UNIVERSITÁ DEGLI STUDI DI MILANO-BICOCCA
Facoltà di Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali
Corso di Laurea in Scienze e Tecnologie per l’Ambiente e il Territorio
UTILIZZO DI TECNICHE INNOVATIVE DI
TELERILEVAMENTO PER IL MONITORAGGIO
DELL’ATTIVITÀ FOTOSINTETICA DELLA
VEGETAZIONE
Relatore: Dott. Roberto Colombo
Correlatore: Dott. Michele Meroni
Tesi di laurea di:
Sergio Cogliati
Mat: 071252
Anno accademico 2006-2007
Contenuto
Contenuto
Sommario
iii
Abstract
vii
Lista delle figure
xiii
Lista delle tabelle
xiv
Introduzione
xv
Obiettivi e organizzazione del lavoro di tesi
xix
1. L’interazione luce – vegetazione
1
1.1. Proprietà ottiche della vegetazione
1
1.1.1. L’interazione della luce a livello fogliare
1
1.1.2. L’interazione della luce a livello di canopy
4
1.2. L’origine della fluorescenza: la fotosintesi
6
1.3. La fluorescenza della vegetazione
13
1.4. Variazioni della riflettanza causata dal ciclo delle xantofille
17
1.4.1. Il Photochemical Reflectance Index (PRI)
2. Stima della fluorescenza della clorofilla
20
23
2.1. Fluorimetro di campo (tecniche attive)
25
2.2. Spettrometria di campo (tecnica passiva)
28
2.2.1. Grandezze radiometriche impiegate
29
2.2.2. Il metodo FLD
32
2.2.3. Sistema spettrometrico subnanometrico
38
2.2.4. Calcolo del coefficiente di riflessione apparente
41
2.2.5. Calcolo degli indici di vegetazione tradizionali (VI)
43
2.2.6. Calcolo della fluorescenza stazionaria (Fs)
45
3. Osservazioni di campo
3.1. Materiali e metodi
3.1.1. Piante utilizzate ed esposizione all’O3
46
46
46
i
Contenuto
3.1.2. Disegno sperimentale
47
3.1.3. Dati radiometrici
47
3.1.4. Dati fisiologici, valutazione visiva e LAI
49
3.1.5. Dati meteorologici
50
3.2. Risultati e discussione
51
3.2.1. Andamento dei parametri nel corso dell’esperimento
51
3.2.2. Andamento giornaliero dei parametri
56
3.2.3. Relazioni tra Fs, PRI e LUE
63
4. Osservazioni direzionali della Fs e PRI
4.1. Materiali e metodi
65
66
4.1.1. Goniometro di campo
66
4.1.2. Dati radiometrici
67
4.1.3. Dati ancillari
69
4.2. Risultati e discussione
70
4.2.1. Anisotropia del campo radiativo riflesso
70
4.2.2. Anisotropia della Fs e PRI
72
Conclusioni
75
Appendici
79
Bibliografia
86
ii
Sommario
Sommario
Questo lavoro si inserisce nel contesto della ricerca riguardante il monitoraggio della
vegetazione in termini di produttività e individuazione precoce di stati di “stress”. In
particolare l’oggetto di questa tesi riguarda l’impiego di tecniche innovative di
telerilevamento volte all’osservazione remota del processo fotosintetico, attraverso la
stima della fluorescenza della clorofilla indotta dal sole (Fs) e l’indice spettrale
Photochemical Reflectance Index (PRI) collegato al ciclo delle xantofille.
Alcuni studi condotti nell’ultimo decennio hanno dimostrato che Fs e PRI permettono di
caratterizzare il processo fotosintetico in quanto sono dovuti a fenomeni chimico-fisici
che si originano dalle così dette “vie dissipative” dell’energia assorbita dalle piante. La
fluorescenza si origina dalla de-eccitazione radiativa delle molecole di clorofilla dei
fotosistemi, mentre il PRI è un indice ottico legato al grado di de-epossidazione delle
xantofille (un importante meccanismo fotoprotettivo della vegetazione). Il principio alla
base dei queste nuove tecniche di telerilevamento per il monitoraggio della fotosintesi si
fonda sull’analisi dell’utilizzazione dell’energia luminosa assorbita dalla vegetazione, in
quanto
la
radiazione
solare
fotosinteticamente
attiva
assorbita
dai
pigmenti
(principalmente clorofilla a,b) viene in parte utilizzata come input energetico nel processo
fotosintetico. La restante frazione di energia assorbita viene dissipata secondo due
differenti modalità: i) emissione fluorescente; ii) dissipazione in calore collegato con
l’attivazione del ciclo delle xantofille. Questi tre processi dissipativi, fotosintesi,
fluorescenza e dissipazione del calore, avvengono in competizione tra loro, così che
l’aumento di efficienza di uno comporta l’inevitabile variazione dell’efficienza altri due.
Da questa osservazione deriva, in via teorica, che dalle misure di fluorescenza e di PRI è
possibile ottenere informazioni relative all’attività fotosintetica.
Negli ultimi anni la fluorescenza della clorofilla è diventata un parametro ampiamente
utilizzato nelle indagini ecofisiologiche, ma finora l’applicazione è stata limitata a
campionamenti di singole foglie o comunque di target relativamente vicini all’osservatore
e comunque di dimensioni ridotte, dovute al fatto che le tecniche di misura generalmente
iii
Sommario
impiegate fossero di tipo attivo (impiego di una sorgente artificiale di eccitazione). In
questo lavoro invece è stata utilizzata una tecnica passiva che permette quindi la misura a
distanza (remota) della fluorescenza. Tale tecnica si basa sul metodo Fraunhofer Line Depth
(FLD), che analizza l’energia luminosa emessa dalla clorofilla in determinate regioni
spettrali nelle quali sono presenti le linee di Fraunhofer, ossia stretti intervalli spettrali
delle dimensioni di pochi nanometri, nelle quali la radianza solare incidente è fortemente
ridotta da assorbimenti che avvengono nell’atmosfera solare e terrestre. In particolare la
tecnica proposta prevede l’utilizzo della linea di Fraunhofer presente a 760 nm, che ben si
presta nel monitoraggio della fotosintesi delle piante, in quanto è prossima al picco di
emissione di fluorescenza della clorofilla presente a 740 nm.
Il Photochemical Reflectance Index è invece un indice spettrale nel dominio visibile (verde)
sensibile ai rapidi cambiamenti dello stato di de-epossidazione dei pigmenti che formano
il ciclo della xantofille (e di conseguenza alla dissipazione in calore), ma tecnicamente
risulta più semplice da calcolare rispetto alla fluorescenza, in quanto è basato sulle
variazioni di riflettanza a 531 nm. Analiticamente il PRI è formalizzato come PRI=(ρ531ρ570)/(ρ531+ρ570), la riflettanza a 571 nm non essendo influenzata dalle xantofille è
impiegata come banda di riferimento.
L’attività di tesi ha previsto una fase iniziale di messa a punto di un sistema
spettroradiometrico di campo, in grado di misurare la fluorescenza della clorofilla indotta
dal sole e il PRI della vegetazione negli ambienti naturali. Tale sistema è composto da due
spettroradiometri indipendenti dei quali uno, caratterizzato da una elevatissima
risoluzione spettrale (subnanometrica), dedicato alla quantificazione della fluorescenza in
corrispondenza della linea di Fraunhofer a 760 nm, mentre il secondo, con caratteristiche
tipiche degli spettroradiometri tradizionali da campo, è stato impiegato per la stima del
PRI.
Un esperimento controllato di esposizione cronica ad aria arricchita con ozono (O3), è
stato condotto su piante in vaso (Trifolium repens L. cv. Regal) sia per testare il
funzionamento del sistema spettroradiometrico che per verificare la validità delle nuove
tecniche di telerilevamento passivo proposte. L’ozono è stato dunque utilizzato per
indurre una condizione di stress delle piante, dato che questo gas largamente presente
nella troposfera terrestre è in grado di danneggiare i processi fisiologici e le attività
iv
Sommario
biochimiche della piante. Infatti è noto che l’ O3 altera le performance fotosintetiche
attraverso una serie di meccanismi, prima della comparsa di sintomi visibili di
danneggiamento sulla superficie della foglia.
Durante le misure di campo sono state investigate le proprietà ottiche a livello di canopy. Il
protocollo di campionamento adottato ha previsto la registrazione di alcuni cicli
giornalieri durante il periodo di fumigazione cronica. Dalle osservazioni spettrali è stata
calcolata la fluorescenza della clorofilla indotta dal sole, il PRI e indici ottici tradizionali
come il Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) e il Red Edge Position (REP). Misure
fisiologiche di fluorescenza attiva state effettuate con un fluorimetro PAM-2000, dal quale
è stata quantificata l’efficienza fotosintetica massima (Fv/Fm) a livello fogliare, il quenching
non fotochimico (NPQ) e l’efficienza della fluorescenza allo stato stazionario (Ft). Gli
scambi gassosi fogliari (l’assimilazione in condizioni di illuminazione naturale) sono stati
misurati con un analizzatore portatile all’infrarosso CIRAS-1.
I dati processati permettono l’analisi degli andamenti giornalieri della fluorescenza indotta
dal sole, del PRI e degli altri parametri fisiologici misurati. I risultati ottenuti mostrano che
gli indici ottici tradizionali del telerilevamento si prestano solo parzialmente ad essere
impiegati come indicatori dell’esposizione all’ozono, in quanto riescono ad evidenziare la
situazione di stress solo dopo la comparsa di danni visibili. Al contrario la ricerca ha
evidenziato che l’impiego di tecniche innovative, legate all’attività di dissipazione
dell’energia della pianta come l’attivazione del ciclo delle xantofille e la re-emissione di
fluorescenza, identificano il danno da ozono dovuto ad una perturbazione dell’attività
fotosintetica prima della comparsa dei sintomi visibili. I risultati mostrano quindi che
questi parametri radiometrici sono in grado di identificare una differenza tra le tesi non
solo in assenza di sintomi visivi ma in alcuni casi prima delle misure fisiologiche classiche
come l’assimilazione e la fluorescenza attiva.
Nella seconda parte di questo lavoro di tesi sono state svolte osservazioni multiangolari,
mediante l’ausilio di un goniometro da campo, di un tipico prato per impianti sportivi.
Dalle osservazioni spettrali sono state investigate le proprietà anisotropiche (Bidirectional
Reflectance Distribution Function, BRDF) del campo radiativo di Fs e della riflettanza, con
particolare riferimento alle lunghezze d’onda coinvolte nel calcolo del PRI e degli indici
spettrali tradizionali. L’analisi dell’effetto BRDF sulle diverse lunghezze d’onda, è stato
v
Sommario
valutato attraverso il coefficiente di anisotropia (Anisotropy Factor, ANIF), calcolato come
rapporto tra i dati angolari e la riflettanza a nadir.
I dati mostrano come la fluorescenza sia meno influenzata rispetto alla riflettanza dalla
posizione reciproca di sorgente-target-sensore, in accordo con il fatto che Fs è un flusso
radiante emesso. L’analisi del PRI richiede invece delle considerazioni ulteriori, in quanto
essendo un indice normalizzato presenta un comportamento strettamente legato alla
differente anisotropia delle lunghezze d’onda impiegate per calcolarlo.
vi
Abstract
Abstract
The scientific framework of this work is represented by ongoing research activities on
vegetation productivity and early stress monitoring by remote sensing. In particular, the
object of this thesis regards the development and exploitation of innovative remote
sensing techniques for the estimation of the vegetation Chlorophyll Fluorescence (Fs) and
Photochemical Reflectance Index (PRI) connected to the xanthophylls cycle.
During the last decades there have been several studies that highlighted the relationship
between the photosynthetic performance and Fs and PRI. These two electromagnetic
signals originate from chemical-physic processes connected to the excess-energy
dissipation pathways of the plants. In fact, vegetation fluorescence is the phenomenon by
which part of light energy absorbed by photosynthetic pigments is re-emitted in a short
time interval at longer wavelengths, while PRI is the optical index related to the
xanthophylls de-epoxidation cycle (it’s an important photo-protective mechanism of the
green vegetation). The rationale behind these innovative remote sensing techniques based
on chlorophyll fluorescence and PRI analysis is relatively straightforward: the
electromagnetic energy absorbed by chlorophyll molecules of plants can be used to drive
photosynthesis, can be dissipated as heat (a process connected to the xanthophylls cycle)
or can be remitted as fluorescence. Since these three dissipative processes occur in
competition, such that any increase in the yield of one process will result in a decrease in
the yield of the other two. Therefore, by monitoring chlorophyll fluorescence and PRI
measurements we expect to obtain information about photosynthetic activity. For these
reasons chlorophyll fluorescence became a widely used tool into the ecophysiological
investigations, but the applications based on active measurements (with an specific source
of excitation light), were limited to laboratory experiments and to the sampling of
individual leaves or small canopies observed from little distance. In this thesis work it was
exploited a passive method to detect the vegetation fluorescence that is exploitable at the
fare range by using remote sensing techniques. The method employs the so-called
Fraunhofer Line Depth (FLD) principle by which the fluorescence signal is estimated by
vii
Abstract
analyzing the radiance upwelling from a vegetated target at a wavelength comprised
within a relatively dark Fraunhofer line, a narrow spectral range where the incoming
radiance is largely reduced by –solar or terrestrial – atmospheric absorption. The
magnitude of the fluorescence emission can be deduced by comparing the signal
measured within the Fraunhofer line and the signal measured in a nearby band which
contains the whole solar background irradiance. The proposed technique exploits the
Fraunhofer line centered at 760 nm due to the terrestrial atmospheric oxygen absorption.
This line is located in proximity of the chlorophyll emission peaks at 740 nm. The method
requires to explore the spectrum upwelling from the vegetated target with a
subnanometer spectral resolution in order to observe within the narrow absorption lines.
The PRI is an optical index in the green region of the visible that is sensitive to the fast
changes in the de-epoxidation states of the pigments of the xanthophylls cycle. PRI is
related to the reflectance (ρ) signal at 531 nm and a reference signal at 570 nm and is
computed as follows: PRI=(ρ531-ρ570)/(ρ531+ρ570). Its quantification is simpler than
that of fluorescence, because it is based on reflectance quantities and require lower
spectral resolution than fluorescence.
The research work has initially regarded the set-up of a field spectroradiometric device
able to detect the vegetation Fs and PRI in the natural environment. This system is
composed by two different spectroradiometers: the first one is dedicated to the
quantification of solar induced fluorescence inside the Fraunhofer line centred at 760 nm,
while the other one captures the whole visible near infrared spectrum and it is used to
estimate the PRI. In order to verify the techniques and instrumentation proposed, it was
carried out a chronic fumigation experiment in which potted plants (Trifolium repens L. cv.
Regal) were exposed for several days to ozone (O3) enriched air. Ozone is a widespread
gaseous phytotoxic pollutant, that is known to severely damage the physiological and
biochemical processes of plants. O3 is known to affect photosynthetic performance
through various mechanism before symptoms of injury appear on the leaf surface. Ozone
exposure may in fact lead to an imbalance between antioxidant defenses and the amount
of reactive oxygen species, resulting in oxidative stress.
During this experiment, diurnal cycles of canopy optical properties were acquired under
natural solar illumination, and traditional remote sensing vegetation optical index like
Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Red Edge Position (REP), were calculated
viii
Abstract
other than chlorophyll fluorescence and PRI. Leaf physiological measurements of active
fluorescence were carried out with a PAM-2000 fluorometer in order to quantify the
fluorescence quantum yield (∆F/Fm’), the non photochemical quenching (NPQ) and the
yield of steady state fluorescence (Ft). Furthermore gas exchange measurements under
sun light conditions were acquired with a infrared gas analyser CIRAS-1.
The processed data shows that solar induced chlorophyll fluorescence and xantophyll deepoxidation state can be detected from the near range distance and can be linked to plant
physiological status. Traditional remote sensing vegetation index (e.g. NDVI, REP) can
be used only partially to monitor the exposition to ozone, because they aren’t sensitive to
short time changes in photosynthetic activity. During this chronic fumigation experiment
VI discriminated the healthy and fumigated plants only after the appearance of visible
symptoms on leaves surface, while the advanced remote sensing techniques proposed in
this work (Fs and PRI), were able to detect the changes of the photosynthetic yield at the
same time of physiological measurements.
In the second part of this work, the anisotropic properties (Bidirectional Reflectance
Distribution Function, BRDF) of solar induced chlorophyll fluorescence and Photochemical
Reflectance Index (PRI), were investigated using a dense uniform soccer lawn (Lolium
perenne) as a target. The spectroradiometers were mounted on a portable goniometric
device that allowed the directional sampling of the reflected/emitted radiation field within
a limited temporal range. In order to analyse the spectral variability of BRDF effects, the
Anisotropy Factors (ANIF) was calculated by normalizing the data to nadir reflectance. The
solar induced fluorescence was less affected than reflectance by view and illumination
geometry, in agreement with the fact that fluorescence is an emitted flux originated within
the medium. The interpretation of the BRDF effect of the PRI reflects the different
anisotropy magnitude of the two bands (531 nm and 570 nm) used to compute it.
ix
Lista delle figure
Lista delle figure
Capitolo 1
Figura 1.1. Sezione verticale di una foglia di Mimulus Cardinalis che mostra i cammini
possibili della radiazione incidente. (immagine tratta da D. M. Gates, "Spectral
properties of plants," Applied Optics 4, 11-1965).
p. 2
Figura 1.2. Spettri caratteristici di riflettanza (linea continua) e trasmittanza (punteggiata)
bi-emisferiche di una foglia.
p. 3
Figura 1.3. Spettri di assorbimento dei principali pigmenti fotosintetici della vegetazione:
clorofilla a, b e carotenoidi (immagine tratta da http://www.uic.edu).
p. 7
Figura 1.4. Schematizzazione del sistema antenna della vegetazione.
p. 9
Figura 1.5. Schema a Z di Hill-Bendall, rappresenta il percorso degli elettroni in funzione
del potenziale ossido-ridurrivo.
p. 11
Figura 1.1. Schematizzazione del processo di assorbimento e remissione, diagramma di
Jablonski.
p. 13
Figura 1.2. Spettro di emissione di fluorescenza della vegetazione, caratterizzato da
quattro picchi di emissione centrati a 440, 520, 690 e 740nm. Spesso il picco nella
regione verde (520 nm) è poco evidente a causa dell’effetto di mascheramento ad
opera del forte picco nel blu. (immagine tratta da Cecchi et al., 2004).
p. 15
Figura 1.3. Fattori che influenzano la riemissione di fluorescenza. (immagine tratta da
FluorMOD Final Report April 13, 2005, http://www.ias.csic.es/fluormod). p. 16
Figura 1.4. Ciclo delle xantofille. In caso di forte illuminazione, la violaxantina viene deepossidata e convertita in zeaxantina. Questo meccanismo partecipa alla
dissipazione di energia per via termica.
p. 18
Figura 1.5. Modello della conformazione dei complessi antenna per il quenching non
fotochimico (immagine tratta da Horton et al., 2005).
p. 19
Capitolo 2
Figura 2.6. Cinetica di emissione della fluorescenza clorofilliana. Viene accesa una luce di
misura (↑ML) e viene misurata l’efficienza minima della fluorescenza (Fo).
L’applicazione di un impulso luminoso saturante (↑SP) permette di misurare
l’efficienza massima della fluorescenza (Fm). Viene quindi applicata una luce
attinica (↑AL). Dopo un certo periodo di tempo viene applicato un altro impulso
luminoso saturante che permette di misurare l’efficienza massima della
fluorescenza alla luce (Fm’). L’efficienza della fluorescenza appena prima di SP
viene chiamata Ft. Spegnendo AL, in genere in presenza di luce rosso lontano (FR,
far red), è possibile infine calcolare l’efficienza minima della fluorescenza alla luce
(Fo’).
p. 27
x
Lista delle figure
Figura 2.7. Possibili configurazioni di misura, nei campi in grigio sono presenti le quantità
fisicamente misurabili, mentre le altre sono solamente grandezze concettuali. Il
caso 1 rappresenta la BRF, il caso 7 l’HDRF e il caso 8 l’HCRF (immagine tratta
da Schaepman-Strub, 2006).
p. 31
Figura 2.3. Radianza solare misurata sulla superficie terrestre. Le linee tratteggiate verticali
indicano le bande di assorbimento dell’ossigeno centrate a 687 e 760 nm.
p. 32
Figura 2.8. Regressione lineare tra Li, la radianza incidente e Ls, radianza emergente da
una superficie vegetata nel range spettrale considerato.
p. 35
Figura 2.9. Tipico spettro di emissione di fluorescenza (linea continua) e riflettanza di una
foglia verde (linea punteggiata). Le linee verticali rappresentano le linee di
Fraunhofer presenti a 687 nm e 760 nm.
p. 36
Figura 2.10. Interfaccia grafica del software 3S. Nel pannello superiore è riportato il
centro di controllo dello spettrometro vis-nir. Nel pannello inferiore è invece
presente il centro di controllo dello spettrometro ad elevata risoluzione spettrale
per la stima della fluorescenza. Sulla sinistra sono presenti gli spettri registrati dallo
strumento, mentre sulla destra è possibile visualizzare istantaneamente la
riflettanza. p. 39
Figura 2.11. Dati spettrali raccolti in una singola acquisizione del sistema spettrometrico.
Linea blu e azzurra rappresentano la radianza solare incidente per gli spettrometri
vis-nir e nir rispettivamente. La linea rossa e gialla rappresentano la radianza della
canopy per gli spettrometri vis-nir e nir rispettivamente. I corrispondenti valori di
HCRF sono riportati in verde.
p. 40
Figura 2.12. Nel riquadro superiore è riportata una tipica firma spettrale di riflettanza
apparente della vegetazione. Nel riquadro inferiore dettaglio della Fraunhofer line
a 760 nm: (blu) radianza solare; (rosso) radianza della vegetazione; (verde)
riflettanza apparente.
p. 42
Capitolo 3
Figura 3.13. Misure radiometriche condotte a metà mattina (ore 10.30 solari) durante il
corso dell’esperimento. Simboli pieni e vuoti si riferiscono a piante di controllo e
trattate, rispettivamente. (a) Photochemical Reflectance Index, PRI; (b)
Normalized Difference Vegetation Index; (c) Fluorescenza stazionaria, Fs; (d)
Fluorescenza stazionaria normalizzata, NFs. I valori rappresentano le medie ± S.E.
(n = 3).
p. 52
Figura 3.14. Misure fisiologiche condotte a metà mattina (ore 10.30 solari) durante il corso
dell’esperimento. Simboli pieni e vuoti si riferiscono ai campioni del controllo e del
trattato rispettivamente. (a) assimilazione in condizioni di illuminazione naturale,
A; (b) fluorescenza stazionaria, Fs; (c) l’efficienza effettiva del fotosistema II alla
luce, ∆F/Fm’; (d) efficienza potenziale massima, Fv/Fm. I valori rappresentano le
medie ± SE (n = 3).
p. 54
Figura 3.15. Andamenti giornalieri (giorno 0) di variabili metereologiche, spettrali e
fisiologiche. (a) PPFD diretto (linea continua) e diffuso (linea punteggiata); (b)
PRI; (c) Fs calcolata con il metodo FLD “classico”; (d) NDVI; (e) sys_Fs calcolata
xi
Lista delle figure
con il metodo FLD “sovradeterminato”; (f) NFs, Fluorescenza normalizzata; (g)
A, Assimilazione netta in condizioni di illuminazione naturale; (h) LUE. Punti
pieni e vuoti si riferiscono ai campioni controllo e trattato, rispettivamente. p. 57
Figura 3.16. Andamenti giornalieri (giorno 3) di variabili metereologiche, spettrali e
fisiologiche. (a) PPFD diretto (linea continua) e diffuso (linea punteggiata); (b)
PRI; (c) Fs, calcolata con il metodo FLD “classico”; (d) NDVI; (e) sys_Fs,
calcolata con il metodo FLD “sovradeterminato”; (f) NFs; (g) A, Assimilazione
netta in condizioni di illuminazione naturale; (h) LUE. Punti pieni e vuoti si
riferiscono ai campioni controllo e trattato, rispettivamente.
p. 59
Figura 3.17. Andamenti giornalieri (giorno 21) di variabili metereologiche, spettrali e
fisiologiche. (a) PPFD diretto (linea continua) e diffuso (linea punteggiata); (b)
PRI; (c) Fs, calcolata con il metodo FLD “classico”; (d) NDVI; (e) sys_Fs,
calcolata con il metodo FLD “sovradeterminato”; (f) NFs; (g) A, Assimilazione
netta in condizioni di illuminazione naturale; (h) LUE. Punti pieni e vuoti si
riferiscono ai campioni controllo e trattato, rispettivamente.
p. 61
Figura 3.18. Andamento giornaliero (giorno 21) della Fluorescenza stazionaria Fs delle
piante trattate con ozono e di controllo, normalizzata con l’indice di vegetazione
NDVI. Punti pieni e vuoti si riferiscono ai campioni controllo e trattato,
rispettivamente.
p. 62
Figura 3.19. Relazioni empiriche tra parametri radiometrici e LUE. a) NFs per tutti i
campioni; b) PRI per tutti i campioni; c) NFs per campioni ozonati e di controllo;
d) PRI per campioni ozonati e di controllo. Punti pieni e vuoti si riferiscono
rispettivamente ai campioni controllo e trattato.
p. 63
Capitolo 4
Figura 4.1. Osservazioni direzionali del campo radiativo emergente da una superficie
erbosa attraverso l’utilizzo di un goniometro da campo (Giardino and Brivio,
2003).
p. 66
Figura 4.2. Sistema di riferimento in coordinate polari usato per rappresentare la BRDF
nei grafici tridimensionali. Il sole è sempre mantenuto a 180° azimutali.
L'intersezione tra le linee radiali e quelle circolari indicano le osservazioni
effettuate durante l’attività di campionamento.
p. 68
Figura 4.3. ANIF del della superficie erbosa investigata per i diversi VZA nel Piano
Principale. Le tonalità blu sono state utilizzate per rappresentare la retrodiffusione, quelle rosse la diffusione in avanti.
p. 70
Figura 4.4. Grafici tridimensionali del Anisotropy Factor (ANIF) per due lunghezze
d’onda. A 690 nm la radiazione è fortemente assorbita dai pigmenti della
vegetazione, mentre a 800 nm la radiazione subisce fenomeni di scattering singolo
o multiplo. I dati si riferiscono a osservazioni spettrali fatte tra 0-75° VZA con
intervallo di 15°, tra 0-360° VAA con intervallo di 45°.
p. 71
Figura 4.5. Grafici tridimensionali del Anisotropy Factor (ANIF) della fluorescenza
stazionaria normalizzata e del Photochemical Reflectance Index (PRI). I dati si
xii
Lista delle figure
riferiscono a osservazioni spettrali fatte tra 0-75° VZA con intervallo di 15°, tra 0360° VAA con intervallo di 45°.
p. 72
Figura 4.6. Anisotropia della riflettanza e di indici ottici normalizzati nel piano principale.
A) riflettanza a 531 nm e 570 nm utilizzate nel calcolo del Photochemical
Reflectance Index (PRI); B) riflettanza a 690 nm e 800 nm utilizzate per il calcolo
del Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) e Simple Ratio (SR). p. 73
xiii
Lista delle tabelle
Lista delle tabelle
Capitolo 1
Tabella 1.1. Angolo di inclinazione medio per diversi tipi di canopy.
p. 5
Tabella 1.2. Regioni di assorbimento dei principali pigmenti presenti nella vegetazione
p. 8
Tabella 1.3. Riepilogo dei meccanismi di quenching non fotochimico.
p. 17
Capitolo 2
Tabella 2.1. Notazione utilizzata nelle definizioni delle quantità di riflettanza solitamente
usate nelle misure di campo.
p. 29
Tabella 2.1. Linee di Fraunhofer sovrapposte allo spettro di emissione di fluorescenza.
p. 37
Tabella 2.2. Caratteristiche spettrali degli spettroradiometri High Resolution
Spectrometers HR4000, OceanOptics Inc., USA, utilizzati per la stima di Fs, PRI
e indici di vegetazione.
p. 38
Capitolo 4
Tabella 4.3. Caratterizzazione della Footprint osservata per diversi angoli zenitali
investigati, sono riportate le lunghezze degli assi dell’ellisse di superficie
osservata.
p. 68
xiv
Introduzione
Introduzione
Nell’ultimo mezzo secolo numerose e variegate metodologie di telerilevamento sono
state sviluppate e impiegate per lo studio e l’osservazione delle risorse terrestri, per meglio
comprendere la biosfera e i processi che la mantengo viva. Nell’ambito del
telerilevamento delle terre emerse, particolare interesse è rivestito dagli studi condotti sulla
vegetazione.
Dagli anni sessanta, diverse attività di ricerca finalizzate all’investigazione proprietà ottiche
della vegetazione sono state condotte con l’obiettivo di sviluppare tecniche appropriate
per la classificazione e il monitoraggio degli ecosistemi vegetali. La riflettanza e la
trasmittanza, sia a livello fogliare che di canopy, sono state studiate in modo molto più
approfondito rispetto all’assorbanza, in quanto possono essere più facilmente investigate
attraverso l’uso di sensori remoti. Le tecniche di telerilevamento spesso si basano
sull’utilizzo di indici ottici di vegetazione (VI, Vegetation Indices), come il Simple Ratio (SR) e
il Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), in grado di facilitare l’interpretazione e il
confronto dei dati telerilevati. Questi indici, in genere formalizzati come combinazioni
algebriche più o meno complesse tra bande spettrali, sono in grado di attenuare gli effetti
di disturbo legati a diversi fattori come la topografia, le variazioni delle condizioni di
illuminazione e osservazione, l’influenza dell’atmosfera e del colore del suolo. Per questo
gli indici ottici sono stati impiegati per stimare parametri biofisici e biochimici della
vegetazione e caratterizzarne la distribuzione spaziale. Questi studi si sono rivolti, in
particolare, all’identificazione delle specie e alla mappatura della copertura forestale,
nonché alla comprensione delle interazioni tra la vegetazione e gli altri comparti
ambientali.
