Monitoraggio digitale a triplo livello (3LDM) - Soluzioni di telerilevamento e IT per il monitoraggio del ripristino del paesaggio forestale (FLR)
Soluzione completa
Formazione sui droni in Madagascar
© Forests4Future, GIZ
Il progetto Forests4Future (F4F) del GIZ promuove il ripristino del paesaggio forestale (FLR) e la governance in Paesi come Etiopia, Madagascar e Togo. Gli attuali sistemi di monitoraggio della FLR presentano problemi di accuratezza e completezza. Per risolvere questo problema, F4F ha avviato lo sviluppo di un sistema di monitoraggio affidabile e la sperimentazione di una procedura operativa standard. Sfruttando l'esperienza di aziende esterne di dati geospaziali, F4F ha introdotto il sistema di monitoraggio digitale a triplo livello (3LDM). Questo sistema perfeziona il monitoraggio, integrando tre livelli di dati:
1. Dati sul campo
2. Dati basati su droni
3. Dati satellitari
L'approccio 3LDM tiene traccia degli ettari ripristinati, della biomassa arborea in superficie e della diversità arborea in siti FLR selezionati.
Ultimo aggiornamento: 30 Sep 2025
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Contesto
Sfide affrontate
Sfide ambientali:
Le immagini satellitari, come Sentinel o Landsat, possono non notare gli alberi più piccoli a causa della bassa risoluzione, compromettendo una valutazione accurata delle foreste, soprattutto per quanto riguarda la crescita giovane o la sottocopertura. Il sistema 3LDM, utilizzando i dati ad alta risoluzione dei droni, misura l'altezza delle chiome e, grazie alle equazioni allometriche, perfeziona i calcoli della biomassa. I droni, rilevando aree estese, migliorano l'accuratezza e l'efficienza dei dati.
Sfide sociali:
Il monitoraggio forestale tradizionale richiede lavoro manuale, con conseguenti disagi per le comunità locali. Il 3LDM, sfruttando la tecnologia dei droni e dei satelliti, monitora aree estese con un'intrusione minima, preservando le abitudini locali. Inoltre, promuove lo sviluppo di competenze locali legate ai droni e opportunità di lavoro.
Sfide economiche:
L'inventario manuale delle foreste è costoso e lento. Il 3LDM offre una soluzione economica. La raccolta di dati con il drone, essendo più rapida ed estesa, riduce i costi del lavoro sul campo. L'uso di immagini open-source riduce le spese, rendendo il monitoraggio accessibile e adattabile a diversi progetti.
Posizione
Madagascar
Etiopia
Togo
Africa occidentale e centrale
Africa orientale e meridionale
Processo
Sintesi del processo
L'intricata sinergia dei tre meccanismi di raccolta dei dati - dati sul campo, immagini da drone e acquisizioni satellitari - costituisce la spina dorsale del quadro di monitoraggio del nostro programma. Ciascun meccanismo apporta un punto di forza unico: mentre i dati sul campo offrono approfondimenti granulari a livello del suolo, le immagini dei droni forniscono una prospettiva aerea dettagliata e le acquisizioni satellitari offrono una panoramica più ampia dallo spazio. Quando si intrecciano, creano un robusto arazzo di dati che ne rafforza l'affidabilità e l'accuratezza.
Questo approccio sinergico è fondamentale per il monitoraggio olistico delle strategie FLR. Con la crescente complessità degli sforzi di ripristino ambientale, diventa imperativo avere una visione poliedrica. Tracciare indicatori chiave come la biomassa. Inoltre, indicatori secondari come l'altezza degli alberi, il diametro al seno (DBH), la composizione della foresta e la differenziazione delle specie sono fondamentali per una comprensione sfumata degli sforzi di restauro. Il bello del sistema a tre livelli è la sua resilienza: se dovessero sorgere problemi che limitano l'efficacia di un metodo, gli altri due intervengono senza soluzione di continuità, assicurando che non si verifichino perdite di qualità dei dati o approfondimenti. Questa interdipendenza garantisce dati completi, che portano a strategie più informate e a risultati di successo per la FLR.
Blocchi di costruzione
Dati sul campo
Le immagini da satellite e da drone, nonostante il loro innegabile contributo al monitoraggio, sono limitate nei primi anni di attività della FLR. La raccolta di dati sul campo è fondamentale nei primi anni di progetto.
La raccolta dei dati sul campo è ulteriormente suddivisa in tre approcci partecipativi:
- Piazzole di campionamento permanenti: Appezzamenti fissi, dove verranno stimati l'altezza degli alberi, il DBH e i tassi di sopravvivenza degli alberi. Le parcelle di campionamento permanenti saranno valutate a intervalli di 3 anni, a causa dell'elevato impiego di tempo e manodopera.
- Pianificazione territoriale: cicli di discussione per la valutazione delle informazioni e l'identificazione delle specie minacciate secondo la Lista Rossa delle Specie Minacciate dell'Unione Mondiale per la Conservazione della Natura (IUCN). È integrato in altri processi di pianificazione territoriale e quindi non ha un intervallo di valutazione definito.
