NDMI - Umidità della Vegetazione

NDMI — Indice di Umidità a Differenza Normalizzata della Vegetazione

Panoramica

L'Indice di Umidità a Differenza Normalizzata (NDMI, Normalized Difference Moisture Index) è un indice spettrale derivato da immagini satellitari che misura il contenuto d'acqua nella chioma della vegetazione. I valori variano da -1 a +1, dove valori più alti indicano una maggiore umidità fogliare e condizioni idriche favorevoli, mentre valori bassi o negativi segnalano stress idrico o assenza di vegetazione.

L'NDMI è uno strumento fondamentale per:

• Monitoraggio dello stress idrico — identificare aree di vegetazione soggette a siccità o carenza idrica
• Valutazione del rischio di incendi boschivi — la secchezza della vegetazione è il principale fattore predisponente
• Analisi delle condizioni fenologiche — tracciare variazioni stagionali del contenuto idrico
• Supporto alla gestione forestale e agricola — ottimizzare l'irrigazione e pianificare interventi selvicolturali

La banda SWIR (Short-Wave Infrared) utilizzata nell'NDMI è sensibile all'acqua nei tessuti fogliari: l'acqua assorbe fortemente a 1610 nm, mentre il NIR (842 nm) è influenzato principalmente dalla struttura cellulare. Il rapporto tra le due bande permette di isolare il segnale idrico dalla risposta strutturale della vegetazione (Gao, 1996).

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Metodologia di Calcolo

L'NDMI è calcolato a partire da immagini ESA Sentinel-2 L2A (riflettanza superficiale) con risoluzione nativa di 10-20 m:

Formula: NDMI = (B8 - B11) / (B8 + B11) dove B8 = banda NIR (842 nm, 10 m) e B11 = banda SWIR (1610 nm, 20 m)

Il processo di calcolo segue la stessa pipeline dell'NDVI:

1. Selezione immagini — acquisizioni nell'intervallo temporale di interesse
2. Mascheratura nuvole — utilizzo della banda Scene Classification Layer (SCL) per escludere pixel nuvolosi, ombre e neve
3. Mascheratura corpi idrici — esclusione delle superfici d'acqua dalla composita
4. Composita temporale — mediana dei valori validi per massimizzare la copertura spaziale e ridurre il rumore
5. Calcolo indice — applicazione della formula NDMI pixel per pixel
6. Aggregazione — statistiche (media, mediana, percentili) per ciascun poligono

Nota: B11 ha risoluzione nativa 20 m e viene ricampionata a 10 m per l'allineamento con B8.

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Fonti Dati

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Range e Livelli di Qualità

Interpretazione ecologica per livello:

Invertito = No: valori più alti indicano condizioni idriche migliori.

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Note Tecniche

• È necessario calcolare le mappe di NDMI prima dell'aggregazione per poligono
• La banda B11 (20 m) viene ricampionata a 10 m per allineamento con B8 (10 m): questo introduce una lieve interpolazione spaziale
• In aree con neve persistente o ghiacciai, la maschera SCL può produrre artefatti: verificare la copertura temporale delle composite
• L'indice è sensibile al contenuto idrico fogliare ma non distingue tra acqua libera e acqua legata ai tessuti
• Per confronti temporali, assicurarsi di utilizzare finestre stagionali equivalenti

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Riferimenti Bibliografici

1. Gao, B.C. (1996). "NDWI — A normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water from space". Remote Sensing of Environment, 58(3), 257–266.
2. Wilson, E.H. & Sader, S.A. (2002). "Detection of forest harvest type using multiple dates of Landsat TM imagery". Remote Sensing of Environment, 80(3), 385–396.
3. Delegido, J. et al. (2011). "Evaluation of Sentinel-2 Red-Edge Bands for Empirical Estimation of Green LAI and Chlorophyll Content". Sensors, 11(7), 7063–7081.

Responsabile: Claudio Barbieri