Riconoscimento mediante dati satellitari Sentinel-2 dei suoli nudi nella regione Emilia-Romagna per una loro sostenibile valorizzazione

La ricerca oggetto del presente elaborato di tesi persegue fini di lotta ai cambiamenti climatici e promozione delle energie rinnovabili, in linea con i diciassette Obiettivi per lo Sviluppo Sostenibile definiti dall’Organizzazione delle Nazioni Unite nel 2015 a causa dell’incombente emergenza ambientale in atto; inoltre individua risorse che possono risultare utili in situazioni di crisi energetica come quella iniziata nel 2022. L’obiettivo dell’elaborato è l’individuazione dei bare soils o “suoli nudi”, ovvero terreni lasciati senza copertura nei mesi che intercorrono tra un raccolto e la semina successiva, presenti nella parte pianeggiante dell’Emilia Romagna nell’anno 2021. È stata eseguita una ricerca introduttiva sulle politiche agricole inerenti i cambiamenti climatici e sull’uso del suolo nell’area di studio. Nel procedimento seguente sono stati utilizzati immagini e dati satellitari a libero accesso, rilevati dai satelliti Sentinel-2 del programma Copernicus dell’Unione Europea. Per mezzo di software open source, sono state identificate le superfici di suolo nudo tramite calcolo degli indici di vegetazione Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) e selezione delle aree con valori dell’indice idonei per 4 mesi consecutivi; sono state create mappe tematiche con le posizioni dei terreni, sono state ricavate statistiche sulla loro estensione e sono state effettuate validazioni dei risultati. Secondo i calcoli, nei 2 periodi più promettenti i suoli nudi coprivano rispettivamente circa il 4% e il 25% dell’area di studio. I terreni individuati sono stati poi utilizzati come input per una simulazione di un loro utilizzo sostenibile. Infatti, quando abbastanza estesi e liberi per un tempo sufficiente, possono essere utilizzati per colture intercalari come il sorgo, volte ad ottenere biomasse adatte alla produzione di biocarburanti.

Assessing the relationship between bee/flower diversity and vegetation structural heterogeneity through UAV photogrammetry

The ecosystem services provided by bees are very important. Factors as habitat fragmentation, intensive agriculture and climate change are contributing to the decline of bee populations. The use of remote sensing could be a useful tool for the recognition of sites with a high diversity, before performing a more expensive survey in the field. In this study the ability of Unmanned Aerial Vehicles (UAV) images to estimate biodiversity at local scale has been analysed testing the concept of the Height Variation Hypothesis (HVH). This approach states that, the higher the vegetation height heterogeneity (HH) measured by remote sensing information, the higher the vertical complexity and the higher vegetation species diversity. In this thesis the concept has been brought to a higher level, in order to understand if the vegetation HH can be considered a proxy also of bee species diversity and abundance. We tested this approach collecting field data on bees/flowers and RGB images through an UAV campaign in 30 grasslands in the South of the Netherlands. The Canopy Height Model (CHM) were derived through the photogrammetry technique "Structure from Motion" (SfM) with resolutions of 10cm, 25cm, 50cm. Successively, the HH assessed on the CHM using the Rao's Q heterogeneity index was correlated to the field data (bee abundance, diversity and bee/flower species richness). The correlations were all positive and significant. The highest R2 values were found when the HH was calculated at 10cm and correlated to bee species richness (R2 = 0.41) and Shannon’s H index (R2 = 0.38). Using a lower spatial resolution the goodness of fit slightly decreases. For flower species richness the R2 ranged between 0.36 to 0.39. Our results suggest that methods based on the concept behind the HVH, in this case deriving information of HH from UAV data, can be developed into valuable tools for large-scale, standardized and cost-effective monitoring of flower diversity and of the habitat quality for bees.