Alcuni indici di vegetazione sono invece stati usati per stimare i livelli potenziali di
fotosintesi della canopy e di produzione primaria netta (Choudhury, 2001; Gamon et al.,
1995; Verma et al., 1993), riscuotendo però scarso successo, in quanto la maggior parte
degli indici di vegetazione non è sensibile a rapidi cambiamenti dello stato fotosintetico
delle piante. Questo è dovuto al fatto che la maggior parte degli indici spettrali sono ideati
xv
Introduzione
per essere particolarmente sensibili alle proprietà strutturali della canopy (es. indice di area
fogliare, distribuzione media dell’angolo fogliare) e alla concentrazione di pigmenti, ma
non hanno un collegamento diretto con il processo fotosintetico. Infatti, osservazioni
spettrali della riflettanza di diverse tipologie di canopy hanno dimostrato di essere poco utili
nel il monitoraggio real-time dell’efficienza fotosintetica (Gamon et al., 1990; Peňuelas et
al., 1995). Considerando invece scale temporali maggiori (settimane, mesi, stagioni,
ecc…), l’alterazione delle condizioni ambientali o l’esposizione della vegetazione a stress
prolungati, causano mutamenti nella vegetazione rilevabili con successo con gli indici
ottici tradizionali. Ad esempio alcuni lavori hanno mostrato come l’NDVI stia
aumentando negli ultimi anni, nell’emisfero nord, probabilmente a causa del
riscaldamento globale (Myneni et al., 1997, 1998).
Una nuova generazione di tecniche di telerilevamento, basate sul monitoraggio delle vie
dissipative dell’energia assorbita in eccesso è in fase di sviluppo negli ultimi anni. Il
principio alla base di queste metodologie innovative si fonda sull’analisi dell’utilizzazione
dell’energia luminosa assorbita dalla vegetazione. La radiazione solare fotosinteticamente
attiva (PPFD, Photosynthetic Photon Flux Density), assorbita dai pigmenti fotosintetici
(principalmente clorofilla a, b), viene in parte utilizzata come input energetico nel
processo fotosintetico, mentre la parte in eccesso viene dissipata secondo due differenti
modalità: i) emissione fluorescente (Photochemical Quenching, pQ); ii) dissipazione in calore
(Non Photochemical Quenching, NPQ), collegato con l’attivazione del ciclo delle xantofille. I
tre processi: fotosintesi, fluorescenza e dissipazione del calore, avvengono in
competizione tra loro, questo comporta almeno in linea teorica che all’aumento di
efficienza di uno ne consegua l’inevitabile variazione dell’efficienza degli altri due (Krause
& Weis, 1991; Walzer, 1992; Maxwell & Johnson, 2000).
Al di fuori della comunità scientifica del telerilevamento, la fluorescenza della clorofilla
rappresenta da anni un parametro largamente impiegato da ecofisiologi ed agronomi per
l’individuazione di stati di stress della vegetazione. Le tecniche utilizzate per quantificare
la fluorescenza sono basate sull’impiego di una sorgente di eccitazione artificiale modulata
(tecniche attive), e viene investigata la risposta della vegetazione a impulsi luminosi con
determinata intensità e frequenza. La maggior parte delle informazioni sono ricavate
analizzando la cinetica della fluorescenza negli istanti di tempo immediatamente successivi
alla eccitazione luminosa (e.g. cinetica veloce della fluorescenza). Queste metodologie,
xvi
Introduzione
applicate con successo in numerosissimi casi, sono però limitate a misure di laboratorio o
di campo, in quanto richiedono di essere a diretto contatto o comunque in prossimità del
bersaglio.
Negli ambienti naturali la vegetazione è investita continuamente dalla radiazione solare,
questo comporta l’emissione continua di fluorescenza, chiamata “fluorescenza indotta dal
sole” o “fluorescenza stazionaria”, (Fs). Questa energia luminosa si somma al flusso solare
riflesso della vegetazione, incrementando di pochi punti percentuali la quantità totale di
energia misurata. Alcune attività di ricerca, condotte recentemente, hanno mostrato la
possibilità di misurare Fs utilizzando tecniche passive (Freedman et al., 2002; Moya et al.,
2004; Louis et al., 2005; Meroni & Colombo, 2005) basate sul metodo Fraunhofer Line
Depth (FLD). Quest’ultimo consiste nell’osservazione della radianza spettrale all’interno
di piccolissimi intervalli spettrali presenti nello spettro solare, linee di Fraunhofer, nei
quali la radiazione incidente sulla superficie terrestre è fortemente attenuata. Alcune di
queste “linee scure”, ben si prestano alla misura della fluorescenza nella regione spettrale
del rosso e del vicino infrarosso. Altri studi (Moya et al., 2004 e Meroni et al., 2007),
valutando la fluorescenza stazionaria utilizzando il metodo FLD, hanno dimostrato una
buona relazione tra le misure passive a livello fogliare e di canopy, con le misure attive
(fluorimetro portatile PAM2000) condotte con tecniche fisiologiche tradizionali.
L’altra via dissipativa dell’energia assorbita in eccesso, la dissipazione termica, coinvolge
un importante meccanismo fotoprotettivo della vegetazione: il ciclo delle xantofille.
Questo processo biochimico, nel quale avviene la de-epossidazione dei diversi pigmenti
che compongono il ciclo delle xantofille, impedisce il sovraccarico energetico dei centri di
reazione dei fotosistemi, che altrimenti verrebbero danneggiati. Cambiamenti nello stato
di de-epossidazione delle xantofille, producono variazioni della riflettanza in una stretta
regione nel dominio visibile centrata a 531 nm (Bilger et al., 1989; Gamon et al., 1992,
1993; Stylinski et al., 2000, 2002). Per rilevare l’entrata in funzione di questo meccanismo
fotoprotettivo e monitorarne l’andamento, Gamon et al. (1992) hanno formulato un
indice spettrale, il Photochemical Reflectance Index (PRI), calcolato come rapporto
normalizzato tra la riflettanza a 531 nm e una banda spettrale di riferimento 570 nm, non
influenzata dallo stato di de-epossidazione.
Cambiamenti del PRI nell’arco della giornata sono funzione della radiazione incidente,
mentre variazioni in un arco temporale maggiore sono una risposta ai diversi fattori di
xvii
Introduzione
stress che perturbano l’efficienza fotosintetica (Krause & Weis,1984; Krause, 1988;
Demmig-Adams & Adams, 1992; Adams & Demmig-Adams, 1994; Long et al., 1994;
Niyogi, 1999; Havaux & Kloppstech, 2001; Hendrickson et al., 2003).
In questo contesto scientifico si inserisce l’attività di ricerca oggetto di questa tesi, nella
quale è stato realizzato e messo in funzione un sistema spettrometrico passivo grazie al
quale è possibile stimare simultaneamente la fluorescenza indotta dal sole (Fs), il
Photochemical Reflectance Index (PRI) e gli indici ottici tradizionali (VI) impiegati negli
studi sulla vegetazione. La consistenza tra le informazioni derivate utilizzando queste
tecniche innovative di telerilevamento e le tradizionali tecniche fisiologiche, solitamente
impiegate per l’individuazione di stati di stress della vegetazione, è stata valutata attraverso
un esperimento nel quale piante in vaso sono state esposte per diversi giorni ad aria
arricchita con ozono (O3). La scelta dell’ozono come fattore di stress della vegetazione, si
contestualizza nell’ambito di altre ricerche condotte dal Laboratorio di Telerilevamento
delle Dinamiche Ambientali, DISAT, in collaborazione con altri enti ed istituti, per
fronteggiare il deperimento dei sistemi forestali e agricoli operato da questo contaminante
ambientale. Nell’ultimo secolo infatti, la concentrazione di background dell’O3 è
aumentata di circa il 10% per decennio, come risultato dell’incremento delle emissioni
antropiche dei suoi precursori. L’impatto negativo dell’ozono sull’agricoltura è noto dalla
metà del secolo scorso e, recentemente, molti ricercatori hanno sottolineato come le
concentrazioni di ozono attuali in troposfera, siano in grado di causare significative
riduzioni anche nella crescita delle specie arboree.
xviii
Obiettivi e organizzazione del lavoro di tesi
Obiettivi e organizzazione
del lavoro di tesi
La misura della “Fluorescenza Stazionaria” della clorofilla (Fs) e del Photochemical Reflectance
Index (PRI) sono tra le tecniche di telerilevamento passivo più all’avanguardia nello studio
e monitoraggio della vegetazione. L’utilizzo di queste tecniche innovative grazie alle quali
è possibile ottenere informazioni relative allo stato dell’attività fotosintetica, rappresenta
un sfida sotto il profilo tecnico. Le difficoltà sono infatti legate alla elevata risoluzione
spettrale necessaria per la stima della Fs e del PRI. La valutazione della fluorescenza
mediante tecniche di spettrometria di campo passive, è possibile attraverso l’uso del
metodo FLD (Fraunhofer Line Depth), che richiede l’impiego di strumentazioni di campo di
ultima generazione e lo sviluppo di algoritmi specifici per l’estrazione dell’informazione.
E’ per questo motivo che l’applicazione di queste tecniche innovative rappresenta una
prospettiva ambiziosa, ma concreta, nel quadro del monitoraggio della vegetazione in
termini di stima della resa e di individuazione precoce di stati di stress della vegetazione.
L’attività sperimentale oggetto di questa tesi è articolata in una fase iniziale nella quale è
stato progettato, messo in funzione e testato un sistema spettrometrico passivo, con il
quale è possibile quantificare Fs e il PRI a livello fogliare e di canopy, senza ausilio di una
sorgente di eccitazione modulata. Tale sistema è costituito da due spettroradiometri
indipendenti, uno ad altissima risoluzione spettrale (Full Width Half Maximum di 0.13 nm)
dedicato alla quantificazione della fluorescenza nel vicino infrarosso, mentre il secondo,
con caratteristiche tipiche di spettroradiometri da campo tradizionali, è stato impiegato
nella stima degli indici di vegetazione tradizionali e del PRI. L’attività di set-up del sistema
di misura ha compreso una parte rivolta all’aspetto “hardware” del sistema, come la messa
in funzione degli spettroradiometri, la calibrazione (spettrale e radiometrica), la
realizzazione dei dispositivi che agevolano le attività di campo e una parte “software”
dedicata allo sviluppo e all’implementazione degli algoritmi necessari all’acquisizione e
trattamento dei dati spettrali.
xix
Obiettivi e organizzazione del lavoro di tesi
A seguito di questa prima fase di messa a punto del sistema, è stato condotto un
esperimento controllato, nel quale piante in vaso (Trifolium repens L. cv. Regal) sono state
esposte ad aria arricchita con ozono (O3). L’ozono è stato utilizzato per indurre una
condizione di stress delle piante, dato che questo gas largamente presente nella troposfera
terrestre è in grado di indurre uno stress di tipo ossidativo e danneggiare i processi
fisiologici e le attività biochimiche della piante. Durante le campagne a terra, condotte in
condizioni di illuminazione naturale, misure degli andamenti giornalieri delle proprietà
ottiche, Fs e PRI sono state condotte simultaneamente alle misure di parametri fisiologici
di fluorescenza attiva (PAM2000, Walz) e di scambi gassosi (CIRAS-1, PP-System) a
livello fogliare. Questa attività sperimentale ha permesso in primo luogo di testare il
corretto funzionamento del sistema spettrometrico in condizioni di campo e apportare le
dovute migliorie, in secondo luogo di verificare la validità delle nuove tecniche di
telerilevamento passivo proposte (Fs e PRI) rispetto alle consolidate tecniche fisiologiche.
L’ultima parte di questa attività di ricerca ha riguardato lo studio dell’anisotropia dei campi
radiativi di fluorescenza e riflettanza. Osservazioni multiangolari di un manto erboso
destinato all’uso in impianti sportivi, sono state condotte mediante l’ausilio di un
goniometro da campo, che ha permesso il campionamento dello dominio zenitale e
azimutale di vista in un ristretto intervallo di tempo. Dalle osservazioni direzionali sono
state studiati gli effetti direzionali BRDF (Bidirectional Reflectance Distribution Function) delle
bande di riflettanza di coinvolte nel calcolo del PRI e degli indici di vegetazione e il
comportamento della Fs, attraverso l’indice normalizzato NFs (Normalized Fluorescence).
xx
Capitolo 1, L’interazione luce-vegetazione
Capitolo 1
L’interazione luce-vegetazione
1.1.Proprietà ottiche della vegetazione
Le misure spettrometriche nel dominio ottico effettuate a terra, da piattaforma aerea o
satellitare, sono il risultato di complesse interazioni materia-energia legate a vari eventi di
assorbimento e diffusione (scattering) alla quale vanno incontro i fotoni durante il cammino
tra la sorgente di illuminazione, la superficie terrestre e il sensore. Trascurando gli effetti
legati ai fenomeni di diffrazione e di riemissione, la radiazione elettromagnetica incidente
su un oggetto è soggetta a due tipologie di interazione con la materia, può essere infatti
diffusa (con una probabilità Ks) attraverso la riflessione o la trasmissione, oppure può
essere assorbita (con probabilità Ka). Le probabilità di scattering (ω), definita in [1.1], e
assorbimento dipendono dalle proprietà del materiale di cui è costituito l’oggetto e
generalmente variano con la lunghezza d’onda (λ).
ω≡
Κs
Κs + Κa
[1.1]
Nel caso di oggetti con dimensioni di diversi ordini di grandezza superiori alla lunghezza
d’onda (λ), come è il caso delle foglie alle λ del visibile e del vicino infrarosso, è possibile
considerare la teoria dell’ottica geometrica per descrivere lo scattering e l’assorbimento di
un oggetto (Ross, 1981). Per un oggetto planare, come posso essere assunte in prima
approssimazione le foglie, la quantità totale di radiazione luminosa che viene diffusa può
essere distinta in radiazione proveniente dalla superficie (caratterizzata dalla riflettanza
fogliare, ρ) e radiazione che invece viene scatterata attraverso il materiale e lascia l’oggetto
dalla superficie inferiore (caratterizzata dalla trasmittanza fogliare, τ).
1.1.1.L’interazione della luce a livello fogliare
L’energia radiante intercettata da una canopy vegetata è principalmente assorbita e diffusa
dalle foglie. Il fenomeno di scattering avviene o a livello della superficie fogliare o dopo
l’interazione con l’interno della foglia. A seguito dell’interazione del fotone con la foglia,
1
Capitolo 1, L’interazione luce-vegetazione
questo può essere assorbito o diffuso attraverso riflessione e/o trasmissione. La
ripartizione dell’energia incidente tra questi processi dipende da numerosi fattori, tra i
quali: la struttura cellulare, la rugosità, la morfologia, la fisiologia (es. contenuto di
pigmenti, acqua, cellulosa e lignina), e caratteristiche della superficie fogliare (es. presenza
ed abbondanza di cere).
Figura 1.1. Sezione verticale di una foglia di Mimulus Cardinalis
che mostra i cammini possibili della radiazione incidente (immagine
tratta da D. M. Gates et al., 1965).
Le foglie non sono riflettori perfetti ma esibiscono componenti sia di diffusione
Lambertiana che non-Lambertiana (speculare). La componente diffusa ha origine
dall’interazione della radiazione con l’interno della foglia, dove la radiazione è diffusa da
discontinuità di rifrazione e redirezionata in modo casuale indietro verso la superficie
fogliare dove emerge come campo di radiazione diffusa e isotropa. Per lo stesso motivo –
interazione con la parte interna – la frazione trasmessa tende ad avere distribuzione
direzionale quasi-Lambertiana. La componente direzionale ha origine dallo scattering con
la superficie fogliare dove la radiazione viene redirezionata secondo l’angolo di riflessione
speculare, come descritto dalla legge di Snel. Gli spettri tipici di riflettanza e trasmittanza
di una foglia individuale (figura 1.2) indicano tre distinte regioni d’interazione:
• il visibile (VIS, 400-700 nm);
• il vicino infrarosso (NIR, 700-1350 nm);
• l’infrarosso medio (MIR, 1350-2700 nm).
2
Capitolo 1, L’interazione luce-vegetazione
Figura 1.2. Spettri caratteristici di riflettanza (linea continua) e trasmittanza
(punteggiata) bi-emisferiche di una foglia.
La maggior parte delle foglie verdi esibiscono spettri simili, sebbene le diverse features
osservate possano avere magnitudini diverse in funzione dello stato della foglia.
Regione del visibile, VIS
Relativamente poca radiazione è riflessa e ancora meno trasmessa in questa regione
spettrale (che coincide con il dominio della citata PPFD o PAR, Photosinthetically Active
Radiation, dalla terminologia ecofisiologica). La firma caratteristica è dovuta alla
radiazione che interagisce con le strutture e viene assorbita dalla clorofilla e da altri
pigmenti (soprattutto carotenoidi) nel blu e nel rosso. Il picco posizionato a 550 nm circa
è responsabile del colore verde.
Regione del vicino infrarosso, NIR
La foglia assorbe una frazione relativamente piccola della radiazione incidente che invece
risulta subire scattering multiplo nel mesofillo fogliare.
Regione dell’infrarosso medio, MIR
Riflettanza e trasmittanza sono più contenute in questa regione e sono controllate dalla
struttura interna della foglia e dagli assorbimenti dell’acqua contenuta nelle foglie. Le
bande di assorbimento caratteristiche dell’acqua sono posizionate a 1430, 1950 e 2200
nm.
3
Capitolo 1, L’interazione luce-vegetazione
1.1.2.L’interazione della luce a livello di canopy
Se invece della singola foglia consideriamo l’intera canopy, aumenta la complessità nella
descrizione del trasferimento della radiazione nella vegetazione. Il flusso della luce solare
incidente all’interno della canopy verso il suolo e verso il sensore, non dipendono solo dalle
proprietà ottiche degli elementi della vegetazione, ma anche dalla loro densità e dalla loro
orientazione. Un elemento della vegetazione, ad esempio una foglia, all’interno della canopy
riceve due tipi di radiazione: la luce solare non intercettata da altri elementi e la luce
intercettata e poi diffusa da questi elementi. Il sensore allo stesso modo riceve diversi tipi
di flusso: (1) il flusso diffuso una sola volta da un elemento della vegetazione (single
scattering), (2) il flusso diffuso più volte da diversi elementi della vegetazione (multiple
scattering) ma che non raggiunge il suolo, e (3) il flusso riflesso dal suolo che raggiunge il
sensore senza essere stato intercettato da un elemento della vegetazione o, se intercettato,
diffuso poi nella direzione del sensore. Il multiple scattering tende a diminuire il contrasto tra
foglie in luce e foglie in ombra perché la radianza riflessa o trasmessa dalle foglie
all’interno della canopy crea una luce diffusa che aumenta la luminosità delle aree in ombra.
Per architettura della canopy si intende la distribuzione spaziale della vegetazione sul suolo
e la densità e l’orientazione degli elementi vegetativi (foglie) all’interno dell’area vegetata.
Per una canopy omogenea, in genere, si assume che la densità degli elementi fogliari sia
omogenea e caratterizzata dall’indice di area fogliare (Leaf Area Index, LAI, m2m-2) che
descrive la quantità di area fogliare one-sided per unità di superficie piana occupata dalla
fitocenosi. Per descrivere la distribuzione dell’angolo fogliare (Leaf Angle Distribution,
LAD) è necessario definire l’angolo d’inclinazione fogliare che è l’angolo formato nel
piano verticale dalla normale alla foglia e il vettore rivolto al nadir. L’angolo azimutale è
l’angolo della normale rispetto al nord nel piano orizzontale. La distribuzione dell’angolo
fogliare è caratterizzata dalla funzione che descrive la densità della distribuzione f(θl, φl)
dove θl e φl sono rispettivamente l’inclinazione fogliare e l’angolo azimutale della foglia.
Quindi f(θl,φl)dθldφl è la frazione di area fogliare con inclinazione delle foglie compresa in
un intervallo dθl centrato in θl, e azimut dφl centrato in φl. La distribuzione dell’angolo di
inclinazione fogliare varia notevolmente da un tipo di vegetazione ad un altro. Le canopy
sono generalmente descritte da uno dei sei tipi di distribuzione: planofila, erettofila,
plagiofila, estremofila, uniforme e sferica.
4
Capitolo 1, L’interazione luce-vegetazione
Tabella 1.1. Angolo di inclinazione medio per diversi tipi di canopy.
Tipo di canopy
Angolo di inclinazione medio
planofila
26.76
erettofila
63.24
plagiofila
45.00
estremofila
45.00
uniforme
45.00
sferica
57.63
La riflettanza e la trasmittanza di una superficie sono descritte dalla funzione di
distribuzione della riflettanza (trasmittanza) bidirezionale (Bidirectional ReflectanceTransmittance Distribution Function, BRDF e BTDF, rispettivamente). Tale funzione mette in
relazione la radianza proveniente da una direzione nota, incidente su una superficie con la
radianza riflessa (trasmessa) nella direzione del sensore. Gli effetti di riflettanza
bidirezionale in canopy dense sono determinati dalla combinazione dell’architettura della
canopy e dello scattering multiplo; essi sono causati principalmente dalla distribuzione delle
ombre, osservata in un certo sistema sorgente-sensore-bersaglio. La proporzione e la
distribuzione delle componenti della canopy in ombra ed illuminate dipendono fortemente
dalla distribuzione dell’orientazione fogliare e da altre proprietà strutturali che dipendono
dalla specie, dalla fenologia e dalle condizioni di salute.
5
Capitolo 1, L’interazione luce-vegetazione
1.2.L’origine della fluorescenza: la fotosintesi
La fotosintesi è un processo fisiologico nel quale l’energia luminosa, proveniente negli
ambienti naturali dal sole, viene utilizzata dagli organismi fotosintetici come piante, alghe
e alcuni batteri per effettuare reazioni fotochimiche nelle quali biossido di carbonio (CO2)
e l’acqua (H2O) sono utilizzati come reagenti per la sintesi di composti organici. La
reazione globale che riassume il processo fotosintetico è la seguente:
In particolare la CO2 fornisce gli atomi di carbonio, l’acqua gli elettroni e la luce solare
l’energia necessaria affinché questa reazione endoergonica (che richiede energia) possa
avvenire.
I prodotti sono principalmente molecole di zuccheri a sei atomi di carbonio come
glucosio, fruttosio ecc… e ossigeno molecolare. Sostanzialmente l’obiettivo di questo
processo è la trasformazione dell’energia luminosa in energia chimica, immagazzinata nei
legami molecolari dei composti sintetizzati. La fotosintesi avviene nei cloroplasti: organelli
cellulari che contengono l’apparato fotosintetico costituito da un’estesa rete di membrane
chiamate lamelle, ripiegate a formare delle strutture chiamate tilacoidi. Questi ultimi sono
impilati tra loro a formare delle strutture chiamate grana. Immersi nelle membrane
tilacoidali risiedono invece i pigmenti fotosintetici che sono delle molecole di
fondamentale importanza, in quanto assorbendo l’energia luminosa permettono che
avvenga il processo fotosintetico.
L’attività fotosintetica avviene in tutte le parti verdi della pianta, ma è particolarmente
intensa nel mesofillo fogliare, formato da cellule ricchissime di cloroplasti. Questo tessuto
si trova in una posizione strategica per sfruttare pienamente l’energia luminosa che
colpisce la foglia sulla pagina superiore. Il processo fotosintetico avviene in due fasi
distinte, denominate rispettivamente: “fase luminosa” e “fase oscura”. La fase luminosa
comprende reazioni che posso avvenire solo in presenza di luce, mentre la fase oscura
utilizza i prodotti fotosintetici forniti dalla precedente.
Pigmenti fotosintetici
I pigmenti sono una categoria di molecole organiche accomunate dal fatto di assorbire la
luce grazie alla presenza di doppi legami chimici (π) coniugati e, in funzione della loro
6
Capitolo 1, L’interazione luce-vegetazione
struttura chimica determinano assorbimenti in diverse regioni spettrali. I pigmenti
fotosintetici assorbono principalmente nella regione visibile dello spettro elettromagnetico
(400 e 700 nm), in una regione denominata PAR. Esistono tre classi principali di pigmenti
fotosintetici: le clorofille, i carotenoidi e le ficobiliproteine (Taiz & Zeiger 2002). Le
clorofille sono di quattro tipi: la clorofilla “a” è il pigmento maggiormente diffuso, è
presente in tutti gli organismi fotosintetici, in quanto riverse il ruolo fondamentale di
trasmettere gli elettroni alle molecole deputate alla sintesi degli zuccheri. La clorofilla “b”
è contenuta in tutti gli organismi verdi, dalle alghe alle piante, mentre le clorofille “c” e
“d” (oppure C1 e C2) sono presenti nelle alghe brune e rosse. Anche i carotenoidi, come
le clorofille “a”, sono ubiquitari e si distinguono nei caroteni (es. β-carotene) e nelle
xantofille (es. luteina nelle piante). Infine vi sono le ficobiliproteine che comprendono la
ficoeritrina e la ficocianina.
La presenza dei diversi pigmenti, in grado di assorbire in diverse regioni spettrali (figura
1.3), si spiega con la necessità degli organismi fotosintetici di assorbire la maggiore
quantità di energia possibile in differenti condizioni di esposizione alla luce.
Figura 1.3. Spettri di assorbimento dei principali pigmenti fotosintetici della
vegetazione: clorofilla a, b e carotenoidi (immagine tratta da http://www.uic.edu).
La clorofilla è il pigmento maggiormente presente nelle piante, la sua struttura molecolare
è costituita da quattro anelli pirrolici che si chiudono a formare un anello porfirinico con
al centro un atomo di magnesio.
La differenza tra la clorofilla “a” e la “b”, consiste nel fatto che la clorofilla “a” presenta
un gruppo metilico (CH3), mentre la clorofilla “b” un gruppo aldeidico (CHO). Oltretutto
7
Capitolo 1, L’interazione luce-vegetazione
esistono diversi tipi di clorofille “a”, diversificate dal fatto di avere massimi di
assorbimento a diverse lunghezze d’onda.
Tabella 1.2. Regioni di assorbimento dei principali pigmenti presenti nella vegetazione
Pigmento
Classi
Picchi di assorbimento
Clorofille
a
Blu e rosso
b
A lunghezze d’onda comprese tra i due picchi
della clorofilla “a”
Carotenoidi
Caroteni
Blu
Xantofille
Ficobiliproteine
Ficoeritrina
Verde
Ficocianina
Assorbimento e Trasmissione dell’energia
Atomi e molecole si trovano in genere nel rispettivo stato fondamentale per una data
temperatura, a cui corrisponde un livello minimo di energia.
Tuttavia quando vengono sollecitati da una opportuna quantità di energia, passano in uno
stato eccitato corrispondente ad una maggiore quantità di energia. Lo stato eccitato non è
stabile e dura per tempi brevissimi, perché atomi e molecole tendono a ritornare quasi
istantaneamente allo stato di partenza (energia minima), restituendo all’ambiente l’energia
assorbita. Le condizioni necessarie perché possa verificarsi una transizione energetica di
questo tipo, sono contenute nelle regole di selezione previste dalla meccanica quantistica,
le quali indicano le transizioni energetiche permesse o più precisamente, quali sono le
transizioni più probabili e quelle meno. L’assorbimento avviene solo se l’energia radiante
trasportata (E=hν) è esattamente uguale alla quantità necessaria ad uno dei tanti “salti”
energetici possibili per atomi e molecole.
Per assorbimento si intende dunque l’acquisizione da parte della materia dell’energia
radiante, in questo processo atomi e molecole “catturano” le radiazioni eccitante con
conseguente aumento dell’energia interna. Questo provoca una serie di fenomeni diversi
in funzione della quantità di energia contenuta nella radiazione incidente: dall’eccitazione
degli elettroni di valenza nel caso di radiazioni nell’UV-VIS, all’eccitazione vibrazionale
per onde nell’IR, fino all’estrazione di elettroni dagli atomi per raggi X.
8
Capitolo 1, L’interazione luce-vegetazione
Quando i pigmenti fotosintetici vengono colpiti da energia elettromagnetica, avviene una
transizione energetica π → π*, nella quale gli elettroni dei doppi legami passano da uno
stato fondamentale ad uno eccitato, dopodichè ritornano allo stato fondamentale
liberando energia. Nel caso di una molecola di clorofilla al suo stato energetico basale
(Chl), quando assorbe un fotone passa ad un livello energetico eccitato (Chl*):
Chl + hν → Chl*
La clorofilla eccitata ha diverse vie possibili di dissipazione dell’energia assorbita: riemettre
un fotone tornando al suo stato base con un processo noto come fluorescenza
(decadimento radiante), dissiparla come calore (decadimento non radiante), oppure
trasferirla alle molecole di clorofilla vicine.
Figura 1.4. Schematizzazione del sistema antenna della vegetazione.
