IL TELERILEVAMENTO SATELLITARE NELLA GESTIONE E NELLA TUTELA DELLE RISORSE FORESTALI

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1 IL TELERILEVAMENTO SATELLITARE NELLA GESTIONE E NELLA TUTELA DELLE RISORSE FORESTALI di Marina Marinelli * È ormai acclarata l importanza di un efficace monitoraggio delle risorse forestali, che oggi si può ampiamente basare anche sul telerilevamento satellitare la cui tecnologia è attualmente soggetta a forti spinte innovative. Per quanto riguarda il nostro Paese, ci sono alcuni aspetti operativi che si possono efficacemente giovare dei sistemi satellitari: l entità delle tagliate nei soprassuoli cedui; la valutazione della biodiversità e della quantità di carbonio sottratta all atmosfera dai citati soprassuoli forestali; la prevenzione e l avvistamento nella lotta agli incendi boschivi; il complesso monitoraggio del dopo incendio (superfici percorse, masse bruciate, dinamiche naturali di recupero); il rilevante contributo alla realizzazione di mappe tematiche di interesse forestale. The importance of effective monitoring of forest resources has been established. Today the system can be supported by satellite remote sensing, a field in which strong technological innovation is underway. In Italy some operational aspects may benefit from the use of the satellite: the size of clear-felling areas of forest stands; the assessment of biodiversity and the quantity of carbon dioxide the forest absorbs from the atmosphere; the prevention and spotting of forest fires; the complex post-fire monitoring (surfaces affected, total volume of burnt matter, dynamics of natural recovery); satellite technology also makes a relevant contribution towards thematic forestry maps. La gamma di immagini telerilevate utilizzabili per il monitoraggio della vegetazione forestale è molto ampia. Fino a tempi recenti il riferimento primario è stato rappresentato dalle foto aeree. Nel caso del monitoraggio periodico di aree molto vaste, esse sono * Vice Questore Aggiunto Forestale 225

2 226 però in genere di acquisizione più complessa rispetto alle immagini satellitari. In tal senso, nel settore delle applicazioni forestali è rapidamente cresciuto negli ultimi anni anche l impiego del telerilevamento da satellite, per la possibilità di supportare una restituzione multitemporale sufficientemente affidabile e a costi compatibili di attributi sia qualitativi, quali la composizione specifica o lo stadio di sviluppo delle cenosi boschive, che quantitativi, quali la massa legnosa o la densità di copertura. I sistemi di osservazione ottica dallo spazio sono oggi configurati su modalità operative in grado di fornire informazioni di elevata qualità anche a media e grande scala (Chirici e Corona, 2006). Le principali applicazioni operative nel settore forestale si basano appunto su immagini satellitari con risoluzione geometrica media e alta (es.: 15 m per Landsat 7; 6 m per IRS-1C e Spot4; 2,5 m per Spot5; 1-4 m per Quickbird e Ikonos2). Non mancano comunque applicazioni anche a piccola scala (continentale, globale), con immagini acquisite da sensori a bassa o bassissima risoluzione geometrica (es.: 180 m per IRS-WiFS, 250 m per Modis Terra e Aqua, 1 km per NOAA AVHRR e Spot Vegetation), soprattutto quando sono richieste riprese multitemporali in tempi molto ravvicinati, come, a esempio, nel caso del monitoraggio in tempo quasi reale degli incendi boschivi di grandi dimensioni. La cartografia della copertura del suolo è il settore forestale maggiormente interessato alla disponibilità di immagini satellitari per l osservazione della Terra. Orientativamente, i dati satellitari a più alta risoluzione quali quelli di QuickBird e Ikonos2 sono indicati per la realizzazione di cartografie a grande scala (1:5.000, 1:10.000), mentre per scale di medio dettaglio (1:25.000, 1:50.000) il dato Spot5 rappresenta un buon compromesso in termini di rapporto qualità-costi. Il satellite Landsat è stato operativamente utilizzato soprattutto per la produzione di cartografie a scale comprese tra 1: e 1: ; a questo livello di scala operano oggi i satelliti IRS-1C e -1D. I satelliti a bassa e bassissima risoluzione sono impiegati preferenzialmente per la produzione di cartografia a scala uguale o inferiore a 1: , cioè per cartografie delle coperture forestali a livello continentale o globale. La procedura di mappatura più comune è ancora oggi l interpretazione manuale a video: composizioni a colori naturali o a falso colore

