Le foreste pluviali della pianura amazzonica peruviana hanno un aspetto relativamente uniforme su vaste aree. Credito:Hanna Tuomisto
I ricercatori del team di ricerca sull'Amazzonia dell'Università di Turku sono riusciti a produrre mappe di distribuzione per una selezione di importanti specie di alberi tropicali nell'Amazzonia di pianura peruviana. Ciò è stato ottenuto utilizzando metodi di apprendimento automatico che combinano immagini satellitari e dati sul campo. Lo studio mostra che è possibile modellare la distribuzione delle specie arboree con una risoluzione spaziale sufficientemente fine da facilitare la gestione pratica delle risorse forestali.
L'Amazzonia è la più grande foresta tropicale del mondo. Si tratta di un ecosistema molto diversificato e complesso che ospita probabilmente più di 15, 000 specie di alberi. Un solo ettaro può contenere più di 300 specie arboree, che è più che in tutta Europa.
Poiché le specie della chioma sono difficili da raggiungere e identificare, gli inventari delle specie sono lenti, laborioso, e costoso. Perciò, gli inventari sul campo raramente coprono aree sufficientemente grandi da fornire informazioni rilevanti per la pianificazione della conservazione e la gestione delle risorse forestali. La necessità di una pianificazione informata è urgente, perché vaste aree vengono attualmente disboscate a causa dell'avanzamento dell'agricoltura, estrazione, costruzione di strade, e altre attività umane.
Il nuovo studio ha utilizzato informazioni disponibili gratuitamente dai satelliti Landsat e Aster. Entrambi registrano la luce solare riflessa dalla superficie del suolo o dalla volta della foresta in diverse bande di lunghezza d'onda.
I dati Landsat sono particolarmente utili per identificare variazioni nella vegetazione, poiché le specie arboree che hanno diverse strutture della chioma o proprietà delle foglie riflettono la luce in modi diversi. I dati di Aster, a sua volta, fornisce informazioni sull'elevazione, che in pianura amazzonica è spesso indicativo di umidità del suolo e drenaggio.
Come vengono realizzati i modelli di distribuzione delle specie. Il satellite (in alto a sinistra) registra la luce solare riflessa dai singoli alberi (al centro a sinistra) e dalla volta della foresta in generale (in alto a destra). Le differenze di riflettanza possono essere visualizzate in un semplice composto di colori (al centro a destra; foreste in verde, aree deforestate in rosso). Gli algoritmi di apprendimento automatico convertono le informazioni spettrali dalle località in cui sono stati osservati i singoli alberi di una specie in una mappa dell'idoneità dell'habitat prevista (in basso; il blu rappresenta l'idoneità bassa e il rosso alta). Credito:Università di Turku
"Landsat fornisce un'ottima copertura dell'Amazzonia sia spazialmente che temporalmente. Sappiamo già da tempo che le immagini Landsat possono essere utilizzate per identificare variazioni ambientali e biotiche ecologicamente rilevanti nelle foreste pluviali amazzoniche, ma questa è la prima volta che usiamo immagini satellitari per prevedere effettivamente la distribuzione delle specie, "dice la professoressa Hanna Tuomisto, capo del team di ricerca sull'Amazzonia dell'Università di Turku.
I risultati forniscono informazioni importanti per la gestione e la conservazione delle foreste
L'interpretazione affidabile dei modelli visibili nelle immagini satellitari richiede dati sulla verità al suolo, cioè dati dal campo. I ricercatori hanno ottenuto tali dati dalla concessione forestale Forestal Otorongo nel sud del Perù. Secondo la legge peruviana sulle foreste e la fauna selvatica, le concessioni forestali devono effettuare un inventario forestale prima di iniziare qualsiasi attività di disboscamento. Forestal Otorongo ha fornito i propri dati ai ricercatori da analizzare al fine di aumentare la base di conoscenze per migliorare le pratiche di gestione forestale nel settore forestale peruviano.
"La quantità di dati che contengono i censimenti forestali è enorme. Sarebbe praticamente impossibile coprire aree così vaste in modo così dettagliato con normali spedizioni botaniche, " afferma il docente universitario Kalle Ruokolainen, che ha anche partecipato allo studio.
Ogni albero registrato nel censimento forestale può essere tracciato sulle immagini satellitari, che consente di mettere in relazione valori spettrali e presenze di specie arboree. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono quindi fare previsioni sulla probabilità della presenza di specie in aree non visitate sulla base di quanto spettralmente siano simili ai siti in cui è stata trovata la specie.
"La deforestazione sta avanzando rapidamente nell'Amazzonia peruviana meridionale. Questo studio contribuisce alla mappatura della distribuzione di importanti specie arboree e all'identificazione di aree idonee per scopi di gestione e conservazione. L'obiettivo generale è fornire strumenti semplici e pratici per i responsabili delle decisioni, " dice Pablo Pérez Chaves, Dottorando peruviano presso l'Università di Turku.
