Come il telerilevamento consente un monitoraggio della deforestazione scalabile e basato sui dati

La perdita di foreste non è solo un problema ambientale, ma anche un rischio di tracciabilità e conformità. Con il telerilevamento, le organizzazioni ottengono dati verificabili e tempificati su dove si sta verificando il degrado delle foreste, a che velocità sta procedendo e cosa lo sta determinando. Sia che si tratti di rendicontare i requisiti dell'EUDR o di costruire un quadro di riferimento per la politica di utilizzo del territorio, le immagini satellitari e l'analisi geospaziale offrono la visibilità necessaria per agire con fiducia.

Rendere visibile la perdita di foreste: Come il telerilevamento cambia ciò che sappiamo

Il telerilevamento utilizza satelliti, droni e sistemi aerei per monitorare i cambiamenti nell'uso del suolo senza dover ricorrere a squadre sul campo. Invece di rapporti sparsi o di mappe obsolete, si lavora con dati ad alta risoluzione e con data e ora che mostrano cosa è cambiato, dove e quando. Le immagini ottiche evidenziano la perdita di vegetazione. Il radar supera la copertura nuvolosa. Il LiDAR aggiunge elevazione e struttura. Combinati, questi strumenti forniscono una visibilità coerente su aree ampie e remote, una visibilità che è possibile verificare.

Questo tipo di monitoraggio non è solo utile, ma sta diventando necessario. In base a normative come l'EUDR, le aziende devono dimostrare che i loro approvvigionamenti non hanno contribuito alla deforestazione a partire da una data limite stabilita. Ciò richiede prove chiare e geolocalizzate, legate agli appezzamenti di terreno e ai confini della catena di approvvigionamento. Il telerilevamento collega questi punti. E se usato in modo proattivo, non si limita a confermare i disboscamenti passati, ma aiuta a segnalare le zone di pressione prima che si verifichi la perdita di foreste, rafforzando la gestione del rischio e riducendo i tempi di risposta.

Cosa alimenta i dati: Le tecnologie alla base del moderno monitoraggio forestale

Il moderno monitoraggio delle foreste non si basa solo su buone intenzioni. È alimentato da una serie crescente di hardware, sensori e software, ognuno dei quali è progettato per rendere i cambiamenti nell'uso del suolo misurabili, visibili e verificabili. Dai programmi satellitari tradizionali ai modelli di classificazione basati sull'intelligenza artificiale, ecco un'analisi più approfondita di ciò che guida il processo di monitoraggio alla base degli attuali allarmi sulla deforestazione.

1. Immagini da satellite

I satelliti sono le fondamenta: senza di essi, non c'è visibilità scalabile. Catturano istantanee coerenti e ripetibili di aree boschive, consentendo agli analisti di rilevare i cambiamenti nel tempo senza mettere piede a terra.

Fonti pubbliche e commerciali

I sistemi pubblici come Landsat (NASA/USGS) e Sentinel (ESA) offrono decenni di immagini ad accesso libero, utili per seguire le tendenze a lungo termine. I fornitori commerciali, come Maxar o Planet Labs, puntano su una risoluzione più elevata e su aggiornamenti quasi giornalieri, il che è utile quando i tempi sono stretti o i dettagli sono fondamentali.

Opzioni ottiche e radar

I sensori ottici forniscono lo spettro visibile, quello che la maggior parte delle persone immagina quando pensa alle immagini satellitari. Ma nelle regioni a rischio di nuvole, i sistemi SAR (Synthetic Aperture Radar) offrono un vantaggio fondamentale: funzionano indipendentemente dalle condizioni atmosferiche o dalla luce, garantendo una capacità di monitoraggio ininterrotta.

2. LiDAR (Light Detection and Ranging)

Il LiDAR non sostituisce le immagini satellitari, ma le approfondisce. Mentre le immagini mostrano la copertura superficiale, il LiDAR fornisce la struttura: l'altezza della chioma, l'elevazione del terreno e la densità della vegetazione, il tutto in un preciso formato 3D.

