In quanto parte integrante del nostro ecosistema, le foreste sono inestimabili sotto ogni punto di vista. Non solo forniscono un habitat a una miriade di animali selvatici, ma svolgono anche un ruolo cruciale nel sequestro del carbonio, nella purificazione dell'acqua e nella stabilizzazione del suolo. Per secoli, i forestali si sono addentrati nei boschi, documentandone meticolosamente le meraviglie. Il loro impegno nello studio e nella comprensione di questi complessi ecosistemi continua a evolversi con la disponibilità di nuove tecnologie. Più ne sappiamo, meglio possiamo gestire e preservare le nostre foreste.
Il rilevamento e la misurazione tramite luce (LiDAR) vengono utilizzati da decenni per studiare l'ecologia e la gestione delle foreste. Questa tecnologia fornisce informazioni tridimensionali ad alta risoluzione sulla struttura forestale, consentendo ai ricercatori di misurare con notevole precisione l'altezza degli alberi, la densità della chioma e la copertura del suolo. Sfruttando la potenza del LiDAR, i ricercatori possono generare modelli digitali del terreno precisi, valutare lo stato di salute delle foreste, stimare la biomassa e il sequestro del carbonio e sviluppare strategie per una gestione forestale sostenibile.
Questo studio di caso accende i riflettori su un gruppo di forestali che mira a esplorare l'impatto multidimensionale dell'utilizzo della tecnologia LiDAR nella ricerca forestale. Seguendo le loro orme, scopriremo come le tecnologie LiDAR abbiano cambiato il loro modo di osservare le foreste.
Collegare i punti LiDAR - Una questione di gusto acquisito
Acrı e acri di rigogliose foreste si estendono lungo la costa occidentale degli Stati Uniti, dando vita a un ecosistema diversificato, complesso e affascinante. Immerso nella ricca vegetazione di specie arboree native, tra cui i pini ponderosa della Willamette Valley, le querce bianche e i boschetti di aceri viticci ricoperti di muschio, si trova lo stato dell'Oregon. Nel cuore di questo splendore naturale, un team all'avanguardia di forestali e ricercatori della Oregon State University sta applicando tecnologie di ultima generazione allo studio delle foreste. Bogdan Strimbu, professore associato di Ingegneria forestale, risorse e gestione, è stato uno dei primi ad adottare la tecnologia LiDAR nella ricerca forestale.
Di professione biometricista, il prof. Strimbu si occupa di inventario forestale e modellazione della crescita. Per lui il LiDAR non è stato proprio amore a prima vista. Ci sono voluti tempo e pazienza, oltre ovviamente a molta riflessione, per cogliere la bellezza dei dati LiDAR, che potrebbe non essere così evidente agli altri. Alla fine, però, la ricchezza dei dati LiDAR è diventata uno strumento indispensabile per il prof. Strimbu, che non si è più guardato indietro. Il prof. Strimbu ha ricordato: "Inizi a vedere schemi che gli altri non vedono... Ero affascinato dal passaggio dalla vecchia fotogrammetria alla nuova fotogrammetria, e dalla fotogrammetria alle nuvole di punti... Se la fotogrammetria riesce a fare tante cose straordinarie, perché non tornare ai sensori attivi come il LiDAR? È così che mi sono appassionato al LiDAR."
Bussole, mappe, nastri metrici da boscaiolo e ora istantanee 3D
Un tempo, realizzare l'inventario di foreste immense richiedeva molto lavoro. Le squadre di forestali attraversavano il territorio per misurare tutto manualmente. "Tradizionalmente, l'inventario forestale veniva realizzato percorrendo e rilevando il territorio per misurare diametri e altezze", ha spiegato il prof. Strimbu. Una squadra di due persone poteva coprire solo una certa distanza e area in una giornata, e c'era ancora molto da desiderare.
Il LiDAR rende questo processo molto più rapido. Un singolo operatore può coprire una superficie significativamente maggiore in una frazione del tempo. La capacità del LiDAR di fornire un censimento completo della foresta, catturando i dettagli di ogni albero, dalla chioma imponente ai piccoli alberelli, rappresenta una svolta per la gestione forestale.