- Transetti: Identificazione di specie floristiche e faunistiche, nonché della composizione della struttura forestale, in un intervallo di valutazione di tre mesi.
Tutti gli indicatori rilevanti inclusi nei tre approcci partecipativi sono raccolti utilizzando il KOBO Toolbox. Questo software offre condizioni adeguate ed è facile da usare, in linea con gli obiettivi di monitoraggio del progetto.
Fattori abilitanti
Un approccio partecipativo è essenziale per garantire un monitoraggio a lungo termine delle aree ripristinate. La simbiosi tra le conoscenze locali e la formazione/capacità del personale locale e dei partner regionali è il fulcro di questo approccio. L'identificazione delle esigenze della comunità, l'organizzazione di tavoli di discussione, il coinvolgimento della comunità locale nello sviluppo e nella sperimentazione del sistema di monitoraggio, incoraggiano la consapevolezza e il legame con il paesaggio ripristinato.
Lezione imparata
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Priorità ai dati sul campo: Nelle prime fasi della FLR, la raccolta di dati sul campo è più efficace che affidarsi esclusivamente alle immagini satellitari e dei droni.
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Approcci partecipativi: L'impiego di metodi partecipativi come le parcelle di campionamento permanenti, la pianificazione dell'uso del suolo e i transetti coinvolge le comunità locali e migliora il monitoraggio.
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Tecnologia appropriata: L'utilizzo di strumenti di facile utilizzo come KOBO Toolbox si allinea bene con gli obiettivi del progetto e semplifica la raccolta dei dati.
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Coinvolgimento della comunità locale: Coinvolgere e formare le comunità locali assicura il successo a lungo termine e favorisce il legame con i paesaggi ripristinati.
Dati satellitari
I dati satellitari costituiscono la base del sistema 3LD-Monitoring, sfruttando le capacità delle immagini open-source dei satelliti Copernicus Sentinel-2 e LANDSAT. Un algoritmo, meticolosamente sviluppato da Remote Sensing Solutions (RSS) GmbH, rivoluziona questo processo. Gli utenti possono inviare senza problemi lo shapefile della loro area di interesse, in modo che l'algoritmo recuperi e analizzi automaticamente i dati pertinenti. Viene condotta una serie di analisi robuste, tra cui la tendenza della vegetazione a 5 anni utilizzando l'NDVI per valutare gli aumenti o le perdite di vegetazione, l'analisi dell'umidità della vegetazione a 5 anni attraverso l'NDWI e una valutazione sfumata della tendenza delle precipitazioni a 5 anni. Inoltre, l'algoritmo facilita la visualizzazione dei cambiamenti della vegetazione dall'inizio del progetto, rafforzando il quadro di monitoraggio con approfondimenti dinamici. I dati satellitari, una componente vitale del sistema di monitoraggio 3LDM, sfruttano le immagini open-source della missione Copernicus Sentinel-2 e dei satelliti LANDSAT. Per aree predefinite, questi dati vengono recuperati automaticamente e analizzati per parametri specifici. Le analisi principali includono un trend quinquennale della vegetazione utilizzando l'NDVI come proxy per l'aumento o la perdita di vegetazione, un trend quinquennale dell'umidità della vegetazione attraverso l'NDWI e un trend quinquennale delle precipitazioni. Inoltre, è possibile visualizzare i cambiamenti della vegetazione dall'inizio del progetto.
Fattori abilitanti
L'uso efficace di questo blocco di costruzione dipende dal fatto che gli utenti disegnino e salvino le aree in piattaforme GIS come QGIS. Inoltre, il miglioramento dello shapefile con le specifiche del progetto, come le date di inizio e il tipo di FLR, ottimizza l'analisi. Un'adeguata formazione in queste competenze garantisce un inserimento accurato dei dati e un monitoraggio su misura, rendendo essenziale il potenziamento delle capacità in queste aree, se non presenti.
Lezione imparata
Mentre i dati satellitari, soprattutto quelli open-source, offrono ampie prospettive, la loro capacità di identificazione delle specie è molto limitata, se non addirittura irraggiungibile. Questa limitazione sottolinea il ruolo indispensabile del lavoro sul campo per discernere la composizione e le caratteristiche delle specie. Inoltre, la comprensione delle limitazioni innate delle immagini satellitari, soprattutto nel caso di giovani piantagioni di alberi, rafforza la necessità di integrare i dati del campo e del drone per ottenere una visione completa dei terreni forestali.
Dati del drone
I droni svolgono un ruolo fondamentale nel sistema di monitoraggio 3LD, integrando altri metodi di raccolta dati. I droni sono strumenti essenziali nei Paesi partner per rafforzare le competenze tecniche del personale locale. Queste competenze comprendono la pianificazione del volo, la navigazione e la valutazione delle immagini. Il monitoraggio con i droni mira a mettere il personale del progetto in condizione di acquisire dati su misura per le analisi fotogrammetriche, da cui emergono informazioni geologiche cruciali.
