Towards a better understanding of the Anthropogenic Impact on the Hydrological Cycle: Detecting and Estimating Irrigation through Remote Sensing Soil Moisture

Irrigation is the primary source of anthropogenic freshwater consumptions. The exploitation of water resources to improve the food production through irrigation practices is expected to further increase in the upcoming decades. In fact, the population growth and climate changes are expected to put even more pressure on the available water resources. Despite irrigation having direct implications on the rational management of water resources, as well as on food production, a detailed knowledge of where irrigation actually occurs worldwide and of how much water is actually used for irrigation practices is missing. In this research, approaches to detect and map areas where irrigation actually occurs, as well as methods to estimate the amounts of water applied for irrigation, have been developed; the proposed methodologies exploit remote sensing soil moisture. Two case studies have been considered in this research: the first one is located within the Ebro basin, in North-eastern Spain, while the other one is the Upper Tiber basin, in central Italy. Several remotely sensed soil moisture products at different spatial resolutions have been tested to evaluate the best performing ones in detecting irrigation signals and thus mapping irrigated areas. In addition, quantitative estimates of the water amounts applied for irrigation have been performed. The irrigation detection and mapping activity has been carried out over both case studies. In the Spanish one, the capability to detect irrigation of several remote sensing products has been initially assessed. The following soil moisture data sets have been evaluated: SMAP (Soil Moisture Active Passive) at 1 km and 9 km, SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity) at 1 km, Sentinel-1 at 1 km, and ASCAT (Advanced SCATterometer) at 12.5 km. The 1 km versions of SMAP and SMOS are obtained through downscaling with the DISPATCH (DISaggregation based on Physical And Theoretical scale CHange) method. The detectability of irrigation by the considered products has been assessed through indices derived from the temporal stability theory here used under this new perspective. Furthermore, maps of irrigated areas have been produced through the K-means clustering algorithm. Over the agricultural areas in the Upper Tiber basin, in Italy, a double-scale analysis has been carried out. In the analysis at 1 km spatial resolution, the same procedure adopted over the case study in the Ebro basin to evaluate the detectability of irrigation through remotely sensed soil moisture has been applied. The following products have been used: SMAP at 1 km, the Sentinel-1 at 1 km version delivered by the Copernicus Global Land Service, and a plot-scale-born Sentinel-1 version (produced by THEIA) aggregated at 1 km. Note that the first two products are the same used over the Spanish case study also. In this analysis, as well as in the one carried out over the study area in the Ebro basin, surface soil moisture simulated by the SURFEX-ISBA (SURface EXternalisée - Interaction Sol Biosphère Atmosphère) land surface model has been used as support. In the plot-scale analysis, THEIA Sentinel-1 data aggregated at 100 m have been used to produce high-resolution maps of irrigated areas through the K-means clustering algorithm. The irrigation quantification activity has been carried out over the study area in the Ebro basin only; two experiments have been performed: one exploiting SMAP at 1 km data and another one exploiting SMOS at 1 km data. Both data sets have been used to force the SM2RAIN algorithm adapted to estimate irrigation. A more realistic modeling of the evapotranspiration term has been implemented into the algorithm to properly reproduce the crop evapotranspiration according to the FAO (Food and Agriculture Organization) model. The analyses carried out are aimed at filling the existing gaps in the irrigation-related research field; the obtained results are useful to assess the impact of irrigation practices on the hydrological cycle. L’irrigazione è la principale fonte di consumo di acqua dolce. Nei prossimi decenni è atteso un