SOS Valeria Ancona, Raffaella Matarrese CNR-IRSA 15/04/2014

REGIONE PUGLIA
AREA POLITICHE PER LO SVILUPPO,
IL LVAORO E L’INNOVAZIONE
UNIONE EUROPEA
FONDO EUROPEO DI SVILUPPO
REGIONALE
Intervento cofinanziato dall’U.E. – FESR P.O. Regione Puglia 2007-2013 – Asse I – Linea 1.2 Azione 1.2.4
Bando «Aiuti a Sostegno dei Partenariati Regionali per l’Innovazione - Investiamo nel vostro futuro»
Martedì 15 Aprile 2014
Villa Romanazzi Carducci - Bari
Valeria Ancona, Raffaella Matarrese
CNR-IRSA
Progetto SOS – Save Our Soil
Esiti e scenari

OR. 1: Analisi della realtà territoriale (raccolta dati,
individuazione delle aree di indagine in funzione delle criticità oggetto di
studio e definizione del protocollo di rilievo)
OR. 2: Sviluppo metodologie innovative (pre-processing
dei dati telerilevati, definizione e progettazione di algoritmi di
elaborazione radiometrica per l’individuazione di sostanza organica dei
suoli)
OR. 3: Pianificazione ed attuazione degli interventi
di ripristino (attività di monitoraggio delle aree indagate mediante
l’integrazione delle tecniche tradizionali con la tecnologia da remoto)
OR.4: Validazione e valutazione dei risultati
(validazione dei risultati, valutazione strategica dei risultati)
CNR-IRSA

Caratterizzazione e monitoraggio delle aree di indagine
S1 S2 S3
 Analisi chimico-fisiche del suolo
 Analisi degli inquinanti (metalli pesanti e PCB)
 Indagini di soil proximal sensing (in collaborazione con IIA-CNR di Roma,
Dott.ssa R. Salvatori)
 Indagini di remote sensing
CNR-IRSA

Le attività di campionamento e analisi dei campioni sono
state condotte sui tre siti di indagine tre volte:
Campagna di acquisizione dati finalizzata alla
«Caratterizzazione dei siti» (settembre 2012);
Applicazione di una tecnica di ripristino ambientale quale
lo spargimento di compost (febbraio 2013).
Campagne di acquisizione dati volte al «Monitoraggio»
degli stessi realizzata dopo 4 e 7 mesi dell’intervento di
ripristino ambientale (giugno e settembre 2013).
CNR-IRSA

Valeria Ancona, Raffaella
Matarrese
Analisi chimiche del suolo:
Caratterizzazione granulometrica del
campione suolo;
Determinazione gravimetrica del contenuto
di umidità;
Determinazione del grado di reazione (pH);
Determinazione della conduttività elettrica
(salinità);
Determinazione del Carbonio organico col
metodo di Walkley e Black;
Determinazione dell’Azoto totale per
distillazione secondo Kjeldahl;
Determinazione del Fosforo assimilabile
(Metodo Olsen);
Determinazione del “calcare totale”.
Analisi chimiche degli inquinanti:
 Determinazione del contenuto di metalli
pesanti (ICP-MS);
 Determinazione del contenuto di
policlorobifenili (GC-MS).

Proximal Sensing Remote Sensing
Spettroradiometro portatile mod. ASD
FieldSpec Pro FR 350-2500 nm.
CNR-IRSA

S1
Cladocora caespitosa
CNR-IRSA

S2
CNR-IRSA

S3
CNR-IRSA

0
20
40
60
80
100
120
S1
S2
S3
9,17
102,09
89,53
mg/kg
P assim
Risultati analisi chimiche
0
100
200
300
400
S1
S2
S3
383,04
239,95 268,06
g/kg
Calc tot
CNR-IRSA

Risultati analisi chimiche
0
10
20
30
40
50
C org Sost org N tot
16,39
28,25
0,17
15,58
26,86
0,57
12,46
21,48
0,64
g/kg
S1 S2 S3
CNR-IRSA

Risultati analisi chimiche degli inquinanti (S1)
Metalli pesanti
102
189
163 161
268
409
594
152
276
393
417
250
92
385
402
253
342
217
318
446
269
278
239
487
292
110
-50
50
150
250
350
450
550
650
5 6 7 8 9 10 11 1bis 2bis 3bis 4bis 5bis 6bis
ppm
V 90 Cr 150 Ni 120 Zn 150 Sb 10
Valori di concentrazione (espressi in ppm) dei metalli pesanti determinati tramite ICP-MS nei suoli
dell’area A del sito S1. Tutti i campioni risultano inquinati da Be, Se, Sn, Pb.
Valori di concentrazione (espressi in ppm) dei metalli pesanti determinati tramite ICP-MS nei suoli
dell’area B del sito S1.
CNR-IRSA

Matarrese
Risultati analisi chimiche degli inquinanti (S1)
PCB
Concentrazioni di congeneri di PCB (espresse in ppb) rilevate nei campioni 05,12 e 22
prelevati nel sito S1.
Evidenziati in rosso i punti di prelievo dei
campioni inquinati da PCB: 05 (area A), 12 e
22 (area B).
Struttura molecolare generale dei policloro bifenili.

