I ricercatori dell'Università di Valencia (UV) hanno sviluppato le prime mappe globali del contenuto di fosforo e azoto nella vegetazione, così come l'efficienza nell'uso dell'acqua, attraverso tecniche di intelligenza artificiale e big data. L'applicazione di queste mappe potrebbe avvantaggiare settori come la biodiversità, l'agricoltura e l'adattamento delle specie ai cambiamenti climatici.

Le tecniche di intelligenza artificiale (AI) e i dati di osservazione satellitare di massa di Google hanno permesso di generare le prime mappe globali sulle variabili della vegetazione che fino ad ora erano disponibili solo localmente.

Il team di ricerca ha sviluppato una metodologia per generare mappe globali dei parametri chiave, variabili e caratteristiche della vegetazione del pianeta. La tecnica AI funziona con il cloud di Google per sfruttare migliaia di immagini della NASA e dell'ESA, consentendo la generazione e il monitoraggio della vegetazione globale con elevata risoluzione spaziale e temporale. Gli studi hanno rivelato modelli molto interessanti nei parametri chiave relativi al cambiamento climatico, come il contenuto di fosforo o azoto e il fogliame delle piante.

"Fino ad ora, è stato impossibile produrre queste mappe perché non erano disponibili le condizioni richieste. Non disponevamo di strumenti statistici di machine learning potenti e precisi, né abbiamo avuto accesso a grandi quantità di dati o cloud computing per elaborare petabyte di immagini satellitari in modo rapido e accurato. Ora, con la piattaforma Google e le tecniche di intelligenza artificiale, possiamo fare questi calcoli con i dati dell'ESA o della NASA rapidamente e su scala planetaria, " dice il medico e ingegnere elettronico Álvaro Moreno, capofila dello studio e attuale ricercatore dell'IPL per il gruppo Image and Signal Processing (ISP).

"Gli strumenti matematici sono modelli di apprendimento automatico che apprendono la relazione tra le immagini che ricevono dai satelliti e le misurazioni effettuate dalla superficie terrestre. Una volta appresa questa relazione per numerosi accoppiamenti osservazione-misurazione, questa conoscenza può essere estrapolata a qualsiasi altro luogo e tempo per generare mappe di stima della misura di interesse, " spiega Manuel Campos-Taberner, ricercatore dell'ERS. "Le possibilità sono enormi, e ora possiamo generare mappe globali da quasi tutte le variabili di interesse in cui sono presenti dati in situ, poiché abbiamo i satelliti in orbita e che forniscono ottime osservazioni temporali e spaziali. Nel nostro caso, abbiamo generato mappe globali dei parametri biofisici utili per monitorare la vegetazione (quanta vegetazione abbiamo, fino a che punto è attivo, e che quantità di fosforo e azoto ci sono), ma potrebbero benissimo essere usati per altre variabili di interesse, non solo a terra, ma anche in acqua e per quanto riguarda la qualità dell'aria, " lui dice.

Da oltre 15 anni il team partecipa a iniziative simili con l'Organizzazione europea per l'utilizzo dei satelliti meteorologici (EUMETSAT) per lo sfruttamento dei dati delle missioni attuali e future nell'ambito di un programma europeo denominato Satellite Application Facility on Land Surface Analysis (LSA -SAF). "E' la prima iniziativa europea dedicata alla produzione e distribuzione, in tempo reale, variabili dello stato del sistema ambientale terrestre, offrendo prodotti di grande pregio per l'osservazione del clima e dell'ambiente, "dice Javier Garcia Haro, Principal Investigator del gruppo ERS.

Applicazioni future

Secondo gli scienziati, le nuove mappe avranno implicazioni in altri campi come l'agricoltura di precisione, biodiversità e adattamento delle specie ai cambiamenti climatici. "Lo studio non è solo un test concettuale di ciò che si può ottenere combinando l'apprendimento automatico e il telerilevamento, ma apre anche le porte a futuri studi scientifici che sfruttino questi tipi di mappe, " dice Gustavo Camps-Valls, professore di ingegneria elettronica e ricercatore dell'IPL. "Le applicazioni e le implicazioni sono infinite, e ancor di più considerando l'attuale pressione sulla produzione di alimenti e biocarburanti, Per esempio, senza sottovalutare lo studio dell'impatto sugli ecosistemi e l'adattamento delle specie”.

Steven W. Running dell'Università del Montana, autore principale del quarto rapporto di valutazione dell'Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), che gli è valso il premio Nobel per la pace nel 2007, preso parte a questi studi. "Quello che hanno fatto Álvaro Moreno e i suoi collaboratori è impressionante, " dice. "Ora, con un computer connesso a Internet, puoi fare cose che l'ESA o la NASA non hanno mai fatto nei loro 50 anni di esistenza."