Il deperimento dei Querco-carpineti planiziali: situazione attuale e indirizzi di gestione Prospettive di monitoraggio del deperimento mediante interpretazione di immagini telerilevate Fabio Giannetti I.P.L.A. S.p.A. Istituto Piante da Legno e l Ambiente www.ipla.org
Introduzione Tecniche di telerilevamento e GIS sono strumenti validi di analisi considerando la loro capacità di monitorare, a livello di paesaggio, le dinamiche di espansione delle fitopatologie in funzione delle caratteristiche strutturali delle formazioni forestali, e grazie alla elevata risoluzione geometrica, di individuare singoli o gruppi di individui arborei morti Differenti tecniche di riconoscimento di singoli individui arborei sono state adottate da diversi autori: Metodi di classificazione ibrida supervised unsupervised (Wayman et al., 2001; Kelly et al., 2004) Approccio per oggetti tramite segmentazione preliminare e classificazione esperta degli oggetti risultanti (Guo et al., 2007)
Obiettivi L obiettivo di questa parte del progetto era quello di utilizzare dati satellitari ad elevata risoluzione per individuare discontinuità nella copertura forestale (Gaps) correlabili a singoli individui morti e/o settori del bosco che evidenziano avanzati stati di deperimento. Tali aperture devono poi essere differenziate da discontinuità della copertura arborea di origine naturale o dovuta ad effetti di interventi gestionali operati nel passato. Le aperture sono state individuate attraverso tecniche di classificazioni pixel e object oriented. I risultati dei due classificatori sono stati comparati con riferimento a punti relativi alla presenza di alberi morti acquisiti mediante rilievi a terra
L analisi è stata condotta sul Bosco delle Sorti della Partecipanza di Trino Vercellese, residuo di foresta planiziale padana Area di studio Morfologicamente, l area occupa un rilievo collinare (direzione est-ovest) localizzato nella pianura tra i fiumi Po, Dora Baltea, e Sesia che si articola in una serie di superfici terrazzate più o meno antiche La foresta è caratterizzata da specie che si annoverano nell associazione Quercocarpinetum (Quercus robur e Carpinus betulus) con intrusione di robinia (Robinia pseudoacacia) e locale presenza di nuclei di quercia rossa (Quercus rubra) ed ontano nero (Alnus glutinosa). La superficie forestale è suddivisa in parcelle e gestita a ceduo.
Materiali e elaborazioni preliminari Materiali immagine Ikonos del 14 luglio 2007 piano forestale con carta della vegetazione su base tipologica database di punti geografici acquisiti a terra mediante rilievo GPS Elaborazioni preliminari Ortorettificazione (2 m di errore residuo su CP indipendenti) Pansharpening Filtro passa alto (3x3 kernel) sulla banda NIR Filtri tessiturali (3x3 kernel) Bande derivate come l NDVI, rapporti tra bande (verde/nir e rosso/nir) e analisi delle componenti principali
Metodi classificazione per pixel 1 Sulla base dei dati sulla copertura forestale disponibili sono state definiti 4 classi: querco-carpineto popolamenti a prevalenza di robinia (robinieti), popolamenti a prevalenza di quercia rossa aperture nella canopy (gaps) E stato quindi applicato il test di Jeffries-Matusita per valutare la separabilità spettrale. Quercia rossa Robinia Aperture Quercia rossa 1.450 1.659 1.997 Robinia 1.450 1.795 1.993 Quercocarpineto Quercocarpineto 1.659 1.795 1.850 Aperture 1.997 1.993 1.850 Le aree a prevalenza di quercia rossa sono state incluse nel robinieto in quanto i valori non permettevano una soddisfacente separabilità spettrale.
Metodi classificazione per pixel 2
Metodi classificazione per oggetti Fase di segmentazione Le procedure di segmentazione multi-risoluzione sono state applicate ad una porzione dell immagine (48 ha), corrispondente all area di Ramezzana, particolarmente soggetta al fenomeno di moria del bosco. Il livello finale di segmentazione è stato ottenuto applicando un fattore di scala pari a 25 con rapporti color/shape e smoothness/compactness rispettivamente pari a 0,7/0,3 e 0,5/0,5. Classificazione object oriented I poligoni sono stati quindi classificati in tre classi (quercocarpineto, robinieto e aperture) applicando funzioni di appartenenza ai valori medi delle bande originarie, brightness e NDVI di ogni oggetto.
