Automatizzare l’inventario forestale e il conteggio degli alberi con Metashape e l’AI: un modo più intelligente per monitorare le foreste

Perché automatizzare l’inventario forestale?

Le foreste coprono quasi un terzo della superficie terrestre, ma l’inventario su larga scala rimane una sfida. I rilievi manuali sono spesso poco pratici nelle aree forestali più remote o dense. Automatizzare il processo porta diversi vantaggi:

• Risparmio di tempo: Le aree di grandi dimensioni possono essere rilevate in poche ore invece che in settimane.
• Efficiente dal punto di vista dei costi: Riduce la necessità di squadre sul campo e la raccolta manuale dei dati.
• Maggiore accuratezza: Gli algoritmi di intelligenza artificiale riducono l’errore umano nel conteggio e nella classificazione.
• Ripetibilità: Permette di monitorare regolarmente la crescita, le malattie o la deforestazione.

Flusso di lavoro: Dal drone ai dati

Il processo di automazione inizia con le immagini aeree. Ecco un tipico flusso di lavoro per automatizzare l’inventario forestale utilizzando Metashape e l’AI:

1. Raccolta dati con i droni

Utilizza un drone dotato di una fotocamera RGB o multispettrale ad alta risoluzione per catturare immagini aeree sovrapposte. I parametri di volo ideali sono:

• 80% di sovrapposizione in avanti e 70% di sovrapposizione laterale
• Altitudine: 60-120 metri dal suolo
• Vola in condizioni di luce diurna per immagini prive di ombre.

2. Elaborazione fotogrammetrica in Agisoft Metashape

Importa le immagini del drone in Metashape ed elaborale per generare una nuvola di punti densa, un modello di superficie digitale (DSM) e un ortomosaico. I passaggi chiave includono:

• Allinea le foto
• Costruire un cloud denso
• Costruire DEM (Modello digitale di elevazione)
• Generare un ortomosaico

Metashape consente una georeferenziazione di alta precisione utilizzando punti di controllo a terra (GCP), se necessario.

3. Rilevamento di alberi con AI e Python

Una volta esportati l’ortomosaico e la nuvola di punti, gli algoritmi di intelligenza artificiale possono individuare e classificare i singoli alberi. Questo può essere ottenuto utilizzando librerie basate su Python come:

• scikit-image o OpenCV per la segmentazione delle immagini
• TensorFlow o PyTorch per i modelli di rilevamento degli oggetti (ad esempio YOLO, Faster R-CNN)
• Plugin di QGIS come “Forestry Tools” per l’estrazione dell’altezza delle chiome.

Gli sviluppatori utilizzano spesso modelli di altezza della chioma (CHM) derivati da strati DSM e DEM per isolare le chiome degli alberi e contarne le presenze.

Caso d’uso: Contare gli alberi in una piantagione di 100 ettari

In un test reale, un’indagine con il drone su una piantagione di eucalipto di 100 ettari ha prodotto oltre 3.000 immagini. Dopo l’elaborazione con Metashape, sono stati esportati un ortomosaico e un DSM ad alta risoluzione. Uno script Python che utilizza un modello YOLOv5 ha rilevato e contato le chiome degli alberi con un’accuratezza del 95% in meno di 30 minuti, rispetto a diversi giorni di lavoro manuale.

Vantaggi per il monitoraggio forestale e ambientale

Il conteggio automatico degli alberi e l’inventario forestale supportano una serie di applicazioni:

• Gestione forestale: Monitorare la crescita, la densità e la salute degli alberi nel tempo
• Stima dello stock di carbonio: Calcolo della biomassa e del potenziale di sequestro del carbonio
• Rilevamento del taglio illegale: Individuazione di alberi mancanti o abbattuti in aree protette
• Tracciamento della biodiversità: Mappare la distribuzione delle specie con dati multispettrali

Sfide e considerazioni

Per quanto potente, il processo di automazione non è privo di sfide:

• Chiome complesse: Alberi densi o sovrapposti possono richiedere tecniche di segmentazione più avanzate.
• Qualità dei dati: La risoluzione dell’immagine e l’illuminazione influiscono in modo significativo sull’accuratezza dell’IA.
• Set di dati per l’addestramento: I modelli di intelligenza artificiale personalizzati necessitano di dati di addestramento di qualità, specifici per la specie arborea e la regione.

Tendenze future: AI + Multispettrale + Cloud

Le tecnologie emergenti stanno migliorando ulteriormente l’inventario forestale automatizzato. Le telecamere multispettrali permettono di analizzare lo stato di salute della vegetazione, mentre le piattaforme basate sul cloud come Google Earth Engine consentono un’elaborazione scalabile. Con il miglioramento dei modelli di intelligenza artificiale, i sistemi di monitoraggio forestale completamente autonomi stanno diventando una realtà.

Conclusione

La combinazione di Agisoft Metashape con i droni e l’AI sblocca un nuovo livello di efficienza nell’inventario forestale e nel conteggio degli alberi. Permette ai professionisti del settore forestale, alle agenzie ambientali e ai ricercatori di ottenere informazioni precise in modo rapido ed economico. Con la continua evoluzione della tecnologia, ci aspettiamo che l’automazione svolga un ruolo ancora più importante nella gestione sostenibile delle foreste del mondo.