ulteriore sfruttamento della risorsa idrica per incrementare la produzione di cibo attraverso le pratiche irrigue. Si stima infatti che la crescita della popolazione e i cambiamenti climatici possano esercitare una pressione ancora maggiore sulle risorse idriche disponibili. Nonostante le importanti implicazioni che ha l’irrigazione sulla gestione razionale dell’acqua e sulla produzione di cibo, non si ha una conoscenza dettagliata di dove l’irrigazione effettivamente avvenga nel mondo e di quanta acqua venga effettivamente utilizzata per le pratiche irrigue. In questa ricerca sono stati sviluppati approcci per rilevare e mappare le aree dove effettivamente si verifica l’irrigazione e per stimare i volumi irrigui; le metodologie proposte sfruttano l’umidità del suolo rilevata da satellite. In questa ricerca sono stati considerati due casi di studio: il primo si trova nel bacino del fiume Ebro, nel Nord-Est della Spagna, mentre l’altro è il bacino superiore del Tevere, nell’Italia centrale. Diversi prodotti di umidità del suolo da satellite, caratterizzati da diverse risoluzioni spaziali, sono stati valutati al fine di determinare i più performanti nel rilevare segnali di irrigazione e quindi mappare le aree irrigate. Inoltre, sono state eseguite stime quantitative dei volumi di acqua utilizzati per pratiche irrigue. L’attività di rilievo e mappatura dell’irrigazione è stata condotta su entrambe le aree pilota. In quella spagnola, è stata valutata la capacità di rilevare l’irrigazione di diversi prodotti di umidità del suolo. Sono stati considerati i seguenti set di dati: SMAP (Soil Moisture Active Passive) a 1 km e 9 km, SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity) a 1 km, Sentinel-1 a 1 km e ASCAT (Advanced SCATterometer) a 12.5 km. Le versioni a 1 km di SMAP e SMOS sono ottenute tramite disaggregazione eseguita con il metodo DISPATCH (DISaggregation based on Physical And Theoretical scale CHange). La capacità di rilevare l’irrigazione da parte dei prodotti considerati è stata valutata tramite indici derivanti dalla teoria della stabilità temporale e usati in questo studio sotto una nuova prospettiva. Inoltre, sono state prodotte delle mappe delle aree irrigate attraverso l’algoritmo di classificazione K-means. Un’analisi a doppia scala spaziale è stata condotta sulle aree agricole all’interno del bacino superiore del Tevere, in Italia. Nell’ambito dell’analisi alla risoluzione spaziale di 1 km, è stata applicata la stessa procedura già adottata per il caso di studio nel bacino dell’Ebro per valutare la possibilità di rilevare l’irrigazione tramite umidità del suolo da satellite. Sono stati utilizzati i seguenti prodotti: SMAP a 1 km, la versione a 1 km di Sentinel-1 fornita da Copernicus Global Land Service e una versione di Sentinel-1 originariamente prodotta de THEIA alla scala di parcella e aggregata a 1 km. Va sottolineato che i primi due prodotti menzionati sono stati utilizzati anche sull’area pilota in Spagna. Sia in questa analisi che in quella condotta nel bacino dell’Ebro, dati di umidità del suolo superficiale modellati tramite il modello di superficie terrestre SURFEX-ISBA (SURface EXternalisée - Interaction Sol Biosphère Atmosphère) sono stati utilizzati come supporto. Nell’analisi alla scala di parcella, sono stati impiegati i dati di Sentinel-1 prodotti da THEIA e aggregati a 100 m al fine di produrre mappe di aree irrigate ad alta risoluzione tramite l’algoritmo di classificazione K-means. L’attività di quantificazione dell’irrigazione è stata finalizzata solamente per l’area pilota nel bacino dell’Ebro; sono stati condotti due esperimenti: uno utilizzando i dati da SMAP a 1 km e un altro sfruttando i dati da SMOS a 1 km. Entrambi i set di dati sono stati utilizzati per forzare la versione dell’algoritmo SM2RAIN adattata per la stima dell’irrigazione. Una modellazione più realistica dell’evapotraspirazione è stata implementata nell’algoritmo al fine di riprodurre adeguatamente l’evapotraspirazione delle colture secondo il modello FAO (Food and Agriculture Organization). Le analisi condotte sono finalizzate a colmare le lacune esistenti nel campo di ricerca relativo all’irrigazione; i risultati ottenuti sono utili per valutare l’impatto delle pratiche irrigue sul ciclo idrologico.