Nelle piante i pigmenti fotosintetici sono organizzati in due unità funzionalmente
differenti, definiti fotosistemi, ciascuno dei quali è costituito da un centro di reazione nel
quale è presente una molecola di clorofilla “a”, da enzimi per il trasporto degli elettroni e
da pigmenti antenna. Considerando quindi i pigmenti organizzati in fotosistemi, il
processo di assorbimento/decadimento della clorofilla avviene in modo efficace ai fini
fotosintetici, infatti l’elettrone eccitato di un pigmento entra in risonanza con l’elettrone di
un pigmento vicino trasferendo l’energia (figura 1.4). Affinché questo avvenga, è
necessario che i pigmenti siano sufficientemente vicini (distanza < 0.1 nm), che siano
opportunamente orientati e che lo spettro di decadimento del pigmento eccitato e quello
di assorbimento del pigmento che si deve eccitare siano parzialmente sovrapposti.
9
Capitolo 1, L’interazione luce-vegetazione
L’energia assorbita dai pigmenti antenna viene convogliata verso il centro di reazione
attraverso una serie di pigmenti, con un massimo di assorbimento che è via-via sempre
più spostato a lunghezze d’onda maggiori . Questo è spiegato dal fatto che vi è una
piccola perdita di energia sotto forma di calore ad ogni passaggio, per assicurare la non
reversibilità del processo e far sì che l’energia fluisca dai pigmenti antenna più esterni fino
al centro di reazione. La presenza di questo sistema “antenna” consente una maggiore
efficienza fotosintetica della pianta, in quanto anche in piena luce solare una molecola di
clorofilla è in grado di assorbire solo pochi fotoni al secondo, per cui se un centro di
reazione dovesse dipendere dagli input di una sola molecola di clorofilla, lascerebbe per
lungo tempo in attesa gli enzimi della catena di trasporto.
“Fase luminosa”
La fase luminosa è caratterizzata dal diretto intervento della luce, è in questo momento
che avviene l’assorbimento dell’energia solare operato dai pigmenti fotosintetici e la
successiva conversione in energia chimica immagazzinata in molecole come ATP e
NADPH, che saranno poi utilizzate nella fase oscura. Queste reazioni avvengono nelle
membrane tilacoidali e i numerosi processi che avvengono sono riassunte dalla reazione di
Hill riportata di seguito.
Nelle piante sono presenti due fotosistemi: il fotosistema I (PS-1) e il fotosistema II (PS2), ciascuno dei quali presenta un centro di reazione costituito da una molecola di
clorofilla “a” caratterizzate da un massimo di assorbimento rispettivamente a 700 nm (PS1) e a 680 nm (PS-2). Questi apparati hanno il compito di raccogliere l’energia luminosa
proveniente dei pigmenti antenna e innescare il trasferimento di elettroni fra una serie di
composti che fungono da donatori e accettori. Quando la clorofilla “a” del centro di
reazione del fotosistema II (P680) viene eccitata, trasferisce un elettrone alla feofitina
(Pheo) la quale a sua volta trasferisce gli elettroni lungo la catena di trasporto costituita da
molecole in grado di “ridursi” e “ossidarsi” permettendo il flusso di elettroni. Questa
catena è composta da molecole come: plastochinoni (QA, QB), complesso proteici
(complesso del citocromo b6-f) e dalla plastocianina (PC). Analogamente la clorofilla “a”
10
Capitolo 1, L’interazione luce-vegetazione
del fotosistema-I (P700) assorbendo energia luminosa a lunghezza d’onda di 700 nm,
passa ad uno stato eccitato e perde un elettrone che viene ceduto alla catena di trasporto
di elettroni. In questo fotosistema la catena di trasporto, è costituita da una clorofilla (F0),
da un chinone (A1), da una serie di ferro-zolfo proteine (FeSx, FeSB, FeSA) e infine dalla
ferrodossina (Fd) e alle flavoproteine (Fp). L’accettore finale degli elettroni è il NADP+
che si riduce immagazzinando energia. Il flusso di elettroni del processo fotosintetico
viene rappresentato attraverso lo “schema a Z”, ossia una rappresentazione grafica (figura
1.5) nella quale sono disposti tutti i componenti del fotosistema secondo il loro potenziale
ossido-riduttivo e frecce che indicano i flussi di elettroni. Il potenziale di ossido-riduzione
indica la tendenza di un composto chimico ad accettare/donare elettroni, cioè composti
ossidanti sono caratterizzati da potenziali positivi, mentre composti riducenti
da
potenziali negativi. Il movimento spontaneo degli elettroni avviene da potenziali di
ossido-riduzione negativi a positivi, per cui quando viene assorbita energia dalla clorofilla
di un centro di reazione, si ha un movimento contro gradiente, quando invece l’elettrone
perso dalla clorofilla “fluisce” lungo la catena di trasporto si ha un movimento secondo
gradiente che non comporta l’utilizzo di energia, anzi la libera. Questa energia liberata
Figura 1.5. Schema a Z di Hill-Bendall, rappresenta il percorso degli
elettroni in funzione del potenziale ossido-ridurrivo.
11
Capitolo 1, L’interazione luce-vegetazione
consente la sintesi di due molecole altamente energetiche: l’ATP e il NADPH in grado di
immagazzinare l’energia e renderla disponibile in un secondo tempo.
Le molecole di clorofilla, cedendo l’elettrone si riportano allo stato base, ma presentano
una “carenza” elettronica che viene colmata nel caso del PS-2 dalla cessione di un
elettrone effettuata da sistemi proteici, come la tirosina (Z) e complesso per lo sviluppo
dell’ossigeno, che scindono la molecola di acqua liberando elettroni. Il buco elettronico
della clorofilla del PS-1 viene invece colmato dalla plastocianina (PC) del PS-2.
“Fase oscura”
Nella fase oscura viene organicato il biossido di carbonio presente in atmosfera attraverso
il cosiddetto: “Ciclo di Calvin”. Il bilancio energetico globale di questi processi è
fortemente negativo, questo comporta che venga fornita energia ricavata dalle due
molecole ATP e NADPH, sintetizzate durante la fase luminosa.
Le reazioni del ciclo di Calvin avvengono nello stroma dei cloroplasti, dove l’anidride
carbonica “fissata” dall’enzima rubisco si combina con una molecola a 5 atomi di
carbonio (Ribulosio 1,5 difosfato) formandone una a 6 atomi. Questa si spacca in due
molecole a 3 atomi di carbonio ciascuna delle quali cattura un idrogeno da NADPH e un
gruppo fosfato dall’ATP formando la fosfogliceraldeide (PGAL), che può o andare a
formare glucosio, oppure andare a rigenerare il composto di partenza (Ribulosio 1,5
fosfato).
12
Capitolo 1, L’interazione luce-vegetazione
1.3.La fluorescenza della vegetazione
Il fenomeno per il quale l’energia luminosa viene assorbita e riemessa dalla materia viene
chiamato luminescenza. Esistono due tipi di riemissione: la fluorescenza e la
fosforescenza. Fluoroforo è una sostanza che se eccitata da energia luminosa nelle
opportune lunghezze d’onda, riemette energia radiante (fluorescenza) a lunghezze d’onda
maggiori. Il processo d’interazione tra l’energia elettromagnetica incidente e una sostanza
fluorofora è schematizzato dal diagramma di Jablonski (figura 1.6).
Figura 1.6. Schematizzazione del processo di
assorbimento e remissione, diagramma di Jablonski.
Un fotone con una frequenza v e un energia E=hυ viene assorbito da una molecola di un
fluoroforo circa in 10-15 s, in questo intervallo di tempo gli elettroni della molecola
passano da un livello energetico base (S0) ad un livello energetico eccitato (S1). Nello stato
eccitato la molecola è molto instabile e quindi tende a ritornare allo stato iniziale,
dissipando l’energia accumulata con diversi meccanismi, che hanno probabilità di
verificarsi diverse tra loro. L’evento più probabile, denominato decadimento non
radiativo, è che la molecola decada al più basso livello vibrazionale v=1 dello stato
eccitato S=1, liberando calore. A questo punto il sistema può andare in contro a diversi
destini:
• Di nuovo decadimento non radiante, per cui la molecola passa a livelli vibrazionali di
maggiore energia dello stato fondamentale S0
• La molecola ritorna al livello energetico di partenza (v=0 e S=0) emettendo energia
radiante, questo fenomeno è chiamato fluorescenza.
13
Capitolo 1, L’interazione luce-vegetazione
Il tempo di vita della fluorescenza è tipicamente quattro ordini di grandezza più lento
della conversione interna, ciò fornisce alle molecole sufficiente tempo per raggiungere un
equilibrio termico al più basso livello energetico vibrazionale.
Interpretando tale fenomeno da un punto di vista ondulatorio, la radiazione emessa in
fluorescenza ha una lunghezza d’onda maggiore mediamente di 10 nm rispetto alla
radiazione incidente assorbita dal fluorofori, in quanto parte dell’energia viene dispersa
come calore.
Riassumendo, la fluorescenza è l’emissione spontanea che risulta dall’assorbimento della
radiazione elettromagnetica incidente, questa energia porta il sistema ad uno stato eccitato
che decade emettendo fotoni. Si ha dunque fluorescenza solo quando la radiazione di
eccitazione si trova in una particolare banda di assorbimento del materiale.
La fluorescenza della vegetazione
La fluorescenza della vegetazione in condizioni di illuminazione naturale è caratterizzata
da quattro picchi di emissione (figura 1.7), due nella regione spettrale blu-verde con
massimi rispettivamente a 440 nm e 520 nm, uno nella regione del rosso a 690 nm e uno
nell’infrarosso vicino a 740 nm.
La maggior parte della fluorescenza nel blu-verde è emessa dall’epidermide fogliare, ossia
dallo strato esterno di cellule della foglia dovuto alla presenza di molecole di acidi
cinnamici, forti assorbitori nella regione UV, legati alla parete cellulare. Un modesto
contributo di fluorescenza nel blu-verde deriva anche dalle cellule delle nervature fogliari
e dalle pareti cellulari delle cellule del mesofillo, questa energia luminosa è però soggetta a
riassorbimento ad opera delle cellule circostanti. Le variazioni della fluorescenza in questa
regione spettrale è caratterizzata da una dinamica temporale relativamente lenta in quanto
riflette principalmente cambiamenti della quantità dei composti fluorofori che la
originano. Ad esempio il verificarsi di situazioni di stress dovute a forte illuminazione
(soprattutto nella regione spettrale UV) o a scarsità di acqua, comporta un forte accumulo
di questi composti nel vacuolo cellulare, determinando variazioni di fluorescenza bluverde.
La regione spettrale del rosso e del vicino infrarosso è invece dominata dall’attività di
assorbimento della radiazione luminosa operata dalle molecole di clorofilla che sono
presente nei fotosistemi e il loro successivo rilassamento energetico. La fluorescenza
emessa in questa regione spettrale è infatti strettamente correlata all’attività fotosintetica,
14
Capitolo 1, L’interazione luce-vegetazione
in quanto l’energia luminosa assorbita da una molecola di clorofilla in una foglia può
procedere attraverso tre vie:
• utilizzata nella fotosintesi (decadimento fotochimica);
• dissipata sotto forma di calore (decadimento non radiativo);
• riemessa come fluorescenza (decadimento radiativo).
Questi tre processi avvengono in competizione tra loro, in modo che qualsiasi variazione
di efficienza di uno dei tre implicherà una variazione di resa negli altri due. Da qui nasce
l’idea di misurare la resa della fluorescenza della clorofilla per trarre informazioni a
riguardo di variazioni di efficienza relative agli altri due processi, in particolare
relativamente alla fotosintesi. I cambianti nell’emissione in fluorescenza nel rosso e
infrarosso, sono generalmente molto rapidi perchè direttamente legati al declino o arresto
del trasporto di elettroni nei fotosistemi.
Figura 1.7. Spettro di emissione di fluorescenza della vegetazione, caratterizzato da quattro
picchi di emissione centrati a 440, 520, 690 e 740nm. Spesso il picco nella regione verde (520
nm) è poco evidente a causa dell’effetto di mascheramento ad opera del forte picco nel blu
(immagine tratta da Cecchi et al., 2004).
Possono essere anche osservate variazione graduali della fluorescenza indotta dal sole
dovute a cambiamenti più lenti legati a delle variazioni di tipo fisiologico, come la
variazione del contenuto di clorofilla o delle struttura fogliare.
La fluorescenza emessa dagli strati più profondi del mesofillo fogliare, in particolare la
radiazione emessa a 690 nm, è fortemente riassorbita dalle altre clorofille, che a loro volta
riemetteranno in fluorescenza l’energia assorbita. Questo fenomeno di riassorbimento
della fluorescenza è dovuto al fatto che i picchi di assorbimento e di emissione in
prossimità dei 690 nm sono parzialmente sovrapposti, mentre il picco di emissione a 740
15
Capitolo 1, L’interazione luce-vegetazione
nm subisce molto meno questo effetto, dato che in questa regione sono minori gli
assorbimenti.
Fattori che influenzano la fluorescenza della vegetazione
L’energia riemessa sottoforma di fluorescenza è un segnale luminoso di difficile
interpretazione in quanto si origina da processi fisiologici complessi ed è perturbato da
una serie di parametri di diversa natura. La fluorescenza della clorofilla è influenzata da un
vasto numero di fattori riportati in figura 1.8.
Figura 1.8. Fattori che influenzano la riemissione di fluorescenza. (immagine tratta da
FluorMOD Final Report April 13, 2005, http://www.ias.csic.es/fluormod).
Da sperimentazioni condotte in passato (Mohammed et al., 1995; DeEll e Toivonen,
2003; Mohammed et al., 2003) è risultato che tra i diversi fattori in grado di influenzare la
riemissione di fluorescenza della vegetazione, le variazioni principali sono da imputare alla
radiazione luminosa incidente sulle piante e alla concentrazione di fluorofori. La
fluorescenza presenta relazioni dirette con questi due parametri, aumentando
all’aumentare della radiazione incidente e della concentrazione di molecole responsabili
della riemissione.
16
Capitolo 1, L’interazione luce-vegetazione
1.4.Variazioni della riflettanza causata dal ciclo delle
xantofille
L’assorbimento della luce da parte della clorofilla causa l’acidificazione del lume del
tilacoide, dovuta all’instaurarsi di un gradiente protonico transmembrana (∆pH).
Normalmente questo ∆pH viene dissipato attraverso la produzione di ATP. Quando
l’energia assorbita supera la capacità fotosintetica della pianta, il gradiente di protoni
aumenta e promuove lo sviluppo di quenching non fotochimico (NPQ).
NPQ può essere diviso in almeno tre diverse componenti sulla base della loro cinetica di
rilassamento e della loro risposta a diversi inibitori (tabella 1.3).
Tabella 1.3. Riepilogo dei meccanismi di quenching non fotochimico.
Processi di quenching non fotochimico
Abbreviazione
Definizione
NPQ
quenching non fotochimico; tutti i meccanismi, tranne la fotochimica,
che diminuiscono l’efficienza della fluorescenza, diviso in qE, qT e qI
sulla base della loro cinetica di rilassamento
qE
quenching energetico; richiede l’instaurarsi di un gradiente protonico; si
rilascia in tempi dell’ordine di secondi o minuti
qT
cambiamento di stato; il complesso antenna principale si separa dal
fotosistema II (PSII), riducendo quindi la quantità di energia di
eccitazione nel PSII che può essere de-eccitata come fluorescenza; si
rilascia in tempi dell’ordine di decine di minuti
qI
quenching fotoinibitorio; questo quenching è causato dalla fotoinibizione e
mostra una cinetica di rilassamento molto lenta, nell’ordine delle ore
La componente principale e più rapida in molte alghe e piante è il quenching dipendente
dal pH o energetico. Una seconda componente, qT, si rilascia in qualche minuto ed è più
importante nelle alghe, ma piuttosto trascurabile nella maggior parte delle piante durante
l’esposizione ad eccessi di energia luminosa. Una parte del complesso antenna è mobile e
si può staccare dal fotosistema II (PSII) e migrare nella membrana verso il fotosistema I
(PSI). Questa migrazione viene chiamata cambiamento di stato (qT). qT non verrà
considerato ulteriormente in questo capitolo in quanto sembra non essere importante per
la fotoprotezione. L’energizzazione della membrana attiva infine un altro meccanismo, la
17
Capitolo 1, L’interazione luce-vegetazione
fotoinibizione (qI) della fotosintesi, che si rilascia in un tempo molto più lungo di qE. Il
suo meccanismo non è stato completamente chiarito. L’assorbimento di luce solare in
eccesso rispetto alla capacità di fissazione di CO2 da parte della pianta causa l’instaurarsi di
un ∆pH nel tilacoide, generato dal trasporto di elettroni. La diminuzione del pH
all’interno del lume del tilacoide è un segnale immediato di eccesso di energia luminosa
che innesca un meccanismo di regolazione dell’assorbimento di luce (qE). Il controllo
esercitato dal pH del lume permette l’induzione o l’inversione di qE in qualche secondo
dal cambiamento dell’intensità luminosa. Il ruolo del ∆pH in qE è stato oggetto di
numerose ricerche negli ultimi anni. È stato dimostrato che una diminuzione del pH del
lume induce qE attraverso la protonazione delle proteine del PSII e l’attivazione del ciclo
delle xantofille. La protonazione dei complessi antenna proteina-pigmento del PSII e
l’attivazione del ciclo delle xantofille causano, a loro volta, un cambiamento
conformazionale del complesso antenna che ha come conseguenza un aumento di
dissipazione di energia per via termica.
Figura 1.9. Ciclo delle xantofille. In caso di forte illuminazione, la
violaxantina viene de-epossidata e convertita in zeaxantina. Questo
meccanismo partecipa alla dissipazione di energia per via termica.
Il ciclo delle xantofille (figura 1.9) consiste nella de-epossidazione reversibile del
carotenoide violaxantina (V) in anteraxantina (A) e infine zeaxantina (Z) causata
dall'acidificazione del lume del cloroplasto (eccesso di energia luminosa). Questa reazione
è infatti catalizzata dall’enzima violaxantina de-epossidasi (VDE) che è attivato a pH bassi
18
Capitolo 1, L’interazione luce-vegetazione
(intorno a 5) . La reazione inversa è invece catalizzata dall’enzima zeaxantina epossidasi
(ZE) che ha il suo optimum a pH intorno a 8.
Il modello che descrive il modo in cui la de-epossidazione e la protonazione controllano
la conformazione dei complessi antenna è rappresentato in figura 1.10.
Figura 1.10. Modello della conformazione dei complessi antenna per il
quenching non fotochimico (immagine tratta da Horton et al., 2005).
La vicinanza tra i rettangoli interni rappresenta l’entità del cambiamento conformazionale
del complesso antenna che governa l’efficienza del quenching (spessore delle frecce). I
rettangoli esterni possono essere riferiti ad un singolo complesso antenna del PSII
(LHCII), a un macrodominio di complessi antenna o a megacomplessi LHCII/PSII. Gli
stati I - IV si riferiscono alla differenza degli stati di quenching - I è lo stato adattato al
buio e IV è lo stato con qE massimo, raggiunto dopo alcuni minuti di esposizione ad un
eccesso di energia luminosa. Lo stato III è lo stato di qE che può presentarsi
temporaneamente, immediatamente dopo l’illuminazione, prima che cominci la deepossidazione. Lo stato II è lo stato “memoria”, riscontrato alcuni minuti dopo
l’oscuramento di una foglia precedentemente esposta ad un eccesso di energia luminosa, e
descrive il quenching rimanente frequentemente chiamato qI.
In condizioni di luce limitante, i complessi antenna del PSII sono caratterizzati da un
efficiente trasferimento dell’energia di eccitazione al centro di reazione e non viene
indotto qE (I). In condizioni di esposizione ad alte intensità luminose, le proteine dei
complessi antenna vengono protonate (III). Allo stesso tempo, l’enzima VDE viene
attivato, ma la conversione di V a Z è più lenta della protonazione (II). La conversione di
V a Z causa una variazione di assorbanza a 505 nm. La formazione del complesso Z 19
Capitolo 1, L’interazione luce-vegetazione
proteina protonata causa un cambiamento conformazionale del complesso antenna che ha
come conseguenza un aumento di dissipazione di energia per via termica. Tale
cambiamento conformazionale causa variazioni di assorbanza a 535 nm. Successivamente
ad una diminuzione dell’intensità luminosa, una diminuzione di ∆pH può causare una
relativamente rapida de-protonazione delle proteine dei complessi antenna (IV), associata
ad una diminuzione dell’efficienza di NPQ (qI). La conversione di Z a V si verifica più
lentamente (I).
1.4.1.Il Photochemical Reflectance Index (PRI)
In condizioni di eccesso di energia luminosa assorbita, l'acidificazione del lume del
cloroplasto
causa
l’interconversione
dei
pigmenti
xantofille
e
cambiamenti
conformazionali dei cloroplasti a cui sono associate variazioni di assorbanza
rispettivamente vicino a 505 e 535 nm. Siccome la dissipazione di calore e i cambiamenti
di assorbanza ad essa associati si adattano rapidamente all’entità dell’energia luminosa in
eccesso, le variazioni di assorbanza a 505 e 535 nm possono essere considerate utili
indicatori della regolazione della luce nel PSII. Come conseguenza dei cambiamenti di
assorbanza, anche la riflettanza varia proporzionalmente, offrendo la possibilità di
misurare in campo l’entità dei processi di dissipazione di calore. Inoltre la riflettanza può
essere misurata con sensori remoti, aprendo la possibilità di telerilevare il funzionamento
fotosintetico.
In studi precedenti a livello fogliare e di canopy, è stato dimostrato che la riflettanza a 531
nm (R531) è correlata sia allo stato di epossidazione dei pigmenti del ciclo delle xantofille
che all’efficienza di utilizzo della radiazione fotosintetica (PPFD). Questo cambiamento di
riflettanza a 531 nm ha due componenti, una prossima a 525 nm, associata con
l’interconversione dei pigmenti del ciclo delle xantofille, e una vicino a 539 nm, associata
con i cambiamenti conformazionali reversibili dei cloroplasti relazionati al gradiente di pH
transtilacoidale. Queste due bande di riflettanza sembrano essere gli equivalenti funzionali
delle bande di assorbimento a 505 nm e 535 nm. Le lunghezze d’onda leggermente
diverse di questi segnali determinati da assorbanza o riflettanza possono essere spiegati dai
cammini ottici diversi della radiazione trasmessa rispetto a quella riflessa. La posizione
spettrale esatta di questo segnale può dipendere dai contributi relativi delle due
componenti (ρ525 e ρ539) nelle diverse specie e condizioni. Differenze nell’anatomia e
20
Capitolo 1, L’interazione luce-vegetazione
morfologia fogliare possono influenzare ulteriormente la posizione spettrale di questi
segnali fisiologici. Comunque, è stato riscontrato che molte specie con habitat, fenologia,
anatomia fogliare e via fotosintetica diversi, mostrano cambiamenti di riflettanza
all’aumentare dell’illuminazione centrati o prossimi a 531 nm . Questi risultati
suggeriscono che il quenching non fotochimico e quindi l’efficienza fotosintetica possano
essere direttamente stimati attraverso variazioni di riflettanza a 531 nm con l’uso di
tecniche di telerilevamento. È stato quindi sviluppato il Photochemical Reflectance Index
(PRI) (Gamon et al., 1992) definito come la differenza normalizzata della riflettanza
fogliare a 531 nm e di una riflettanza di riferimento (570 nm) che normalizza gli effetti
dovuti a variazioni nella struttura fogliare.
PRI =
(R531 − R570 )
(R531 + R570 )
[1.2]
In particolare, cambiamenti nel PRI acquisito in condizioni di luce saturante (PRI-luce)
possono rilevare cambiamenti nella riflettanza associati allo stato di de-epossidazione dei
pigmenti del ciclo delle xantofille, mentre la differenza ∆PRI tra PRI-luce (misurato in
condizioni di luce saturante) e PRI-buio (misurato prima dell’alba su foglie adattate al
buio) fornisce una stima delle xantofille che dallo stato epossidato sono state convertite,
nel ciclo, in anteraxantina e zeaxantina, forme de-epossidate della violaxantina. Pertanto il
∆PRI è correlato alla percentuale di xantofille attive nel ciclo in quanto rileva la
produzione dei pigmenti de-epossidati, (i.e., zeaxantina e anteraxantina) e quindi della
porzione del pool totale di pigmenti utilizzato per la fotoprotezione.
Diversi studi hanno riportato un forte legame tra PRI ed efficienza di uso della luce (Light
Use Efficiency, LUE), a livello fogliare (Penuelas et al., 1995b, 1997; Gamon et al., 1997), di
piccole canopy (Gamon et al., 1992; Filella et al., 1996; Stylinski et al., 2002; Trotter et al.,
2002; Nichol et al., 2006) e recentemente a livello di ecosistema (Nichol et al., 2000, 2002;
Rahman et al., 2004). In generale le correlazioni a livello fogliare sono migliori di quelle a
livello di piccole canopy o di ecosistema probabilmente dovuto ai diversi fattori che
influenzano le misure telerilevate.
L’applicazione a livello di ecosistema è particolarmente complessa a causa di una serie di
fattori che posso influenzare i dati telerilevati come:
21
Capitolo 1, L’interazione luce-vegetazione
• Interferenza causata dall’assorbimento di altri pigmenti che presentano attività ottica
in quella regione spettrale come le clorofille e i carotenoidi;
• Effetti legati alle geometrie di illuminazione e osservazione della vegetazione;
• Effetti legati alle caratteristiche strutturali della canopy
• Sensitività del PRI nei confronti dell’indice di area fogliare (LAI) e nei confronti della
riflettanza del suolo per valori di LAI inferiori a 3.
22
Capitolo 2, Stima della fluorescenza della clorofilla
Capitolo 2
Stima della fluorescenza della clorofilla
Quando la radiazione luminosa assorbita dai pigmenti fotosintetici risulta in eccesso
rispetto al fabbisogno necessario per l’attivazione e il mantenimento dei processi
fotochimici (fotosintesi), vengono attivate due diverse vie di dissipazione dell’energia: la
riemissione in fluorescenza e l’attivazione del ciclo delle xantofille, collegato alla
dissipazione termica. La fluorescenza della clorofilla è un debole segnale luminoso,
originato dal rilassamento radiativo delle molecole di clorofilla presenti nei centri di
reazione dei fotosistemi della vegetazione. Negli ultimi anni diversi programmi di ricerca
per lo studio, l’analisi e il monitoraggio della vegetazione, hanno incluso l’utilizzo della
fluorescenza della clorofilla come parametro utile per l’osservazione dell’efficienza
fotosintetica e l’individuazione di condizioni di stress delle piante, soggette ad alterazione
delle condizioni ambientali o all’avvento di fattori di impatto biotici e abiotici. La
quantificazione della fluorescenza presenta però notevoli difficoltà tecniche. Il flusso
radiativo emergente da un bersaglio vegetato è infatti costituto dalla somma della
fluorescenza e del flusso riflesso dalla vegetazione. La separazione dei due segnali per la
stima della fluorescenza è ulteriormente complicata dal fatto che normalmente il flusso
riflesso è molto maggiore del flusso emesso (fino a due ordini di grandezza maggiore.
Distinguere e quantificare l’entità di questi due contributi energetici richiede l’impiego di
apposite metodologie e strumentazioni.
Due differenti approcci sono stati sviluppati nel corso degli anni, il primo impiegato da
diverso tempo negli studi di carattere ecofisiologico e agronomico consiste nella
registrazione della risposta della fluorescenza a particolari impulsi luminosi. Queste
tecniche in genere prevedono lo studio della cinetica della fluorescenza in brevi istanti di
tempo successivi all’eccitazione luminosa (Govinjee, 1995), attraverso l’utilizzo di appositi
fluorimetri da campo (i.e. PEA, Hansatech, Germany; Pulse Amplitude Modulated
fluorometer PAM-2000, Waltz, Germany). Diversi parametri possono essere ricavati da
questo tipo di misure, i principali sono: yield di fluorescenza (Fv’/Fm) in condizioni
23
Capitolo 2, Stima della fluorescenza della clorofilla
stazionarie, lo yield a seguito adattamento al buio (Fv/Fm), il Quenching non fotochimico
(NPQ) e la fluorescenza allo stato stazionario (Ft). Queste tecniche di tipo ‘attivo’ sono
particolarmente utili nell’ambito di studi condotti in laboratorio o in campo, ma sono
limitate dal fatto che permettono la misurazione di singole foglie o di piccole canopy.
In condizioni di illuminazione naturale la vegetazione è sottoposta ad un flusso continuo
di radiazione solare che comporta una produzione continua di fluorescenza ad opera degli
apparati fotosintetici. Questo segnale definito “fluorescenza indotta dal sole” o
“fluorescenza dello stato stazionario”, Fs, si somma in continuo al flusso riflesso. Durante
il corso della giornata si osserveranno quindi variazioni di flusso totale emergente dalla
vegetazione come conseguenza di variazioni di flusso riflesso (funzione delle variazioni di
flusso incidente) e variazioni di flusso fluorescente (funzione del flusso incidente e
dell’efficienza fotosintetica). La separazione dei due flussi, e di conseguenza la stima della
fluorescenza, può essere realizzata attraverso una tipologia di tecniche definite ‘passive’.
Il metodo maggiormente utilizzato nella quantificazione della fluorescenza stazionaria si
chiama Fraunhofer Line Depth (FLD). Questa tecnica prevede l’osservazione della radianza
all’interno delle linee di Fraunhofer, ossia dei piccolissimi intervalli spettrali nei quali la
radiazione solare che raggiunge la superficie terrestre è fortemente assorbita dall’atmosfera
solare e terrestre.
Recenti attività di ricerca (Moya et al., 2004; Louis et al., 2005; Meroni and Colombo,
2006), hanno dimostrato la possibilità di misurare la fluorescenza utilizzando tecniche
spettrometriche di campo passive.
