Applicazione di tecniche di telerilevamento per la stima di parametri dendro-auxometrici a diversa scala in popolamenti forestali

Remote Sensing has become an irreplaceable technology for forest monitoring at all spatial scales, for scientific, planning, management and operational purposes, so much so that it has become omnipresent within Precision Forestry. Remote Sensing is in turn part of the Geomatics tools and techniques that support data analysis, information extraction and making it available to end users, also through Decision Support Systems. This paper presents three applications of remote sensing and geomatics related to the territory of Friuli Venezia Giulia. The first study concerned the spatially explicit estimation of growing stock and current annual increment for the entire forest area of ​​Friuli Venezia Giulia through the use of remote sensing data, and the 2015 National Forest Inventory used in a Random forest algorithm. Among the input data, four spectral indices calculated by Sentinel-2 via Google Earth Engine, a canopy height model and three geomorphology descriptors were used as independent variables. The results are two raster maps with a resolution of 23 x 23 m, and demonstrate the importance of using high-density LiDAR data, but also the contribution of satellite data. The second article concerns the creation of a forestry decision support system aimed at assisting utilization and detailed planning, integrating the data generated by the first research. This new tool was developed by updating and merging together different sources of available information (for example, composition of tree species, presence of protected areas, forest roads, etc.) with new ad hoc levels such as accessibility with two logging vehicles, and also developing a cost analysis relating to the different possible methods of timber harvesting. The system has been tested and disseminated among professionals, regional officials and administrations, demonstrating its ease of use and usefulness. The last one, starts from the great fire of 2022 that hit the forests of the Karst between Italy and Slovenia. It arises from the need to collect data on the extension and severity of the fire, applying the spectral index differenced Normalized Burn Ratio (dNBR), and which has allowed an in-depth analysis with the data collected in the field on plant species. The results show that intense fires cause significant tree mortality and profoundly modify the composition of the vegetation, favoring the spread of shrubby and herbaceous species, some of which are alien and invasive. The increase in habitat heterogeneity, while favoring biodiversity in the short term, could lead to long-term changes in the structure and functioning of the ecosystem. The study underlines the importance of considering the severity of fires in planning forest conservation and management strategies.

Il Telerilevamento è diventato una tecnologia insostituibile per il monitoraggio delle foreste a tutte le scale spaziali, a fini scientifici, pianificatori, gestionali e operativi, tanto da essere diventato onnipresente all’interno della Selvicoltura di precisione. Il Telerilevamento fa parte a sua volta degli strumenti e tecniche della Geomatica che supportano ad analizzare dati, estrarre informazioni e metterle a disposizione degli utilizzatori finali, anche attraverso i Sistemi di supporto alle decisioni. Questo elaborato presenta tre applicazioni di telerilevamento e geomatica legate al contesto territoriale del Friuli Venezia Giulia. Il primo studio ha riguardato la stima spazialmente esplicita di volume legnoso e incremento legnoso corrente annuo per l’intera superficie forestale del Friuli Venezia Giulia mediante l’utilizzo di dati telerilevati, e dell’Inventario forestale nazionale 2015 usati in un algoritmo Random forest. Tra i dati in ingresso, sono state utilizzate come variabili indipendenti quattro indici spettrali calcolati da Sentinel-2 tramite Google Earth Engine, un modello di altezza delle chiome e tre descrittori della geomorfologia. I risultati sono due mappe raster a risoluzione 23 x 23 m, e dimostrano l’importanza dell’impiego dei dati LiDAR ad alta densità, ma anche l’apporto dei dati satellitari. Il secondo articolo riguarda la realizzazione di un sistema di supporto alle decisioni forestale finalizzato ad assistere le utilizzazioni e la pianificazione di dettaglio, integrando i dati generati dalla prima ricerca. Questo nuovo strumento è stato sviluppato aggiornando e unendo insieme diverse fonti di informazioni disponibili (ad esempio, composizione delle specie arboree, presenza di aree protette, strade forestali, ecc.) con nuovi livelli ad hoc quali l’accessibilità con due mezzi da esbosco, ed elaborando anche un'analisi dei costi relativa ai diversi possibili metodi di raccolta del legname. Il sistema è stato testato e diffuso tra i professionisti, funzionari regionali e amministrazioni, dimostrandone la facilità d’impiego e l’utilità. L’ultimo, prende le mosse dal grande incendio del 2022 che ha colpito i boschi del Carso tra Italia e Slovenia. Nasce dall’esigenza di raccogliere dati sull’estensione e severità dell’incendio, applicando l’indice spettrale differenced Normalized Burn Ratio (dNBR), e che ha consentito un approfondimento con i dati raccolti in campo sulle specie vegetali. I risultati mostrano che incendi intensi causano una significativa mortalità degli alberi e modificano profondamente la composizione della vegetazione, favorendo la diffusione di specie arbustive e erbacee, alcune delle quali aliene e invasive. L'aumento dell'eterogeneità degli habitat, pur favorendo la biodiversità a breve termine, potrebbe comportare cambiamenti a lungo termine nella struttura e nel funzionamento dell'ecosistema. Lo studio sottolinea l'importanza di considerare la gravità degli incendi nella pianificazione delle strategie di conservazione e gestione forestale.