Struttura forestale ad alta risoluzione

Montati su aerei o droni, i sistemi LiDAR sparano impulsi laser verso il terreno e misurano quanto tempo impiegano a rimbalzare. Ciò consente agli analisti di mappare la biomassa, monitorare i diradamenti e valutare se una foresta è degradata o intatta - distinzioni fondamentali per la regolamentazione e la rendicontazione.

Casi d'uso oltre il rilevamento

Il LiDAR è particolarmente utile per verificare le dichiarazioni. Se un fornitore afferma che un appezzamento di terreno è "foresta secondaria" o "bosco recuperato", i dati LiDAR possono aiutare a confermare o smentire questa affermazione, con dati metrici e non con congetture.

3. Sensori multispettrali e iperspettrali

Questi sensori leggono la luce in diverse lunghezze d'onda, comprese quelle che l'occhio umano non è in grado di rilevare. Vengono utilizzati soprattutto per capire la salute e la composizione della vegetazione.

Rilevamento di cambiamenti impercettibili

Strumenti come il Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) convertono i dati grezzi in informazioni visive, segnalando le aree in cui potrebbero essere in corso stress o degrado delle piante, anche prima che la deforestazione diventi visibile dall'alto.

Applicazione nel monitoraggio del degrado

Nei luoghi in cui il problema non è il disboscamento, ma il degrado (si pensi al disboscamento selettivo o alle malattie), i dati spettrali possono essere più efficaci delle sole immagini tradizionali.

4. Algoritmi di apprendimento automatico e classificazione

Il volume di dati grezzi è enorme. Esaminarli manualmente? Non è realistico. Ecco perché le moderne pipeline di monitoraggio puntano molto sull'automazione e sulla classificazione.

Riconoscimento dei modelli su scala

I modelli di apprendimento automatico, tra cui le Foreste casuali e le SVM, sono addestrati a distinguere tra foreste, terreni coltivati, espansione urbana e altro ancora. Possono segnalare anomalie e persino stimare la probabilità di modifiche illegali dell'uso del suolo sulla base di modelli noti.

Evolvere con il paesaggio

L'aspetto particolarmente utile è che questi modelli possono adattarsi nel tempo. Quando l'uso del suolo si evolve o i sensori satellitari migliorano, gli algoritmi migliorano con loro - rendendoli centrali per le strategie di sorveglianza forestale a lungo termine.

5. Piattaforme GIS

I dati di telerilevamento sono preziosi, ma da soli sono grezzi. Le piattaforme GIS trasformano questi dati in qualcosa di utilizzabile, su cui si può agire.

Stratificazione e visualizzazione

Strumenti come QGIS, ArcGIS o Google Earth Engine consentono agli utenti di sovrapporre più tipi di dati (ad esempio immagini, LiDAR, segnalazioni) e di estrarre informazioni utili. Non ci si limita a guardare un solo passaggio satellitare, ma si seguono mesi o anni di cambiamenti in un'unica interfaccia.

Supporto decisionale e reporting

Le mappe GIS non sono solo immagini. Costituiscono la spina dorsale delle relazioni di conformità, degli audit ambientali e della pianificazione della conservazione. Per le entità soggette a normative come l'EUDR, sono una fonte di prove, non solo di illustrazioni.

Monitoraggio in azione: Strumenti, politiche e uso pratico

I dati da soli non bastano a garantire la conformità, ma è quello che si fa con essi. Il monitoraggio delle foreste si trova ora all'intersezione tra tecnologia, normative e flussi di lavoro operativi. Dai cruscotti open-source ai motori di rischio privati e ai quadri normativi come il Regolamento UE sulla deforestazione, viene utilizzata una serie di sistemi per allineare le immagini satellitari con l'approvvigionamento, la classificazione dei terreni e la due diligence. Ciò che conta di più è il modo in cui questi componenti si collegano e se sono effettivamente utilizzabili su scala.

