I boschi dopo Vaia. Pianificazione forestale pi霉 precisa grazie alla tecnologia LIDAR
Gli enti pubblici (Province Autonome e Regioni) ogni 10 anni sono chiamati a elaborare lo strumento di gestione del loro patrimonio boschivo, denominato 鈥淧iano di gestione forestale鈥�. Questo documento ufficiale traccia la strada per preservare la salute delle foreste, permette di sapere quante e quali piante sono presenti nei boschi e quanto e quando sia possibile prelevare alberi per mantenere le funzioni dell鈥檈cosistema. L鈥檜fficio per la pianificazione forestale della Provincia Autonoma di Bolzano sta preparando un nuovo approccio assestamentale, in collaborazione con la 贵补肠辞濒迟脿 di Scienze e Tecnologie. Il progetto, iniziato dal prof. Giustino Tonon (improvvisamente scomparso il 7 luglio dello scorso anno) e seguito dal ricercatore e docente Enrico Tomelleri assieme alla Ripartizione Foreste e all鈥橝genzia Demanio, 猫 innovativo per due ragioni, di ordine metodologico e contenutistico. In primo luogo, esso prevede l鈥檌mpiego della tecnologia LIDAR, tecnica di telerilevamento che utilizza impulsi laser e che permette una ricostruzione in 3D ad alta definizione dei boschi, con un鈥檃ltissima accuratezza della densit脿 arborea effettiva e, secondariamente, perch茅 prende come caso-studio il territorio del Latemar, sconvolto dalla tempesta Vaia a ottobre del 2018.
鈥淥sservando ci貌 che 猫 avvenuto in Val D鈥橢ga, abbiamo l鈥檕pportunit脿 di capire quali effetti disastrosi producano i cambiamenti climatici sulle foreste e quindi preventivare non una pianificazione standard ma che tenga conto delle probabilit脿 di eventi estremi, sempre pi霉 probabili nei prossimi anni鈥�, afferma Tomelleri. Il metodo classico di stesura di un piano di assestamento forestale prevede che le particelle boschive interessate siano considerate uniformi come densit脿 e specie presenti. La novit脿 introdotta dal progetto di unibz e Provincia invece 猫 costituita dall鈥檜tilizzo della tecnologia LIDAR: le superfici boscate interessate vengono sorvolate indirizzando verso di esse un raggio laser. Questa tecnologia permette di misurare l鈥檃ltezza delle chiome e di ricostruire a PC la struttura del bosco in 3D. 鈥淟e misure a terra, ad esempio del diametro degli alberi, non vengono interamente sostituite ma integrate dai risultati ottenuti con questo metodo鈥�, precisa Tomelleri, 鈥渃i貌 permette di creare mappa pi霉 dettagliata della foresta e di ottenere informazioni per una selvicoltura di precisione鈥�. Il ricercatore e i collaboratori della provincia hanno realizzato delle mappe di volume legnoso e una classificazione strutturale della foresta demaniale del Latemar, basandosi sull鈥檌ntegrazione di dati raccolti in loco e dei dati rilevati attraverso la tecnologia lidar.
Il risultato delle operazioni di rilevamento e dell鈥檈laborazione dei dati raccolti sono mappe forestali con una risoluzione al suolo di qualche centinaio di m2 quindi molto pi霉 dettagliate di quelle ottenibili attraverso le metodologie tradizionali a livello di particella forestale. 鈥淟e applicazioni lidar consentono la raccolta di informazioni a scale pi霉 fini rispetto al passato e forniscono preziosi indicatori sulla variabilit脿 delle propriet脿 (biodiversit脿 e protezione dai rischi naturali) del bosco. La tecnologia lidar pu貌 essere utilizzata per caratterizzare sia la struttura orizzontale che quella verticale di un popolamento oltre a poter seguire il loro sviluppo nel tempo. La disponibilit脿 di mappe dettagliate di queste propriet脿 猫 la base per prendere decisioni gestionali di precisione鈥�, aggiunge Tomelleri.
La tempesta Vaia ha causato un danno stimato di 1.492.060 m3 di piante abbattute a fronte di una ripresa annua media di 660.000 m3 (cfr. ). Al fine di caratterizzare il popolamento prima dello schianto da vento, sono stati utilizzati i dati in-situ ed i dati lidar acquisiti nel 2011 durante un progetto precedente. Una successiva e dedicata campagna di acquisizione dati 猫 stata effettuata nel 2020 e ha permesso di rilevare la situazione del popolamento dopo la tempesta. 鈥淎ttraverso metodi di machine-learning, abbiamo utilizzato i suddetti dati per ottenere le mappe di volume e di struttura. Le mappe pre- (2011) e post-Vaia (2020) sono state quindi utilizzate per pianificare gli interventi selvicolturali e potranno supportare decisioni gestionali di precisione atte a rendere la foresta del Latemar 鈥榝it for future鈥欌��, conclude il ricercatore.
(zil)