Il problema dell'inquinamento marino da idrocarburi è divenuto negli ultimi anni sempre più rilevante a causa della cresciuta tendenza a ricercare e/o sfruttare giacimenti naturali marini e a investire nel commercio via mare piuttosto che in quello su gomma.
Un gruppo di ricercatori del CNR-IMAA ha individuato una metodologia robusta per il riconoscimento tempestivo degli sversamenti di idrocarburi in mare.

Il problema dell'inquinamento marino da idrocarburi è divenuto negli ultimi anni sempre più rilevante a causa della cresciuta tendenza a ricercare e/o sfruttare giacimenti naturali marini e a investire nel commercio via mare piuttosto che in quello su gomma.
Questo tipo di attività comporta inevitabilmente un aumento del potenziale rischio di inquinamento legato a possibili incidenti che avvengono con modalità e conseguenze sugli ecosistemi marini variabili a seconda dei casi. Circa 5 milioni di tonnellate di petrolio vengono riversate, infatti, in mare ogni anno; di queste, a parte le emissioni naturali (seapage), la maggior parte deriva da azioni illegali come il lavaggio delle cisterne, mentre solo una piccola porzione è riconducibile ad eventi più disastrosi come i grandi incidenti petroliferi (di cui l'esempio recente più noto è sicuramente quello della piattaforma Deepwater Horizon avvenuto nel Golfo del Messico nel 2010).
In un contesto del genere risulta chiaro quanto sia importante un sistema di monitoraggio che consenta un controllo sistematico della superficie marina permettendo un intervento rapido in caso di necessità. Le tecniche tradizionali che prevedono l'utilizzo di navi vedetta per il pattugliamento delle acque, oltre ad essere molto costose, non garantiscono quella densità di campionamento adeguata per garantire un controllo sistematico ed efficiente nel dominio spazio-temporale; per questo motivo oggi ci si avvale delle tecniche basate su dati satellitari che permettono l'osservazione di vaste aree in breve tempo,buona frequenza e costi contenuti.
In questo lavoro viene presentata una metodologia robusta per il riconoscimento (detection) automatico degli sversamenti in mare (oilspill) che utilizza dati satellitari acquisiti alle lunghezze d’onda corrispondenti alla porzione dello spettro elettromagnetico del visibile. La metodologia, denominata RST-OIL, è un'applicazione agli oilspill della più generale Robust Satellite Technique– RST –una tecnica di analisi multi-temporale di dati satellitari sviluppata per identificare automaticamente variazioni statisticamente significative nel segnale satellitare misurato in uno specifico punto e in un determinato istante rispetto al suo valore atteso. Nell’applicazione RST-OIL, il segnale misurato è quello misurato in termini di riflettanza nel visibile, che è tipicamente molto basso per la superficie del mare e che può essere fortemente perturbato (in positivo o in negativo) dall’eventuale presenza di olio. In dettaglio, si sono utilizzaticirca 10 anni di dati acquisita 250 m di risoluzione spaziale del sensore Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer – MODIS– a bordo del satellite Aqua per studiare uno sversamento illegale avvenuto a largo delle coste di Cipro nel giugno 2007.
Lo spill osservato, identificabile da quelle striature a maggiore riflettanza (cioè più chiare) presenti negli ellissi verdi di Figura 1è stato attribuito ad un probabile rilascio in mare di carburante oppure a una perdita da parte di una nave cisterna (EMSA, 2010).

Figura1.Immagine RGB MODIS-Aqua del 18 giugno 2007ore 10.50 GMT. In verde sono state cerchiate le aree interessate dallo spill (EMSA, 2010).

La metodologia proposta ha permesso di identificare in maniera efficace e senza falsi allarmi le macchie di olio presenti sulla scena e di effettuarne un successivo mapping delle aree a differente spessore e/o intensità relativa (Figura 2). In totale, un’area di circa 63 km2 è stata riconosciuta come influenzata dalla presenza di olio.

Figura2. Mapping dello sversamento del 18 giugno 2007 alle ore 10.50 GMT.

L'affidabilità dei risultati ottenuti è stata confermata da una successiva fase di confutazione condotta in giorni diversi dall'evento che ha permesso di verificare l'effettiva assenza di anomalie quando nessuno sversamento era presente nell'area. Infine, sulla stessa immagine MODIS è stato implementato il Floating Algae Index– FAI – secondo l'approccio descritto da Zhao et al.(2015), confermando l'efficacia della detection effettuata con RST-OIL che si è dimostrata essere dunque una metodologia affidabile per il riconoscimento in tempo reale di sversamenti in mare anche di piccole dimensioni, facilmente esportabile in altre aree geografiche.

Per informazioni:
Teodosio Lacava, CNR-IMAA, Questo indirizzo email è protetto dagli spambots. È necessario abilitare JavaScript per vederlo.

Approfondimenti
Teodosio Lacava, Emanuele Ciancia, Irina Coviello, Carmine Di Polito, Caterina S. L. Grimaldi, Nicola Pergola, Valeria Satriano, Marouane Temimi, Jun Zhao and Valerio Tramutoli, A MODIS-Based Robust Satellite Technique (RST) for Timely Detection of Oil Spilled Areas, Remote Sensing, 2017, 9, 128; doi:10.3390/rs9020128