Finora l’applicazione di questa metodologia è principalmente limitata a misure di campo
in prossimità della canopy misurate, anche se alcuni test sono stati condotti dall’Agenzia
Spaziale Europea in collaborazione con diversi gruppi di ricerca, per valutare la possibilità
di impiegare appositi sensori aviotrasportati (AIRFLEX) o satellitari (FLEX).
24
Capitolo 2, Stima della fluorescenza della clorofilla
2.1.Fluorimetro di campo (tecniche attive)
Un approccio nella quantificazione della fluorescenza implica l’utilizzo di tecniche attive,
ovvero di metodologie basate sull’impiego di una sorgente di eccitazione artificiale.
Queste tecniche sono da anni ampiamente utilizzate nelle ricerche di carattere
ecofisiologico, in quanto sono un metodo rapido e non distruttivo per lo studio
dell’attività fotosintetica della vegetazione. Tutto sommato data la necessità di eccitare il
target con impulsi luminosi, l’applicazione è finora stata limitata ad indagini a livello
fogliare o di piccole canopy.
La fluorescenza è un processo di disattivazione radiativa (quenching fotochimico, qP) delle
molecole di clorofilla eccitate dall’assorbimento di un fotone, questo processo è in
competizione con la conversione fotochimica dell’energia e con la dissipazione per via
termica. La resa quantitativa della fluorescenza (quantum yield, Φ), definita come ratio tra il
numero di fotoni riemessi (F) e il numero di fotoni incidenti assorbiti (Iα), è proporzionale
ad una serie di parametri relativi ai processi in competizione con la fluorescenza.
ΦF =
kF
F
=
I a k F + k D + kT + k P [ QA ]
[2.1]
dove:
kD: costante di disattivazione della dissipazione termica;
kT costante di disattivazione del trasferimento di eccitazione verso altre molecole;
kP costante di disattivazione della conversione fotochimica
[QA] concentrazione di chinoni ossidati.
L’efficienza della fluorescenza è minima (Fo) quando il termine kP[QA] è grande, ciò si
verifica quando tutti i centri di reazione sono aperti (QA ossidati), in questo caso la
conversione fotochimica è il processo dominante. Se invece tutti i chinoni QA sono
ridotti (centri chiusi), non si possono verificare separazioni di carica allora kP[QA] tende a
0 e l’efficienza della fluorescenza raggiunge il suo valore massimo, Fm. Ciò si verifica
quando l’eccitazione luminosa è sufficientemente intensa per saturare la fotosintesi,
oppure in presenza di perturbazioni in grado di influenzare negativamente la fotosintesi.
La misura di Fo e di Fm permette di calcolare l’efficienza fotochimica potenziale massima:
ΦP =
F − Fo Fv
kP
= m
=
k F + k D + kT + k P [ QA ]
Fm
Fm
[2.2]
25
Capitolo 2, Stima della fluorescenza della clorofilla
Per ottenere questa relazione si ipotizza che non ci siano modificazioni di altri
meccanismi tra le misure di Fo e di Fm.
La fluorescenza può essere misurata con fluorimetri a luce modulata applicando un breve
impulso di luce saturante o in condizioni di illuminazione naturale.
In particolare, la misura di Fv/Fm viene effettuata durante un’induzione di fluorescenza
su una pianta adattata al buio (figura 2.7). Una luce di debole intensità permette di
misurare Fo dopodichè un impulso luminoso saturante provoca la salita della fluorescenza
e permette la misura di Fm. Il valore di Fv/Fm di una foglia è tipicamente tra 0.8 e 0.86.
Quando l’illuminazione è attinica, ossia sufficientemente intensa per far evolvere lo stato
del sistema, i processi di dissipazione termica vengono attivati. L’efficienza fotochimica e
l’efficienza della fluorescenza diminuiscono. Genty et al. hanno mostrato che la misura
dell’efficienza della fluorescenza stazionaria alla luce (Ft) e dell’efficienza della
fluorescenza massima alla luce (Fm’) permette di calcolare l’efficienza quantica del
trasporto di elettroni a livello del PSII, ossia l’efficienza fotochimica effettiva alla luce per
mezzo della relazione:
∆F
F ' − Ft
= m
Fm '
Fm '
[2.3]
Il livello di Ft varia tra Fo e Fm’, seguendo l’intensità dell’illuminazione (figura 2.7).
Le misure di Ft e Fm’ permettono anche di calcolare il quenching fotochimico, espresso
da Schreiber e Bilger come:
qP =
F m ' − Ft
F m ' − Fo '
[2.4]
Il quenching non-fotochimico è espresso secondo la definizione di Stern-Volmer da:
NPQ =
Fm
−1
Fm '
[2.5]
26
Capitolo 2, Stima della fluorescenza della clorofilla
La misura di questi parametri è uno strumento molto utile per lo studio dei meccanismi
della fotosintesi. Essa è effettuata correntemente in laboratorio ma può anche essere
svolta in campo con strumenti portatili. In questi casi, l’analisi della fluorescenza
clorofilliana rappresenta una valida tecnica per l’individuazione di stati di stress.
Ft
Figura 2.1. Cinetica di emissione della fluorescenza clorofilliana. Viene accesa una luce di
misura (↑ML) e viene misurata l’efficienza minima della fluorescenza (Fo). L’applicazione di
un impulso luminoso saturante (↑SP) permette di misurare l’efficienza massima della
fluorescenza (Fm). Viene quindi applicata una luce attinica (↑AL). Dopo un certo periodo di
tempo viene applicato un altro impulso luminoso saturante che permette di misurare
l’efficienza massima della fluorescenza alla luce (Fm’). L’efficienza della fluorescenza appena
prima di SP viene chiamata Ft. Spegnendo AL, in genere in presenza di luce rosso lontano
(FR, far red), è possibile infine calcolare l’efficienza minima della fluorescenza alla luce (Fo’).
L’efficienza fotosintetica può essere infatti ridotta in condizioni di stress, che disturbano
o bloccano il trasporto fotosintetico di elettroni. Un aumento della dissipazione
dell’energia assorbita come fluorescenza e come calore possono indicare la presenza di
diversi fattori di stress. L’efficienza della fluorescenza è quindi in competizione con la
conversione fotochimica dell’energia assorbita e con i fenomeni di dissipazione per via
termica. In genere, in condizioni di campo, i meccanismi di dissipazione termica sono
dominanti.
27
Capitolo 2, Stima della fluorescenza della clorofilla
2.2.Spettrometria di campo (tecnica passiva)
La nascita della spettrometria di campo risale alla seconda metà degli anni cinquanta
(Penndorf, 1956), ovvero pochi anni prima la messa in orbita dei primi sensori satellitari
per il telerilevamento delle risorse terrestri. In quegli anni, infatti, divenne sempre più
radicata e crescente la necessità di avere a disposizione delle osservazioni spettrali
effettuate a terra, in prossimità del target, da confrontare con i dati remoti. Queste misure
in situ, anche definite di “proximal-sensing”, sono da anni parte integrante di molti
programmi di ricerca in quanto bene si prestano allo studio della relazione tra le proprietà
fisiche della superficie o di un processo, con il campo radiativo riflesso o emesso che lo
caratterizza. Le misure di campo sono uno strumento fondamentale nei programmi di
ricerca di telerilevamento e attualmente vengono utilizzate in diversi ambiti come ad
esempio lo sviluppo e validazione di modelli, la calibrazione e validazione di dati
telerilevati e relativi prodotti, la definizione di procedure di calcolo per l’estrazione di
informazioni dai dati spettrali e infine, nell’ideazione e sviluppo di nuove missioni
satellitari.
Focalizzando l’attenzione sugli studi relativi alla vegetazione, la spettrometria di campo è
stato uno strumento molto utile per stimare parametri biochimici e biofisici delle piante a
livello fogliare e di canopy. Recentemente tali tecniche hanno trovato crescente
applicazione negli studi volti alla comprensione dei processi fisiologi di dissipazione
dell’energia legati alla fotosintesi. L’impiego delle tecniche spettometriche di campo
rivolte alla quantificazione della Fluorescenza Stazionaria (Fs) e del Photochemical Reflectance
Index (PRI) è recentemente cresciuto al fine valutare la fattibilità della prospettiva futura di
osservare la fotosintesi sensori remoti aviotrasportati o satellitari (Grace et al, 2007).
La possibilità di impiegare tecniche spettrometriche di campo per osservare la Fs e il PRI
si è concretizzata negli ultimi anni grazie all’introduzione sul mercato di spettroradiometri
di ridotte dimensioni caratterizzati da elevate performance spettrali. In passato gli
spettroradiometri di campo tradizionali usati per la stima delle proprietà ottiche e il
calcolo degli indici di vegetazione, non fornivano una risoluzione spettrale sufficiente per
quantificare la fluorescenza utilizzando il metodo FLD. Per queste ragioni, la fluorescenza
stazionaria indotta dal sole e il suo effetto sulla riflettanza apparente, non sono mai state
pienamente investigati in passato.
28
Capitolo 2, Stima della fluorescenza della clorofilla
2.2.1.Grandezze radiometriche impiegate
I sensori remoti impiegati nel telerilevamento misurano generalmente una radianza
spettrale, L, che ha le seguenti unità di misura: Wm-2sr-1nm-1. Tale grandezza viene
normalmente elaborata al fine di ottenere una grandezza fisica normalizzata, quanto più
possibile indipendente dalle caratteristiche del sistema sorgente-tagert-sensore. Per questo
scopo, fin dalla nascita del telerilevamento, oltre alla radianza spettrale, sono state
introdotte alcune grandezze normalizzate derivanti dal concetto generico di riflettanza,
che consentono specificare le condizioni di misura in modo di poter confrontare
correttamente i dati acquisiti con sensori diversi in condizioni differenti. Spesso infatti
nelle attività sperimentali è necessario comparare tra loro misure di laboratorio, con
misure di campo e infine con dati telerilevati con un sensore remoto aviotrasportato o
satellitare. Esiste quindi una nomenclatura (Nicodemus, 1977) recentemente aggiornata
(Martonchik et al, 2000 e Schaepman-Strub et al, 2006) avente lo scopo di definire
precisamente la grandezza misurata e calcolata. Di seguito sono riportate le principali
variabili d’interesse per le misure spettrometriche di campo.
Tabella 2.1. Notazione utilizzata nelle definizioni delle quantità di riflettanza solitamente
usate nelle misure di campo.
Simbolo
A
Φ
E
L
R
θ
Φ
ω
Ω
Area della superficie [m2]
Flusso radiante [W]
Densità di flusso incidente ≡ dΦ/dA [W m-2]
Radianza ≡ d2Φ/(dA cosθ ω) [W m-2 sr-1]
Coefficiente di riflessione ≡ dΦr/dΦrid [senza
dimensione]
Angolo zenitale, in coordinate sferiche [rad]
Angolo azimutale, in coordinate sferiche [rad]
Angolo solido [sr]
Proiezione dell’angolo solido
Segue la descrizione delle grandezze fondamentali esplicitate utilizzando le variabili di
tabella 2.1.
Bidirectional Reflectance Distribution Function (BRDF)
descrive lo scattering della radiazione incidente da una particolare direzione nell’emisfero
ad un’altra direzione dell’emisfero. Essendo espresso come rapporto di quantità
29
Capitolo 2, Stima della fluorescenza della clorofilla
infinitesime, non può essere direttamente misurata, ma rappresenta una proprietà
concettuale della superficie definita per angoli infintesimi.
BRDF= f r (θi, φi; θr , φr ) =
dLr (θi, φi; θr , φr ) −1
[ sr ]
dEi(θi, φi )
[2.6]
I pedici i e r si riferiscono rispettivamente alla radiazione incidente e a quella riflessa. Pur
essendo una quantità non misurabile, ma puramente teorica, la BRDF è molto importante
in quanto da essa sono state derivate altre importanti quantità, attraverso l’integrazione su
angoli solidi finiti. Passando dunque al mondo reale di quantità fisicamente misurabili, è
utile considerare il coefficiente di riflessione (R) che viene definito come il rapporto tra il
flusso radiante riflesso da una superficie con il flusso radiante riflesso nella medesima
direzione da una superficie standard che agisce da diffusore Lambertiano ideale.
Considerando le differenti geometrie del flusso radiante incidente e riflesso, possono
essere definite:
Bidirectional Reflectance Factor (BRF)
il rapporto tra il flusso radiante riflesso dalla superficie di area dA e il flusso radiante
riflesso da una superficie ideale Lambertiana della stessa area dA, con le medesime
geometrie di vista e una singola direzione di illuminazione.
BRF=R(θi, φi; θr , φr ) =
d Φr (θi, φi; θr , φr )
d Φrid (θi, φi)
[2.7]
Hemispherical Bidirectional Reflectance Factor (HDRF)
grandezza analoga alla BRF tranne che la radiazione incidente non proviene da un’unica
direzione, ma dall’intero emisfero
HDRF=R(θi, φi, 2π ; θr , φr ) =
d Φr (θi, φi, 2π ; θr , φr )
d Φrid (θi, φi, 2π )
[2.8]
Spesso le misure di campo vengono descritte indicando questa grandezza, infatti
nell’ipotesi di campo di vista (Field-of-View, FOV) inferiori a 3°, è lecito assume che
all’interno del FOV la superficie è omogenea e non vi sono effetti direzionali.
30
Capitolo 2, Stima della fluorescenza della clorofilla
Hemispherical-Conical Reflectance Factor (HCRF)
questa grandezza è la più appropriata nella descrizione fisica delle misure di campo, in
quanto gli spettrometri di campo hanno un FOV maggiore di 3°.
∫ ∫π f (θ , φ ; θ , φ ) Li(θ , φ )dΩ dΩ
r
HCRF=R(θi, φi, 2π ; θr , φr , ωr ) =
i
i
r
r
i
i
i
r
ωr 2
(Ωr / π ) ∫ Li (θi, φi )dΩid
[2.9]
2π
In figura 2.2 è riportata una schematizzazione delle diverse configurazioni di misura.
Figura 2.2. Possibili configurazioni di misura, nei campi in grigio sono presenti le quantità
fisicamente misurabili, mentre le altre sono solamente grandezze concettuali. Il caso 1
rappresenta la BRF, il caso 7 l’HDRF e il caso 8 l’HCRF (da Schaepman-Strub et al.,
2006).
31
Capitolo 2, Stima della fluorescenza della clorofilla
2.2.2.Il metodo FLD
Quando un mezzo vegetato viene colpito dalla radiazione luminosa, la radianza emergente
dalla superficie superiore è data dalla somma algebrica della radiazione incidente riflessa
dal mezzo e dalla fluorescenza emessa. Il segnale di fluorescenza può essere misurato
passivamente in specifiche linee ‘scure’ dello spettro nelle quali l’irradianza solare
incidente è fortemente ridotta, le cosiddette linee di Fraunhofer (figura 2.3). Ad esempio,
a 760 nm l’ossigeno molecolare presente nell’atmosfera terrestre assorbe fortemente la
radiazione solare incidente e la risultante radiazione incidente a livello terrestre è
significativamente ridotta a questa lunghezza d’onda in confronto al continuum che la
circonda (fino a più del 90% di attenuazione).
Il flusso emesso può essere misurato sfruttando l’esistenza dei queste regioni,
fondamentalmente misurando fino a che punto queste ‘buche’ sono riempite dalla
fluorescenza in relazione al continuum (e.g. Elachi, 1987). Questa tecnica forma la base del
principio Fraunhofer Line Depth (FLD).
0.25
Ld(W m-2sr-1nm-1)
0.20
0.15
0.10
0.05
0.00
400
450
500
550
600
650
700
750
800
Wavelength (nm)
Figura 2.3. Radianza solare misurata sulla superficie terrestre. Le
linee tratteggiate verticali indicano le bande di assorbimento
dell’ossigeno centrate a 687 e 760 nm.
Il metodo FLD si basa sull’assunzione, in accordo con Plascyk e Gabriel 1975, che la
riflettanza e la fluorescenza siano costanti in un piccolo intervallo di lunghezze d’onda,
pertanto comparando il segnale misurato all’interno delle linee di Fraunhofer con quello
32
Capitolo 2, Stima della fluorescenza della clorofilla
misurato ad una lunghezze d’onda vicine situate però all’esterno della linea di Fraunhofer,
è possibile calcolare la riflettanza all’interno della “buca” e sottrarre quindi il contributo di
energia riflessa dalla radianza totale misurata, in modo di quantificare la fluorescenza.
Esprimendo analiticamente i contributi che compongono la radianza totale misurata nelle
regioni spettrali interessate dalla emissione di fluorescenza, è possibile scrivere:
Ls (λ ) = ρ( λ )Li (λ ) + F (λ )
[2.10]
dove:
Li(λ): energia solare incidente, espressa in termini di radianza spettrale [Wm-2sr-1nm-1];
Ls(λ): energia in uscita dalla superficie investigata, espressa in termini di radianza spettrale
[Wm-2sr-1nm-1];
ρ(λ): riflettanza spettrale [adimensionale], libera dal contributo di fluorescenza;
F(λ): emissione di fluorescenza.
La definizione classica di riflettanza ρ =
Ls ρ Li
= i non comprende il termine di emissione
Li
L
(F), risulta quindi necessario introdurre una nuova quantità la riflettanza apparente (ρ*), che
ci aiuti a descrivere le misure spettroradiometriche in presenza di fluorescenza.
Ls ( λ ) ρ ( λ ) Li ( λ ) + F ( λ )
=
ρ *(λ ) = i
L (λ )
Li ( λ )
[2.11]
Considerando la radianza in uscita dalla superficie per una lunghezza d’onda all’interno
(buca) della linea di Fraunhofer (λ0), e la radianza ad una lunghezza d’onda vicina, a pochi
nanometri di distanza, ma all’esterno (spalla) della linea di assorbimento (λ1):
Ls (λ0 ) = ρ(λ 0 )Li (λ0 ) + F (λ 0 )
[2.12]
Ls ( λ1 ) = ρ (λ1)Li ( λ1 ) + F (λ1 )
[2.13]
Tutti i fattori sono funzione dalla lunghezza d’onda (λ), ma considerando un intervallo
(∆λ) sufficientemente piccolo, la riflettanza e la fluorescenza possono essere considerate
costanti (Plascyk e Gabriel 1975). A seguito di questa considerazione è possibile eliminare
la dipendenza della fluorescenza e della riflettanza dalla lunghezza d’onda (λ) e riscrivere il
sistema di equazioni in questo nuovo modo:
33
Capitolo 2, Stima della fluorescenza della clorofilla
Ls (λ0 ) = ρLi (λ0 ) + F
[2.14]
Ls (λ1) = ρLi ( λ1 ) + F
[2.15]
da questo sistema lineare di primo grado di due equazioni e due incognite è possibile
ricavare il valore della riflettanza [2.16]e della fluorescenza [2.17]
ρ=
Ls ( λ 0 ) − Ls ( λ1)
Li ( λ 0 ) − Li ( λ1)
F = Ls (λ1) − ρLi (λ1)
[2.16]
[2.17]
Da osservazioni spettrali della radianza emergente dalla vegetazione a due ravvicinate
lunghezze d’onda, centrate all’interno e all’esterno della linea di assorbimento, è dunque
possibile quantificare la fluorescenza stazionaria in corrispondenza delle linee di
Fraunhofer. Il principale problema tecnologico che ha limitato l’impiego di questa
tecniche negli anni passati, è legato alla risoluzione spettrale degli strumenti da campo
disponibili. Le linee di Fraunhofer presentano degli intervalli spettrali molto piccoli, le più
grandi sono di circa 1 nm, mentre gli spettrometri da campo tradizionali presentano
risoluzioni minime di pochi nanometri (3.5 nm per lo spettrometro più comunemente
impiegato in campo, ASD FieldSpec). E’ per questo motivo che solo recentemente, grazie
all’introduzione di spettrometri portatili con elevate performance spettrali, è stato possibile
stimare la fluorescenza con tecniche passive.
Il metodo FLD con sovradeterminazione del sistema
Gli strumenti sviluppati per misurare passivamente la fluorescenza dalla clorofilla (es.
Moya et al., 2004), sono basati sulla misura della radianza a due distinte lunghezze d’onda
(spalla e centro buca), mediante l’ausilio di filtri interferenziali. Questa tipologia di
strumenti si basano sul metodo FLD classico descritto precedentemente.
Nel caso invece di spettroradiometri da campo dotati di una risoluzione spettrale molto
elevata, come quelli impiegati in questa attività di ricerca, è possibile effettuare scansioni
molto più dettagliate della radianza spettrale all’interno delle linee di assorbimento.
L’elevato numero di bande campionate consente di sovradeterminare il sistema lineare
costituito dalle equazioni [2.14] e [2.15], come proposto da Meroni e Colombo (2006),
ottenendo un sistema composto da un numero maggiore di equazioni (osservazioni)
rispetto al numero di incognite in modo di: i) ridurre l’errore legato al rumore strumentale;
34
Capitolo 2, Stima della fluorescenza della clorofilla
ii) rilassare l’assunzione di riflettanza e fluorescenza costanti nell’intervallo di lunghezze
d’onda considerato (argomento che sarà trattato in seguito).
Ignorando ora la dipendenza dalle λ e indicando i termini delle equazione [2.14], [2.15]
come vettori di osservazioni e incognite, il nuovo sistema può essere scritto come:
L s = ρ Li + F
[2.18]
considerando poi che ρ e F assumono valori costanti rispetto alle lunghezze d’onda (λ)
L s = ρ Li + F = b1 Li + b0
[2.19]
il nuovo sistema [2.18] è risolto utilizzando i “minimi quadrati ordinari” (OLS), in modo
di ottenere la pendenza (riflettanza) e l’intercetta (fluorescenza). Per la Fraunhofer line
centrata a 760.5 nm è stato usato un range spettrale compreso tra 759.029 nm e 764.038
nm. Per esempio in figura 2.4 è riportata la regressione lineare tra la radianza incidente Li
e la radianza emergente dalla vegetazione Ls.
Figura 2.4. Regressione lineare tra Li, la radianza incidente e Ls, radianza
emergente da una superficie vegetata nel range spettrale considerato.
La successiva trattazione modellistica ha invece previsto l’introduzione della possibilità di
variazione lineare della riflettanza e fluorescenza nell’intervallo spettrale utilizzato per
sovradeterminare il sistema. È infatti possibile modellare la radianza totale assumendo una
variazione lineare delle due incognite da stimare, inserendo di fatto due termini di
correzione lineare. Quindi espandendo in serie di Taylor troncata al primo ordine la
riflettanza e la fluorescenza, si può scrivere:
s
dρ  i 
dF


L (λ 0 + ∆λ ) = ρ(λ 0 ) +
∆λ  L +  F (λ 0 ) +
∆λ 
dλ 
dλ 


[2.20]
35
Capitolo 2, Stima della fluorescenza della clorofilla
dove λ0 rappresenta il limite inferiore dell’intervallo spettrale preso in considerazione.
Considerando la forma delle funzioni di riflettanza e fluorescenza (mostrate in figura 2.5),
tale modellizzazione appare più realistica rispetto all’applicazione classica FLD dove le
Fluorescenece (rel. units)
Reflectance (-)
funzioni sono considerate delle costanti.
Leaf fluorescence
Leaf reflectance
400
450
500
550
600
650
700
750
800
Wavelength (nm)
Figura 2.5. Tipico spettro di emissione di fluorescenza (linea continua) e riflettanza
di una foglia verde (linea punteggiata). Le linee verticali rappresentano le linee di
Fraunhofer presenti a 687 nm e 760 nm.
Scelta delle linee di Fraunhofer idonee al monitoraggio della fotosintesi
Lo spettro di emissione tipico della fluorescenza della vegetazione, presenta due massimi
di emissione nella regione visibile/vicino infrarosso posizionati a 690 nm e a 740 nm.
Quattro linee di Fraunhofer sono presenti in questa regione spettrale (vedi figura 2.5), due
legate all’assorbimento dell’ossigeno molecolare a 760.5 nm (denominata Oxigen A-Band) e
a 686.9 nm (Oxigen B-band), mentre altre due Hα e FeI centrate rispettivamente a 656.3 nm
e 685.5 nm sono connesse ad assorbimenti che avvengono negli strati più esterni del sole.
La scelta delle linee da impiegare è compiuta sulla base dei seguenti criteri:
a) posizione nello spettro elettromagnetico: dato che la quantità di energia emessa in
fluorescenza è già di per sé molto piccola, è bene che le linee di Fraunhofer siano il
più possibile vicino ai massimi di emissione di fluorescenza;
b) larghezza spettrale della linea: è necessario che la dimensione dell’assorbimento abbia
dimensioni maggiori della Full Width at Half Maximum (FWHM) sensori impiegati. Se
questa condizione non fosse soddisfatta, risulterebbe in un errore di misura
sistematico;
36
Capitolo 2, Stima della fluorescenza della clorofilla
c) magnitudo della riflettanza in quella regione spettrale: questo parametro influisce sul
rapporto segnale/rumore del metodo;
d) entità dell’assorbimento all’interno dell’intervallo di Fraunhofer (i.e. profondità della
buca): influisce sul rapporto segnale/rumore del metodo.
Le linee ‘candidate’ ad essere utilizzate nel metodo FLD sono indicate in tabella 2.2. Tra
queste le due linee di Fraunhofer A e B risultano le migliori candidate ad essere impiegate
per la stima della fluorescenza, in quanto sono le più vicine alle lunghezze d’onda di
massima emissione di fluorescenza (690 e 740 nm), presentano il maggiore intervallo
spettrale (FWHM di circa 1 nm) e l’intensità dell’assorbimento permette buoni rapporti
segnale/rumore. In questo lavoro di tesi verrà utilizzata solamente la linea di Fraunhofer a
760.5 nm dato che da osservazioni precedenti (Meroni e Colombo, 2006), si è dimostrata
meno ‘rumorosa’ e ha presentato minori problemi nella stima della fluorescenza.
Tabella 2.2. Linee di Fraunhofer sovrapposte allo spettro di emissione di fluorescenza.
Linea
Lunghezza d’onda [nm]
FWHM [nm]
O2
760.5
1.000
O2
686.9
1.000
FeI
685.5
0.014
Hα
656.3
0.144
37
Capitolo 2, Stima della fluorescenza della clorofilla
2.2.3.Sistema spettrometrico subnanometrico
Il sistema è costituito da due spettroradiometri High Resolution Spectrometers HR4000,
OceanOptics Inc., USA. Una unità è sensibile alla regione spettrale di emissione di
fluorescenza della clorofilla ed è caratterizzata da una elevatissima risoluzione spettrale e
consente una dettagliata osservazione della radianza all’interno della linea di Fraunhofer
(Oxigen A-Band) centrata a 760.5 nm. L’altro strumento presenta invece caratteristiche
tipiche degli spettroradiometri VIS-NIR (Visibile- Infrarosso Vicino) tradizionali di
campo. Le caratteristiche tecniche principali due strumenti in termine di FWHM,
intervallo spettrale e frequenza di campionamento, sono riportate in tabella 2.3. Questi
spettrometri sono equipaggiati con una fibra ottica nuda (FOV=25°) e con un CCD
detector con 3648 elementi.
Tabella 2.3. Caratteristiche spettrali degli spettroradiometri High Resolution Spectrometers
HR4000, OceanOptics Inc., USA, utilizzati per la stima di Fs, PRI e indici di vegetazione.
ID
FWHM
Intervallo spettrale
Frequenza campionamento
[nm]
[nm]
[nm]
nir
0.13
717.00 - 804.98
0.03
vis-nir
3.0
196.00-1117.60
0.24
Le fasi operative di misura, sono state precedute dalle operazioni di calibrazione spettrale
e radiometrica del sistema, come previsto dai protocolli forniti dal produttore. In
particolare la calibrazione delle lunghezze d’onda è stata effettuata la utilizzando una
apposita sorgente (CAL-2000, OceanOptics Inc., USA) ai vapori di mercurio (Hg) e argon
(Ar), in grado di emettere linee spettrali nella regione del visibile e vicino infrarosso, di cui
si conosce esattamente la λmax. Risolvendo la seguente equazione che relazione la
posizione del pixel (p) con la lunghezza d’onda:
3
λ p = I + ∑ Ci p i
[2.21]
1
dove:
λp: lunghezza d’onda del pixel p [nm];
I: lunghezza d’onda del primo pixel, il pixel 0 [nm];
Ci: coefficiente i-esimo, specifico dello strumento;
38
Capitolo 2, Stima della fluorescenza della clorofilla
Dalle osservazioni delle diverse righe spettrali si è proceduto attraverso una regressione
polinomiale alla stima dei coefficienti Ci e all’assegnazione dei valori di lunghezza d’onda
ai diversi pixel.
La calibrazione radiometrica, effettuata con la sorgente LS-1-CAL, OceanOptics Inc.,
USA, consiste nella determinazione del coefficiente (gain) che permette di calcolare la
radianza Lλ spettrale [Wm-2sr-1nm-1] (unità fisica) a partire dai valori relativi (count) per
unità di tempo, forniti dallo strumento.
Lλ =
counts
* gain
int _ time
[2.22]
Le due unità che compongono il sistema spettrometrico sono state installate all’interno di
un dispositivo termostatato portatile (model NT-16, Magapor, Zaragoza, Spain). Questo
accorgimento è volto al controllo della temperatura della strumentazione in modo di
escludere eventuali alterazioni delle performance strumentale (spettrali/radiometriche)
dovute alle variazioni di temperatura.
Figura 2.6. Interfaccia grafica del software 3S. Nel pannello superiore è riportato
il centro di controllo dello spettrometro vis-nir. Nel pannello inferiore è invece
presente il centro di controllo dello spettrometro ad elevata risoluzione spettrale
per la stima della fluorescenza. Sulla sinistra sono presenti gli spettri registrati
dallo strumento, mentre sulla destra è possibile visualizzare istantaneamente la
riflettanza.
