Ecologia

Dati multi-spettrali ad altissima risoluzione, tecniche di machine learning, un innovativo algoritmo: le tecnologie sviluppate dal Cmcc con il Politecnico di Torino per mappare al dettaglio le dune costiere e la loro vegetazione e consentirne la salvaguardia

Al confine tra terra e mare, le dune costiere si ergono come fortezze di biodiversità, proteggendo le nostre coste e ospitando ricchi ecosistemi. Una nuova ricerca combina dati multi-spettrali ad altissima risoluzione, misure sul campo e tecniche di machine learning per introdurre un innovativo algoritmo che aiuta a conservare le dune costiere, capace di mapparne la vegetazione con un’accuratezza del 76%. Questo approccio, sviluppato dal Cmcc in collaborazione con il Politecnico di Torino, offre una nuova strategia per la gestione di questi ecosistemi vitali contro le minacce ambientali e stabilisce un punto di riferimento globale per i futuri sforzi di conservazione.
 
Il valore delle dune
Le dune costiere sono aree ricche e complesse situate all’interfaccia tra ecosistemi terrestri e acquatici. Sono estremamente ricche di biodiversità e svolgono un ruolo cruciale sia per l’ambiente che per il benessere umano, come ad esempio proteggendo gli insediamenti interni dalle inondazioni marine.
Tuttavia, le dune costiere sono interessate da un fenomeno chiamato “coastal squeeze”, causato dall’azione combinata dell’innalzamento del livello del mare da un lato e dell’espansione urbana dall’altro. Inoltre, altri processi come l’inquinamento aggravano la loro condizione.
 
Lo studio
Il nuovo studio, intitolato “Enhancing Precision in Coastal Dunes Vegetation Mapping: Ultra-High Resolution Hierarchical Classification at the Individual Plant Level”, introduce un metodo innovativo per mappare la vegetazione delle dune costiere con una precisione senza precedenti. Co-autrice è Melissa Latella, ricercatrice presso il Centro Euro-Mediterraneo sui Cambiamenti Climatici (Cmcc). Lo studio presenta un nuovo algoritmo che combina dati multispettrali ad altissima risoluzione acquisiti tramite droni, misurazioni sul campo e tecniche di machine learning.
La conservazione delle dune costiere deve basarsi su una gestione e pianificazione adeguata delle attività di conservazione che, a loro volta, devono essere basate sul monitoraggio. Questa ricerca mira quindi a fornire un metodo innovativo per monitorare e mappare la vegetazione delle dune costiere.
Questo obiettivo è stato raggiunto attraverso un nuovo algoritmo di classificazione che mappa la vegetazione e identifica le specie a livello di singola pianta, utilizzando un approccio gerarchico con diversi livelli di dettaglio. L’algoritmo ha raggiunto un’accuratezza complessiva del 76%, dimostrando la sua efficacia e il potenziale per una più ampia applicazione.
L’algoritmo sviluppato si è rivelato semplice ed efficiente, aprendo la strada a nuovi approcci per il monitoraggio costiero e avendo il potenziale di fornire dati a gestori, scienziati e modellisti.
Latella, in collaborazione con il Politecnico di Torino (PoliTO), ha sfruttato ampi dati di campo provenienti dal Parco Regionale Migliarino-San Rossore-Massaciuccoli. La ricerca rappresenta una prima applicazione di tali dati per il monitoraggio delle dune costiere, stabilendo un punto di riferimento per future ricerche.
 
Parla la scienziata
“Le dune di sabbia costiere sono un esempio evidente della duplice necessità di mappatura della copertura del suolo e identificazione delle specie vegetali”, afferma Latella. “Con questo lavoro abbiamo sviluppato un algoritmo per soddisfare entrambe le necessità e affrontare le sfide della classificazione in questi ambienti. La soluzione proposta è basata in modo innovativo su un approccio gerarchico e si avvale di dati multitemporali che combinano diverse tecniche di machine learning”.
“Questo studio non solo dimostra il potenziale dei dati ad alta risoluzione per la conservazione ambientale, ma evidenzia anche il ruolo del Cmcc nella ricerca che affronta l’urgente necessità di una gestione efficace delle dune costiere”, afferma Latella. “I risultati sono destinati a informare i futuri sforzi di conservazione, fornendo preziose informazioni a gestori ambientali, scienziati e decisori politici.”

Leggi l'articolo: Belcore, E., Latella, M., Piras, M., & Camporeale, C. (2024). Enhancing precision in coastal dunes vegetation mapping: ultra-high resolution hierarchical classification at the individual plant level. International Journal of Remote Sensing, 45(13), 4527–4552 all’indirizzo https://doi.org/10.1080/01431161.202... oppure su https://www.tandfonline.com/doi/full...