Analisi geo-spaziale e classificazione iperspettrale delle unità di suolo e dei paleoalvei tra i bacini dell”Astico e del Brenta in alta pianura veneta

This thesis investigates an integrated geospatial methodology for soil classification and geomorphological analysis between the Astico and Brenta basins in the Veneto proximal plain, with a focus on the role of paleorivers in shaping current soil distribution. The work was developed as part of the IPERLAND project, in collaboration with ETRA S.p.A., and addresses significant challenges in soil mapping. The main objective is to overcome existing limitations in traditional soil classification, which often neglect the influence of buried or relict riverbeds, by integrating hyperspectral and LiDAR data with open-source QGIS and ENVI. The Veneto region, characterized by complex sedimentary dynamics and intensive anthropogenic transformation, is an ideal case study for the development of advanced mapping methodologies. Hyperspectral remote sensing, due to its high spectral resolution, enables the identification of subtle mineralogical and textural differences in the soil. Combined with LiDAR-derived Digital Terrain Models (DTMs), which reveal microtopographic variations, this approach allows for the detection of paleoriver channels and the interpretation of fluvial processes over geological time. The study emphasizes the importance of mapping these features as they are closely linked to soil genesis, hydrology, and vegetation patterns. The methodology includes a semi-automated workflow for image stacking, pre-processing, spectral masking, and classification. Soil units are identified based on VNIR and SWIR hyperspectral signatures, focusing on properties such as clay content, carbonate presence, and organic matter. Vegetation and urban features were masked using indices such as NDVI and custom thresholding techniques to isolate natural soil surfaces. Furthermore, thematic maps were produced to highlight correlations between soil units, geomorphological features, and potential flood-prone areas. These outputs were validated through comparisons with ARPAV soil maps and field observations, enhancing the reliability and reproducibility of the results. A key contribution of the study is the mapping of paleorivers, which were delineated through combined spectral and terrain analysis. These features, often undetectable through conventional aerial imagery, provide critical information for reconstructing the historical evolution of the landscape. Their recognition improves the understanding of sediment transport, and water retention zones. The thematic maps generated within this work are intended to support sustainable land use planning, agricultural development, and hydrological risk assessment. By combining advanced remote sensing tools with accessible GIS technologies, this thesis presents a replicable model for high-resolution environmental mapping. The approach is scalable, cost-effective, and suitable for application in diverse geographic contexts.

Questa tesi indaga una metodologia geospaziale integrata per la classificazione dei suoli e l’analisi geomorfologica nell’area compresa tra i bacini dell’Astico e del Brenta, nella pianura prossimale veneta, con particolare attenzione al ruolo dei paleofiumi nella modellazione della distribuzione attuale dei suoli. Il lavoro è stato sviluppato nell’ambito del progetto IPERLAND, in collaborazione con ETRA S.p.A., e affronta sfide significative nella mappatura dei suoli. L’obiettivo principale è superare i limiti delle classificazioni pedologiche tradizionali, che spesso trascurano l’influenza di alvei fluviali sepolti o relitti, integrando dati iperspettrali e LiDAR con software open-source come QGIS ed ENVI. La regione Veneto, caratterizzata da dinamiche sedimentarie complesse e da una forte trasformazione antropica, rappresenta un caso studio ideale per lo sviluppo di metodologie avanzate di mappatura. Il telerilevamento iperspettrale, grazie all’elevata risoluzione spettrale, consente l’identificazione di sottili differenze mineralogiche e testurali nei suoli. Combinato con i Modelli Digitali del Terreno (DTM) derivati da LiDAR, che evidenziano variazioni microtopografiche, questo approccio permette di individuare canali fluviali fossili e interpretare i processi fluviali nel tempo geologico. Lo studio sottolinea l’importanza della mappatura di queste forme, strettamente connesse alla genesi del suolo, all’idrologia e alla distribuzione della vegetazione. La metodologia proposta prevede un flusso di lavoro semi-automatizzato per l’integrazione delle immagini, la pre-elaborazione, la mascheratura spettrale e la classificazione. Le unità pedologiche sono identificate sulla base delle firme spettrali VNIR e SWIR, con particolare attenzione a proprietà come il contenuto di argilla, la presenza di carbonati e la sostanza organica. Le aree vegetate e urbane sono state mascherate utilizzando indici come l’NDVI e tecniche di sogliatura personalizzate, al fine di isolare le superfici pedologiche naturali. Inoltre, sono state prodotte mappe tematiche per evidenziare le correlazioni tra le unità di suolo, le forme geomorfologiche e le aree potenzialmente soggette ad allagamento. Questi risultati sono stati validati mediante confronti con le carte dei suoli dell’ARPAV e osservazioni di campo, migliorando l’affidabilità e la riproducibilità del metodo. Un contributo chiave dello studio è la mappatura dei paleofiumi, delineati attraverso un’analisi combinata dei dati spettrali e altimetrici. Queste forme, spesso invisibili nelle immagini aeree convenzionali, forniscono informazioni fondamentali per ricostruire l’evoluzione storica del paesaggio. La loro identificazione permette di comprendere meglio i processi di trasporto sedimentario e le zone di ritenzione idrica. Le mappe tematiche generate nell’ambito di questo lavoro sono destinate a supportare la pianificazione territoriale sostenibile, lo sviluppo agricolo e la valutazione del rischio idrogeologico. Combinando strumenti avanzati di telerilevamento con tecnologie GIS accessibili, questa tesi propone un modello replicabile per la mappatura ambientale ad alta risoluzione. L’approccio è scalabile, economicamente sostenibile e applicabile in contesti geografici differenti.