iColt2020
Foto: grano a Ostellato (FE)
iColt2020: distribuzione dati vettoriali regionali (vettoriali shp e legenda, relazione telerilevamento, relazione modellistica)
La campagna iColt2020 si è conclusa ad aprile ed ha prodotto la mappa precoce delle colture agrarie di pianura utilizzando immagini da satellite acquisite nelle seguenti finestre:
Sentinel 2 - 29/09 e 26/10/2019
Sentinel 2 - 26/02 e 28/02/2020
Sentinel 2 - 03/04 e 06/04/2020
Le colture 2020 sono così distribuite:
Erbacee estive: 332437 ha
Erbacee autunno vernine: 187448 ha
Medica e prati: 199996 ha
Frutteti e vigneti: 83478 ha (derivati da colture prevalenti Agrea 2019)
La maschera dell’area agricola non è stata aggiornata, i dati fanno riferimento al consumo di suolo 2018 elaborato delle rete nazionale Snpa.
Dinamiche rispetto al 2019:
Le colture estive sono rimaste costanti sul 42% del territorio, mentre il 36% è stato convertito ad autunno vernine ed un 15% a medica.
Le colture autunno vernine sono rimaste costanti sul 19% del territorio, mentre il 71% è stato convertito ad estive ed un 6% a medica.
medica e prati sono rimasti constati sul 74% del territorio, mentre il 10% è stato convertito ad estive ed un 10% a colture autunno vernine.
Le quote rimanenti per arrivare al 100% sono distribuite su suolo consumato, colture arboree o sfondo per riportare l’unità minima a 1 ha.
CITAZIONI E USO DEI DATI
In caso di uso dei dati vettoriali o delle relazioni tecniche citare come:
iColt2020 - Arpae Servizio Idro Meteo Clima
https://sites.google.com/arpae.it/servizio-climatico-icolt
Pubblicazioni di riferimento:
Villani G., Botarelli L., Marletto V., Spisni A., Pavan V., Pratizzoli W., Tomei F., 2014, iColt – Seasonal forecasts of crop irrigation needs at ARPA-SIMC, ECMWF Newsletter n.138 – Winter 2013/2014, pp: 30-33
Villani G., Spisni A., Mariani M.C., Pratizzoli W., Pavan V., Tomei F., Botarelli L., Marletto V., 2013, COLT: seasonal prediction of crop irrigation needs, European Geosciences Union General Assembly, Vienna Austria 07 – 12 April 2013
---
A. Pirola, G. Villani, W. Pratizzoli, V. Pavan, F. Tomei