'anno 2009. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

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Media della temperatura massima del mese di marzo (°C) relativa all'anno 2009. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2009-M05 (TempMax:Tmax_2009-M05)

Media della temperatura massima del mese di maggio (°C) relativa all'anno 2009. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2009-M07 (TempMax:Tmax_2009-M07)

Media della temperatura massima del mese di luglio (°C) relativa all'anno 2009. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2009-M09 (TempMax:Tmax_2009-M09)

Media della temperatura massima del mese di settembre (°C) relativa all'anno 2009. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_2009-M11 (TempMax:Tmax_2009-M11)

Media della temperatura massima del mese di novembre (°C) relativa all'anno 2009. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_9505-M01 (TempMax:Tmax_9505-M01)

Media della temperatura massima del mese di gennaio (°C) relativa all'anno 9505. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_9505-M03 (TempMax:Tmax_9505-M03)

Media della temperatura massima del mese di marzo (°C) relativa all'anno 9505. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_9505-M05 (TempMax:Tmax_9505-M05)

Media della temperatura massima del mese di maggio (°C) relativa all'anno 9505. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_9505-M07 (TempMax:Tmax_9505-M07)

Media della temperatura massima del mese di luglio (°C) relativa all'anno 9505. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_9505-M09 (TempMax:Tmax_9505-M09)

Media della temperatura massima del mese di settembre (°C) relativa all'anno 9505. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmax_9505-M11 (TempMax:Tmax_9505-M11)

Media della temperatura massima del mese di novembre (°C) relativa all'anno 9505. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_1995-M01 (TempMin:Tmin_1995-M01)

Media della temperatura minima del mese di gennaio (°C) relativa all'anno 1995. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_1995-M03 (TempMin:Tmin_1995-M03)

Media della temperatura minima del mese di marzo (°C) relativa all'anno 1995. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_1995-M05 (TempMin:Tmin_1995-M05)

Media della temperatura minima del mese di maggio (°C) relativa all'anno 1995. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_1995-M07 (TempMin:Tmin_1995-M07)

Media della temperatura minima del mese di luglio (°C) relativa all'anno 1995. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_1995-M09 (TempMin:Tmin_1995-M09)

Media della temperatura minima del mese di settembre (°C) relativa all'anno 1995. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_1995-M11 (TempMin:Tmin_1995-M11)

Media della temperatura minima del mese di novembre (°C) relativa all'anno 1995. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_1996-M01 (TempMin:Tmin_1996-M01)

Media della temperatura minima del mese di gennaio (°C) relativa all'anno 1996. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_1996-M03 (TempMin:Tmin_1996-M03)

Media della temperatura minima del mese di marzo (°C) relativa all'anno 1996. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_1996-M05 (TempMin:Tmin_1996-M05)

Media della temperatura minima del mese di maggio (°C) relativa all'anno 1996. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_1996-M07 (TempMin:Tmin_1996-M07)

Media della temperatura minima del mese di luglio (°C) relativa all'anno 1996. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_1996-M09 (TempMin:Tmin_1996-M09)

Media della temperatura minima del mese di settembre (°C) relativa all'anno 1996. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_1996-M11 (TempMin:Tmin_1996-M11)

Media della temperatura minima del mese di novembre (°C) relativa all'anno 1996. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_1997-M01 (TempMin:Tmin_1997-M01)

Media della temperatura minima del mese di gennaio (°C) relativa all'anno 1997. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_1997-M03 (TempMin:Tmin_1997-M03)

Media della temperatura minima del mese di marzo (°C) relativa all'anno 1997. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_1997-M05 (TempMin:Tmin_1997-M05)

Media della temperatura minima del mese di maggio (°C) relativa all'anno 1997. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_1997-M07 (TempMin:Tmin_1997-M07)

Media della temperatura minima del mese di luglio (°C) relativa all'anno 1997. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_1997-M09 (TempMin:Tmin_1997-M09)

Media della temperatura minima del mese di settembre (°C) relativa all'anno 1997. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_1997-M11 (TempMin:Tmin_1997-M11)

Media della temperatura minima del mese di novembre (°C) relativa all'anno 1997. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_1998-M01 (TempMin:Tmin_1998-M01)

Media della temperatura minima del mese di gennaio (°C) relativa all'anno 1998. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_1998-M03 (TempMin:Tmin_1998-M03)