EUDR 

EUDR opera come risorsa dedicata alla navigazione nel Regolamento UE sulla deforestazione (EUDR). Il nostro lavoro si concentra sull'aiutare le aziende a comprendere la portata della legge, a chiarire i loro obblighi e a prepararsi alle scadenze di applicazione. Gran parte del nostro lavoro si concentra sulla documentazione, sulla verifica della catena di approvvigionamento e sulla tracciabilità dell'uso del suolo, soprattutto per le materie prime ad alto rischio.

Non generiamo noi stessi i dati satellitari. Lavoriamo invece su set di dati e piattaforme di monitoraggio esistenti per supportare i flussi di lavoro per la conformità. Ciò include la convalida dei punti di geolocalizzazione rispetto alla data limite dell'EUDR, l'individuazione dell'esposizione alla deforestazione recente e l'assistenza alle aziende per rispondere alle preoccupazioni fondate. Se non siete sicuri della vostra esposizione o del tipo di dati sull'uso del suolo di cui avete bisogno per convalidare la vostra provenienza, potete sempre contattarci all'indirizzo info@eudr.com - vi indicheremo la direzione giusta.

Utilizzato per:

• Funziona con i dati satellitari e di geolocalizzazione esistenti
• Supporta la documentazione e la tracciabilità della due diligence
• Aiuta a interpretare le soglie normative e la conformità ai cut-off
• Fornisce indicazioni sulla gestione dei dubbi fondati

Starling (Airbus)

Starling è una piattaforma di monitoraggio forestale sviluppata da Airbus in collaborazione con la Earthworm Foundation. È stata progettata per supportare le aziende nel monitoraggio del rischio di deforestazione lungo le loro catene di approvvigionamento, in particolare nel contesto della conformità alle normative come l'EUDR e la rendicontazione delle emissioni Scope 3.

La piattaforma si basa sulle immagini dei satelliti di Airbus e sui dati di Sentinel-2 e Landsat. Starling rileva i cambiamenti nella copertura forestale, collega i cambiamenti nell'uso del suolo a specifici attori della catena di approvvigionamento e genera diagnosi che supportano la tracciabilità. Un cruscotto personalizzato offre agli utenti una visione consolidata delle zone non deforestate verificate, con funzioni di allarme integrate. Starling è già utilizzato da importanti marchi che operano nei settori del cacao, dell'olio di palma e della cellulosa e carta.

Utilizzato per:

• Immagini satellitari da Airbus, Sentinel-2 e Landsat
• Allarmi automatici per i cambiamenti recenti della copertura forestale
• Cruscotto di verifica dello stato di assenza di deforestazione
• Supporta l'allineamento EUDR e la rendicontazione Scope 3

Strumenti di monitoraggio del restauro (WRI)

La Guida agli strumenti di monitoraggio del restauro, sviluppata dal World Resources Institute (WRI), è più un elenco che una singola piattaforma. Aiuta gli utenti a valutare e selezionare gli strumenti adatti a monitorare il ripristino delle foreste e dei terreni - non solo la deforestazione, ma anche la rigenerazione.

La piattaforma comprende casi di studio, valutazioni tecniche e un ToolFinder ricercabile per aiutare gli ambientalisti, le ONG e i gestori del territorio ad abbinare i loro obiettivi di monitoraggio con la tecnologia appropriata. È strutturata per essere accessibile, con l'obiettivo di colmare il divario tra i progetti di restauro sul campo e il mondo spesso complesso dei sistemi di monitoraggio geospaziale.

Utilizzato per:

• ToolFinder per valutare e confrontare le piattaforme di monitoraggio
• Concentrarsi sulla rigenerazione delle foreste e sul recupero dopo la deforestazione
• Casi d'uso tra ONG, gestori del territorio e governi
• Risorse pratiche per la creazione di sistemi di tracciamento del restauro

Swift Geospatial

Swift Geospatial fornisce soluzioni per il monitoraggio della deforestazione con una forte enfasi sui dati in tempo reale e sulle immagini satellitari ad alta risoluzione. Il loro servizio si basa sull'integrazione GIS e supporta casi d'uso che vanno dal rilevamento del disboscamento illegale alla stima della biomassa.