3 delle bande multispettrali, eventualmente fuse con la banda pancromatica, vengono utilizzate in ambiente GIS come base per la digitalizzazione di elementi vettoriali ai quali il fotointerprete associa l informazione tematica desiderata. La procedura è ovviamente condizionata da un certo grado di soggettività, sia per quanto riguarda la scelta dell attribuzione dei poligoni alle diverse classi tematiche sia per quanto riguarda la delineazione del perimetro dei poligoni stessi. Per superare tale limite sono stati sviluppati metodi di classificazione automatici (unsupervised) e semiautomatici (supervised) nel tentativo di ottenere prodotti più oggettivi, in tempi più brevi e a costi più contenuti. I metodi supervised si basano sull acquisizione di un certo numero di pixel di training per ciascuna classe del sistema di nomenclatura adottato in modo da creare una firma spettrale per ogni classe considerata. Le firme spettrali dei pixel da classificare vengono poi confrontate con quelle dei pixel di training e al pixel incognito viene attribuita la classe con firma spettrale più simile. I metodi unsupervised non richiedono la fase di acquisizione dei pixel di training: al termine della classificazione, basata sul raggruppamento dei pixel in base alla similarità della loro firma spettrale (cluster analysis), le classi identificate vengono etichettate direttamente dall operatore. Nel caso di immagini satellitari ad alta risoluzione, quelle di maggior interesse per applicazioni operative nel settore forestale, questi metodi (cosiddetti pixel-oriented) sono caratterizzati da vari limiti (Chirici e Corona, 2006). In tal senso negli ultimi anni sono state sviluppate tecniche di classificazione alternative, definite object-oriented. A differenza degli algoritmi pixel-oriented che classificano separatamente ciascun pixel dell immagine, con l approccio object-oriented ciò che viene classificato sono i poligoni generati attraverso un processo di segmentazione delle immagini stesse. Il vantaggio risiede nel maggior contenuto informativo associabile ai poligoni rispetto a quello unicamente spettrale derivabile dai singoli pixel dell immagine, riguardante a esempio la posizione, geometria e forma dei poligoni stessi, oltre ai valori spettrali dei pixel in essi inclusi. Mediante appositi algoritmi, il processo di segmentazione delle immagini può essere realizzato automaticamente (Chirici e Corona, 2006), in modo oggettivamente replicabile ed estremamente 227

4 228 più veloce della digitalizzazione manuale. Il risultato finale della classificazione object-oriented è di natura vettoriale, in contrapposizione a quello raster derivante dall approccio per pixel: in tal senso, il prodotto è più vicino alle aspettative degli utenti finali e ai canoni standard tradizionali della cartografia tematica. Le applicazioni di telerilevamento satellitare per la stima di attributi quantitativi di interesse forestale sono numerose e i metodi sviluppati per stimare grandezze biofisiche, quali la massa legnosa o la densità dei popolamenti forestali, sono molteplici. A fini operativi si preferisce in genere ricorrere a metodi che integrano dati telerilevati da satellite e misure a terra: le procedure consistono nella spazializzazione dei valori puntuali corrispondenti alla grandezza biofisica rilevata a terra utilizzando una o più variabili ausiliarie ottenute dalle immagini telerilevate multispettrali. Il territorio considerato viene assimilato a una matrice di celle elementari (pixel) di dimensione pari alla risoluzione geometrica delle immagini. Si individua un sufficiente numero di pixel campione in corrispondenza dei quali viene eseguito il rilievo a terra dell attributo da stimare: per ciascuna unità di campionamento a terra sarà dunque noto sia il valore dell attributo stesso sia il valore di una o più variabili ausiliarie rappresentate dai digital number delle bande multispettrali del sensore satellitare (o da loro combinazioni). Gli algoritmi di spazializzazione operano poi secondo un approccio correlativo, di tipo parametrico o non parametrico (Chirici e Corona, 2006). L approccio in genere più efficace è quello non-parametrico k- Nearest Neighbors (k-nn), applicato correntemente nei paesi scandinavi e negli Stati Uniti per la spazializzazione dei dati degli inventari forestali nazionali. Un ambito di peculiare interesse del telerilevamento satellitare è quello della stima dell efficienza funzionale dei soprassuoli forestali tramite l analisi della loro produttività primaria, anche ai fini della stima del carbonio atmosferico da essi fissato. I metodi per la stima della produttività primaria degli ecosistemi boschivi sono numerosi e molti di essi utilizzano dati telerilevati: esempi sono i modelli basati sulle reti neurali artificiali, e soprattutto quelli basati sull efficienza d uso della radiazione, i cosiddetti epsilon-models:

