Le dune costiere sono aree ricche e complesse all’interfaccia tra ecosistemi terrestri e acquatici. Sono ricchissime di biodiversità e svolgono un ruolo essenziale per l’ambiente e per il benessere umano, ad esempio proteggendo gli insediamenti interni dalle inondazioni marine. Ma le dune costiere sono interessate dal coastal squeeze, un fenomeno causato dall’azione combinata dell’innalzamento del livello del mare e dell’espansione urbana. A questo si aggiungono altri processi come l’inquinamento che aggravano ulteriormente le condizioni dei sistemi dunali
Il nuovo studio “Enhancing Precision in Coastal Dunes Vegetation Mapping: Ultra-High Resolution Hierarchical Classification at the Individual Plant Level”, pubblicato sull’International Journal of Remote Sensing da un team di ricercatori del Politecnico di Torino e del Centro Euro-Mediterraneo sui Cambiamenti Climatici (CMCC) introduce un metodo innovativo per mappare la vegetazione delle dune costiere con una precisione senza precedenti. Lo studio presenta un nuovo algoritmo che combina dati multispettrali ad altissima risoluzione acquisiti con droni, misurazioni sul campo e tecniche di machine learning.
I ricercatori evidenziano che «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».
Una delle autrici dello studio, Melissa Latella della Fondazione CMCC, spiega che «Le dune di sabbia costiere sono un esempio evidente della duplice necessità di mappatura della copertura del suolo e identificazione delle specie vegetali. 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».
Il team di ricerca di Fondazione CMCC e del PoliTO, ha sfruttato ampi dati di campo provenienti dal Parco Regionale Migliarino-San Rossore-Massaciuccoli, in Toscana e la ricerca rappresenta una prima applicazione dei dati per il monitoraggio delle dune costiere, stabilendo un punto di riferimento per future ricerche.
La Latella conclude: «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. I risultati sono destinati a informare i futuri sforzi di conservazione, fornendo preziose informazioni a gestori ambientali, scienziati e decisori politici».
