Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/2067/1981
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dc.contributor.advisorValentini, Riccardo-
dc.contributor.authorBalzarolo, Manuela-
dc.date.accessioned2011-04-20T14:26:01Z-
dc.date.available2011-04-20T14:26:01Z-
dc.date.issued2008-04-23-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2067/1981-
dc.descriptionDottorato di ricerca in Ecologia Forestaleit
dc.description.abstractEuropean mountain grasslands, which include also Alps, Apennines and Pyrenees, are subject to relatively fast changes in both human activities and climatic conditions. Their role in the biogeochemical cycles is still highly uncertain and unknown and, in addition, the European Mediterranean mountain areas are unique and under-represented study cases. Therefore, their knowledge can therefore introduce new avenues in the understanding of the whole grassland ecosystem. Remote sensing techniques appear as very useful tools in assessing and predicting productivity, quantity and quality of grassland over larger areas, whit higher temporal resolutions and lower cost than traditional methods of grassland sampling. In this study we analyzed the biometric parameters of three different land uses of the Mediterranean grassland of Amplero (Abruzzo region, Italy): meadow (managed by harvesting and grazing that is the typical management in Amplero and in Appenines areas), natural (areas to exclude all external impacts) and pasture (used for animal grazing). Aim of this study has been the evaluation of the potentiality of remote sensing in the prediction or of biometric parameters, such as biomass and its partitioning, and LAI or Net Primary Productivity (NPP) and carbon fluxes (Net Ecosystem Exchange, NEE; Gross primary productivity, GPP) of a Mediterranean grassland. For this reason, we applied the following independent approaches: agronomic destructive sampling inventory, hyperspectral radiometric measurements, satellite images processing and micrometeorological methods. We note that different management activities cause a broad variation in biomass dynamics. Cutting/harvesting and grazing have the same effects on the ecosystem reducing the quantity of available herbage and blocking the grassland growth. The effect of management on biomass quantity and quality can be detected by hyperspectral indexes and its relationships with investigated biometric parameters. Moreover, these relationships change also as consequence of growing vegetation phase and for this reason can be performed for analyzing the vegetation phenological status and characteristics of each type of managements present in the whole grassland area of Amplero. Finally, the estimation of GPP using radiometric methods it is possible to predict this variable both continuously and locally by CNR1 radiometer both discontinuously but on a larger area by MODIS images.en
dc.description.abstractLe praterie montane europee, che includono il territorio delle Alpi, degli Appennini e dei Pirenei, sono soggette a cambiamenti relativamente veloci legati alle attività antropiche e alle condizioni climatiche. Il loro ruolo nei cicli biogeochimici è ancora molto incerto e poco conosciuto e, in più, esistono pochi casi di studio che riguardano le praterie montane mediterranee. Lo studio delle praterie mediterranee, dunque, potrebbe introdurre nuove informazioni sullo studio dell’intero ecosistema. Le tecniche di telerilevamento consentono di ottenere informazioni sulla produttività, sulla qualità e sulla quantità delle coperture vegetali con un’ampia risoluzione spaziale e temporale ed a costi relativamente contenuti rispetto ai metodi tradizionali, basati sui rilievi di campo. In questo studio sono stati analizzati i parametric biometrici di tre differenti tipologie d’uso del suolo presenti nella prateria mediterranea di Amplero (Regione Abruzzo, Italia): meadow (sfalciato), natural (prateria indisturbata che non viene nè pascolata nè sfalciata) e pasture (pascolo) con l’obbiettivo di indagare le potenzialità del telerilevamento nel predire sia i parametri biometrici, come la biomassa, il contenuto di biomassa viva e morta e il LAI, sia la produttività primaria netta (NPP) e i flussi di carbonio (NEE, GPP) di questo ecosistema. A tale scopo abbiamo applicato i seguenti approcci indipendenti: campionamento distruttivo, misure radiometriche iperspettrali e multispettrali, elaborazioni d’immagini da satellite e metodo micrometeorologico. I risultati mostrano che i diversi utilizzi della prateria portano variazioni abbastanza ampie nella dinamica della biomassa della vegetazione. Il taglio, l’asportazione dell’erba e il pascolamento riducono la quantità di biomassa erbacea disponibile e bloccano la crescita della prateria. L’effetto dell’uso del suolo sulla quantità e qualità della biomassa può essere investigato utilizzando gli indici di vegetazione e le loro relazioni con i parametri biometrici misurati direttamente in campo. Queste relazioni, inoltre, sono strettamente legate alla fase di crescita della vegetazione e possono quindi essere utilizzate per analizzare lo stato fenologico della vegetazione e le caratteristiche della copertura vegetale dei diversi tipi di gestione presenti in tutta l’area di Amplero. Infine, utilizzando i metodi radiometrici è possibile predire il valore della GPP sia in maniera continua e locale con il radiometro CNR1 sia in maniera discontinua (per esempio ogni sedici giorni) ma su aree ampie con le immagini NDVI-MODIS.it
dc.language.isoenen
dc.publisherUniversità degli studi della Tuscia - Viterboit
dc.relation.ispartofseriesTesi di dottorato di ricerca 20. cicloit
dc.rightsIf not otherwise stated, this document is distributed by the Tuscia University Open Archive under a Creative Commons 2.0 Attribution - Noncommercial - Noderivs License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.0/)en
dc.subjectMediterranean grasslanden
dc.subjectProximal sensingen
dc.subjectVegetation indicesen
dc.subjectFluxesen
dc.subjectAGR/05-
dc.titleBiometrics parameters and fluxes estimation in Mediterranean mountainous grassland with remote sensing techniquesen
dc.typeDoctoral Thesisen
item.fulltextWith Fulltext-
item.openairetypeDoctoral Thesis-
item.cerifentitytypePublications-
item.grantfulltextopen-
item.languageiso639-1en-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
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