Valutazione della Siccità nei Campi di Riso Irrigui tramite Telerilevamento Multi-Indice: Il Caso di Studio di Vercelli, Italia = Drought Assessment in Irrigated Rice Fields Using Multi-Index Remote Sensing: A Case Study of Vercelli, Italy

Abstract (Italiano) Questa tesi analizza gli impatti spaziali e temporali della siccità agricola nella provincia di Vercelli, nel nord Italia, utilizzando dati di telerilevamento multisorgente e indici meteorologici. Concentrandosi sulla coltivazione del riso, altamente sensibile alla disponibilità idrica stagionale, lo studio integra indici di vegetazione (NDVI, EVI2, SAVI e VCI) derivati dalle piattaforme Sentinel-2 e MODIS con indicatori meteorologici di siccità (SPI e SPEI). È stato adottato un approccio interpretativo basato sulla fenologia per allineare le tendenze degli indici alle principali fasi di crescita del riso—trapianto, fase vegetativa, riproduttiva e maturazione—catturando la sensibilità stagionale della coltura alla variabilità climatica. Inoltre, una classificazione dell'uso e copertura del suolo (LULC) ad alta risoluzione proveniente da ESA WorldCover (2021) è stata utilizzata per contestualizzare i modelli vegetativi e distinguere visivamente le aree agricole da quelle non agricole. L’analisi ha evidenziato impatti significativi della siccità durante periodi critici nel 2021 e stress residui nel 2022, con una variabilità spaziale influenzata dall’accesso all’irrigazione. Il flusso di lavoro metodologico è stato implementato in QGIS utilizzando strumenti di elaborazione automatizzati, migliorando riproducibilità ed efficienza. Sebbene le differenze di risoluzione abbiano limitato l’integrazione diretta degli indici, l’approccio integrato ha dimostrato un forte potenziale per il monitoraggio della siccità nei sistemi colturali irrigui. Questa ricerca contribuisce agli sforzi globali per la resilienza agricola, in linea con iniziative internazionali come UN-SPIDER e il Copernicus Emergency Management Service. Sono fornite raccomandazioni per future validazioni tramite dati a terra e per l’integrazione operativa nei sistemi regionali di preparazione alla siccità.