Ciò che distingue Swift è l'attenzione all'operatività: gli strumenti sono progettati per supportare interventi diretti, con risultati chiari che possono essere utilizzati dagli enti preposti all'applicazione della legge, dai governi locali o dai responsabili della sostenibilità all'interno delle aziende. La loro piattaforma tiene traccia dello sconfinamento, del cambio di destinazione d'uso dei terreni e del degrado forestale, soprattutto in settori come il cacao, l'olio di palma e il legname. L'enfasi è sui dati utilizzabili che informano sia la conformità che la pianificazione della conservazione.

Utilizzato per:

• Monitoraggio satellitare in tempo reale dei punti caldi della deforestazione
• Cruscotti GIS per la mappatura e l'inventario delle foreste
• Supporta il rilevamento del disboscamento illegale e gli avvisi di invasione del territorio
• Consente una pianificazione del rimboschimento basata su dati concreti

Osservatorio Forestale Globale (GFW)

Global Forest Watch è una piattaforma ad accesso libero ampiamente utilizzata dal World Resources Institute. Fornisce strumenti di monitoraggio delle foreste globali con dati satellitari stratificati e quasi in tempo reale, accessibili attraverso una mappa interattiva, cruscotti e API.

GFW è pensato per un pubblico ampio, dai responsabili politici alle comunità locali. Supporta gli avvisi di deforestazione (ad esempio, i sistemi GLAD e RADD), la mappatura dei rischi e il monitoraggio di aree personalizzate. Molti utenti si affidano al GFW come risorsa neutrale e pubblica per valutare i cambiamenti forestali, segnalare i progressi o segnalare le violazioni. La sua natura aperta lo rende un punto di riferimento comune nei processi di rendicontazione della sostenibilità e di due diligence legati al rischio forestale.

Utilizzato per:

• Allarmi sulla deforestazione in tempo quasi reale (GLAD, RADD)
• Strumenti di monitoraggio forestale gratuiti e ad accesso libero
• Monitoraggio dell'area e integrazioni API personalizzate
• Ampiamente utilizzato nel reporting di sostenibilità e nell'applicazione delle norme

Come si rileva la deforestazione: Metodi fondamentali che vengono effettivamente utilizzati

La maggior parte degli strumenti di monitoraggio si basa su un mix di fonti di dati e tecniche per capire cosa sta accadendo sul campo. Di seguito sono elencati quelli che si ripetono: non si tratta di modelli teorici, ma di metodi reali che aiutano i team a segnalare, verificare e riportare la perdita di foreste.

Tecniche comuni in uso:

