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MAPPATURA

Mappatura della materia prima: un progetto sperimentale

Forse si dà per scontato che a vaste superfici forestali corrisponda molta materia prima da destinare alla filiera del bosco-legno-arredo. Ma non è così, o almeno non sempre. 

La filiera infatti richiede ASSORTIMENTI LEGNOSI, da ricavare tramite le utilizzazioni boschive, di pezzatura (diametro e lunghezza dei tronchi) sempre medio-alta. Questa esigenza collide con l’usanza, molto diffusa soprattutto delle valli prealpine, di tagliare i boschi con l’unico o prevalente scopo di ottenere legna da brucio, lasciando solo come marginale la destinazione manifatturiera. A ciò si aggiunge il fatto che il bosco misto di latifoglie è una convivenza di numerose specie arboree, tutte di grande interesse qualitativo. 

Sorge pertanto la difficoltà di conoscere (o meglio stimare) quanta materia prima è disponibile per alimentare la filiera, non in termini indifferenziati, ma specie per specie. Per cercare di rispondere alla domanda “quanto legno di ciliegio, quanto di castagno, quanto di acero, ecc. abbiamo potenzialmente a disposizione” occorre una MAPPATURA. Ma nei boschi con una numerosità di specie così alta, come fare?

In collaborazione con il DIPARTIMENTO POLITECNICO DI INGEGNERIA E ARCHITETTURA – DPIA dell’Università di Udine (prof. Alberto Beinat), KEEP POINT ha avviato alcune attività sperimentali che utilizzano basi fotografiche provenienti da droni e/o satelliti e le capacità “allenate” dell’intelligenza artificiale.

Mappatura delle specie arboree con dati multitemporali Sentinel-2

Grazie alla elevata qualità dei dati forniti dai satelliti Sentinel-2 è possibile, utilizzando strumenti avanzati di elaborazione dati e tecniche di apprendimento automatico, ottenere delle mappe estremamente accurate delle specie arboree presenti in una determinata area. Un lavoro dell’Università di Vienna ha preso in considerazione una regione degli Stati federali della Bassa Austria e di Vienna, nella quale è stato possibile classificare 12 specie diverse. I sensori dei satelliti sono stati in grado di acquisire immagini in 13 bande spettrali diverse e ad una risoluzione di 10, 20 e 60 metri. 

Metodo “Deep Forest” dell’Università di Kyoto: il software DF Scanner®

Per poter utilizzare il programma è necessario avere: Ortofoto (risoluzione consigliata: 4 cm o meno), DTM e DSM (risoluzione consigliata: 6 cm o meno), da cui si calcola il CHM. Con l’ortofoto e il CHM si può creare un’immagine simile a quella dell’ortofoto ma solo con le areole arboree (Mask); il programma è in grado poi di identificare le chiome dei diversi alberi.

Per quanto riguarda L’IDENTIFICAZIONE DELLE SPECIE ARBOREE, bisognerà “allenare” il programma a riconoscere le specie che ci servono. Sulla base di un adeguato campionamento si va quindi a creare uno shapefile che verrà utilizzato, assieme all’ortofoto, per creare un file contenente le immagini delle singole chiome divise per specie. Il file potrà essere aggiornato aggiungendo nuove specie presenti in luoghi diversi.

Il programma poi calcola ALTEZZA E VOLUME DELLE SINGOLE PIANTE.

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