La metodologia di mappatura con i droni comprende cinque fasi, le prime due delle quali si concentrano sulle operazioni con i droni:
- preparazione della missione di mappatura (lavoro a tavolino)
- Esecuzione della missione di mappatura (lavoro sul campo)
- Sviluppo del Modello Digitale di Superficie (DSM) e generazione dell'ortomosaico (lavoro da tavolo)
- Analisi e perfezionamento dei dati (lavoro sul campo)
- Integrazione nel sistema di dati prevalente (lavoro da tavolo)
I dati del drone aiutano a valutare gli indicatori legati al carbonio/biomassa, come i tassi di mortalità e i tipi di foresta. In particolare, con l'applicazione di equazioni allometriche e la corretta caratterizzazione del tipo di terreno, è possibile determinare stime della biomassa fuori terra degli alberi.
Fattori abilitanti
I droni con capacità di pianificazione del volo preimpostata garantiscono la creazione di ortofoto senza soluzione di continuità da singole immagini. Ciò consente alle singole istantanee di fondersi senza soluzione di continuità in un'ortofoto (fotografia aerea corretta dalle distorsioni, che consente misurazioni accurate). È inoltre fondamentale considerare la disponibilità di questi droni nei mercati locali dei Paesi partner. In questo processo è fondamentale sfruttare le conoscenze locali coinvolgendo il mondo accademico locale. Essi possono fornire equazioni allometriche essenziali, basate sull'altezza degli alberi, che facilitano il calcolo preciso della biomassa.
Lezione imparata
I droni generano immagini ad alta risoluzione, consentendo una panoramica dettagliata dei cambiamenti della copertura del suolo, della sopravvivenza degli alberi e dei tassi di erosione, tra gli altri. In combinazione con i dati sul campo, il monitoraggio basato sui droni viene rafforzato, garantendo un monitoraggio efficace.
L'eterogeneità degli alberi e della densità della vegetazione spesso ostacola l'estrazione di punti chiave comuni tra le immagini, necessari per stimare le altezze e altri indicatori. A questo proposito, aumentare la sovrapposizione tra le immagini a un minimo dell'85% di sovrapposizione frontale e laterale può migliorare l'estrazione dei punti chiave. Inoltre, l'aumento dell'altezza di volo del drone riduce la distorsione prospettica, facilitando il rilevamento delle somiglianze visive tra le immagini sovrapposte. Tuttavia, un'eccessiva sovrapposizione, ovvero un'alta percentuale di sovrapposizione, comporta una maggiore quantità di dati, rendendo l'elaborazione dei dati più dispendiosa in termini di tempo.
Un altro aspetto già menzionato è la disponibilità di droni adatti nei Paesi partner. L'importazione di droni nei rispettivi Paesi è difficile e persistono barriere burocratiche.
Impatti
Tutte e tre le fonti di dati (satellite, drone e campo) sono elaborate e integrate in una piattaforma di cruscotto, accessibile attraverso il sito web di monitoraggio del progetto. Il sito web consente di:
Internamente:
- La valutazione delle attività del progetto
- Il monitoraggio dei cambiamenti come base per un'ulteriore pianificazione
- La gestione delle attività del progetto (funzione di indirizzo)
- Rendicontazione delle attività del progetto
- Confronto e sintesi degli interventi FLR
Esternamente:
- Tracciabilità delle attività di progetto
- Armonizzazione delle attività tra progetti e partner
- Apprendimento dalle esperienze di progetto
- Rendicontazione e comunicazione dei risultati
- Trasparenza delle attività del FLR
Il cruscotto della piattaforma ha due caratteristiche uniche:
1. Area specifica: analisi e visualizzazione immediata e automatizzata dei dati satellitari degli ultimi 5 anni.
2. Integrazione di dati sul campo, da drone e satellitari, combinando diversi strati di informazioni per dipingere un quadro olistico degli sforzi di ripristino.
Beneficiari
- Punti focali e Segreteria AFR100
- Ministeri (Ministero delle Foreste/Ambiente e Agricoltura)
- Funzionari amministrativi
- ONG
- Tecnici e appassionati di restauro
- Comunità locali
- Team del progetto Forests4Future e di altri progetti FLR
Obiettivi di sviluppo sostenibile
SDG 15 - Vita sulla terraferma
SDG 17 - Partenariati per gli obiettivi
La storia
Maxim guida l'implementazione del sistema 3LDM in Madagascar. Utilizzare i droni per valutare il ripristino del paesaggio forestale in Madagascar significa anche monitorare le mangrovie. Il monitoraggio tradizionale in questi terreni densi e paludosi è scoraggiante, ma con le immagini ad alta risoluzione del protocollo del drone 3LDM è diventato più efficiente e dettagliato.
Durante un'indagine con il drone, il team di Maxim ha scoperto un abitante inaspettato: un coccodrillo che prendeva il sole. Le immagini nitide non solo hanno evidenziato l'efficacia della tecnologia, ma hanno anche sottolineato il vantaggio in termini di sicurezza rispetto ai rilievi a piedi.
Oltre agli incontri inaspettati con la fauna selvatica, il 3LDM ha offerto spunti di riflessione sulle dinamiche di crescita delle mangrovie. Anche se il sistema ha avuto le sue sfide, come l'adattamento dei droni alle condizioni di vento, i risultati hanno superato gli ostacoli.