Media della temperatura minima del mese di marzo (°C) relativa all'anno 1998. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_1998-M05 (TempMin:Tmin_1998-M05)

Media della temperatura minima del mese di maggio (°C) relativa all'anno 1998. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_1998-M07 (TempMin:Tmin_1998-M07)

Media della temperatura minima del mese di luglio (°C) relativa all'anno 1998. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_1998-M09 (TempMin:Tmin_1998-M09)

Media della temperatura minima del mese di settembre (°C) relativa all'anno 1998. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_1998-M11 (TempMin:Tmin_1998-M11)

Media della temperatura minima del mese di novembre (°C) relativa all'anno 1998. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_1999-M01 (TempMin:Tmin_1999-M01)

Media della temperatura minima del mese di gennaio (°C) relativa all'anno 1999. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_1999-M03 (TempMin:Tmin_1999-M03)

Media della temperatura minima del mese di marzo (°C) relativa all'anno 1999. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_1999-M05 (TempMin:Tmin_1999-M05)

Media della temperatura minima del mese di maggio (°C) relativa all'anno 1999. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_1999-M07 (TempMin:Tmin_1999-M07)

Media della temperatura minima del mese di luglio (°C) relativa all'anno 1999. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_1999-M09 (TempMin:Tmin_1999-M09)

Media della temperatura minima del mese di settembre (°C) relativa all'anno 1999. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_1999-M11 (TempMin:Tmin_1999-M11)

Media della temperatura minima del mese di novembre (°C) relativa all'anno 1999. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_2000-M01 (TempMin:Tmin_2000-M01)

Media della temperatura minima del mese di gennaio (°C) relativa all'anno 2000. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_2000-M03 (TempMin:Tmin_2000-M03)

Media della temperatura minima del mese di marzo (°C) relativa all'anno 2000. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_2000-M05 (TempMin:Tmin_2000-M05)

Media della temperatura minima del mese di maggio (°C) relativa all'anno 2000. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_2000-M07 (TempMin:Tmin_2000-M07)

Media della temperatura minima del mese di luglio (°C) relativa all'anno 2000. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_2000-M09 (TempMin:Tmin_2000-M09)

Media della temperatura minima del mese di settembre (°C) relativa all'anno 2000. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_2000-M11 (TempMin:Tmin_2000-M11)

Media della temperatura minima del mese di novembre (°C) relativa all'anno 2000. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_2001-M01 (TempMin:Tmin_2001-M01)

Media della temperatura minima del mese di gennaio (°C) relativa all'anno 2001. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_2001-M03 (TempMin:Tmin_2001-M03)

Media della temperatura minima del mese di marzo (°C) relativa all'anno 2001. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_2001-M05 (TempMin:Tmin_2001-M05)

Media della temperatura minima del mese di maggio (°C) relativa all'anno 2001. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_2001-M07 (TempMin:Tmin_2001-M07)

Media della temperatura minima del mese di luglio (°C) relativa all'anno 2001. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_2001-M09 (TempMin:Tmin_2001-M09)

Media della temperatura minima del mese di settembre (°C) relativa all'anno 2001. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_2001-M11 (TempMin:Tmin_2001-M11)

Media della temperatura minima del mese di novembre (°C) relativa all'anno 2001. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_2002-M01 (TempMin:Tmin_2002-M01)

Media della temperatura minima del mese di gennaio (°C) relativa all'anno 2002. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_2002-M03 (TempMin:Tmin_2002-M03)

Media della temperatura minima del mese di marzo (°C) relativa all'anno 2002. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_2002-M05 (TempMin:Tmin_2002-M05)

Media della temperatura minima del mese di maggio (°C) relativa all'anno 2002. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_2002-M07 (TempMin:Tmin_2002-M07)

Media della temperatura minima del mese di luglio (°C) relativa all'anno 2002. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_2002-M09 (TempMin:Tmin_2002-M09)

Media della temperatura minima del mese di settembre (°C) relativa all'anno 2002. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_2002-M11 (TempMin:Tmin_2002-M11)

Media della temperatura minima del mese di novembre (°C) relativa all'anno 2002. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_2003-M01 (TempMin:Tmin_2003-M01)

Media della temperatura minima del mese di gennaio (°C) relativa all'anno 2003. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_2003-M03 (TempMin:Tmin_2003-M03)

Media della temperatura minima del mese di marzo (°C) relativa all'anno 2003. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_2003-M05 (TempMin:Tmin_2003-M05)

