Le tecnologie di telerilevamento basate su dati PRISMA e Lidar possono migliorare notevolmente il monitoraggio ambientale e degli habitat forestali
Il team multidisciplinare, guidato da Gaia Vaglio Laurin, ha analizzato 10 immagini satellitari tra il 2020 e il 2022, elaborando le informazioni con modelli di intelligenza artificiale (Random Forest e PLS-DA) per distinguere i diversi habitat a con grande dettaglio tematico. Rispetto ai metodi tradizionali, che si basano su foto-interpretazione manuale, l’uso combinato di PRISMA e Lidar ha permesso una classificazione dettagliata e semi-automatica di 14 tipi di habitat forestali, anche in contesti con specie molto simili tra loro.
La rete Natura 2000, spiegano gli autori, comprende oltre 37,5 milioni di ettari di foreste, che ospitano un’eccezionale biodiversità. Tuttavia, il monitoraggio degli habitat è spesso occasionale e basato su metodi eterogenei tra i vari Paesi europei, con dati non sufficienti a dettagliare i vari habitat. Il gruppo di ricerca ha testato l’uso combinato di dati iperspettrali del satellite PRISMA e dati Lidar per analizzare la biodiversità di una foresta mediterranea nella Tenuta Presidenziale di Castelporziano (Italia), parte della rete Natura 2000. L’obiettivo era migliorare la mappatura della vegetazione rispetto ai metodi tradizionali basati sui dati multispettrali di Sentinel-2.
I risultati evidenziano che PRISMA ha permesso una classificazione degli habitat con un’accuratezza superiore all’80 per cento, rispetto al 54 per cento raggiunto con Sentinel-2. L’uso del Lidar ha migliorato ulteriormente la distinzione tra foreste simili, fornendo informazioni cruciali sulla struttura verticale della vegetazione. Gli studiosi aggiungono che le querce mediterranee (Quercus spp.) sono state particolarmente difficili da distinguere, a causa della loro simile risposta spettrale.
Questi risultati, commentano gli autori, suggeriscono di adottare il monitoraggio satellitare con dati iperspettrali come strumento standard per la valutazione della biodiversità nella rete Natura 2000 e in altre aree protette. “Il nostro lavoro dimostra che l’uso di dati iperspettrali e Lidar può rivoluzionare il monitoraggio della biodiversità nelle foreste europee, offrendo dettagli senza precedenti su habitat spesso difficili da distinguere con i metodi tradizionali”, afferma Gaia Vaglio Laurin, Cnr-Iret. “L’accuratezza ottenuta con PRISMA è significativamente più alta rispetto a quella dei dati multispettrali, il che apre nuove opportunità per la conservazione degli ecosistemi”.
Nei prossimi step, gli autori intendono implementare il monitoraggio iperspettrale su altri habitat della rete Natura 2000, verificando come armonizzare i metodi tra i diversi habitat e Paesi. Al contempo, i ricercatori mirano a utilizzare serie temporali PRISMA, cioè usando dati da stagioni diverse, per poter studiare l’evoluzione degli ecosistemi nel tempo e migliorare ulteriormente la classificazione degli habitat. Queste tecniche potrebbero contribuire a sviluppare strategie di conservazione più mirate, basate su dati più precisi sugli habitat forestali. “L’adozione di questi strumenti – concludono gli scienziati – potrebbe migliorare la gestione delle foreste, soprattutto in un contesto di cambiamento climatico che sta mettendo a rischio molte aree protette”.