39
Capitolo 2, Stima della fluorescenza della clorofilla
Gli spettrometri sono collegati mediante interfaccia USB ad un personal computer, che
consente la gestione degli strumenti e l’acquisizione dei dati spettrali attraverso il
programma
3S,
sviluppato
appositamente
dal
personale
del
Laboratorio
di
Telerilevamento delle Dinamiche Ambientali (Meroni and Colombo, 2007), del DISAT.
Questo software utilizza librerie presenti nel driver OOIWinIP (OceanOptics) e grazie
all’interfaccia
grafica
sviluppata
in ambiente
LabWindows/CVI 8.1
(National
Instruments), facilita le operazioni di acquisizione dati in campo.
Nella figura 2.6 è riportato uno screenshot dell’interfaccia grafica del software 3S. I due
pannelli di controllo consentono una rapida gestione dei due strumenti, infatti in un’unica
schermata è possibile controllare e settare i principali parametri operativi: i)tempo di
integrazione, ovvero tempo di apertura del detector per ogni scansione; ii) numero di
spettri per il calcolo della media, cioè il numero di scansioni prima di visualizzare a
monitor la media degli spettri. Nella parte destra del pannello sono invece raccolti tutti i
parametri e opzioni per il salvataggio dei files.
1
0.4
0.9
0.35
0.8
0.3
0.25
R (-)
0.6
0.5
0.2
0.4
0.15
L (W m-2 sr-1 nm-1)
0.7
Ref FS
Ref CF
WR FS
S FS
WR CF
S CF
0.3
0.1
0.2
0.05
0.1
0
400
500
600
700
800
900
0
1000
wl (nm)
Figura 2.7. Dati spettrali raccolti in una singola acquisizione del sistema
spettrometrico. Linea blu e azzurra rappresentano la radianza solare
incidente per gli spettrometri vis-nir e nir rispettivamente. La linea rossa e
gialla rappresentano la radianza della canopy per gli spettrometri vis-nir e nir
rispettivamente. I corrispondenti valori di HCRF sono riportati in verde.
Nella figura 2.7 sono riportati spettri tipici, acquisiti con il sistema spettroradiometrico
descritto, della radianza solare incidente, della radianza di una canopy vegetata e della
40
Capitolo 2, Stima della fluorescenza della clorofilla
riflettanza calcolata. Sull’ordinata sinistra sono riportati i valori del coefficiente di
riflessione, mentre su quella di destra i valori assoluti espressi in termini di radianza.
2.2.4.Calcolo del coefficiente di riflessione apparente
Esistono diverse tecniche di spettrometria di campo per la determinazione della firma
spettrale di un target. Tali tecniche sono accomunate dall’esigenza di caratterizzare la
radiazione incidente sul target e la parte che viene riflessa dallo stesso.
La misura della radianza incidente su una superficie e quella emergente può avvenire in
istanti di tempo successivi utilizzando il medesimo sensore, modalità questa definita con il
termine single-beam (Milton and Rolling, 2006), oppure può essere misurata
simultaneamente con due differenti sensori secondo la modalità dual-beam. Utilizzando la
prima tecnica, è necessario che non vi siano variazioni della radiazione incidente tra le due
misure, come può accadere nelle condizioni di campo con il passaggio di nuvole.
Le osservazioni spettrali svolte nella presente attività di ricerca sono state tutte effettuate
in modalità single-beam, quantificando la radianza incidente mediante un pannello bianco
standard. Inoltre è stata adottata la metodologia sandwich, ciò significa che la radianza
solare incidente è stata misurata prima e dopo quella del target, indicate rispettivamente
con Li(t0) e Li(t1). Il valore impiegato per il calcolo della riflettanza Li(ts) è il valore della
radianza incidente calcolato dall’interpolazione lineare tra i valori misurati nei due diversi
istanti di tempo.
 Li (t1 ) − Li (t0 ) 
L (t s ) = L (t0 ) + 
 ⋅ (t s − t0 )
t1 − t0


i
i
[2.23]
Ovviamente questo accorgimento è molto utile in caso di variazioni monotone della
radianza solare incidente, mentre risultata totalmente inadatto in caso di variazioni ad altra
frequenza. Per questo motivo le misure di campo sono sempre limitate a giornate di cielo
sereno.
Il coefficiente di riflessione, già introdotto nelle sezioni precedenti è calcolato come
R = Ls Ls id , cioè come rapporto tra la radianza spettrale emergente da un campione e la
radianza spettrale riflessa da un pannello standard di riferimento. Nel caso specifico della
vegetazione, tale rapporto perde in qualche modo il suo significato teorico, in quanto la
radianza proveniente da un target vegetato è la somma algebrica della componente riflessa
e della componente emessa. Per sottolineare questo fatto è possibile indicare, nel caso
41
Capitolo 2, Stima della fluorescenza della clorofilla
della vegetazione, la riflettanza R calcolata come riflettanza apparente R*. La stessa
considerazione vale per le misure spettrometriche di campo generalmente acquisite in
termini di HCRF. Il processamento dei dati spettrali e il calcolo della riflettanza apparente
avviene nei seguenti passaggi:
• Correzione della dark current;
• Calibrazione delle lunghezze d’onda e ricampionamento lineare;
• Calibrazione della radianza;
• Calcolo della radianza solare incidente attraverso l’interpolazione lineare;
• Correzione per la riflettanza nota del pannello standard;
• Calcolo della riflettanza apparente (HCRF).
In figura 2.8 è riportata la tipica firma spettrale, ovvero l’andamento del coefficiente di
riflessione apparente (HCRF) rispetto le lunghezze d’onda, tipico della vegetazione. Si
può notare il picco presente nella regione del NIR, centrato proprio a 760 nm, in
corrispondenza della linea di Fraunhofer (A).
1
Reflectance [-]
0.8
0.6
0.4
0.2
0
710
720
730
740
750
760
770
780
790
800
Reflectance
Wavelength [nm]
810
0.3
incoming radiance
1
target radiance
0.25
Reflectance [-]
0.2
0.6
0.15
0.4
0.1
0.2
0.05
0
750
L[Wm-2sr-1nm-1]
0.8
0
752
754
756
758
760
762
764
766
768
770
Wavelength [nm]
Figura 2.8. Nel riquadro superiore è riportata una tipica firma spettrale di
riflettanza apparente della vegetazione. Nel riquadro inferiore dettaglio della
Fraunhofer line a 760 nm: (blu) radianza solare; (rosso) radianza della
vegetazione; (verde) riflettanza apparente.
Questo particolare effetto, evidenziato grazie all’utilizzo di spettroradiometri con elevata
risoluzione spettrale, è dovuto all’effetto di in-filling della fluorescenza all’interno delle
42
Capitolo 2, Stima della fluorescenza della clorofilla
banda di assorbimento dell’O2. In questa regione il contributo relativo della fluorescenza
diventa significativo ed è responsabile dell’evidente picco nella firma spettrale.
2.2.5.Calcolo del indici tradizionali (VI)
Gli indici di vegetazione (Vegetation Index, VI) si basano su misure di riflettanza in due o
più bande spettrali e rappresentano uno strumento largamente utilizzato nel monitoraggio
delle coperture vegetali. La firma spettrale della vegetazione è infatti caratterizzata da
fenomeni di scattering (singolo e multiplo) nella regione del NIR e dagli assorbimenti nel
dominio visibile originati dai pigmenti fogliari, come le clorofille, i carotenoidi e gli
antociani. Le clorofille sono i principali responsabili delle caratteristiche della firma
spettrale nella regione visibile dello spettro elettromagnetico, in quanto sono presenti forti
picchi di assorbimento nelle regioni del rosso e del blu. In genere gli indici di vegetazione
non si basano solamente sulla riflettanza nel blu e nel rosso in quanto contenuti
relativamente bassi di questi pigmenti sono sufficienti a saturare l’assorbimento,
riducendo la sensibilità di tali indici ad alti contenuti di clorofilla. I VI si basano
preferibilmente su rapporti di bande centrate nelle regioni di forte assorbimento
(generalmente nel rosso) e di forte scattering (NIR). Il rapporto tra bande consente anche
di attenuare eventuali effetti di disturbo contenuti nei dati dovuti alla topografia, a
differenti geometrie di illuminazione e osservazione, all’influenza del suolo e all’effetto
atmosferico.
Gli indici ottici impiegati in questo lavoro sono essenzialmente rapporti semplici tra i
valori di HCRF nel rosso (RRED) e nel NIR(RNIR), come ad esempio il simple ratio, SR
definito come:
SR =
Rnir
Rred
[2.24]
oppure rapporti normalizzati come il Normalized Difference Vegetation Index, NDVI (Rouse
et al., 1974; Tucker, 1979):
NDVI =
RNIR − RRED
RNIR + RRED
[2.25]
Le lunghezze d’onda che sono state utilizzate per il calcolo di questi indici di vegetazione
tradizionali sono 800 e 680 nm, per l’infrarosso e il rosso, rispettivamente.
43
Capitolo 2, Stima della fluorescenza della clorofilla
In appendice 1 è riportato il codice di calcolo IDL (Interactive Data Language) utilizzato
per il processamento dei dati spettrali acquisiti durante le campagne di misura.
44
Capitolo 2, Stima della fluorescenza della clorofilla
2.2.6. Calcolo della fluorescenza stazionaria (Fs)
Il processamento dei dati spettrali e il calcolo della fluorescenza stazionaria avviene nei
seguenti passaggi:
• Correzione della ‘dark current’;
• Calibrazione delle lunghezze d’onda e ricampionamento lineare;
• Calibrazione della radianza;
• Calcolo della radianza solare incidente attraverso l’interpolazione lineare;
• Correzione per la riflettanza nota del pannello standard;
• Calcolo della Fs.
La quantificazione della fluorescenza attraverso il metodo FLD è stata effettuata
mediando i valori di radianza solare incidente e radianza della canopy di 5 bande, centrate a
760.54 nm e 759.16 nm, che rappresentano rispettivamente il minimo e la ‘spalla’ della
Oxigen A-Band.
La stima della fluorescenza attraverso la sovradeterminazione del sistema lineare, richiede
di calcolare la decomposizione a valore singolo (SVD) della matrice (n*m) costituita dalle
m bande spettrali utilizzate per sovradeterminare il sistema. Questa operazione viene
eseguita utilizzando la routine SVDC del linguaggio di programmazione IDL(Interactive
Data Language). In appendice 1 è riportato il codice IDL utilizzato per calcolare la
fluorescenza in base alle differenti varianti matematiche del metodo FLD.
45
Capitolo 3, Osservazioni di campo
Capitolo 3
Osservazioni di campo
3.1.Materiali e metodi
3.1.1.Piante utilizzate ed esposizione all’O3
Per ottenere misure radiometriche di campo in condizioni di illuminazione naturale, ma
allo stesso tempo permettere le operazioni pratiche di fumigazione si è scelto di utilizzare
una specie vegetale di dimensioni ridotte che potesse, in vasi di dimensioni contenute,
formare una canopy sufficientemente densa. Tali caratteristiche sono soddisfatte
dall’utilizzo del Trifolium repens L. cv. Regal, una specie nota per la sensibilità all’ozono e
largamente utilizzata per il bio-monitoraggio.
Le piante sono state fatte crescere per due mesi in contenitori di plastica contenenti un
mix sterilizzato di suolo:torba:perlite (volume 1:1:1). Tutte le piante sono cresciute in una
serra ad una temperatura variabile tra 15 e 26°C e umidità relativa (RH) tra 55 e 85%. Le
piante sono state irrigate tutti i giorni. Piante uniformi, sono state selezionate e mantenute
in un fitotrone a 20±1 °C, 85±5% di umidità relativa (RH%), densità di flusso
fotosintetico (PPFD) all’altezza media della pianta di 500 µmol m-2 s-1, fotoperiodo di 16
ore al giorno ed in presenza di aria filtrata attraverso carbone attivo, per una settimana di
acclimatazione prima di procedere alla esposizione all’ozono (O3).
L’esposizione all’inquinante è stata effettuata in ambiente controllato. Il sistema è
costituito da una cella, all’interno della quale si trovano due box in perspex (0.90 x 0.90 x
0.65 m) ventilati continuamente con aria filtrata proveniente dalla cella stessa (2 cambi al
minuto). La fumigazione con ozono è stata condotta per 21 giorni (5 ore al dì) a 100 ± 5.0
ppb di O3 (per O3, 1 ppb = 1.96 µg m-3, a 20 °C e 1013.25 hPa). L’ozono è stato generato
a partire da O2 puro in bombola, attraverso una scarica elettrica prodotta da un generatore
Fisher 500 raffreddato ad aria. La concentrazione all’interno della camera è stata misurata
in continuo tramite un analizzatore automatico (Monitor Labs, mod. 8810, San Diego,
46
Capitolo 3, Osservazioni di campo
CA, USA) connesso ad un personal computer. Le piante utilizzate come controllo sono
state mantenute nelle medesime condizioni, ad eccezione dell’esposizione all’inquinante.
Poiché le piante sono state in genere mantenute in un ambiente controllato, non è
possibile escludere che l’esposizione all’illuminazione naturale, particolarmente elevata
nelle ore centrali della giornata, possa rappresentare un fattore di stress addizionale sia per
le piante del controllo che per quelle trattate.
3.1.2.Disegno sperimentale
L’esperimento ha previsto l’esposizione cronica ad ozono delle piante trifoglio e la
registrazione, in condizioni di illuminazione naturale, degli andamenti giornalieri delle
proprietà ottiche e dei parametri fisiologici (fluorescenza attiva, scambi gassosi). Un totale
di sei canopy (vasi) omogenei sono stati selezionati per le misure e tre coppie
controllo/trattato sono state formate in modo casuale.
Le misure spettrali sono state effettuate su una canopy per tesi (controllo/trattato). La
seconda coppia controllo/trattato è stata utilizzata per le misure di fluorescenza attiva, 5
foglie per vaso sono state ripetutamente campionate. La terza coppia è stata infine
destinata alla stima dell’assimilazione attraverso misure di scambi gassosi. Di conseguenza,
durante i cicli di misura diurni, le misure spettrali, di fluorescenza attiva e di scambi
gassosi, venivano effettuate contemporaneamente su vasi diversi.
Sei giorni di misure intensive sono stati effettuati: giorno 0 (prima dell’inizio della
fumigazione, che è iniziata il giorno 1), giorno 1, giorno 2, giorno 3, giorno 4, e infine il
giorno 21. Le osservazioni di campo sono state effettuate in condizioni di cielo sereno sia
per ovviare a problemi di stima della riflettanza apparente nelle misure spettrali, che effetti
di breve periodo sui parametri legati alla fotosintesi, legati a brusche variazioni della
radiazione incidente.
3.1.3.Dati radiometrici
Le osservazioni spettrali sono state effettuate utilizzando il sistema spettrometrico (§
2.2.3), in grado di misurare simultaneamente la Fluorescenza Stazionaria (Fs), il Photochemical
Reflectance Index (PRI) e degli indici di vegetazione tradizionali (NDVI, SR). Le due unità
(spettroradiometri), che costituisco il sistema spettrometrico, sono state equipaggiate con
fibre ottiche nude (Field-Of-View 25°), che sono state posizionate al centro del vaso in
47
Capitolo 3, Osservazioni di campo
posizione nadirale, ad una altezza di 30 cm sul piano medio della canopy. Questa
geometria di ripresa permette di osservare un’area circolare della chioma di 15 cm di
diametro.
Le condizioni di osservazione, ovvero illuminazione solare e spettroradimetri equipaggiati
con fibra ottica nuda, consentono la misura del Hemispherical Conical Reflectance Factor
(HCRF). È stata impiegata la tecnica spettroscopica detta ‘single beam’, che prevede
l’acquisizione sequenziale della radianza riflessa da un pannello standard Lambertiano
(riflettanza 90%, Optopolymer GmbH, Germany). Le misure del campione sono
racchiuse tra due misure del pannello di riferimento effettuate a distanza di qualche
secondo e l’irradianza al momento della misura del campione viene stimata attraverso
interpolazione lineare di questi due valori. Questo accorgimento (cosiddetto sandwich) si
basa sull’assunzione (ragionevole in condizioni di cielo sereno) che l’irradianza incidente
vari in modo continuo e monotono tra le due misure del pannello di riferimento. La
misura della dark current è stata effettuata per ogni set di misure consecutive (generalmente
4). L’HCRF spettrale è stata stimata con la seguente equazione:
HCRF =
DN s − DN dc
( DN wr × ρ wr −1 ) − DN dc
[3.1]
nella quale DN (Digital Number) indica il valore in unità relative fornito dallo strumento, il
pedice “s” indica il campione, “dc” la dark-current, “wr” il pannello di riferimento (white
reference), mentre “ρwr” indica la riflettanza del pannello standard.
La Fs è stata quantificata in termini di radianza spettale [Wm-2sr-1nm-1] in corrispondenza
della linea di Fraunhofer presente a 760 nm, attraverso l’utilizzo del metodo FLD
(Fraunhofer Line Depth) classico (basato sulla radianza di due bande) e della versione con
sistema sovradimensionato (utilizza un centinaio di bande). Un indice che esprime
l’efficienza della fluorescenza (Meroni e Colombo, 2006), denominato Normalized
Fluorescence, NFs, è stato calcolato come rapporto tra la fluorescenza stazionaria e radianza
solare incidente riflessa dal pannello standard di riferimento. Gli indici basati sulla
riflettanza PRI, NDVI e SR, sono stati quantificati a partire dai valori di HCRF spettrale
calcolati secondo l’equazione [3.1]. Di seguito per semplicità di notazione, verranno
indicati nelle equazioni come coefficienti di riflessione, R.
L’indice PRI, sensibile al ciclo delle xantofille, è stato calcolato nel seguente modo:
48
Capitolo 3, Osservazioni di campo
PRI =
R531 − R570
R531 + R570
[3.2]
Gli indici ottici tradizionali relazionati al contenuto di pigmenti fotosintetici come il Simple
Ratio (SR) e il Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) sono invece stati calcolati
come segue.
SR =
R800
R680
NDVI =
[3.3]
R800 − R680
R800 + R680
[3.4]
3.1.4.Dati fisiologici, valutazione visiva e LAI
Misure fisiologiche
Le misure di fluorescenza attiva sono state effettuate con un fluorimetro modulato (Pulse
Amplitude Modulated fluorometer PAM-2000, Waltz, Effeltrich, Germany). Sono stati
misurati l’efficienza fotochimica potenziale massima (Fv/Fm) dei campioni, l’efficienza
effettiva del fotosistema II alla luce (∆F/Fm’) e la fluorescenza stazionaria, Ft. Le
procedure utilizzate per misurare ∆F/Fm’, Fv/Fm e Ft (dove Fm è la fluorescenza
massima e Fv è la differenza tra la fluorescenza massima e quella iniziale) sono basate
sulle metodologie standard (manuale PAM-2000, Walz, 1993).
Gli scambi gassosi fogliari (assimilazione in condizioni di illuminazione naturale A) sono
stati misurati con un analizzatore portatile di gas all’infrarosso CIRAS-1 (PP-Systems,
Stotfold, UK), munito di una cuvetta Parkinson. I dati sono stati acquisiti a
concentrazioni ambientali di CO2 (340-360 ppm) e RH% 80%. Le misure degli scambi
gassosi sono state effettuate dal Dipartimento di Coltivazione e Difesa delle Specie
Vegetali “G. Scaramuzzi” dell’Università di Pisa. L’efficienza di utilizzo della luce (Light
Use Efficiency, LUE) è stata calcolata come A diviso la PPFD incidente.
LUE =
A(molCO2 )
PPFD(mol photon )
[3.5]
Il contenuto relativo di clorofilla è stato misurato su tutte le piante con una Minolta
SPAD-502 (Osaka, Japan).
49
Capitolo 3, Osservazioni di campo
Valutazione visiva
La valutazione visiva dei danni da ozono è stata effettuata giornalmente su tutti i sei vasi,
seguendo la metodologia prevista da “Experimental Protocol for the ICP Vegetation:
UN/ECE, United Nation/ Economic Commission for Europe) ICP (International
Cooperative Programme) Vegetation”.
Indici di area fogliare
L’indice di area fogliare (Leaf Area Index, LAI) è stato misurato il giorno seguente l’ultimo
ciclo di misura (11 ottobre 2006). Dai vasi usati per le misure radiometriche sono state
raccolte le foglie in un quadrato di 15x15 cm ed è stata misurata la loro area con un
planimetro (Portable Area Meter, Model LI-3000, Li-Cor). Misure di calibrazione con
dischetti di area nota sono stati acquisiti prima delle misure. Dalle misure di calibrazione è
stata calcolata la retta di regressione passante per l’origine che è stata poi applicata alle
misure del planimetro.
3.1.5.Dati meteorologici
Durante i cicli giornalieri, la temperatura dell’aria, l’umidità relativa (Rotronic, Germany) e
la PPFD incidente totale e diffusa (BF3, Delta-T, UK) sono state registrate in continuo
(DL2, Delta-T, UK) ogni 30 secondi. La temperatura varia tra 10 e 26°C e la PPFD
incidente massima è stata di 1600 µmol m-2 s-1.
50
Capitolo 3, Osservazioni di campo
3.2.Risultati e discussione
L’analisi dei dati acquisiti durante le campagne di misura è strutturata in due differenti
parti che riguardano: i) l’analisi delle serie temporali dei parametri a massimo carico solare;
ii) lo studio degli andamenti giornalieri dei parametri investigati iii) relazione tra le misure
dei parametri radiometrici e fisiologici.
3.2.1.Andamento dei parametri nel corso dell’esperimento
I sensori iperspettrali operativi (e previsti nel medio termine) per l’osservazione della terra,
forniscono generalmente una singola osservazione nell’arco delle giornata (i satelliti
geostazionari meteo non sono attualmente iperspettrali). Sebbene interessante da un
punto di vista scientifico della comprensione dei fenomeni, non è realistico prevedere la
disponibilità di numerose osservazioni durante una giornata (come nei cicli giornalieri
trattati in seguito). È dunque necessario individuare un orario ottimale, nella quale
effettuare osservazioni che contengano il massimo contenuto informativo. Il problema
riguarda principalmente la stima della fluorescenza indotta dal sole attraverso l’impiego
del metodo FLD, mentre il PRI, essendo un indice basato sulla riflettanza, non presenza
particolari problemi di natura tecnica. Tra i diversi gruppi di ricerca impegnati nello
sviluppo di queste nuove tecniche radiometriche, vi sono due differenti correnti di
pensiero per quanto riguarda l’orario ottimale di misura. Alcuni sostengono che l’orario
preferibile per le acquisizioni sia in condizioni di massimo carico solare (attorno a
mezzogiorno), in quanto le variazioni della radiazioni incidente sulla superficie terrestre
nel tempo sono piccole rispetto al resto della giornata, questo consente di confrontare le
misure dei diversi parametri anche a distanza di qualche minuto. Inoltre essendo la
fluorescenza un segnale molto debole (rappresenta pochi punti percentuali dell’energia
totale) difficilmente misurabile, nelle ore centrali essa assume i valori massimi della
giornata, il rapporto segnale rumore strumentale diventa più favorevole. Altri ricercatori
invece, ritengono che l’orario ottimale per la stima della fluorescenza stazionaria è da
ricercarsi attraverso un compromesso tra l’intensità assoluta della Fs e l’entità
dell’assorbimento all’interno delle linee di Fraunhofer (determinato dal cammino ottico
atmosferico). Infatti, a parità di fluorescenza, maggiore è l’assorbimento e più rilevante
sarà l’effetto di in-filling operato della fluorescenza. Di conseguenza, integrando queste
51
Capitolo 3, Osservazioni di campo
due considerazioni, risulterebbe che l’orario privilegiato per la stima della fluorescenza sia
a metà mattina.
AOT40 (ppb.h)
0
0.03
300
600
900
1200
AOT40 (ppb.h)
6300
1.00
0
300
0
1
600
900
1200
6300
2
3
4
21
6
0.98
0.96
0.01
NDVI (-)
PRI (-)
0.02
0.00
0.92
0.90
0.88
-0.01
-0.02
0.94
0.86
a
0
1
2
3
4
0.84
21
21
6
b
Lenght of Threatment (days)
Lenght of Threatment (days)
AOT40 (ppb.h)
0
600
900
1200
AOT40 (ppb.h)
6300
0
300
600
900
1200
6300
0
1
2
3
4
21
6
1.4e-2
1.2e-2
1.5e-3
1.0e-2
NFs(-)
Fs@760 nm (W m -2 sr-1 nm -1)
2.0e-3
300
1.0e-3
8.0e-3
6.0e-3
5.0e-4
4.0e-3
0.0
c
0
1
2
3
4
Lenght of Threatment (days)
21
6
2.0e-3
d
Lenght of Threatment (days)
Figura 3.1. Misure radiometriche condotte a metà mattina (ore 10.30 solari) durante il corso
dell’esperimento. Simboli pieni e vuoti si riferiscono a piante di controllo e trattate,
rispettivamente. (a) Photochemical Reflectance Index, PRI; (b) Normalized Difference
Vegetation Index; (c) Fluorescenza stazionaria, Fs; (d) Fluorescenza stazionaria normalizzata,
NFs. I valori rappresentano le medie ± S.E. (n = 3).
Entrambe le ipotesi sono state vagliate, ma a causa delle condizioni atmosferiche di alcuni
giorni (passaggio di nubi) che hanno compromesso l’acquisizione di dati, è stato scelto di
mostrare gli andamenti delle misure condotte a metà mattinata (10:30 ora solare).
L’evoluzione dei parametri radiometrici e fisiologici per i sei giorni (0, 1, 2, 3, 4, 21) nei
quali sono stati registrati gli andamenti giornalieri, sono mostrate in figura 3.1 e in figura
3.2 rispettivamente.
Il giorno 0 (piante non ancora sottoposte a fumigazione) sia le misure radiometriche che
quelle fisiologiche indicano che le piante di controllo e quelle destinate al trattamento
sono in condizioni simili di vigore prima della fumigazione (non sono state riscontrate
52
Capitolo 3, Osservazioni di campo
differenze statisticamente significative per nessuna variabile), a parte il PRI che presenta
piccole differenze.
L’andamento durante il corso dell’esperimento del Photochemical Reflectance Index
(figura 3.1, a), legato alla dissipazione termica dell’eccesso di energia luminosa attraverso
l’attivazione del ciclo delle xantofille, mostra una generale riduzione del segnale nei primi
giorni, probabilmente causato dallo stress luminoso al quale le piante cresciute in serra
(PPFD circa 500 µmol fotoni m-2 s-1) sono sottoposte durante la misura dei cicli
giornalieri in condizioni di illuminazione naturale (PPFD massima giornaliera circa 1600
µmol fotoni m-2 s-1). Il PRI dei campioni controllo, mostra un valore leggermente
inferiore a quello dei trattati il giorno 0, che si protrae per i primi due giorni,
probabilmente dovuto a piccole differenze iniziali nel “pool” di xantofille.
Anche il valore dell’indice di vegetazione NDVI (figura 3.1, b), principalmente sensibile al
contenuto di clorofille, per i giorni 0 e 1 è leggermente maggiore per le piante trattate.
Dopo tre giorni di esposizione all’ozono (giorno 3) si verifica un’inversione, il PRI delle
piante di controllo rimane invariato a valori prossimi al giorno 2, mentre quello delle
piante esposte ad ozono continua a diminuire, indice di un crescente attivazione del ciclo
delle xantofille nel tempo. L’attivazione di questa forma di dissipazione non-radiativa
dell’energia di eccitazione in eccesso, rappresenta una strategia fotoprotettiva messa in
atto dalle piante. Il 21° giorno di trattamento sono presenti importanti differenze tra le
due tesi (trattato-controllo), in particolare il PRI del controllo torna a valori prossimi
quelli del giorno 0, mentre le piante trattate mostra un valore notevolmente inferiore.
L’indici di vegetazione NDVI (figura 3.1, b), sensibile al contenuto di clorofille, non è
influenzato dall’esposizione all’ozono durante i primi giorni. Dopo un prolungato periodo
di azione dello stress (20 giorni), mostra una significativa riduzione probabilmente causata
da una perturbazione di lungo periodo dell’attività fotosintetica. Tale risultato è in
accordo con studi precedenti in cui è stata riscontrata una diminuzione della
concentrazione di clorofilla a seguito di una prolungata esposizione all’ozono. Questa
riduzione è stata osservata anche nel contenuto relativo di clorofille quantificato con
l’indice SPAD.
La fluorescenza stazionaria (figura 3.1, c), mostra una tendenza alla diminuzione nei primi
giorni dell’esperimento, probabilmente legato ad una progressiva attivazione della
dissipazione termica (vedi PRI). Il giorno 0 sono stati osservati valori uguali per le piante
53
Capitolo 3, Osservazioni di campo
trattate e quelle di controllo, ma dopo il primo giorno nel quale le piante sono state
esposizione all’inquinante, è stata osservata una differenza tra le due tesi. Dopo venti
giorni di fumigazione le differenze sono aumentate, principalmente legate ad una
variazione nel contenuto di clorofilla (fluorofori), come mostrato dal valore dell’NDVI
per il giorno 21, e per una maggiore attivazione del ciclo delle xantofille.
AOT40 (ppb.h)
18
0
300
600
900
1200
AOT40 (ppb.h)
6300
0.20
0
300
600
900
1200
6300
0.18
14
12
10
Ft (r.u.)