Matarrese
Risultati proximal sensing S1
Valori medi di riflettanza dei campioni di suolo dell’area
“B” del sito S1, ottenuti in laboratorio.
0
0,05
0,1
0,15
0,2
0,25
0,3
0,35
0,4
350 850 1350 1850 2350
S1_12
S1_13
S1_14
S1_15
S1_16
S1_17
S1_18
S1_19
S1_20
S1_21
S1_22
S1_15S1_14
Valori medi di riflettanza dei campioni di suolo dell’area “A” del
sito S1. Si riscontrano perturbazioni a 1400, 1800 e 2400 nm.
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
350 850 1350 1850 2350
S1_01
S1_02
S1_03
S1_04
S1_05
S1_06
S1_07
S1_08
S1_09
S1_10
S1_11
S1_01bis
S1_02bis
S1_03bis
S1_04bis
S1_05bis
S1_06bis
S1_02
S1_01bis
S1_04bis

 Cluster analisi gerarchica (HCA)
basata su PCA delle misure spettrali
Type α
Type β
Type γ
In evidenza le due differenti tipologie di suolo
appartenenti alle aree A e B + il sottotipo  (14, 15, 21).
CNR-IRSA

LC
HC
IR
PCA riferita ai risultati delle analisi chimiche del suolo
Il grafico illustra il 67% della varianza
nel set di dati chimici: la PC1 include
informazioni sulle macrocomponenti
(CaCO3 e N), la PC2 descrive la qualità
del suolo:
Argilla, metalli pesanti
SOM, sostanze nutritive
CNR-IRSA

Spettri medi dei tre gruppi di campioni identificati
mediante cluster analisi
La forma complessiva degli spettri
medi Vis-NIR per i tre tipi di suolo
è generalmente simile con un
diverso grado di pendenza nel
range 400-700 nm.
CNR-IRSA

 Partial Least Square Regression è
stato utilizzato per trovare una
relazione tra 2 indicatori della
qualità del suolo (SOM e CaCO3)
con gli spettri Vis-NIR.
 CaCO3 – i modelli di predizione
hanno rivelato risultati
interessanti grazie alle efficienti
performance statistiche ottenute
(R=0.85).
 SOM - i modelli di predizione
risultano inefficienti a causa
della bassa variabilità delle
popolazioni statistiche valutate.
CNR-IRSA
Grafici dei valori (espressi in %) di SO stimati vs. predetti (sx)
e di CaCO3 stimati vs. predetti (dx) elaborate per il data set A.
LC soils LC soils

Pianificazione degli interventi di ripristino ambientale
spandimento di compost
CNR-IRSA

Risultati monitoraggi
caratterizzazione e monitoraggio a confronto
S1, S2, S3
CNR-IRSA

Definizione del protocollo di rilievo
 Condizione dei terreni (condizioni meteorologiche per analisi; rimozione
della vegetazione, aratura dei terreni)
 Campionamento a terra (disposizione spaziale dei punti di
campionamento; numero di campioni(sito per le analisi in laboratorio;
profondità di campionamento; inserimento di invariant target sui suoli di
indagine per verificare la risoluzione spaziale dichiarata; GPS)
 Acquisizioni spettroradiometriche (in situ, in laboratorio)
 Analisi chimiche (numero campioni e scelta parametri di indagine)
 Analisi da remoto (settaggio del sensore aviotrasportato: numero di
bande, risoluzione spettrale e disposizione; verifica dell’accuratezza delle
procedure di geocorrezione)
 Elaborazione dati (correzione Atmosferica; pre-trattamento
dell’immagine)
CNR-IRSA

CNR-IRSA
Pre-processing dei dati telerilevati
1. Calibrazione geometrica
Fragagnano: Sito scelto per la calibrazione geometrica
Circa 40 punti campionati con GPS differenziale e seguente
riconoscimento sull’immagine