Metodi rilievi a terra Realizzazione di 78 rilievi (primavera-estate 2008) con GPS per localizzare singoli individui o gruppi di piante morte o fortemente deperienti. I rilievi sono stati classificati in tre gruppi: aperture con querce morte (42), con robinie morte (18) e aperture prive di piante morte (18) Creazione di un sistema informativo comprendente oltre alle immagini raster, i rilievi puntuali acquisiti con GPS e gli strati vettoriali relativi ai poligoni identificati come aperture in entrambe le classificazioni. Esportazione delle aperture classificate con i due metodi come poligoni. Incrocio tra punti di rilievo e poligoni classificati. Attorno ad ogni punto di rilievo è stato costruito un buffer di 4 metri per tenere conto di un certo errore posizionale residuo legato sia al rilievo GPS sia all ortorettificazione dell immagine satellitare
Indici di forma Metodi indici di forma A ciascun poligono classificato come apertura sono stati associati alcuni indici geometrici significativi da un punto di vista ecologico, quali shape index SI= P/4 A dove P e A sono rispettivamente il perimetro e l area di un oggetto rapporto lunghezza/ ampiezza : sono compresi tra 0 e 1, in cui oggetti con valori prossimi a 1 tendono ad una forma quadrata, mentre quelli con valori prossimi a 0 tendono ad avere forme fortemente allungate compattezza: deriva dal prodotto della lunghezza e dell ampiezza, diviso per il numero dei pixel che compongono l oggetto (i valori compresi tra 0 e infinito)
Risultati e discussione Confronto tra i risultati ottenuti con i metodi di classificazione numero di poligoni classificati come aperture con le due metodologie numero di poligoni associati alla presenza di alberi morti in base ai rilievi a terra Numero di poligoni classificati come aperture (Area in ettari; percentuale sul totale) Superficie comune tra le due classificazioni Numero di poligoni associati alla presenza di alberi morti in base ai rilievi a terra (Area in ettari) Metodo di classificazione Per pixel 1152 (4,7 ha; 9,8%) 58 (0,67 ha) 3,33 ha Per oggetti 552 (5,6 ha; 1,6%) 64 (0,88 ha)
Risultati e discussione
Campione A: poligoni classificati come radure Classificazione per pixel (campione A) Variabili Mediana Moda Frequenza di moda Minimo Massimo Deviazione standard Area (m 2 ) 15 2 154 2 1063 72,7 Shape index 1,3 1,1 156 1 4,9 0,4 NDVI 0,7 Multipla 0,5 0,8 0,04 Classificazione per oggetti (campione A) Variabili Mediana Moda Frequenza di moda Minimo Massimo Deviazione standard Area (m 2 ) 87,5 80 11 1 533 63,1 Shape index 1,7 1,5 6 1 3,6 0,5 Risultati 1200 1000 NDVI 0,6 Area dei poligoni Classificazione per pixel 0,7 120% 100% 5 300 250 0,5 0,7 0,02 Area dei poligoni Classificazione per oggetti 120% 100% Frequenz 800 600 400 200 0 0 80 160 240 320 400 480 560 640 1040 Classe 80% 60% 40% 20% 0% Frequenz 200 150 100 50 0 0 80 160 240 320 400 480 560 640 1040 Classe 80% 60% 40% 20% 0%
Campione B: poligoni associati a rilievi di alberi morti Classificazione per pixel (campione B) Variabili Mediana Moda Frequenza di moda Minimo Massimo Deviazione standard Area (m 2 ) 86 169 3 3 591 110,4 Shape index 1,6 2,5 3 1 3,5 0,5 NDVI 0,6 0,6 3 0,6 0,7 0,03 Classificazione per oggetti (campione B) Variabili Mediana Moda Frequenza di moda Minimo Massimo Deviazione standard Area (m 2 ) 111,5 258 3 18 533 103,3 Risultati 30 Shape index 1,8 NDVI 0,6 classificazione per pixel 1,9 0,6 120% 3 3 30 1,2 0,6 3,5 0,6 0,7 0,03 Classificazione per oggetti 120% 25 100% 25 100% Frequenz 20 15 10 80% 60% 40% Frequenz 20 15 10 80% 60% 40% 5 0 0 80 160 240 320 400 480 560 640 Classe 20% 0% 5 0 0 80 160 240 320 400 480 560 640 Classe 20% 0%
L applicazione del metodo proposto ha fornito esiti incoraggianti Conclusioni Corretta identificazione delle aperture nella copertura forestale formatesi in seguito alla morte di gruppi di alberi o singoli individui arborei. Migliore performance del classificatore per oggetti che identifica meno aperture, mediamente più grandi e compatti. Un maggior numero di questi inoltre sono stati associati alla presenza di piante morte o gravemente deperienti (32 su 44, il 72 %, contro 28 (63%) di quello per pixel) Analisi delle caratteristiche (Area, forma e NDVI) delle aperture associate a mortalità classificate con ambedue i metodi consente di definire parametri utili per le future attività di monitoraggio
Conclusioni Prosecuzione della ricerca 1) Necessità di ulteriori dati rilevati a terra per verificare alcune ipotesi: Le aperture associate a mortalità hanno parametri dimensionali e morfologici distinti. Possibile correlazione tra la posizione delle aperture con mortalità e caratteri pedologici locali con particolare riferimento alla micromorfologia della superficie dei plateau 2) Monitoraggio dei fenomeni di deperimento e mortalità nel tempo a partire dai dati raccolti nel 2008.