Il LiDAR SLAM per la gestione delle foreste

Come una tecnologia ampiamente usata altrove può fare la differenza in campo ambientale

Il mondo dei droni è sempre più interconnesso coi più avanzati sistemi di sensoristica disponibili nel mercato: stavolta è il caso della metodologia LiDAR (Light Detection And Ranging), la quale sfrutta un fascio di laser per misurare la distanza tra lo strumento ed il soggetto colpito, permettendo di ottenere più misurazioni per singolo impulso emesso. Tale peculiarità permette, al contrario della ricostruzione fotogrammetrica, di ottenere informazioni relative al suolo presente al di sotto della vegetazione, facilitando la creazione di modelli digitali del terreno ad alta risoluzione.

La progressiva miniaturizzazione della tecnologia ha permesso lo sviluppo di sistemi LiDAR di dimensioni estremamente compatte, senza sacrificare accuratezza e densità del dato, operabili sia da terra che tramite droni o UAS. L’acquisizione di vaste aree forestali è un processo tedioso per i sistemi laser scanner terrestri tradizionali (TLS) in quanto è necessario pianificare attentamente il rilievo per selezionare punti di acquisizione strategici al fine di ridurre al minimo le scansioni. I sistemi TLS richiedono uno stazionamento della durata di alcuni minuti su un treppiedi posizionato in bolla, ripetuto da diverse posizioni al fine di eliminare ogni cono d’ombra. D’altronde, è facile immaginare la difficoltà logistica che sta dietro alcuni posizionamenti, talvolta concretizzata nell’impossibilità assoluta di procedere così come programmato a causa dell’inaccessibilità di alcune aree.

In tali ambienti si consiglia l’utilizzo di sistemi differenti dotati di tecnologia SLAM, come ad esempio il LiDAR Emesent Hovermap, in grado di effettuare scansioni continue ed in movimento indipendenti dalla presenza del segnale GPS ed utilizzabili sia da terra che da drone per ottenere un modello estremamente dettagliato di suolo, tronchi e chiome.

Tramite il post-processing del dato acquisito è possibile separare il suolo dalla vegetazione, aprendo la strada a differenti applicazioni operative, tra le quali figurano:

Catalogazione delle specie arboree.

Tramite la caratterizzazione di alcuni parametri geometrici, come il diametro ad 1.37m dal suolo (DBH) e l’area fogliare, è possibile identificare la specie del soggetto e stimarne età approssimativa e stato di salute. È possibile estrarre dal dato LiDAR riferimenti geospaziali che possono essere impiegati al fine di identificare il singolo esemplare su sistemi GIS, permettendo così di monitorare la crescita dell’area nel corso degli anni;

Monitoraggio della biomassa.

È possibile stimare il volume di massa rilevata, sia essa costituita dalla chioma, e quindi biomassa direttamente correlata al sequestro annuo di CO₂, che presente al suolo sotto forma di materiale secco, sia esso fogliame o necromassa legnosa, a rischio incendio durante la stagione estiva;

Monitoraggio dei cambiamenti geomorfologici.

Sono tanti i fenomeni naturali e antropici che possono alterare la geomorfologia locale, come ad esempio gli incendi e le frane. Grazie ai modelli estrapolati dal sistema, è possibile calcolare le differenze volumetriche tra varie aree pre e post eventum, come ad esempio il volume messo in moto da fenomeni franosi, e di conseguenza valutarne l’evoluzione nel tempo.

Nel complesso, emerge un potenziale enorme nell’impiego avanzato del LiDAR quando ad essere aggiunta è la variabile drone, dato che la praticità d’uso degli UAS apre ad un ventaglio di opzioni e applicazioni prima non possibili o comunque logisticamente complesse da attuare. Sono tutti aspetti critici nella gestione ambientale e in particolare in quella delle foreste (o dei boschi), soprattutto in un momento storico come quello attuale, dove l’attenzione nei confronti dei meccanismi naturali regolatori della presenza di gas climalteranti in atmosfera è altissimo.

Andrea Mirante, Francesco D’Amico