5 GPP = ε fapar PAR dove: GPP = produttività primaria lorda; PAR = radiazione incidente nell intervallo spettrale fotosinteticamente attivo; fapar = percentuale di PAR effettivamente assorbita dalla vegetazione forestale (parametro direttamente stimato attraverso telerilevamento satellitare); e = efficienza nella trasformazione dell energia in carbonio fissato. L utilizzo di modelli di questo tipo permette il monitoraggio in tempo quasi reale della produttività forestale su vasti territori: sensori satellitari a bassa e bassissima risoluzione geometrica, quali Modis Terra, NOAA AVHRR e Spot Vegetation, consentono, infatti, di produrre mappe di fapar con risoluzioni settimanali o decadali. Nonostante i valori assoluti di produttività abbiano incertezza relativamente ampia, l analisi multitemporale permette di monitorare i trend, e, a esempio, di capire se il patrimonio forestale è soggetto a stress o problemi che ne pregiudicano o limitano l efficienza funzionale. Secondo quanto si è cercato di evidenziare in modo selettivo ed esemplificativo in questa nota, il tema dell applicazione del telerilevamento satellitare al monitoraggio delle risorse forestali è, per molti aspetti, peculiare e rilevante. Le tecnologie satellitari di osservazione della Terra più diffusamente utili per il settore forestale, cioè quelle del segmento dell alta risoluzione geometrica, sono attualmente soggette a una forte spinta innovativa sotto il profilo tecnologico. In particolare, di tutto interesse saranno i risultati operativi del sensore WorldView, evoluzione di QuickBird, con risoluzione spaziale di 50 cm nel pancromatico e 2 m nel multispettrale e che, oltre alle bande spettrali del rosso, del blu, del verde, dell infrarosso vicino e del pancromatico, rileverà anche in altre quattro bande (coastal, giallo, rosso lontano, infrarosso vicino 2): l incrementata suddivisione spettrale consentirà così una migliore analisi dello stato della vegetazione (a esempio, contenuto idrico) e del terreno. Per quanto attiene alle necessità informative, attualmente nel nostro Paese le potenzialità del telerilevamento satellitare sono collegate soprattutto a sei aspetti operativi. Il primo riguarda l entità delle tagliate nei soprassuoli cedui che hanno superato il turno minimo previsto dalle Prescrizioni di Massima e di 229

6 Polizia Forestale (o dai Regolamenti forestali) e che sono ben serviti da strade: tra i dati statistici forestali ufficiali sono proprio quelli sul prelievo legnoso che nel nostro Paese sembrerebbero affetti dalla minore accuratezza. Dopo molti anni in cui si pensava che i cedui non si utilizzassero più, si avverte oggi il rischio che in molte zone vadano al taglio contemporaneamente, o nel volgere di pochi anni, ampie superfici: nel complesso le utilizzazioni continuano a essere relativamente episodiche, ma non di rado localmente massive quanto a estensione. Diventa perciò prioritario un efficace e oggettivo monitoraggio delle superfici tagliate a raso, anche in vista degli obblighi di reporting derivanti dagli impegni previsti a livello internazionale. Altri due aspetti meritevoli di specifico approfondimento sono quelli relativi alla stima della biodiversità e della quantità di carbonio sottratta alla circolazione atmosferica dai soprassuoli forestali (vedi Convenzioni delle Nazioni Unite sulla diversità biologica e sui cambiamenti climatici). A questi temi può essere aggiunta la potenziale funzione del telerilevamento satellitare a supporto della prevenzione, avvistamento e lotta antincendio, nonché per la perimetrazione delle superfici percorse, la stima delle masse bruciate e il monitoraggio delle dinamiche naturali di recupero post-incendio. Infine, di particolare interesse potrà essere la spazializzazione, tramite correlazione non-parametrica con dati satellitari a media risoluzione, delle misure a terra realizzate dall inventario forestale nazionale (INFC), per la produzione di mappe tematiche dei principali attributi di interesse forestale e ambientale dei boschi del nostro Paese. Bibliografia 230 CHIRICI,G.- CORONA, P. (2006) - Utilizzo di immagini satellitari ad alta risoluzione nel rilevamento delle risorse forestali, Roma, Aracne Editrice.