Media della temperatura minima del mese di maggio (°C) relativa all'anno 2003. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_2003-M07 (TempMin:Tmin_2003-M07)

Media della temperatura minima del mese di luglio (°C) relativa all'anno 2003. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_2003-M09 (TempMin:Tmin_2003-M09)

Media della temperatura minima del mese di settembre (°C) relativa all'anno 2003. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_2003-M11 (TempMin:Tmin_2003-M11)

Media della temperatura minima del mese di novembre (°C) relativa all'anno 2003. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_2004-M01 (TempMin:Tmin_2004-M01)

Media della temperatura minima del mese di gennaio (°C) relativa all'anno 2004. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_2004-M03 (TempMin:Tmin_2004-M03)

Media della temperatura minima del mese di marzo (°C) relativa all'anno 2004. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

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Media della temperatura minima del mese di maggio (°C) relativa all'anno 2004. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

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Media della temperatura minima del mese di luglio (°C) relativa all'anno 2004. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

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Media della temperatura minima del mese di settembre (°C) relativa all'anno 2004. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_2004-M11 (TempMin:Tmin_2004-M11)

Media della temperatura minima del mese di novembre (°C) relativa all'anno 2004. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_2005-M01 (TempMin:Tmin_2005-M01)

Media della temperatura minima del mese di gennaio (°C) relativa all'anno 2005. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_2005-M03 (TempMin:Tmin_2005-M03)

Media della temperatura minima del mese di marzo (°C) relativa all'anno 2005. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

Tmin_2005-M05 (TempMin:Tmin_2005-M05)

Media della temperatura minima del mese di maggio (°C) relativa all'anno 2005. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

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Media della temperatura minima del mese di luglio (°C) relativa all'anno 2005. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

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Media della temperatura minima del mese di settembre (°C) relativa all'anno 2005. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

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Media della temperatura minima del mese di novembre (°C) relativa all'anno 2005. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

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Media della temperatura minima del mese di gennaio (°C) relativa all'anno 2006. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

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Media della temperatura minima del mese di marzo (°C) relativa all'anno 2006. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

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Media della temperatura minima del mese di maggio (°C) relativa all'anno 2006. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

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Media della temperatura minima del mese di luglio (°C) relativa all'anno 2006. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

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Media della temperatura minima del mese di settembre (°C) relativa all'anno 2006. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

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Media della temperatura minima del mese di novembre (°C) relativa all'anno 2006. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

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Media della temperatura minima del mese di gennaio (°C) relativa all'anno 2007. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

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Media della temperatura minima del mese di marzo (°C) relativa all'anno 2007. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

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Media della temperatura minima del mese di maggio (°C) relativa all'anno 2007. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

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Media della temperatura minima del mese di luglio (°C) relativa all'anno 2007. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

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Media della temperatura minima del mese di settembre (°C) relativa all'anno 2007. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

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Media della temperatura minima del mese di novembre (°C) relativa all'anno 2007. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

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Media della temperatura minima del mese di gennaio (°C) relativa all'anno 2008. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

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Media della temperatura minima del mese di marzo (°C) relativa all'anno 2008. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

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Media della temperatura minima del mese di maggio (°C) relativa all'anno 2008. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

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Media della temperatura minima del mese di settembre (°C) relativa all'anno 2008. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

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Media della temperatura minima del mese di novembre (°C) relativa all'anno 2008. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

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Media della temperatura minima del mese di gennaio (°C) relativa all'anno 2009. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

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Media della temperatura minima del mese di marzo (°C) relativa all'anno 2009. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

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Media della temperatura minima del mese di maggio (°C) relativa all'anno 2009. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

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Media della temperatura minima del mese di luglio (°C) relativa all'anno 2009. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

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Media della temperatura minima del mese di settembre (°C) relativa all'anno 2009. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

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Media della temperatura minima del mese di novembre (°C) relativa all'anno 2009. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

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Media della temperatura minima del mese di marzo (°C) relativa all'anno 9505. I dati sono stati ottenuti attraverso la spazializzazione dei dati giornalieri delle stazioni meteorologiche distribuiti su tutto il territorio della Toscana con algoritmo DAYMET (http://www.daymet.org/) implementato dal Consorzio LAMMA, la risoluzione della cella adottata è pari a 1km di lato. Il risultato finale è stato ottenuto mediando il dato relativo alle spazializzazioni giornaliere.

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