µmol CO2 m-2 s-1)
A ((µmol
16
8
6
4
**
0.16
0.14
0.12
2
0
0
1
2
3
4
0.10
21
0
Length of treatment (days)
1
2
AOT40 (ppb.h)
0.35
0
300
600
900
0.30
4
21
AOT40 (ppb.h)
1200
6300
*
***
0.90
0
300
600
900
1200
0.85
0.25
6300
*
0.80
Fv/Fm (-)
∆F/Fm'
∆
F/Fm' (-)
3
Length of treatment (days)
0.20
0.15
0.75
0.70
0.10
0.65
0.05
0.00
0.60
0
1
2
3
4
Length of treatment (days)
21
0
1
2
3
4
21
Length of treatment (days)
Figura 3.2. Misure fisiologiche condotte a metà mattina (ore 10.30 solari) durante il corso
dell’esperimento. Simboli pieni e vuoti si riferiscono ai campioni del controllo e del
trattato rispettivamente. (a) assimilazione in condizioni di illuminazione naturale, A; (b)
fluorescenza stazionaria, Fs; (c) l’efficienza effettiva del fotosistema II alla luce, ∆F/Fm’;
(d) efficienza potenziale massima, Fv/Fm. I valori rappresentano le medie ± SE (n = 3).
L’andamento della fluorescenza normalizzata (figura 3.1, d) è simile a quello della
fluorescenza espressa in termini assoluti, il vantaggio che deriva dall’utilizzo di questo
indici consiste nella possibilità di effettuare confronti tra dati, anche se la radiazione
incidente non è esattamente uguale.
In figura 3.2 sono invece mostrati gi andamenti dei parametri fisiologici a metà mattina
attorno alle ore 10:30 solari. L’assimilazione in condizioni di illuminazione solare naturali,
54
Capitolo 3, Osservazioni di campo
A (figura 3.2, a), mostra un aumento durante i primi giorni per le piante di controllo,
indice di un progressivo adattamento alle condizioni di illuminazione alla quale sono
sottoposte durante la registrazione dei cicli giornalieri. Per le piante di controllo invece
viene significativamente ridotta dal giorno 2.
Considerando invece i parametri di fluorescenza attiva (figura 3.2, b, c, d), l’efficienza
fotochimica potenziale massima (Fv/Fm) dei campioni, e la fluorescenza stazionaria, Ft,
sono in grado di discriminare le due tesi solamente il ventunesimo giorno. Una
diminuzione significativa dell’efficienza fotochimica effettiva del fotosistema II (∆F/Fm’)
dei campioni trattati con O3 in confronto ai rispettivi controlli è stata registrata dal giorno
tre.
Per quanto riguarda la valutazione dei sintomi visivi, che in questa specie si manifestano
come lesioni necrotiche, sono state osservate dal 9° giorno di fumigazione. Il danno
percentuale sulle singole foglie era in genere attorno al 5-10%, con massimi del 15%. A
fine prova (giorno 21) il danno percentuale sulle singole foglie era attorno al 15-20% su
oltre il 50% delle foglie della canopy.
L’indice di area fogliare delle due canopy utilizzate nelle misure radiometriche,
quantificato con metodo distruttivo il giorno successivo all’ultimo ciclo giornaliero
(giorno 21), è risultato di 2.0 per le piante esposte ad ozono e 2.1 per i controlli. Questo
risultato è in accordo con i valori dell’indice di vegetazione NDVI osservati.
55
Capitolo 3, Osservazioni di campo
3.2.2.Andamento giornaliero dei parametri
In questo paragrafo vengono mostrati gli andamenti diurni dei parametri misurati con le
diverse tecniche (radiometriche-fisiologiche), che sono stati investigati durante la
campagna di misura. A titolo di esempio verranno mostrati i cicli giornalieri relativi al
giorno 0, prima dell’inizio della fumigazione (AOT40 = 0 ppb, figura 3.3), giorno 3, nel
quale si iniziano ad osservare i primi effetti dell’ozono (AOT40 = 900 ppb, figura 3.4) e
infine il ciclo registrato giorno 21, nel quale sono palesi gli effetti causati dall’esposizione
all’ozono (AOT40 = 6300 ppb, figura 3.5).
La mattinata del giorno 0 presenta non presenta condizioni meteorologiche ideali, causato
dal passaggio di nubi, mentre gli altri due giorni considerati (3, 21) sono giornate
particolarmente favorevoli per questa tipologia di misure.
In figura 3.3 sono mostrati gli andamenti dei parametri radiometrici, degli scambi gassosi
e il Light Use Efficency (LUE). L’indice PRI, relazionato al ciclo delle xantofille
(dissipazione termica), mostra un andamento diurno inversamente proporzionale a quello
della radiazione solare incidente (PPFD). Quando la quantità di luce incidente sulla
vegetazione aumenta, una porzione crescente di xantofille viene convertita da violaxantina
(V) ad anteraxantina (A) e zeaxantina (Z), dissipando l’eccesso di energia di eccitazione e
proteggendo l’apparato fotosintetico. Quando l’irradianza ritorna a valori normali, A e Z
sono riconvertite enzimaticamente in V. Tale comportamento dei pigmenti del ciclo delle
xantofille si riflette nell’andamento del PRI che mostra un minimo nelle ore centrali della
giornata, quando la dissipazione termica è massima.
L’evoluzione della fluorescenza stazionaria durante la giornata segue approssimativamente
l’andamento della PPFD. I valori massimi nei giorni 0, 21 risultano a metà mattinata (circa
alle 10.30-11), mentre per il giorno 3 coincidono con il mezzogiorno solare. In figura
3.3(c) è riportata l’evoluzione della fluorescenza stazionaria calcolata con il metodo FLD
classico, mentre in figura 3.3(e) la fluorescenza stazionaria calcolata attraverso il metodo
FLD sovradeterminato. Dal confronto di questi grafici è possibile osservare come, in
accordo alle premesse teoriche, la tecnica proposta (i.e. sistema sovradeterminato e
modellizzazione bilineare) riduca il rumore strumentale. NFs mostra un andamento a
campana, analogo al PRI, che rispecchia l’irradianza incidente.
56
Capitolo 3, Osservazioni di campo
2000
1800
a
b
PPFD_tot
PPFD_diff
0.04
1600
0.02
PRI (-)
1200
-2
-1
( µmol m s )
1400
1000
800
0.00
600
400
-0.02
200
1.00
c
1.5e-3
0.90
NDVI (-)
-2
1.0e-3
0.85
0.80
5.0e-4
0.75
2.0e-3
0.0
1.8e-2
0.70
e
1.6e-2
f
1.4e-2
1.5e-3
1.2e-2
NFs@760 (-)
-2
-1
-1
sys_Fs@760nm ( W m sr nm )
d
0.95
-1
-1
Fs@760nm ( W m sr nm )
2.0e-3
0
1.0e-3
1.0e-2
8.0e-3
6.0e-3
5.0e-4
4.0e-3
2.0e-3
0.0
0.0
0.030
g
-1
Assimilation Rate (µmol CO2 m s )
20
h
LUE (moll CO2 mol photon)
-2
0.025
0.020
-1
15
10
5
0.015
0.010
0.005
0
7:00
9:00
11:00
13:00
Solar Time
15:00
17:00
19:00
0.000
7.00
9.00
11.00
13.00
15.00
17.00
19.00
Solar Time
Figura 3.3. Andamenti giornalieri (giorno 0) di variabili metereologiche, spettrali e
fisiologiche. (a) PPFD diretto (linea continua) e diffuso (linea punteggiata); (b) PRI; (c) Fs
calcolata con il metodo FLD “classico”; (d) NDVI; (e) sys_Fs calcolata con il metodo FLD
“sovradeterminato”; (f) NFs, Fluorescenza normalizzata; (g) A, Assimilazione netta in
condizioni di illuminazione naturale; (h) LUE. Punti pieni e vuoti si riferiscono ai campioni
controllo e trattato, rispettivamente.
57
Capitolo 3, Osservazioni di campo
In figura 3.3 (d) viene mostrato l’andamento dell’indice di vegetazione NDVI. Come
atteso non ha un andamento diurno dipendente dalla radiazione incidente in accordo con
il fatto che gli indici ottici tradizionali non hanno un legame diretto con il funzionamento
fotosintetico. Le piccole variazioni che si osservano durante la giornata sono imputabili ad
effetti ottici legati alla struttura geometrica della canopy. Questi disturbi sono maggiori il
mattino presto e la sera tarda quando il sole presenta angoli zenitali elevati. Queste
problematiche di natura ottica (effetti direzionali) si riflettano anche su Fs e PRI, come
testimoniato dalle profonde variazioni di questi due segnali in corrispondenza di forti
variazioni di NDVI.
In figura 3.4 sono invece riportati gli andamenti dei parametri fisiologici e radiometrici
registrati il 22 di settembre, dopo 3 giorni di fumigazione. Differenze significative
nell’andamento giornaliero della fluorescenza stazionaria, PRI e assimilazione, tra piante
esposte all’ozono e piante di controllo sono apprezzabili. Le curve di PRI sono spostate
verso valori più bassi se confrontati con il giorno 0, indicando un maggior ricorso al
quenching non fotochimico, probabilmente causato dalla prolungata esposizione alla luce
solare durante la misura dei cicli giornalieri di piante cresciute in serra. Il PRI delle piante
trattate mostra un andamento molto differente rispetto ai controlli, in particolare la
mattina si verifica una forte attivazione del ciclo delle xantofille, fino ad un valore minimo
raggiunto nelle ore centrali della giornata. L’attivazione di questa importante via
dissipativa dell’energia, causa una riduzione della fluorescenza riemessa (figura 3.4, e).
Anche l’assimilazione di CO2 (figura 3.4, g) e il LUE (figura 3.4, h)delle piante trattate
risulta inferiore. Il diverso stato fisiologico tra campioni fumigati e campioni sani viene
mantenuto durante tutta la giornata, ma risulta molto più evidente a cavallo delle ore
centrali della giornata. Di nuovo, l’indice di vegetazione NDVI non mostra andamenti
diurni significativi (figura 3.4, d).
In figura 3.5 sono riportati gli andamenti dopo 21 giorni di esposizione delle canopy
all’ozono. Marcate differenze nell’andamento giornaliero delle piante trattate sono
apprezzabili tra i parametri Fs (figura 3.5, e), NFs (figura 3.5, f), PRI (figura 3.5, b),
assimilazione (figura 3.5, g), e LUE(figura 3.5, h).
Le curve di PRI tra le diverse tesi mostrano valori molto diversi già dalle prime misure
probabilmente dovuto ad un differente contenuto di pigmenti responsabili del ciclo delle
xantofille. È interessante osservare la diversa dinamica temporale nell’attivazione di
58
Capitolo 3, Osservazioni di campo
2000
a
PPFD_tot
PPFD_diff
0.04
b
-1
PPFD (µmol m s )
1500
PRI (-)
-2
0.02
1000
0.00
500
-0.02
2.0e-3
0
1.00
c
d
1.5e-3
0.90
NDVI (-)
Fs@760 (W m-2 sr-1 nm-1)
0.95
1.0e-3
0.85
0.80
5.0e-4
0.75
1.8e-2
0.70
e
1.6e-2
f
1.4e-2
1.5e-3
1.2e-2
NFs@760nm
sys_Fs@760 (W m-2 sr-1 nm-1)
0.0
2.0e-3
1.0e-3
1.0e-2
8.0e-3
6.0e-3
5.0e-4
4.0e-3
2.0e-3
0.0 22
0.030
0.0
g
h
0.025
18
LUE (moll CO2 mol photon)
16
14
0.020
-1
-2
-1
Assimilation Rate (µmol CO2 m s )
20
12
10
8
6
4
0.015
0.010
0.005
2
0.000
0
7:00
9:00
11:00
13:00
Solar Time
15:00
17:00
19:00
7:00
9:00
11:00
13:00
15:00
17:00
19:00
Solar Time
Figura 3.4. Andamenti giornalieri (giorno 3) di variabili metereologiche, spettrali e
fisiologiche. (a) PPFD diretto (linea continua) e diffuso (linea punteggiata); (b) PRI; (c) Fs,
calcolata con il metodo FLD “classico”; (d) NDVI; (e) sys_Fs, calcolata con il metodo FLD
“sovradeterminato”; (f) NFs; (g) A, Assimilazione netta in condizioni di illuminazione
naturale; (h) LUE. Punti pieni e vuoti si riferiscono ai campioni controllo e trattato,
rispettivamente.
59
Capitolo 3, Osservazioni di campo
questo meccanismo fotoprotettivo tra le due piante (trattata-controllo). Le piante trattate
infatti attivano immediatamente (i.e. all’alba) il ciclo di de-epossidazione delle xantofille,
mentre le piante controllo circa una ora e mezza dopo l’esposizione al sole.
L’evoluzione giornaliera della fluorescenza stazionaria presenta un andamento molto
particolare: un rapido incremento nelle prime ore della giornata correlata con la radiazione
solare incidente, poi attorno alle 10 del mattino un punto di massimo, al quale segue una
breve fase stazionaria e successivamente un lento declino anche se la radiazione solare
incidente è ancora considerevolmente alta e stazionaria. In serata durante la rapida discesa
del sole, non si osservano più differenze tra controllo e trattato. Anche la fluorescenza
normalizzata presenta importante differenza tra le due tesi (controllo-trattato), massima
nelle prime ore della giornata che si mantiene quasi costante fino al pomeriggio quando
invece i due segnali tendono ad avvicinarsi fino a sovrapporsi in serata. L’indice ottico
NDVI, sensibile al contenuto di clorofille, non presenta un andamento significativo
durante la giornata e la differenza tra le due canopy rimane costante durante l’arco della
giornata.
60
Capitolo 3, Osservazioni di campo
2000
a
0.04
b
-1
PPFD (µmol m s )
1500
PRI (-)
-2
0.02
1000
0.00
500
-0.02
2e-3
0
1.00
c
d
2e-3
0.90
NDVI (-)
Fs@760 (W m-2 sr-1 nm-1)
0.95
1e-3
0.85
0.80
5e-4
0.75
1.8e-2
0.70
e
1.6e-2
f
1.4e-2
2e-3
1.2e-2
NFs@760nm
sys_Fs@760 (W m-2 sr-1 nm-1)
0
2e-3
1e-3
1.0e-2
8.0e-3
6.0e-3
5e-4
4.0e-3
2.0e-3
0
0.0
0.03
g
h
LUE (moll CO2 mol photon)
-2
-1
Assimilation Rate (µmol CO2 m s )
20
0.02
-1
15
10
5
0
0.01
0.00
-0.01
7:00
9:00
11:00
13:00
Solar Time
15:00
17:00
19:00
7:00
9:00
11:00
13:00
15:00
17:00
19:00
Solar Time
Figura 3.5. Andamenti giornalieri (giorno 21) di variabili metereologiche, spettrali e
fisiologiche. (a) PPFD diretto (linea continua) e diffuso (linea punteggiata); (b) PRI; (c) Fs,
calcolata con il metodo FLD “classico”; (d) NDVI; (e) sys_Fs, calcolata con il metodo FLD
“sovradeterminato”; (f) NFs; (g) A, Assimilazione netta in condizioni di illuminazione
naturale; (h) LUE. Punti pieni e vuoti si riferiscono ai campioni controllo e trattato,
rispettivamente.
61
Capitolo 3, Osservazioni di campo
Dall’analisi dei dati mostrati risulta che tra i fattori principali che influenzano la
magnitudine della fluorescenza stazionaria sono la quantità di radiazione solare incidente e
il contenuto di fluorofori, che nel caso della fluorescenza nel vicino infrarosso sono le
rappresentati dalle clorofille. Tali fattori sono potenzialmente in grado di mascherare
l’informazione rilevante connessa alla fluorescenza e all’efficienza dell’apparato
fotosintetico. Come precedentemente accennato, al fine di rendere indipendente il segnale
di fluorescenza dalla radianza incidente Meroni e Colombo (2006) hanno proposto con
successo l’indice NFs. Al contrario, fino ad oggi non è stato proposto un metodo per
rendere indipendente il segnale dalla concentrazione di clorofori.
Un possibile metodo per la correzione di tale effetto potrebbe essere quello di
normalizzare il valore di fluorescenza con quello di NDVI. In questo modo si otterrebbe
un flusso per unità di NDVI, e quindi, in linea di principio, di unità di biomassa verde.
In figura 3.7 è mostrato l’andamento del rapporto tra la fluorescenza stazionaria e l’indice
di vegetazione NDVI. Nonostante questa operazione di normalizzazione rimangono delle
significative differenze tra i comportamenti delle due piante. Questo risultato suggerisce
che in futuri pieghi di questa tecnica con sensori remoti, sarà necessario prendere
considerare attentamente le variazioni di NDVI delle diverse superfici investigate.
1.8e-3
1.6e-3
1.4e-3
-1
-1
Fs@760 nm (W m sr nm ) / NDVI
2.0e-3
-2
1.2e-3
1.0e-3
8.0e-4
6.0e-4
4.0e-4
2.0e-4
7:00
9:00
11:00
13:00
15:00
17:00
Solar Time
Figura 3.6. Andamento giornaliero (giorno 21) della
Fluorescenza stazionaria Fs delle piante trattate con ozono
e di controllo, normalizzata con l’indice di vegetazione
NDVI. Punti pieni e vuoti si riferiscono ai campioni
controllo e trattato, rispettivamente.
62
Capitolo 3, Osservazioni di campo
3.2.3.Relazioni tra Fs, PRI e LUE
Al fine di valutare la possibilità di monitorare l’attività fotosintetica attraverso le nuove
tecniche di telerilevamento proposte (Fs, PRI), è stata investigata la relazione tra queste e
il LUE. L’analisi è stata condotta analizzando i parametri nella loro evoluzione giornaliera,
in particolare è stato preso in considerazione il giorno nel quale sono state riscontrate le
maggiori differenze di tutti parametri tra le piante esposte all’ozono e le piante di
controllo (giorno 21). In figura 3.8 (a, b) sono riportate rispettivamente le relazioni tra
fluorescenza stazionaria, espressa in termini di NFs, PRI e LUE. Sia il PRI (r2=0.75,
P<0.001) che NFs (r2=0.61, P<0.001) mostrano una significativa relazione con il LUE
(equazioni anche nel grafico).
a
1.4e-2
3e-2
1.2e-2
2e-2
1.0e-2
2e-2
8.0e-3
1e-2
5e-3
6.0e-3
0
4.0e-3
all samples
y = 5.01E-01+6.68e-03
r2=0.606
2.0e-3
0.0
0.0
2.0e-3
4.0e-3
6.0e-3
8.0e-3
1.0e-2
1.2e-2
1.4e-2
1.2e-2
-1e-2
0.0
1.4e-2
c
3e-2
ozonated
y = 5.59E-01+6.59E-03
2
r =0.203
3e-2
2e-2
1.0e-2
2.0e-3
4.0e-3
6.0e-3
8.0e-3
1.0e-2
1.2e-2
1.4e-2
d
ozonated
y = 1.90-3.39E-03
2
r =0.277
2e-2
PRI
NFs
all samples
y = 1.98-3.83e-03
2
r =0.749
-5e-3
LUE (mol CO2 mol-1 photon)
LUE (mol CO2 mol-1 photon)
1.6e-2
b
3e-2
PRI
NFs
1.6e-2
8.0e-3
6.0e-3
1e-2
5e-3
4.0e-3
control
y = 7.85E-01+3.83e-03
2
r =0.613
2.0e-3
0.0
0.0
2.0e-3
4.0e-3
6.0e-3
8.0e-3
1.0e-2
LUE (mol CO2 mol-1 photon)
1.2e-2
1.4e-2
0
control
y = 2.36-7.66E-03
2
r =0.664
-5e-3
-1e-2
0.0
2.0e-3
4.0e-3
6.0e-3
8.0e-3
1.0e-2
1.2e-2
1.4e-2
LUE (mol CO2 mol-1 photon)
Figura 3.7. Relazioni empiriche tra parametri radiometrici e LUE. a) NFs per tutti i
campioni; b) PRI per tutti i campioni; c) NFs per campioni ozonati e di controllo; d)
PRI per campioni ozonati e di controllo. Punti pieni e vuoti si riferiscono
rispettivamente ai campioni controllo e trattato.
Considerando invece in modo separato i dati riferiti alle piante esposte ad ozono e alle
piante di controllo (figura 3.8 c, d), queste ultime mostrano correlazioni migliori (PRI:
r2=0.664, P<0.001; NFs: r2=0.613, P<0.001), mentre per le piante trattate sono state
63
Capitolo 3, Osservazioni di campo
riscontrate delle minori relazioni (PRI: r2=0.28, P<0.001; NFs: r2=0.20, P<0.01). Questo
risultato deriva probabilmente dal fatto che i valori di assimilazione (dati di partenza per il
calcolo del LUE) per le piante trattate, sono per il giorno 21 prossimi a zero, la misura di
valori così piccoli, riduce il rapporto segnale/rumore, introducendo una quantità maggiore
di errore strumentale.
Dato il differente valore di LAI, ed NDVI riscontrato il giorno 21 per le piante delle due
tesi (trattato-controllo), è stato condotto con scarso successo un test per esaminare se il
rapporto dei valori di NFs con l’NDVI, potesse migliorare le relazioni con il LUE. I
risultati, non mostrati in figura, mostrano un peggioramento delle correlazioni (r2=0.40,
P<0.001).
64
Capitolo 4, Osservazioni direzionali della Fs e PRI
Capitolo 4
Osservazioni direzionali della Fs e PRI
La radianza misurata da un sensore remoto dipende dalla posizione reciproca tra
l’osservatore, il target e la sorgente di illuminazione (sole). Questo effetto viene descritto
attraverso la Bidirectional Reflectance Distribution Function, (BRDF) [sr-1], che relaziona
matematicamente l’irradianza incidente proveniente da sorgente puntiforme in una data
direzione e la radianza riflessa in una data direzione (Nicodemus et al., 1977, SchaepmanStrub et al, 2006). La BRDF non è determinabile fisicamente, ma rappresenta un
importante concetto teorico per descrivere l’anisotropia del campo radiativo. La ‘forma’ di
questa funzione è relazionata a proprietà biofisiche della superficie osservata. Per esempio
nelle osservazioni direzionali della vegetazione è solitamente presente un picco di retrodiffusione (i.e. coincidente con la direzione di illuminazione) chiamato “hot-spot”,
relazionato alla dimensione, forma e arrangiamento delle foglie in una canopy. Diversi studi
sono stati rivolti all’investigazione dell’anisotropia del campo radiativo riflesso dalla
superficie terrestre allo scopo di correggere e interpretare osservazioni remote nelle quali
sono presenti effetti direzionali, per esempio presenti nelle immagine telerilevate e dovuti
al diverso angolo di ripresa che si determina tra i pixels posizionali al centro dello swath del
sensore e quelli situati agli estremi laterali.
Un altro ambito nel quale la determinazione della BRDF risulta di particolare importanza,
riguarda l’utilizzo di tecniche radiometriche applicate allo studio del bilancio radiativo
della superficie terrestre, in quanto l’integrazione della BRDF consente di calcolare
l’albedo delle diverse superfici. Infine, negli ultimi anni, un ulteriore uso di questo tipo di
informazioni è stato effettuato nello sviluppo di algoritmi per la stima dell’indice di area
fogliare (Leaf Area Index, LAI), a partire da dati telerilevati.
65
Capitolo 4, Osservazioni direzionali della Fs e PRI
4.1.Materiali e metodi
4.1.1. Goniometro di campo
Per facilitare l’acquisizione di un numero significativo osservazioni di una superficie, da
differenti angoli di vista e in un tempo limitato, sono stati progettati appositi goniometri
da campo. Diverse soluzioni tecniche sono state sviluppate nel corso degli anni
(Sandmeier and Itten, 1999; Sandmeier, 2000; Jensen and Schill, 2000).
Il goniometro di campo utilizzato in questa attività (figura 4.1), è descritto in Giardino
and Brivio, 2003. Questo goniometro è costituito da una base circolare definita “anello
azimutale”, con un diametro di 1.58 m, che può essere diviso in due parti in modo di
facilitarne il trasporto. Questo arco non poggia direttamente sulla superficie, ma è dotato
di quattro staffe regolabili, che permettono di posizionarlo parallelamente alla superficie
investigata.
Figura 4.1. Osservazioni direzionali del campo radiativo emergente
da una superficie erbosa attraverso l’utilizzo di un goniometro da
campo (Giardino and Brivio, 2003).
Sull’anello azimutale è presente un dispositivo in grado di serrare un braccio verticale
regolabile, della lunghezza di 1.20± 0.20 m. Questo braccio verticale può essere inclinato a
piacere, fino ad un massimo di 85° rispetto il versore normale alla superficie, permettendo
di effettuare rapidamente l’osservazione direzionale di una superficie da diversi angoli
zenitali. Sulla sommità di questo braccio verticale è installato un secondo braccio disposto
66
Capitolo 4, Osservazioni direzionali della Fs e PRI
orizzontalmente, che ha il compito di sorreggere il sensore (fibre ottiche) al centro
dell’anello azimutale. Quando il braccio verticale è spostato dalla posizione di nadir, l’area
misurata dal sensore sulla superficie indagata, non è più una circonferenza ma diventa
un’ellisse. Il dispositivo presente alla base, oltre a permettere il campionamento zenitale, è
in grado di scorrere sull’anello azimutale e consente di effettuare osservazioni a diverso
angolo azimutale.
La definizione della BRDF a partire da misure goniometriche fa uso della seguente
approssimazione: il sole non cambia la sua posizione nell’arco di tempo richiesto per il
campionamento direzionale. Se le misure direzionali vengono infatti raccolte in intervallo
temporale sufficientemente stretto (e.g. qualche decina di minuti), la posizione del sole
varia di poco. Tale variazione può essere ignorata con conseguente semplificazione del
problema.
4.1.2.Dati radiometrici
Osservazioni direzionali di un manto erboso (Lolium perenne) destinato all’installazione in
impianti sportivi, sono state condotte il giorno 14 dicembre 2006, presso un impianto di
produzione situato in provincia di Milano (Lat=45.50154, Long=9.02396), a mezzogiorno
solare (Solar Zenit Angle, SZA 63°). Le misure sono state effettuate utilizzando due
spettroradiometri come descritto nel sezione precedente (§ 2.2.3).
La strategia di campionamento scelta è un compromesso tra il numero di osservazioni
direzionali e il tempo richiesto per effettuarlo, in modo di soddisfare l’assunzione che non
vi siano variazione significative nella posizione del sole. Per questo si è scelto di effettuare
osservazioni spettrali tra 0-75 gradi zenitali (View Zenith Angle, VZA) con passo di
campionamento di 15°, e tra 0-315 gradi azimutali (View Azimuth Angle, VAA) con passo
di campionamento di 45°, per un totale di 44 misure consecutive. Le coordinate delle
diverse geometrie sole-target-sensore investigate sono riportate in figura 4.2. Per
convenzione gli angoli zenitali relativi ai fotoni che subiscono riflessione in avanti (i.e.
forward) sono indicati con valore negativo, mentre quelli che vengono riflessi indietro (i.e.
nel quarto di sfera dove è posizionata la sorgente, backward) sono indicati con valore
positivo.
67
Capitolo 4, Osservazioni direzionali della Fs e PRI
315°
Orthogonal
60°
225°
45°
Plane
Principal
75°
30°
45°
90°
15°
Backward
270°
Plane
Forward
0°
135°
180°
Figura 4.2. Sistema di riferimento in coordinate polari usato per rappresentare la BRDF
nei grafici tridimensionali. Il sole è sempre mantenuto a 180° azimutali. L'intersezione
tra le linee radiali e quelle circolari indicano le osservazioni effettuate durante l’attività di
campionamento.
Le misure sono state effettuate fissando le fibre ottiche dei due spettrometri all’estremità
del braccio orizzontale, posizionato ad una altezza rispetto alla superficie investigata di 0.8
m. Le fibre ottiche nude sono state equipaggiate con lenti di collimazione fornite dalla
Ocean Optics, Inc., USA, in modo di ridurre il FOV (Field-of-View) da 25° ad un valore
circa di 6°. Le dimensioni delle aree investigate (Footprint), cerchi nel caso di VZA=0° ed
ellissoidi in tutti gli altri casi (VZA ≠ 0°), sono state riportate in tabella 4.1.
Tabella 4.1. Caratterizzazione della Footprint osservata per diversi angoli zenitali investigati, sono
riportate le lunghezze degli assi dell’ellisse di superficie osservata.
VZA [deg]
Asse maggiore [cm]
Asse minore [cm]
0
4.19
4.19
15
4.43
4.56
30
5.43
5.76
45
7.97
8.85
60
15.37
18.44
75
52.35
77.81
I dati sono stati acquisiti seguendo la tecnica spettrometrica singol-beam (Milton and
Rolling 2006). Operativamente le misure sono state condotte posizionandosi di volta in
68
Capitolo 4, Osservazioni direzionali della Fs e PRI
volta nei diversi piani azimutali (facendo correre il dispositivo alla base lungo l’anello
azimutale), e campionando i diversi angoli zenitali per quel piano.
L’HCRF è stato stimato utilizzando la modalità sandwich, infatti la radianza del pannello
standard di riferimento (90% di riflettanza, Optopolymer GmbH, Germany) è stata
registrata all’inizio, a metà e alla fine della scansione di ogni piano azimutale. La darkcurrent è stata invece acquisita una volta per ogni piano azimutale. Ognuna delle
osservazioni spettrali acquisite, è la media di 4 spettri per lo strumento dedicato alla stima
della fluorescenza e di 10 spettri per quello sensibile al VIS-NIR.
Il tempo di misura impiegato per l’esplorazione del dominio zenitale e azimutale, secondo
lo schema di campionamento adottato, è stato circa di 25-30 minuti.