CNR-IRSA
2. Calibrazione radiometrica
Radianza
Riflettanza

CNR-IRSA
2. Calibrazione radiometrica
Il passaggio da Radianza a
Riflettanza è importante per
trattare un dato
indipendentemente dalle
condizioni atmosferiche e dalle
variazioni di insolazione.
Passaggio difficile da ottenere e
reso possibile dalle misure in
campo effettuate con il
FieldSpec3.
Rilfettanza al suolo =
Radiazione Riflessa / Radiazione incidente

CNR-IRSA
Definizione e progettazione di algoritmi di elaborazione
radiometrica per l’individuazione della sostanza
organica dei suoli
Radianza RiflettanzaVariazione nella concavità
del segnale al variare della
sostanza organica

CNR-IRSA
organica dei suoli
S2 Giungo 2014

CNR-IRSA
organica dei suoli
Relazione lineare tra le
misure di Sostanza
Organica effettuate in
laboratorio e i valori di
derivata seconda
delle corrispondente
curva vista dal CASI, a
circa 650nm con
R2 pari a 0.85
Analoga relazione su S3

Matarrese
organica dei suoli
S2
Mappa SO giugno 2013
S3
Mappa SO Giugno 2013
SOM
(g/kg)

CNR-IRSA
radiometrica per l’individuazione del calcare dei suoli
Da interferenze sulla
SOM, indagine Calcare.
Relazione lineare tra le
misure di Calcare
effettuate in laboratorio e i
valori di riflettanza
CASI a circa 950nm con
R2 pari a 0.86

Matarrese
radiometrica per l’individuazione del calcare dei suoli
Mappa Calcare settembre 2013
S3

Prodotti di Ricerca
 Ancona V., Salvatori S., Salzano R., Calabrese A., Uricchio V.F., (2013). Local scale application of soil
proximal sensing: portable spectroscopy analyses for soil quality assessment. In: 3rd Global Workshop on
Proximal Soil Sensing, 26 – 29 May 2013 Potsdam, Germany, vol. 82, p. 231-235, ISBN/ISSN: 0947-7314.
 Matarrese R., Ancona V., Salvatori R., Muolo M.R., Uricchio V.F., Vurro M. Detecting soil organic CARBON
by CASI Hyperspectral images. 35° IGARSS Canadian Symposium on Remote Sensing, Quebec, Canada,
July 13-18, 2014.
 Ancona V., Matarrese R., Salvatori R., Salzano R., Regano S., Calabrese A., Campanale C., Uricchio V. F.
Visible and infrared spectroscopy to evaluate soil quality in degraded sites: an applicative study in southern
Italy. European Geosciences Union General Assembly, EGU 2014, 27 april-2 may 2014.
 Ancona V., Campanale C., Calabrese A., Uricchio V.F., Regano S. Use of compost to restore a contaminated
site in Southern Italy: preliminary study to assess compost efficiency in remediating a heavily polluted soil
in Taranto city. European Geosciences Union General Assembly, EGU 2014, 27 april-2 may 2014.
 Ancona V., Barra Caracciolo A., Grenni P., Di Lenola M., Calabrese A., Campanale C., Uricchio V.F..
Microbiological indicators for assessing ecosystem soil quality and changes in it at degraded sites treated
with compost. European Geosciences Union General Assembly, EGU 2014, 27 april-2 may 2014.
 Ancona V., De Carlo L., Caputo M.C., Uricchio V F., Campanale C., Mascolo G., (2013). An integrated
approach to characterize a polluted site by combining chemical and geophysical methodologies: a case study
in Apulia region. In: 17th International Symposium on Environmental Pollution and its Impact on Life in
the Mediterranean Region. Istanbul, Turkey, September 28 to October 1, 2013.
 Ancona V., Barra Caracciolo A., Di Lenola M., Grenni P., Uricchio V.F., Calabrese A., (2013). Microbiological
indicators to evaluate ecosystem soil quality and its changes in diversity and functioning. In: 17th
International Symposium on Environmental Pollution and its Impact on Life in the Mediterranean Region.
Istanbul, Turkey, September 28 to October 1, 2013.
CNR-IRSA

Ringraziamenti
Dott.ssa Salvatori e Dott. Salzano (IIA-CNR)
Pasquale Carmignano (CODITA)
Padre Nicola Preziuso e Michele Arcangelo D’Alessandro (CEM Taranto)
Gruppo di lavoro IRSA-CNR
Valeria Ancona, Raffaella Matarrese, Vito Felice Uricchio, Michele Vurro
Angelo Calabrese, Claudia Campanale, Simona Regano, Vito Nicola
Palmisano
Giuseppe Mascolo, Giuseppe Bagnuolo, Sapia Murgolo
Lorenzo De Carlo, Maria Clementina Caputo
Anna Barra Caracciolo, Paola Grenni, Martina Di Lenola
CNR-IRSA

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