• Rilevamento delle modifiche: Confronto tra due immagini satellitari scattate in tempi diversi. Se qualcosa di verde è diventato marrone, o una copertura fitta è diventata rada, questo viene segnalato. Funziona meglio con dati multitemporali e una chiara linea di base.
• NDVI e altri indici di vegetazione: L'NDVI rileva il "verde" di un'area. Un calo di solito indica una perdita di vegetazione - foreste disboscate, bruciate o degradate. Non spiega perché, ma indica dove.
• Classificazione supervisionata e non supervisionata: Gli algoritmi di classificazione etichettano i tipi di copertura del suolo in base ai valori dei pixel. Con la classificazione supervisionata, si addestra il sistema utilizzando esempi noti (foresta, terra nuda, colture). Con la classificazione non supervisionata, il sistema raggruppa i dati senza pre-etichette.
• SAR (Synthetic Aperture Radar): I sensori radar non si preoccupano delle nuvole. Ecco perché il SAR è ampiamente utilizzato nelle zone tropicali. Rileva i cambiamenti nella struttura della superficie e nell'umidità: un'ottima soluzione per individuare le attività di disboscamento o di sgombero nelle regioni nuvolose.
• Analisi delle immagini basata sugli oggetti (OBIA): Invece di osservare i singoli pixel, OBIA li raggruppa in forme. Contribuisce a evitare i falsi positivi aggiungendo un contesto spaziale (ad esempio, spazi vuoti naturali o aree sgombre dall'uomo).
• Modelli di apprendimento automatico: Addestrati su immagini etichettate, questi modelli imparano l'aspetto della deforestazione e possono applicare questa logica su scala. Le Random Forest e le Support Vector Machine sono comuni. L'apprendimento profondo sta iniziando a fare la sua comparsa, ma richiede una grande quantità di dati di addestramento.
• Monitoraggio delle serie temporali: L'osservazione di un arco temporale più lungo aiuta a separare i cambiamenti stagionali dalla deforestazione reale. Utile quando si cerca di evitare falsi allarmi o di confermare una tendenza.
• LiDAR: Utilizza impulsi laser per mappare l'altezza e la struttura della chioma. Non serve per il monitoraggio quotidiano, ma fornisce dati solidi per la stima della biomassa e la verifica del degrado nelle foreste "ancora verdi".

Tendenze future del telerilevamento per il monitoraggio delle foreste

La direzione del monitoraggio forestale si sta orientando verso la velocità, l'automazione e l'integrazione. I satelliti con tempi di rivisitazione più brevi rendono più fattibile il monitoraggio in tempo quasi reale, soprattutto se abbinati a un'elaborazione basata su cloud. I droni stanno colmando le lacune dove la risoluzione satellitare non è sufficiente o dove è necessaria una convalida sul campo. Allo stesso tempo, radar e immagini termiche vengono integrati per far fronte alla copertura nuvolosa persistente o per rilevare cambiamenti non visibili come l'umidità e il calore della superficie. Questi sistemi di sensori misti stanno migliorando la capacità di rilevare i primi segni di degrado, non solo la perdita totale della foresta.

Dal punto di vista analitico, i modelli di apprendimento automatico si stanno evolvendo al di là della semplice etichettatura di bosco e non bosco. Vengono addestrati per rilevare i comportamenti (schemi di disboscamento, avanzamento dei margini, diradamento graduale) e collegarli a un punteggio di rischio. Questo sta iniziando a influenzare il modo in cui le aziende stabiliscono le soglie di approvvigionamento o attivano le revisioni interne. Stiamo anche assistendo a un aumento delle piattaforme che si collegano direttamente ai sistemi di tracciabilità, ai cruscotti di conformità e agli strumenti di approvvigionamento. Invece di essere una fase tecnica separata, il monitoraggio sta diventando parte integrante del funzionamento delle catene di approvvigionamento e della gestione pratica dell'esposizione normativa.

Conclusione

Il monitoraggio della deforestazione con il telerilevamento non è una novità, ma ciò che è cambiato è il modo in cui ora si inserisce direttamente nell'applicazione della legge, nella responsabilità della catena di approvvigionamento e nella conformità normativa. Quello che una volta era uno strumento di ricerca è ora una parte fondamentale del modo in cui le organizzazioni tracciano l'uso del territorio, documentano i rischi e rispondono alle pressioni di leggi come l'EUDR. La tecnologia c'è, i dati sono costanti e le aspettative sono chiare. Ciò che conta ora è la capacità dei sistemi di collegare i punti - tra immagini, fonti e conseguenze reali sul campo.

Con l'inasprimento dei requisiti e la riduzione delle finestre di rendicontazione, il telerilevamento sarà sempre più integrato nelle operazioni quotidiane. La sfida non è l'accesso ai dati, ma sapere cosa farne, quando e come collegarli a obblighi specifici. È qui che sta il valore: non nei pixel in sé, ma in ciò che rendono visibile, verificabile e applicabile.

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