4.1.3.Dati ancillari
Temperatura dell’aria, l’umidità relativa (Rotronic, Germany) e la PPFD incidente totale e
diffusa (BF3, Delta-T, UK) sono state registrate in continuo (DL2, Delta-T, UK) ogni 30
secondi. L’indice di area fogliare (Leaf Area Index, LAI) è stato stimato con tecnica
distruttiva al termine delle misure, campionando un quadrato di 10x10 cm e misurando
l’area utilizzando uno scanner digitale.
69
Capitolo 4, Osservazioni direzionali della Fs e PRI
4.2.Risultati e discussione
4.2.1.Anisotropia del campo radiativo riflesso
Le
proprietà
anisotrope
del
campo
radiativo
emergente
da
una
superficie
(riflesso/emesso), sono state investigate utilizzando le tecniche classiche di trattamento e
analisi dei dati direzionali. La variabilità spettrale della BRDF della superficie indagata è
stata studiata attraverso l’Anisotropy Factor, (ANIF), calcolato il come:
ANIF (φi , θi ; φr , θr ; λ ) =
Ri (φi , θi ; φr , θr ; λ )
R0 (φi , θi ; λ )
[4.1]
dove φi e θi rappresentano rispettivamente l’angolo zenitale e azimutale del sole, mentre φr
e θr l’angolo zenitale e azimutale del sensore, Ri rappresenta l’HCRF per l’angolo zenitale i
(15°, 35°,….,75°), mentre R0 rappresenta l’HCRF a nadir. Questo indice è molto utile per
investigare il comportamento anisotropo di una superficie rispetto alle diverse lunghezze
d’onda, in quanto permette di separare l’effetto BRDF dalla magnitudo della firma
spettrale.
11
VZA+75
10
VZA+60
9
VZA+45
ANIF [-]
8
7
VZA+30
6
VZA+15
5
VAZ-15
4
VZA-30
3
VZA-45
2
VZA-60
1
0
400
VZA-75
500
600
700
800
900
1000
Wavelenght [nm]
Figura 4.3. ANIF del della superficie erbosa investigata per i diversi
VZA nel Piano Principale. Le tonalità blu sono state utilizzate per
rappresentare la retro-diffusione, quelle rosse la diffusione in avanti.
Dall’analisi dell’indice normalizzato ANIF rispetto le diverse lunghezze d’onda (figura
4.3), si può osservare che l’anisotropia del campo radiativo riflesso del target è fortemente
dipendente dalla lunghezza d’onda.
70
Capitolo 4, Osservazioni direzionali della Fs e PRI
L’effetto BRDF è maggiore alle lunghezze d’onda del visibile nelle quali la radiazione è
fortemente assorbita dai pigmenti presenti nella vegetazione, mentre risulta molto meno
intensa nella regione del NIR, dominata da fenomeni di scattering multiplo.
Risulta di particolare importanza investigare il comportamento anisotropo della radianza
emergente da una superficie (riflessa/emessa) analizzando l’effetto BRDF di particolari
bande spettrali coinvolte nel calcolo di indici ottici della vegetazione.
Gli indici di vegetazione maggiormente impiegati si basano sull’utilizzo di bande nella
Figura 4.4. Grafici tridimensionali del Anisotropy Factor (ANIF) per due lunghezze
d’onda. A 690 nm la radiazione è fortemente assorbita dai pigmenti della vegetazione,
mentre a 800 nm la radiazione subisce fenomeni di scattering singolo o multiplo. I dati
si riferiscono a osservazioni spettrali fatte tra 0-75° VZA con intervallo di 15°, tra 0360° VAA con intervallo di 45°.
regione del red-edge ovvero la zona di transizione tra il forte assorbimento nella regione del
rosso e scattering nel vicino IR. A titolo di esempio, in figura 4.4 sono riportati grafici
tridimensionali dei valori del fattore di riflettanza emisferico-conico, espressi in termini di
ANIF, per due determinate lunghezze d’onda 690 nm (forte assorbimento) e 800 nm
(scattering).
I valori maggiori di riflettanza sono stati osservati con il sensore nella posizione backward,
ovvero nella stessa posizione del sole. Questo risultato indica che la retro-diffusione
(backward-scattering) della radiazione per questa superficie è molto più intensa della
diffusione “in avanti” (farward-scattering). Non è possibile individuare un vero e proprio
“hot-spot” della riflettanza, probabilmente dovuto a diversi fattori legati alle specifiche
caratteristiche geometriche del sistema sorgente-target-sensore oggetto di studio. Tale
71
Capitolo 4, Osservazioni direzionali della Fs e PRI
ipotesi è stata confermata dall’impiego del modello di trasferimento radiativo Fluormod
(P.J. Zarco-Tejada et al., 2006) che è stato parametrizzato per una canopy “erettofila” (§
1.1.2). I risultati indicano l’hot-spot attorno ai 70° di VZA, cioè al limite del nostro range
di misura.
E’ inoltre necessario prendere in considerazione il fatto che queste osservazioni spettrali
sono state fatte utilizzano lenti di collimazione con FOV 6°, non particolarmente idonee
per questo tipo di misure che generalmente sono effettuate con ottiche con FOV 3°.
Questo può aver contribuito attraverso un effetto di media nella misura del segnale che è
poi risultato nel mascheramento dell’hot-spot.
4.2.1.Anisotropia della Fs e PRI
Utilizzando le stesse tecniche impiegate per lo studio degli effetti direzionali sulla
riflettanza (i.e. ANIF), è stato investigata l’anisotropia del campo radiativo di fluorescenza
stazionaria e del PRI). Dato che il valore assoluto della fluorescenza è fortemente
dipendente dalla radiazione solare incidente, per eliminare l’effetto dovuto a piccole
variazioni di irradianza, nell’analisi si è preferito utilizzare l’indice di fluorescenza
normalizzato, NFs.
Figura 4.5. Grafici tridimensionali del Anisotropy Factor (ANIF) della fluorescenza
stazionaria normalizzata e del Photochemical Reflectance Index (PRI). I dati si
riferiscono a osservazioni spettrali fatte tra 0-75° VZA con intervallo di 15°, tra 0-360°
VAA con intervallo di 45°.
72
Capitolo 4, Osservazioni direzionali della Fs e PRI
La morfologia della superficie che interpola le misure direzionali di fluorescenza, riportata
in figura 4.5, è molto piatta rispetto a quelle precedentemente osservate in figura 4.4,
riferite alla riflettanza a 690nm e a 800nm.
Questo risultato indica che la fluorescenza è molto meno influenzata rispetto alla
riflettanza dalla posizione reciproca di sorgente-target-sensore, in accordo con il principio
teorico che prevede che il campo radiativo di flussi emessi, come la fluorescenza
stazionaria, generalmente presenti caratteristiche maggiormente isotrope.
a
9
8
ANIF
b
10
R690
R800
NDVI
SR
R531
R570
PRI
Fs
9
8
7
7
6
6
5
5
4
4
3
3
2
2
1
1
ANIF
10
0
0
-75°
-60°
-45°
-30°
-15°
0°
15°
30°
45°
VZA
60°
75°
-75°
-60°
-45°
-30°
-15°
0°
15°
30°
45°
60°
75°
VZA
Figura 4.6. Anisotropia della riflettanza e di indici ottici normalizzati nel piano
principale. A) riflettanza a 531 nm e 570 nm utilizzate nel calcolo del Photochemical
Reflectance Index (PRI); B) riflettanza a 690 nm e 800 nm utilizzate per il calcolo
del Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) e Simple Ratio (SR).
Ciononostante anche la fluorescenza mostra una depressione a nadir e un valore massimo
nella regione di retro-diffusione sul piano principale. Questa analogia con la forma della
BRDF della riflettanza, può indicare una simile influenza della struttura della canopy sulla
direzionalità del campo di fluorescenza.
Il Photochemical reflectance Index (figura 4.5), essendo un indice normalizzato, presenta
invece un comportamento molto differente, strettamente legato a quello delle lunghezze
d’onda impiegate per calcolarlo. Allontanandosi dal nadir la riflettanza misurata a 570 nm
aumenta più rapidamente di quella a 531 nm (figura 4.6a), comportando una diminuzione
del PRI crescente per angoli di vista zenitali maggiori. Infatti i valori massimi di PRI sono
stati registrati a nadir, mentre diminuiscono per elevati angoli zenitali fino a diventare
negativi.
73
Capitolo 4, Osservazioni direzionali della Fs e PRI
In figura 4.6 (a,b) è riportato il grafico di ANIF (limitatamente al piano principale del sole)
della fluorescenza stazionaria, del PRI, degli indici di vegetazione NDVI e SR e delle
riflettanze alle lunghezze d’onda impiegate per il calcolo di tali indici. È possibile
osservare come nonostante la retro-diffusione a 690 nm sia nove volte maggiore rispetto
al valore a nadir, gli indici di vegetazione, in modo particolare l’NDVI, siano in grado di
eliminare effetti direzionali mantenendosi a valori prossimi ad 1, anche per angoli di vista
estremi (es. 75°). Al contrario il PRI, è in grado solo parzialmente di limitare tali effetti.
Questo risultato suggerisce di prestare particolare attenzione nella stima di questo
parametro, in quanto la posizione reciproca target-sensore è in grado di influenzare il
valore di questo indice.
74
Conclusioni
Conclusioni
L’attività di ricerca presentata in questo studio si inserisce nel quadro del monitoraggio
della vegetazione in termini di quantificazione delle produttività e identificazione di stati
di stress della vegetazione in stadi precoci. Tecniche innovative di telerilevamento, basate
sull’analisi delle vie di dissipazione dell’energia della vegetazione (Fs e PRI), sono state
sviluppate e testate a distanza ravvicinata a livello di canopy.
Sistema spettrometrico subnanometrico
Nell’ambito di questa attività, un sistema spettrometrico subnanometrico in grado di
misurare simultaneamente la Fs, il PRI e le proprietà ottiche della vegetazione in
condizioni di illuminazione naturale, è stato sviluppato e messo in funzione. Questo
sistema è costituito da due unità (spettroradiometri), una sensibile in una stretta regione
spettrale nel vicino infrarosso (700-800 nm), mentre la seconda sensibile a tutta la regione
visibile – vicino infrarosso (350-1100 nm). La prima unità, caratterizzata da una
elevatissima risoluzione spettrale, permette la stima della fluorescenza indotta dal sole
mediante l’utilizzo del metodo FLD (Fraunhofer Line Depth) in corrispondenza della banda
di assorbimento dell’ossigeno atmosferico presente a 760 nm (Oxigen A-Band). Differenti
varianti matematiche del metodo FLD sono state valutate ed è risultato che l’utilizzo di
equazioni lineari per la descrizione dei singoli fenomeni di riflessione e fluorescenza, unito
al sovradimensionamento del sistema attraverso l’utilizzo di numerose bande spettrali
consente di ridurre il rumore strumentale e ottenere stime più consistenti della
fluorescenza (i.e. minore variabilità tra misure consecutive). Il PRI e gli indici di
vegetazione tradizionali (e.g. NDVI, SR), sono invece stati quantificati dalla seconda unità
caratterizzata da una risoluzione minore.
Contestualmente allo sviluppo della parte hardware di questo sistema spettrometrico di
campo, ho partecipato alla progettazione di una piattaforma software denominata 3S
disponibile per l’acquisizione dei dati spettrali in campo ed ho contribuito attivamente
all’implementazione di un codice di calcolo IDL (Interactive Data Language) per il
trattamento e l’elaborazione delle informazioni spettrali raccolte.
75
Conclusioni
Esperimento di fumigazione cronica
La nuova generazione di tecniche di telerilevamento oggetto di questa attività di ricerca, è
stata testata attraverso un esperimento controllato nel quale piante (Trifolium repens L. cv.
Regal) sono state esposte ad aria arricchita con ozono. La campagna di misura, che ha
previsto l’acquisizione simultanea di dati spettrali e di parametri ecofisiologici
(fluorescenza attiva, scambi gassosi), è stata condotta registrando sei cicli giornalieri, uno
prima dell’esposizione delle piante al contaminante, quattro nei giorni immediatamente
successivi all’inizio del trattamento e l’ultimo dopo un periodo relativamente lungo di
azione dello stress (20 giorni). Il set di dati collezionato ha permesso di analizzare gli
andamenti giornalieri e l’evoluzione temporale durante l’esperimento dei parametri
radiometrici Fs, PRI, NDVI, SR e dei parametri fisiologici. Di particolare interesse
risultano i cicli giornalieri di fluorescenza indotta dal sole e di PRI in condizioni di
illuminazione naturale, in quanto pochi studi sono presenti in letteratura.
Durante la giornata la fluorescenza stazionaria segue l’andamento dell’irradianza incidente,
cresce rapidamente nelle prime ora della mattina fina a raggiungere un valore massimo,
che si mantiene costante per qualche ora, prima di diminuire la sera contestualmente al
calare del sole. L’indice PRI, correlato all’attivazione del ciclo delle xantofille, mostra
invece un andamento inverso, presenta valori alti al mattino e diminuisce nelle ore
centrali. In casi di forti condizioni di stress può raggiungere anche valori negativi.
L’andamento dei parametri nel corso dell’esperimento è stato valutato attraverso i valori
misurati a metà mattina (10:30 ora solare). Il giorno 0 sia le misure fisiologiche che quelle
radiometriche indicano che le piante di controllo e quelle destinate al trattamento con
ozono sono in condizioni simili di vigore prima della fumigazione (sono state riscontrate
differenze statisticamente significative solo per il PRI, che comunque indicava condizioni
più favorevoli per le piante da trattare). In seguito, le piante trattate hanno sperimentato
uno stress sempre maggiore dovuto alla fumigazione cronica e tutte le variabili risultano
influenzate dall’esposizione all’O3 alla fine dell’esperimento.
Il primo parametro che è stato in grado di identificare un’alterazione dello stato
fotosintetico è la fluorescenza stazionaria, significativamente differente tra le piante
trattate e di controllo il primo giorno dopo l’inizio del trattamento. Il PRI che presenta dei
valori leggermente differenti il giorno 0, prima dell’inizio del trattamento, dal giorno 3
mostra un inversione dei valori riferiti alle due tesi (trattato-controllo).
76
Conclusioni
Solo alcune misure fisiologiche: assimilazione (A) e l’efficienza effettiva del fotosistema II
alla luce (∆F/Fm’), sono in grado di evidenziare lo situazione di stress nei primi giorni. Le
misure di scambi gassosi rilevano una diminuzione dell’assimilazione per i campioni
trattati il giorno 2, tale differenza rispetto ai controlli risulta più netta il giorno 3 ed
aumenta poi nel corso dell’esperimento. I parametri di fluorescenza attiva sono risultati
più lenti nella risposta, infatti ∆F/Fm’ mostra differenze significative dal terzo giorno
mentre la fluorescenza stazionaria (Ft) e l’efficienza fotochimica potenziale massima,
(Fv/Fm) solamente il ventunesimo giorno.
I risultati ottenuti mostrano come alcuni parametri radiometrici (Fs e PRI) siano in grado
di identificare una differenza tra le tesi non solo in assenza di sintomi visivi (presenti dal
9° giorno) ma anche prima delle misure fisiologiche classiche (assimilazione e
fluorescenza attiva). Gli indici di vegetazione tradizionali (NDVI e SR) mostrano
sensibilità al trattamento solo l’ultimo giorno di misura (giorno 21).
Per una completa interpretazione dei risultati, si è dimostrata molto utile l’integrazione
degli indici di vegetazione caratterizzati da una dinamica lenta, con i parametri Fs e PRI a
dinamica rapida. Effetti direzionali riscontrati negli indici
ottici
tradizionali,
particolarmente significativi per elevati angoli zenitali, sono in grado di influenzare
significativamente anche i valori di Fs e PRI. Studi futuri basati su metodi fisicamente
basati o semi-empirici sono necessari per una completa comprensione di questo effetto su
Fs, PRI e lo sviluppo di una appropriata metodologia di correzione.
Relazioni significative sono state riscontrate tra Fs, PRI e l’attività fotosintetica valutata in
termini di LUE, nonostante le misure radiometriche siano state condotte a livello di
canopy, le misure fisiologiche a livello fogliare. Questa differente scala di misura
solitamente influenza negativamente le correlazioni tra i parametri in quanto è
tecnicamente difficile effettuare un campionamento a livello fogliare che sia realmente
rappresentativo dell’intera canopy. Basti pensare di come l’effetto di ombreggiamento
reciproco durante la giornata tra le foglie che costituiscono una canopy, possa influenzare le
misure a livello fogliare. Le misure radiometriche, condotte invece a livello di canopy,
rappresentano una sorta di valore medio dei contributi degli elementi fogliari presenti
all’interno dell’area investigata. Il risultato riscontrato incoraggia studi futuri a scala
maggiore (ecosistemica) nei quali le misure radiometriche a livello di canopy siano
accompagnate da misure dei parametri fisiologici condotte alla medesima scala. Ad
77
Conclusioni
esempio una interessante applicazione può prevedere l’accoppiamento delle misure
spettrali di Fs, PRI e proprietà ottiche a misure di scambi gassosi effettuati attraverso l’uso
di tecniche di correlazione turbolenta (Eddy Covariance).
Osservazioni direzionali
Osservazioni multiangolari di un manto erboso destinato all’uso in impianti sportivi sono
state svolte mediante l’ausilio di un goniometro da campo, che ha permesso il
campionamento del dominio angolare zenitale e azimutale di vista in un ristretto intervallo
di tempo. Dalle osservazioni multiangolari raccolte sono state studiati gli effetti direzionali
(BRDF) delle lunghezze d’onda coinvolte nel calcolo del PRI, degli indici di vegetazione
NDVI e SR e della Fs, attraverso l’indice normalizzato NFs. L’analisi dell’effetto BRDF
sulle diverse lunghezze d’onda, è stato valutato attraverso l’Anisotropy Factor (ANIF),
calcolato come rapporto tra i dati angolari e la riflettanza a nadir.
I risultati mostrano come la fluorescenza sia meno influenzata rispetto alla riflettanza dalla
posizione reciproca di sorgente-target-sensore, in accordo con il fatto che Fs è un flusso
radiante emesso. Il PRI, a differenza degli indici di vegetazione, non è in grado di
attenuare gli effetti direzionali, in particolare presenta valore massimo in corrispondenza
di VZA=0° e valore minimo a +75° nella regione di retro-diffusione.
78
Appendici
Appendice 1
79
compute_index.pro
Page
1
function hdr,mode
case mode of
'CF': begin
5
;Chl Fluo____INDEX
ind_hdr=['Sample',$_______________________ 0
'Solar_Time',$_______________________
'DAY.fract',$________________________
'Sza', $_____________________________
'Saa', $_____________________________
'R720',
$_________________________
'R750',
$_________________________
'R750/R720_1.26nm',$_________________
'WI_0.18nm',
$_________
'[email protected]', $____________
'L_in@760without15nm',$______________
'CF@760_det0.3nm', $________________
'NF@760_det0.3nm', $_________________
'NF@760_det15nm',$___________________
'sys_minLi@760',$____________________
'sys_maxLi@760', $___________________
'sys_maxR@760', $____________________
'sys_R0@759',
$________________
'sys_dR@760', $_____________________
'sys_CFo@759',
$______________
'sys_dCF@760', $____________________
'sys_sig_test_R0@760_(1nonsig)',$____
'sys_sig_test_dR@760_(1nonsig)',$____
'sys_sig_test_dCF@760_(1nonsig)',$___
'sys_SE_sigma_R0@760',$______________
'sys_SE_sigma_dR@760', $____________
'sys_SE_sigma_dCF@760', $____________
'NF@760_over0.3nm',$_________________
'NF@760_over15nm', $_________________
'fAPAR',
$_________________
'APAR',
$
;_________________
'sys_CFo@760/fAPAR', $;______________
'sys_CFo@760/APAR']
;_____________
end
10
15
20
25
30
35
N°
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
40
'Ref': begin
;___Reflectance______ INDEX
ind_hdr=['Sample',$_________________________
'Solar_Time', $____________________
'DAY.fract', $____________________
'Sza',
$_______________________
'Saa',
$_______________________
'L_in@760without15nm', $__________
'R690',
$_______________________
'R800',
$_______________________
45
50
;## Photochemical Reflectance Index
'PRI',
$_________________________
N°
0
1
2
3
4
5
6
7
8
55
;## CF from full-range spectroradiometers
'Lin@656_det', $;______________________9
'CF@656_det',$;______________________10
'NF@656_det',$;______________________11
60
'Lin@687_det',$;______________________12
'CF@687_det',$;______________________13
'NF@687_det',$;______________________14
'Lin@760_det',$;______________________15
'CF@760_det',$;______________________16
'NF@760_det',$;______________________17
65
70
75
80
;
;
;
;
;
;
;
;
;
;
;
;## Pigments/Structure
'SR',
$_________________________
'NDVI', $_________________________
'SIPI', $_________________________
'PSRI', $_________________________
'NPQI', $_________________________
'TVI', $__________________________
'YI', $___________________________
9
10
11
12
13
14
15
;## Water
'WI', $___________________________ 16
'WSI'] ;__________________________ 17
; M+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
; +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
'SR(800,680)',
$_________________________ 18
80
compute_index.pro
Page
2
'NDVI(800,680)', $_________________________ 19
'SIPI(800,680,445)', $_________________________ 20
'PSRI(680,500,750)', $_________________________ 21
'NPQI(415,435)', $_________________________ 22
'TVI(800,550,680)', $__________________________ 23
'R740/R720', $___________________________ 24
;## Water
'WI(900,970)'] ;__________________________ 25
85
90
end
endcase
return, ind_hdr
95
end
100
105
110
115
120
125
;______________________________________________________________________________________________________
Function compute_indexes, elab_data, file, data,j
head_data=reform(elab_data)
ptr_head_data=ptr_new(head_data)
for i=0,3 do begin
;handle no data: set possible -999 (no data) to NaN
noDataInd=where(head_data[i,*] eq -999.d, countNoData)
if countNoData ne 0 then begin
head_data[i,noDataInd]=!VALUES.D_NAN
endif
endfor
; data output structure definition
CF_index={CF_index, $
presence: ptr_new(0), $
ind_hdr: ptr_new(/ALLOCATE_HEAP), $
ind_data: ptr_new(/ALLOCATE_HEAP)}
R_index={R_Index, $
presence: ptr_new(0), $
ind_hdr: ptr_new(/ALLOCATE_HEAP), $
ind_data: ptr_new(/ALLOCATE_HEAP)}
index={OO_CVI_Index, $
filename:'', $
CF_index:CF_index,
R_Index:R_index}
$
130
index.filename=strtrim(file,2)
if data.head.unit[j].wlarray[0] gt 700. then goto,CFI else goto,RI
135
;-----------------------------------------------------------------------------------;_______________Chl-FLUORESCENCE INDEXES@760_________________________________________
;____________________________________________________________________________________
140
145
150
155
160
165
CFI:
;
- Chlorophyll Header
ind_hdr=hdr('CF')
&
ind_data=DBLARR(N_ELEMENTS(ind_hdr))
; - change the local time into the structure in solar time [local time]
data.head[j].unit[0].hm[0]=time_converter(data.head[j].unit[0].hm[0], 'IT')
; - dayfract [local time]
ind_data[2]=dayfract(data.head[j].unit[0].hm, j)
; - Solar zanith & azimuth angles [GMT time]
ind_data[3:4]=sun_angles(data.head[j].unit[0].hm, data.head.unit.date)
; - R720
ind_data[5]=Abs_value(ptr_head_data,[10,10],[720.], 'R')
; - R750
ind_data[6]=Abs_value(ptr_head_data,[10,10],[750.], 'R')
; - REP R750/R720 dal secondo spettrometro, media di 10 pixels a dx e altrettanti a sx
ind_data[7]=Ratio(ptr_head_data,[10,10],[750.,720.],'R')
; - WI (Water Index 754.294/763.911, width=1dx+1sx
ind_data[8]=Ratio(ptr_head_data,[1,1],[754.294,763.911],'R')
; - L_in@760without, rad_incoming=754.294, width=2dx+2sx
ind_data[9]=Abs_value(ptr_head_data,[2,2],[754.294], 'W')
; - L_in@760without15nm, mediato su 7.8 nm di range: 747.225-758.768, per un tota di 260 el dal 642
ind_data[10]=Abs_value(ptr_head_data,[130,130],[753.011], 'W')
; - CF@760_det with determined system,
;
s-palla=759.159nm, b-uca=760.54 width=2dx+2sx
ind_data[11]=CF_det_sys(ptr_head_data,[2,2],[760.54,759.159])
; - NF@760_det0.3nm, s-palla=759.159, b-uca=760.54, rad_incoming=754.294 uso una media di 5, 2 a dx
ind_data[12]=ind_data[11]/ind_data[9]
; - NF@760_det15nm, s-palla=759.159, b-uca=760.54, rad_incoming=754.294 uso una media di 5, 2 a dx
81
compute_index.pro
170
175
180
Page
3
ind_data[13]=ind_data[11]/ind_data[10]
; - CF@760_over with overdetermined system (759<wl<764)
res=CF_overdet_sys(ptr_head_data,[759,764])
ind_data[14:16]= res[0:2]
;minLi@760, maxLi@760, maxR@760
ind_data[17:20]=res[3:6]
;R0@760; dR@760; CFo@760; dCF@760
ind_data[21:23]=res[7:9]
;sig_test_R0@760 ;sig_test_dR@760 ;sig_test_dCF@760
ind_data[24:26]=res[10:12]
;sigma_R0@760 ;sigma_dR@760 ;sigma_dCF@760
; - NF@760_over0.3nm
ind_data[27]=ind_data[19]/ind_data[9]
; - NF@760_over15nm
ind_data[28]=ind_data[19]/ind_data[10]
; loading of the computed index into the output data structure
*index.CF_index.presence=1
*index.CF_index.ind_hdr=ind_hdr
*index.CF_index.ind_data=ind_data
return,index
185
;--------------------------------------------------------------------------------------;_____________________REFLECTANCE BASED INDEXES_________________________________________
;_______________________________________________________________________________________
RI:
190
195
200
205
210
215
220
225
230
235
ind_hdr=hdr('Ref')
&
ind_data=DBLARR(N_ELEMENTS(ind_hdr))
;smooth data with savgol
for i=1,3 do begin
head_data_in=reform(head_data[i,*])
head_data[i,*]=convol(head_data_in, savgol(5,5,0,2), /NAN, /EDGE_TRUNCATE)
endfor
;*********************************************************
; - change the local time into the structure in solar time [local time]
data.head[j].unit[0].hm[0]=time_converter(data.head[j].unit[0].hm[0], 'IT')
; - dayfract [local time]
ind_data[2]=dayfract(data.head[j].unit[0].hm, j)
; - Solar zanith & azimuth angles [GMT time]
ind_data[3:4]=sun_angles(data.head[j].unit[0].hm, data.head.unit.date)
; - L_in@760without15nm, mediato su 7.8 nm di range: 747.225-758.768
ind_data[5]=Abs_value(ptr_head_data,[30,30],[753.], 'W')
; - R690
ind_data[6]=Abs_value(ptr_head_data,[2,2],[690.], 'R')
; - R800
ind_data[7]=Abs_value(ptr_head_data,[2,2],[800.], 'R')
;___________________PHOTOCHEMICAL REFLECTANCE INDEX____________________________________________________
; - PRI: (531-570)/(531+570), width=5dx+5sx
ind_data[8]=NormRatio(ptr_head_data,[5,5],[531.,570.],'R')
;_________________CF from full-range spectroradiometers________________________________________________
; - Lin@656_det
ind_data[9]=Abs_value(ptr_head_data,[2,2],[659], 'W')
; - CF@656_det
ind_data[10]=CF_det_sys(ptr_head_data,[1,1],[656.5,658])
; - NF@656_det
ind_data[11]=ind_data[10]/ind_data[9]
; - Lin@687_det
ind_data[12]=Abs_value(ptr_head_data,[2,2],[682], 'W')
; - CF@687_det
ind_data[13]=CF_det_sys(ptr_head_data,[1,1],[687.2,685.8])
; - NF@687_det
ind_data[14]=ind_data[13]/ind_data[12]
; - L_in@760without, rad_incoming=754.294, width=2dx+2sx
ind_data[15]=Abs_value(ptr_head_data,[2,2],[754.254], 'W')
; - CF@760_det
ind_data[16]=CF_det_sys(ptr_head_data,[1,1],[760.56,756.96])
; - NF@760_det
ind_data[17]=ind_data[16]/ind_data[15]
;______________________ PIGMENTS/STRUCTURE_____________________________________________________________
240
; M+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
245
; - SR: 800/680, width=5dx+5sx
ind_data[18]=Ratio(ptr_head_data,[5,5],[800.,680.],'R')
; - NDVI: (800-680)/(800+680), width=5dx+5sx
ind_data[19]=NormRatio(ptr_head_data,[5,5],[800.,680.],'R')
; - SIPI
ind_data[20]=(Abs_value(ptr_head_data,[5,5],[800.],'R') - $
Abs_value(ptr_head_data,[5,5],[445.],'R')) / $
82
compute_index.pro
250
4
(Abs_value(ptr_head_data,[5,5],[800.],'R') + $
Abs_value(ptr_head_data,[5,5],[680.],'R'))
; - PSRI
ind_data[21]=(Abs_value(ptr_head_data,[5,5],[680.],'R') - $
Abs_value(ptr_head_data,[5,5],[500.],'R')) / $
(Abs_value(ptr_head_data,[5,5],[750.],'R'))
; - NPQI
ind_data[22]=NormRatio(ptr_head_data,[5,5],[415.,435.],'R')
; - TVI
ind_data[23]=0.5D*(120.0D*(Abs_value(ptr_head_data,[5,5],[800.],'R')-Abs_value(ptr_head_data,[5
200.0D*(Abs_value(ptr_head_data,[5,5],[680.],'R')-Abs_value(ptr_head_data,[5,5],[55
; - R740/R720, width=5dx+5sx
ind_data[24]=Ratio(ptr_head_data,[5,5],[740.,720.],'R')
;______________________WATER___________________________________________________________________
; - WI
ind_data[25]= Ratio(ptr_head_data,[5,5],[900.,970.],'R')
255
;
260
265
270
Page
; riempimento della struttura di output dei dati
*index.R_Index.presence=1
*index.R_Index.ind_hdr=ind_hdr
*index.R_Index.ind_data=ind_data
return,index
end
275
;______________________________________________________________________________________________________
280
285
290
295
300
305
310
315
320
325
330
;______________________________________________________________________________________________________
Function dayfract, hm,j
dime=size(hm)
sec_in_a_day=86400.0D
;number of seconds in a day
sec=dblarr(dime[0]) & dayF=dblarr(dime[0])
for k=0,dime[0]-1 do begin
sec[k]=((hm[0,k])*60*60+hm[1,k]*60)
dayF[k]=(sec[k]/sec_in_a_day)
endfor
dif=dayF[0]*0.1
if dime[0] gt 1 then begin
if abs(dayF[0]-dayF[1]) gt dayF[0]+dif || abs(dayF[0]-dayF[1]) gt dayF[0]-dif then $
print, 'attenzione i day.Fract delle due UNIT sono diversi' &
stop
endif
return,dayF[0]
end
;_______________________________________________________________________________________
; Solar zanith and azimuth angles_______________________________________________________
; M+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
; ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
Function sun_angles, hm, date
common share1, prjpath, calpath, conffile
lat=read_info('LATITUDE', conffile)
lon=read_info('LONGITUDE', conffile)
hm[0]=hm[0]-1
&
hm=string(hm)
if hm[1] lt 10 then hm[1]='0'+STRTRIM(hm[1],2)
GMT_time=STRJOIN(strtrim(hm,2), /SINGLE)
s=ENVI_COMPUTE_SUN_ANGLES(date[1],date[0],date[2], float(GMT_time), lat, lon)
RETURN, [90.-s[0], s[1]]
END
;______________________________________________________________________________________________________
Function CF_det_sys, ptr_head_data, avg, WLo
;CF@x with determined system: s-houlder=WLo_should, w-ell=WLo_should, uso una media di avg, abs(avg/2)
;F=(Ls,w*Lwr,s-Ls,s*Lwr,w) / (Lwr,s-Lwr,w)
;L[Wm-2ste-1nm-1]
SubA=Find_WL(WLo[0], ptr_head_data)
SubB=Find_WL(WLo[1], ptr_head_data)
head_data=*ptr_head_data
Lsw= mean(head_data[2,subA-avg[0]:subA+avg[0]],/DOUBLE,/NAN)
Lss= mean(head_data[2,subB-avg[1]:subB+avg[1]],/DOUBLE,/NAN)
Lwrw=mean(head_data[1,subA-avg[0]:subA+avg[0]],/DOUBLE,/NAN)
Lwrs=mean(head_data[1,subB-avg[1]:subB+avg[1]],/DOUBLE,/NAN)
return, (Lsw*Lwrs-Lss*Lwrw)/(Lwrs-Lwrw)
end
;######################################################################################################
Function CF_overdet_sys, ptr_head_data, WLo
;CF and related parameter from overdetermined system
83
compute_index.pro
Page
5
;WLo[0] is lower range
;WLo[1] is upper range
335
340
345
350
355
360
365
370
375
380
RES=dblarr(13)
SubA=Find_WL(WLo[0], ptr_head_data)
SubB=Find_WL(WLo[1], ptr_head_data)
head_data=*ptr_head_data
Lwr=head_data[1,subA:subB]
Ls= head_data[2,subA:subB]
wl= head_data[0,subA:subB]
&
dwl=wl-wl[0]
Lwr_max=max(Lwr,min=Lwr_min,/nan)
res[0:2]=[Lwr_min,Lwr_max,max((Ls/Lwr),/nan)]
; System B=Ax
; La var dip (Z) è B, A è la matrice disegno, x è il vettore dei coefficienti risultante da OLS
; z = b0 + b1*Li + b2*dl*Li + b3*dl
; Ls= F0 + R0*Li + dR*dwl*Li + dF*dwl
; Define the array A:
A = dblarr(4,N_ELEMENTS(dwl))
A[0,*]= 1.0D ;cost
A[1,*]= Lwr
A[2,*]= Lwr*dwl
A[3,*]= dwl
; Define the right-hand side vector B:
B = reform(Ls)
; Decompose A:
SVDC, A, W, U, V, /DOUBLE
; Compute the solution and print the result:
result= SVSOL(U, W, V, B, /DOUBLE)
res[3:6]=[result[1],result[2],result[0],result[3]] ; [Ro,dR,Fo,dF]
;STAT
; df=degrees of freedom=number of Y values - number of indip variables -1
; df = N_ELEMENTS(ls) - 3 -1
; df=118-4
; g(118,0.01)=2.617
t_val=2.326
C=fltarr(3,N_ELEMENTS(wl))
C[0,*]=A[1,*]
C[1,*]=A[2,*]
C[2,*]=A[3,*]
d=regress(C,B,const=const,sigma=sigma, status=status, /DOUBLE)
;test on R0,dR,dF
for s=0,2 do begin
t_stat=abs((d[s])/sigma[s])
if t_stat ge t_val then res[7+s]=0 else res[7+s]=1
endfor
res[10:12]=sigma
return, res
end
;______________________________________________________________________________________________________
;
INDEX math
;------------------------------------------------------------------------------------------------------
385
390
; Convert from local time to solar or GMT time
; M+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
; ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
Function time_converter, hh, TSK
common share1, prjpath, calpath, conffile
time=read_info('TIME(timesaving/solar)', conffile)
case TSK of
'GMT': BEGIN
case time of
'solar': hh=hh-1
'timesaving': hh=hh-2
endcase
END
395
;trasform local time in
; GMT time
400
'IT':
BEGIN
case time of
'solar': hh=hh
;trasform local time in
'timesaving': hh=hh-1
; solar time
endcase
405
END
endcase
RETURN, hh
END
410
415
; Convert string indications to array subsrcipts
Function Type_decod, Type
case strtrim(Type,2) of
'W' : Type=1
'S' : Type=2
84
compute_index.pro
420
425
430
435
440
445
450
Page
6
'R' : Type=3
endcase
return, Type
end
; Find the nearest measured wl__________________________________________________________
Function Find_WL, WLo, ptr_head_data
head_data=*ptr_head_data
m=min((head_data[0,*]-WLo[0]),sub,/ABSOLUTE,/NAN)
return, sub
end
; Absolute______________________________________________________________________________
Function Abs_value, ptr_head_data, avg, WLo, Type
Type=Type_decod(Type)
SubA=Find_WL(WLo, ptr_head_data)
head_data=*ptr_head_data
return, mean(head_data[Type,subA-avg[0]:subA+avg[0]],/DOUBLE,/NAN)
end
; Ratio_________________________________________________________________________________
Function Ratio, ptr_head_data, avg, WLo, Type
Type=Type_decod(Type)
SubA=Find_WL(WLo[0], ptr_head_data)
SubB=Find_WL(WLo[1], ptr_head_data)
head_data=*ptr_head_data
return, (mean(head_data[Type,subA-avg[0]:subA+avg[0]],/DOUBLE,/NAN)) / $
(mean(head_data[Type,subB-avg[1]:subB+avg[1]],/DOUBLE,/NAN))
end
; Normalized Ratio______________________________________________________________________
Function NormRatio, ptr_head_data, avg, WLo, Type
Type=Type_decod(Type)
SubA=Find_WL(WLo[0], ptr_head_data)
SubB=Find_WL(WLo[1], ptr_head_data)
head_data=*ptr_head_data
return, ((mean(head_data[Type,subA-avg[0]:subA+avg[0]],/DOUBLE,/NAN)) - $
(mean(head_data[Type,subB-avg[1]:subB+avg[1]],/DOUBLE,/NAN))) / $
((mean(head_data[Type,subA-avg[0]:subA+avg[0]],/DOUBLE,/NAN)) + $
(mean(head_data[Type,subB-avg[1]:subB+avg[1]],/DOUBLE,/NAN)))
end
455
85
Bibliografia
BIBLIOGRAFIA
BILGER, W. and BJORKMAN, O., 1990, Role of the xanthophyll cycle in
photoprotection elucidated by measurements of light-induced absorbance changes,
fluorescence and photosynthesis in leaves of Hedera canariensis. Photosynthesis
Research, 25, pp. 173-185.