Le istantanee 3D descrivono la foresta molto meglio dei dati monodimensionali, acquisiti manualmente, con un unico intervallo di confidenza. "È letteralmente come una fotografia 3D dell'aspetto della foresta in un determinato momento", ha affermato il professore. Questa straordinaria quantità di dati non solo supporta il processo decisionale attuale, ma costituisce anche una preziosa risorsa per la ricerca e l'analisi future.
Dare impulso al progresso: il supporto di FJD Trion trasforma la ricerca
Una volta convinto del valore dei dati LiDAR, la qualità e l'accessibilità di questi dati sono diventate la sua preoccupazione successiva. Forte della sua esperienza con sensori di vari produttori, il prof. Strimbu aveva standard elevati per la qualità dei dati, l'affidabilità del servizio e il supporto continuo. Sebbene ogni marca di sensori offrisse vantaggi e svantaggi propri, la reattività e l'affidabilità dei servizi di supporto si sono rivelate considerazioni prioritarie.
"L'aiuto che ho ricevuto da FJD Trion è estremamente valido e le risposte arrivano solitamente entro 24 ore", ha osservato il professore. Per il professore e il suo team è importante ricevere rapidamente informazioni e supporto in grado di risolvere problemi reali. Ciò significa che i ricercatori possono concentrarsi sull'estrazione di informazioni dai dati e risparmiare ore, forse giorni, nelle attività di acquisizione e analisi. Sebbene la reattività sia essenziale, il valore reale risiede nelle soluzioni concrete. Dopotutto, il team ha bisogno di indicazioni pratiche che possano essere applicate, non solo di risposte rapide. "(FJD Trion fornisce) soluzioni utili, non soluzioni che [ci chiedono di] pagare altri 10.000 dollari, o risposte di quel tipo che in realtà non sono soluzioni... Se tutto fosse come FJD Trion, sarebbe tutto fantastico."
Dennis Chung, ingegnere di progetto presso FJD Trion, illustra la nuova funzione forestale nel modello FJD Trion al team dell'OSU.
Oltre il raggio: il LiDAR alle soglie dell'integrazione delle informazioni
Con la continua evoluzione del LiDAR, si prevede che questa tecnologia fornirà informazioni ancora più complete sugli ecosistemi forestali. Il prof. Strimbu vede il LiDAR trasformarsi da tecnologia autonoma a fonte di dati fondamentale per l'integrazione dei big data.
Secondo il professore, un miglioramento concreto per l'applicazione del LiDAR nella ricerca forestale consiste nella combinazione di dati aerei e a livello del suolo. "Quello che vedo accadere è la fusione dei due descrittori della foresta, uno dal basso e uno al di sopra della chioma... Nel rilevamento di una foresta e di vaste aree, penso che il passo successivo consista nel lavorare con il LiDAR terrestre e nel rendere perfetta la co-registrazione delle nuvole di punti."
Oltre all'integrazione dei dati, il prof. Strimbu immagina il LiDAR come pietra angolare dell'analisi dei big data in ambito forestale. "Un'altra direzione che, secondo me, il LiDAR potrebbe intraprendere è quella di orientarsi maggiormente verso i grandi volumi di dati, combinando molteplici fonti di dati e integrando il LiDAR con altre fonti di telerilevamento. Ad esempio, diversi schemi di colorazione che consentano di colorare i punti in base a frequenze diverse, che oggi non fanno parte delle normali procedure."
Grazie alla sua descrizione completa della foresta, i dati LiDAR possono fungere da base per l'integrazione di altre fonti di telerilevamento, come le immagini satellitari. Questa fusione dei dati consentirebbe ai ricercatori di creare un quadro più completo dello stato di salute e della composizione della foresta. Immaginate di analizzare non solo la struttura della chioma tramite LiDAR, ma anche di sovrapporre informazioni sulle variazioni dello stato di salute delle piante o sulle potenziali infestazioni ricavate dalle immagini satellitari, il tutto all'interno di un unico e potente set di dati.
Come afferma eloquentemente il prof. Strimbu: "Il LiDAR catturerà il presente per il futuro."
Scopri di più sullo scanner LiDAR FJD Trion P2 qui.
Scopri di più sullo scanner LiDAR 3D FJD Trion S2 qui.
Scopri di più sul software di elaborazione delle nuvole di punti FJD Trion Model qui.
