Earth observation and the copernicus sentinels for urban climate

The rate at which global climate change is happening is arguably the most pressing environmental challenge of the century and it affects our cities. Over half of the world’s population lives in cities and the urban areas are in the forefront of the climate change issue. Climate change exerts added stress on urban areas through increased numbers of heat waves threatening people’s wellbeing and in many cases human lives. Earth Observation (EO) systems and the advances in remote sensing technology increase the opportunities for monitoring the urban climate and the thermal behaviour of cities. At the time of this thesis, the first two of a large constellation of European Satellites, the Sentinels, have been launched. The Sentinels constitute the first series of operational satellites for Copernicus, a programme launched to provide data, information, services and knowledge that support Europe's goals regarding sustainable development and global governance of the environment. To this end, the Sentinels will provide a wealth of EO data for monitoring the urban climate. This PhD thesis, examines the exploitation of EO data for monitoring the urban climate, with particular focus on satellite data and the Copernicus Sentinels. State-of-the-art urban remote sensing methods are reviewed and advances are proposed for filling the knowledge gaps in developing EO data products to assist the monitoring of urban climate. The thesis is divided in three thematic parts, each of which presents a complete method for addressing urban climate related issues and a last part that illustrates their connection through examples. More specifically, the first part of this thesis deals with the mapping of the urban surface and its characteristics, using EO data. Remote sensing methods for characterizing the urban surface cover are reviewed and a new method is proposed adjusted for urban studies, which accounts for the non-linear mixture of spectral radiances in the urban canyon. The proposed method is based on machine learning techniques and synthetically mixed training data and it is specifically developed for multispectral sensors, to make it easily adaptable and applicable to Sentinel data. The second part of this thesis examines the exploitation of EO data for discriminating between the different local climate zones. Cities are not only warmer than the surrounding rural areas, but there are temperature variations in different parts of the city. EO data provide a valuable source of information for outlining areas with distinct thermal behaviour, i.e. local climate zones. Remote sensing methods are carefully reviewed and applied to estimate spatial distributions of parameters related to the city climate. A consolidated methodology then combines the separate EO products for identifying the zones with homogeneous thermal behaviour. The third part of this thesis focuses on thermal EO data and remote sensing methods. To capture the intra-urban variations of temperature, EO data of high spatial and temporal resolution are necessary, but no current of forthcoming satellite provides them. Moreover, only one from the series of Sentinel satellites carries a thermal sensor of low spatial resolution. To overcome the limitations of the resolution trade-off, a methodology is developed and applied that exploits a synergy between high resolution optical and low resolution thermal satellite measurements with ultimate goal daily local scale land surface temperature estimates. In conclusion, the last part of this thesis presents a wrap-up of the aforementioned methods with demonstration examples. The use of the combined EO products in assessing the urban climate is demonstrated and the significance of the developed methods is illustrated. Sentinel data can support studies of urban climate and this thesis highlights this need and proposes methods for deriving suitable products for assisting the monitoring of our cities and their climate.

La velocità con cui il cambiamento climatico glo bale sta accadendo è senza dubbio la sfida ambientale più urgente del secolo e colpisce in particolare le nostre città. Più della metà della popolazione mondiale vive nelle città e le aree urbane sono in prima linea per quanto riguarda il problema del cambiamento climatico. Il cambiamento climatico esercita stress aggiunto sulle aree urbane attraverso l'aumento delle onde di calore che minacciano il benessere delle persone e in molti casi vite umane. I sistemi di Osservazione della Terra (OT) e i progressi nella tecnologia di telerilevamento aumentano le opportunità per il monitoraggio del clima urbano e del comportamento termico delle città. Al momento della stesura di questa tesi, i primi due di una grande costellazione di satelliti europei, i Sentinel, sono stati lanciati. I Sentinel costituiscono la prima serie di satelliti operativi per Copernicus, un programma lanciato per fornire dati, informazioni, servizi e conoscenze che supportano gli obiettivi europei in materia di sviluppo sostenibile e gestione globale dell'ambiente. A tal fine, i Sentinel forniranno una ricchezza di dati OT per il monitoraggio del clima urbano. Questa tesi di dottorato, esamina lo sfruttamento dei dati OT per il monitoraggio del clima urbano, con particolare attenzione ai dati satellitari e i Sentinel. I metodi di telerilevamento urbani state-of-the-art sono rivisti e vengono proposti degli avanzamenti per colmare le lacune di conoscenza nello sviluppo di prodotti di dati OT per contribuire al controllo del clima urbano. La tesi è divisa in tre parti tematiche, ognuna delle quali presenta un metodo completo per affrontare le questioni connesse al clima urbano e un'ultima parte che illustra la loro connessione attraverso esempi. Più specificamente, la prima parte di questa tesi si occupa della mappatura della superficie urbana e delle sue caratteristiche, utilizzando dati OT. Vengono discussi i metodi di telerilevamento per la caratterizzazione della superficie urbana e si propone un nuovo metodo che analizza la miscela non lineare di radianze spettrali nel canyon urbano. Il metodo proposto si basa su tecniche di machine learning e dati di allenamento misti generati sinteticamente ed è specificatamente sviluppato per sensori multispettrali, per rendere possibile l’applicazione ai dati Sentinel. La seconda parte di questa tesi prende in esame lo sfruttamento dei dati OT per discriminare tra le diverse zone climatiche locali. Le città non sono solo più calde rispetto alle aree rurali circostanti, ma ci sono variazioni di temperatura in diverse parti della città. I dati OT forniscono una preziosa fonte di informazioni per delineare le aree con un comportamento termico distinto, vale a dire zone climatiche locali. Metodi di telerilevamento vengono attentamente esaminati e applicati per stimare le distribuzioni spaziali dei parametri relativi al clima della città. Una metodologia consolidata poi combina i prodotti OT separati per individuare le zone con comportamento termico omogeneo. La terza parte di questa tesi si concentra su dati OT e metodi di telerilevamento termico. Per catturare le variazioni intra-urbane di temperatura, dati OT ad alta risoluzione spaziale e temporale sono necessari, ma attualmente nessuna piattaforma satellitare li fornisce. Inoltre, solo uno della serie dei satelliti Sentinel porterà un sensore termico di bassa risoluzione spaziale. Per superare i limiti di risoluzione, viene sviluppata e applicata una metodologia che sfrutta una sinergia tra dati ottici di alta risoluzione e quelli termici di bassa risoluzione con l’obiettivo finale di realizzare prodotti di temperatura superficiale quotidiani ad alta risoluzione spaziale. In conclusione, l'ultima parte di questa tesi presenta un sommario dei metodi sviluppati e una dimostrazione su un argomento di studio. L'uso dei prodotti OT nel valutare il clima urbano è dimostrato e viene illustrato il significato dei metodi sviluppati. I dati di Sentinel sono in grado di supportare studi di clima urbano. Questa tesi sottolinea tale potenzialità e propone metodi per ricavare prodotti adatti per assistere il monitoraggio delle nostre città e il loro clima.