BUSCHMANN, C., NAGEL, E., SZABÓ, K., & KOCSÁNYI, L., 1994. Spectrometer
for fast measurements of in vivo reflection, absorption and fluorescence in the
visible and near infrared. Remote Sensing of Environment, 48,18−24.
BUSCHMANN, C., 2002, Interpretation of the fluorescence signatures from vegetation.
In Proceedings of the FLEX Workshop (ESA SP-527) Remote Sensing of SolarInduced Vegetation, 19-20 June 2002, ESTEC, Noordwijk, The Netherlands, R.A.
Harris (Ed.), published on CDROM.
CARTER, G.A., 1993, Responses of Leaf Spectral Reflectance to Plant Stress. American
Journal of Botany, 80, pp. 239-243. CARTER, G.A., 1994, Ratios of Leaf
Reflectances in Narrow Wavebands as Indicators of Plant Stress. International
Journal of Remote Sensing, 15, pp. 697-703.
CARTER, G.A., FREEDMAN, A., KEBABIAN, P.L. and SCOTT, H.E., 2004, Use of a
prototype instrument to detect short-term changes in solar-excited leaf
fluorescence. International Journal of Remote Sensing, 25, pp. 1779-1784.
CECCHI, G., RAIMONDI, V., AGATI, G., MAZZINGHI, P., 2004, High spectral
resolution fluorescence LIDAR measurements on vegetation”, Proc. 2nd Int.
Workshop on Remote Sensing of Vegetation Fluorescence, Canadian Space
Agency, Montreal, QC, Canada, Nov. 17–19, 2004.
CIOMPI, S., CASTAGNA, A., RANIERI, A., NALI, C., LORENZINI, G. and
SOLDATINI, G.F., 1997, CO2 assimilation, xanthophyll cycle pigments and PSII
efficiency in pumpkin plants as affected by ozone fumigation. Physiologia
Plantarum, 101, pp. 881-889.
DEMMIG-ADAMS, B. and ADAMS, W.W., 1996, The role of xanthophyll cycle
carotenoids in the protection of photosynthesis. Trends in Plant Science, 1, pp. 2126.
DOBROWSKI, S.Z., PUSHNIK, J.C., ZARCO-TEJADA, P.J. and USTIN, S.L., 2005,
Simple reflectance indices track heat and water stress-induced changes in steadystate chlorophyll fluorescence at the canopy scale. Remote Sensing of
Environment, 97, pp. 403-414.
ELACHI, C. 1987. Introduction to the physics and techniques of remote sensing (pp. 63):
John Wiley and Sons.
EVAIN, S., FLEXAS, J. and MOYA, I., 2004, A new instrument for passive remote
sensing: 2. Measurement of leaf and canopy reflectance changes at 531 nm and
86
Bibliografia
their relationship with photosynthesis and chlorophyll fluorescence. Remote
Sensing of Environment, 91, pp. 175-185.
FIELD, C. B., GAMON, J. A., & PEÑUELAS, J. 1994. Remote sensing of terrestrial
photosynthesis. In E. -D. Schulze, & M. M. Caldwell (Eds.), Ecophysiology of
photosynthesis. Ecological studies, Vol. 100. (pp. 511−527) Berlin: SpringerVerlag.
FLEXAS, J., BRIANTAIS, J.M., CEROVIC, Z., MEDRANO, H. and MOYA, I., 2000,
Steady-state and maximum chlorophyll fluorescence responses to water stress in
grapevine leaves: A new remote sensing system. Remote Sensing of Environment,
73, pp. 283-297.
FRANCINI, A., NALI, C., PICCHI, V. and LORENZINI, G., 2006, Metabolic changes
in white clover clones exposed to ozone. Environmental and Experimental
Botany, (in press, doi:10.1016/j.envexpbot.2006.06.004).
FREEDMAN, A., CAVENDER-BARES, J., KEBABIAN, P.L., BHASKAR, R.,
SCOTT, H. and BAZZAZ, F.A., 2002, Remote sensing of solar-excited plant
fluorescence as a measure of photosynthetic rate. Photosynthetica, 40, pp. 127132.
GAMON, J.A., FIELD, C.B., BILGER, W., BJORKMAN, O., FREDEEN, A.L. and
PENUELAS, J., 1990, Remote-Sensing of the xanthophyll cycle and chlorophyll
fluorescence in sunflower leaves and canopies. Oecologia, 85, pp. 1-7.
GAMON, J.A., PENUELAS, J. and FIELD, C.B., 1992, A narrow-waveband spectral
index that tracks diurnal changes in photosynthetic efficiency. Remote Sensing of
Environment, 41, pp. 35-44.
GAMON, J.A., SERRANO, L. and SURFUS, J.S., 1997, The photochemical reflectance
index: an optical indicator of photosynthetic radiation use efficiency across species,
functional types, and nutrient levels. Oecologia, 112, pp. 492-501.
GAMON, J.A. and SURFUS, J.S., 1999, Assessing leaf pigment content and activity with
a reflectometer. New Phytologist, 143, pp. 105-117.
GATES, D. M., KEEGAN, H. J., SCHLETER, J. C., WEIDNER, V,R, 1965, Spectral
properties of plants, Applied Optics 4, pp. 11-20.
GENTY, B., BRIANTAIS, J.M. and BAKER, N.R., 1989, The relationship between the
quantum yield of photosynthetic electron transport and quenching of chlorophyll
fluorescence. Biochimica et Biophysica Acta, 990, pp. 87-92.
GIARDINO, C., 2001, Anisotropy of the Reflected Radiation Field over Natural
Surfaces, Ph.D. Thesis.
GITELSON, A.A. and MERZLYAK, M.N., 1994, Spectral reflectance changes
associated with autumn senescence of Aesculus-Hippocastanum L and AcerPlatanoides L leaves -spectral features and relation to chlorophyll estimation.
Journal of Plant Physiology, 143, pp. 286-292.
GITELSON, A.A., BUSCHMANN, C. and LICHTENTHALER, H.K., 1999, The
chlorophyll fluorescence ratio F¬735/F-700 as an accurate measure of the
chlorophyll content in plants. Remote Sensing of Environment, 69, pp. 296-302.
87
Bibliografia
GOEL, N. S. 1988. Models of vegetation canopy reflectance and their use in estimation
of biophysical parameters from reflectance data. Remote Sensing Reviews, 4, pp.
1−212.
GRACE, J., NICHOL, C., DISNEY, M., LEWIS, P., QUAIFE, T. AND BOWYER, P.,
2007, Can we measure terrestrial photosynthesis from space directly, using
reflectance and fluorescence?, Global Change Biology 13, pp. 1484-1497.
GUIDI, L., NALI, C., CIOMPI, S., LORENZINI, G. and FRANCO, G., 1997, The use
of chlorophyll fluorescence and leaf gas exchange as methods for studying the
different responses to ozone of two bean cultivars. Journal of Experimental
Botany, 48, pp. 173-179.
HARBISON, J., GENTY, B. and BAKER, N.R., 1990, The relationship between CO2
assimilation and electron transport in leaves. Photosynthesis Research, 25, pp. 213224.
HEATH, R.L., 1996, The modification of photosynthetic capacity induced by ozone
exposure. In Photosynthesis and the Environment, N.R. Baker (Ed.), pp. 409-433
(Dordrecht: Kluwer Academic Publishers).
JACQUEMOND, S., AND BARET, F., 1990, PROSPECT: A model of leaf optical
properties spectra, Remote Sensing of Environment, 34, 75-91.
KANGASJARVI, J., TALVINEN, J., UTRIAINEN, M. and KARJALAINEN, R., 1994,
Plant Defense Systems Induced by Ozone. Plant Cell and Environment, 17, pp.
783-794.
KAUTSKY,
H.
&
HIRSCH,
A.
1934,
Chlorophyllfluoreszenz
und
Kohlensäur¬eassimilation. Das Fluoreszenzverhalten grüner Pflanzen.
Biochemische Zeitschrift, 274, 423−434.
KEBABIAN, P.L., THEISEN, A.F., KALLELIS, S. and FREEDMAN, A., 1999, A
passive two-band sensor of sunlight-excited plant fluorescence. Review of
Scientific Instruments, 70, pp. 4386-4393.
KRAFT, M., WEIGEL, H.J., MEJER, G.J. and BRANDES, F., 1996, Reflectance
measurements of leaves for detecting visible and non-visible ozone damage to
crops. Journal of Plant Physiology, 148, pp. 148-154.
KRALL, J.P. and EDWARDS, G.E., 1992, Relationship between photosystem II and
activity and CO2 fixation in leaves. Physiologia Plantarum, 86, pp. 180-187.
LOUIS, J., OUNIS, A., DUCRUET, J.M., EVAIN, S., LAURILA, T., THUM, T.,
AURELA, M., WINGSLE, G., ALONSO, L., PEDROS, R., and MOYA, I., 2005,
Remote sensing of sunlight-induced chlorophyll fluorescence and reflectance of
Scots pine in the boreal forest during spring recovery. Remote Sensing of
Environment, 96, pp. 37-48.
MARTONCHIK, J. V., BRUEGGE, C. J., & STRAHLER, A. H. 2000, A review of
reflectance nomenclature used in remote sensing. Remote Sensing Reviews,
19,9−20.
88
Bibliografia
MCFARLANE, J. C., WATSON, R. D., THEISEN, A. F., JACKSON, R. D., EHRLER,
W. L., PINTER JR., P. J., IDSO, S. B. and REGINATO, R. J., 1980, Plant stress
detection by remote measurement of fluorescence. Applied Optics, 19, 3287-3289.
MERONI, M., COLOMBO, R., & COGLIATI, S. 2004, High resolution leaf spectral
signature for the detection of solar induced chlorophyll fluorescence. Proc. 2nd
Int. Workshop on Remote Sensing of Vegetation Fluorescence, Canadian Space
Agency, Montreal, QC, Canada, Nov. 17–19, 2004.
MERONI, M., 2005, Determinazione di parametri biofisici da osservazioni remote per la
stima del bilancio del carbonio di ecosistemi forestali, Ph.D. Thesis.
MERONI, M. and COLOMBO, R., 2006, Leaf level detection of solar induced
chlorophyll fluorescence by means of a subnanometer resolution
spectroradiometer. Remote Sensing of Environment, 103, pp. 438-448.
MERONI, M., PICCHI, V., ROSSINI, M., COGLIATI, S., PANIGADA, C., NALI, C.,
LORENZINI, G., COLOMBO, R., 2007, Leaf level early assessment of ozone
injuries by passive fluorescence and PRI, Internationa Journal of Remote Sensing,
accepted.
MERONI, M., ROSSINI, M., COLOMBO, R., COGLIATI, S., PANIGADA, C.,
PICCHI, V., GIARDINO C., 2007, Pri and passive steady state fluorescence
measurements at leaf and canopy level, Proc. 3rd Int. Workshop on Remote
Sensing of Vegetation Fluorescence, CNR, Florence, Italy, 7-9 february 2007.
MERONI, M., COLOMBO, R., 2007, 3S: A novel program for field Spectrometry at
Subnanometer Spectral resolution, Computer & Geoscience 2007, submitted.
MILLER, J. R. R., BERGER, M., ZORAN CEROVIC, L. A., GOULAS, Y.,
JACQUEMOUD, S., MOHAMMED, J. G., et al. 2003, Progress on the
development of an integrated canopy fluorescence model. Proc. Int. Geoscience
and Remote Sensing Symposium, IGARSS '03, Toulouse, France, July 21–25,
2003, 601–603.
MILTON, E.J. and ROLLIN, E.M., 2006, Estimating the irradiance spectrum from
measurements in a limited number of spectral bands. Remote Sensing of
Environment, 100, pp. 348-355.
MILTON, E. J., SCHAEPMAN, M.E., ANDRSON, K., KNEUBUHLER, M., FOX, N.,
2007, Progress in field spectroscopy, Remote Sensing of Environment,
doi:10.1016/j.rse.2007.08.001, in-press.
MOYA, I., CAMENEN, L., EVAIN, S., GOULAS, Y., CEROVIC, Z.G., LATOUCHE,
G., FLEXAS, J. and OUNIS, A., 2004, A new instrument for passive remote
sensing 1. Measurements of sunlight-induced chlorophyll fluorescence. Remote
Sensing of Environment, 91, pp. 186-197.
MYNENI, R. B., KEELING, C. D., TUCKER, C. J., ASRAR, G., NEMANI, R.R., 1997,
Increased plant grow in the northern high latitudes from 1981 to 1991, Nature,
386, pp. 687-702.
89
Bibliografia
MYNENI, R. B., TUCKER, C. J., ASRAR, G., KEELING, C. D., 1998, Interannual
variations in satellite-sensed vegetation index data from 1981 to 1991, J. Geophys.
Res., 103(D6), 6145-6160, 10.1029/97JD03603.
NAKAJI, T, OGUMA, H. and FUJINUMA, Y, 2006, Seasonal changes in the
relationship between photochemical reflectance index and photosynthetic light use
efficiency of Japanese larch needles. International Journal of Remote Sensing, 27,
pp. 493-509.
NALI, C., PUCCIARIELLO, C., MILLS, G. and LORENZINI, G., 2005, On the
different sensitivity of white clover clones to ozone: Physiological and biochemical
parameters in a multivariate approach. Water Air and Soil Pollution, 164, pp. 137153.
NICODEMUS, F. E., RICHMOND, J. C., HISIA, J. J., GINSBERG, I. W., AND
LIMPERIS, T., 1977, Geometrical Considerations and Nomenclature for
Reflectance. Volume NBS MN-160. National Bureau of Standards, U. S.
Department of Commerce.
OWENS, T.G., 1994, In vivo chlorophyll fluorescence as a probe of photosynthetic
physiology. In Plant Responses to the Gaseous Environment, R.G. Alscher and
A.R. Wellburn (Ed.), pp. 195-217 (London: Chapman and Hall).
PENNDORF, R. 1956. Luminous and spectral reflectance as well as colors of natural
objects. U.S. Air Force Cambridge Research Center, Bedford, Massachusetts.
PENUELAS, J., LLUSIA, J., PINOL, J. and FILELLA, I., 1997, Photochemical
reflectance index and leaf photosynthetic radiation-use-efficiency assessment in
Mediterranean trees. International Journal of Remote Sensing, 18, pp. 2863-2868.
PENUELAS, J., FILELLA, I., ELVIRA, S. and INCLAN, R., 1995a, Reflectance
assessment of summer ozone fumigated Mediterranean white pine seedlings.
Environmental and Experimental Botany, 35, pp. 299-307.
PENUELAS, J., FILELLA, I. and GAMON, J.A., 1995b, Assessment of Photosynthetic
Radiation-Use Efficiency with Spectral Reflectance. New Phytologist, 131, pp.
291-296.
PEREZ-PRIEGO, O., ZARCO-TEJADA, P.J., MILLER, J.R., SEPULCRE-CANTO,
G. and FERERES, E., 2005, Detection of water stress in orchard trees with a
high-resolution spectrometer through chlorophyll fluorescence in-filling of the O2-A band. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 43, pp. 28602869.
PLASCYK, J.A., 1975, The MK II Fraunhofer line discriminator (FLD-II) for airborne
and orbital remote sensing of solar-stimulated luminescence. Optical Engineering,
14, pp. 339-346.
RAHMAN, H., VERSTRAETE, M. M., AND PINTY, B., 1993a, Coupled surfaceatmosphere reflectance (CSAR) model, 1. Model description and inversion on
synthetic data, Journal of Geophysical Research, 98, 20779-20789.
RAHMAN, H., VERSTRAETE, M. M., AND PINTY, B., 1993b, Coupled surfaceatmosphere reflectance (CSAR) model, 2. Semiempirical surface model usable with
90
Bibliografia
NOAA Advanced Very High Resolution Radiometer data, Journal of Geophysical
Research, 98, 20791-20801.
REICH, P.B., 1987, Quantifying plant response to ozone: a unifying theory. Tree
Physiology, 3, pp. 63-91.
ROSEMA, A., SNEL, J. F. H., ZAHN, H., BUURMEIJER, W. F., & VAN HOVE, L.
W. A., 1998, The relation between laser-induced chlorophyll fluorescence and
photosynthesis. Remote Sensing of Environment, 65, 143−154.
ROSEMA, A., 2002, Chlorophyll fluorescence and photosynthesis: prospect for remote
sensing. In Proceedings of the FLEX Workshop (ESA SP-527) Remote Sensing of
Solar-Induced Vegetation, 19-20 June 2002, ESTEC, Noordwijk, The Netherlands,
R.A. Harris (Ed.), published on CDROM.
ROSSINI, M., 2006, Analisi dello stato di salute della vegetazione mediante
telerilevamento iperspettrale: stima di variabili biochimiche e fisiologiche a livello
fogliare e di canopy. Ph.D. Thesis.
SANDMEIER, R. S., 2000, Acquisition of bidirectional Reflectance Factor data with field
goniometer, Remote Sensing of Environment, 73, pp. 257-269.
SCHAEPMAN-STRUB, G., SCHAEPMAN, M. E., PAINTER, T. H., DANGLE, S.,
MARTONCHIK, J. V., 2006, Reflectance quantities in optical remote sensingdefinition and case studies, Remote Sensing of Environment, 103, pp. 27-42.
SIMS, D. A. and GAMON, J. A., 2002, Relationships between leaf pigment content and
spectral reflectance across a wide range of species, leaf structures and
developmental stages. Remote Sensing of Environment, 81, pp. 337-354.
SIORIS, C. E., BAZALGETTE COURREGES-LACOSTE, G., & STOLL, M. -P., 2003,
Filling in of Fraunhofer lines by plant fluorescence: Simulations for a nadirviewing satellite-borne instrument. Journal of Geophysical Research, 108(D4),
4133, doi:10.1029/2001JD001321.
STOLL, M-P., 2004, The Fluorescence Explorer (FLEX) Space Mission Project:
endeavour to Making an Old Idea Real. In Proceedings of the FLEX Workshop
(ESA WPP-242) 2nd International Workshop on Remote Sensing of Vegetation
Fluorescence, 17-19 November 2004, John H. Chapman Space Centre-CSA, SaintHubert, Canada, Published on CDROM.
STYLINSKI, C. D., GAMON, J. A. and OECHEL, W. C., 2002, Seasonal patterns of
reflectance indices, carotenoid pigments and photosynthesis of evergreen chaparral
species. Oecologia, 131, pp. 366-374.
THEISEN, A.F., 2002, Detecting chlorophyll fluorescence from orbit: the Fraunhofer
line depth model. In From Laboratory Spectroscopy to Remotely Sensed Spectra
of Terrestrial Ecosystems, R.S. Muttiah (Ed.), pp. 203-232 (Dordrecht: Kluwer
Academic Publishers).
VOGELMANN, J.E., ROCK, B.N. and MOSS, D.M., 1993, Red Edge Spectral
Measurements from Sugar Maple Leaves. International Journal of Remote Sensing,
14, pp. 1563-1575.
91
Bibliografia
ZARCO-TEJADA, P.J., MILLER, J.R., NOLAND, T.L., MOHAMMED, G.H. and
SAMPSON, P.H., 2001, Scaling-up and model inversion methods with
narrowband optical indices for chlorophyll content estimation in closed forest
canopies with hyperspectral data. IEEE Transactions on Geoscience and Remote
Sensing, 39, pp. 1491-1507.
92
Ringraziamenti
A conclusione di questa entusiasmante avventura iniziata nei primi mesi dell’oramai
lontano 2004, volevo ringraziare tutto il Lab. di Telerilevamento a partire da Michele e
Roberto per la fiducia e gli insegnamenti ricevuti in tutto questo tempo, Micol per il
costante aiuto durante tutta l’attività, Andrea, Mirco, Francesco, Lorenzo, Cinzia e
Mirco, Chiara per i bei momenti trascorsi insieme in laboratorio e per l’aiuto nelle varie
fasi della tesi. Volevo ringraziare tutte le persone che hanno partecipato alle campagne
di misura (R.A. Diaz Varala e Francesco Magni).
Ringrazio il personale del Dipartimento di Coltivazione e Difesa delle Specie Legnose
‘Giovanni Scaramuzzi’ dell’Università di Pisa, in particolare modo Valentina per
l’ospitalità e la collaborazione negli studi di fumigazione cronica.
Ringrazio Claudia del CNR-IREA sezione di Milano per i preziosi consigli sul tema
BRDF e per la disponibilità nell’organizzazione e concretizzazione delle misure
direzionali.
Ringrazio il personale dell’INFN sezione di Milano-Bicocca e il personale tecnico del
gruppo di Astrofisica per la disponibilità nella costruzione dei dispositivi necessari per
la messa in funzione del sistema spettrometrico.
Poi volevo ringraziare tutti i compagni di Università conosciuti in questi anni, da quelli
frequentati negli ultimi anni di specialistica Chiara, Angela, Teo A., Fede P., Mirco
(Debian), Fede, Marta, Giulio, Arzu, Roby B, ai ‘vecchi’ compagni di studio della
triennale Dome, Ale M., Ele, Andre.