Rilievo di precisione della martellata con sistemi GNSS-RTK a supporto delle utilizzazioni in aree protette

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di Simone Zatta, Luca Marchi, Luca Canzan, Stefano Grigolato
Integrare una tradizionale martellata con un rilievo geolocalizzato di precisione delle piante scelte, può rappresentare un approccio innovativo per dare supporto ad una progettazione di dettaglio e fornire una maggiore garanzia nell’esecuzione dei cantieri di utilizzazione forestale, in particolare in contesti vincolati e ambientalmente sensibili, come nel caso di un'area protetta SIC/ZPS.
Le attività forestali sito-specifiche la cui pianificazione, progettazione e svolgimento rientrano nell’ambito dell’applicazione della Selvicoltura di Precisione o Precision Forestry (Taylor et al. 2002), si basano sull’uso dell’informazione spazializzata della variabilità sito-specifica delle foreste e delle risorse ottenibili (Corona et al., 2017). L’obbiettivo di questo lavoro è applicare i concetti della selvicoltura di precisione alla martellata forestale e di verificarne la precisione e accuratezza.
Caso studio
Il rilievo è stato eseguito nell’estate del 2023, in un’area posta all’interno del Parco Nazionale delle Dolomiti Bellunesi. La tipologia forestale maggiormente presente all’interno dell’area soggetta ad utilizzazione è la formazione antropogena di abete rosso e la pecceta, con traslazione verso la faggeta tipica nella parte superiore. All’interno di essa sono presenti schianti localizzati e aree soggette ad attacco da parte dell’Ips typographus L. Circa 10 ha dei 33 ha totali sono riconosciuti come habitat Rete Natura 2000 codice 91K0, Foreste illiriche di Fagus sylvatica. Al termine della martellata, sono stati martellati circa 3800 m3 con maggioranza di abete rosso che sarà esboscato tramite l’utilizzo di una pista permanente e l’installazione di più linee di gru a cavo.
Materiali e metodi
La geolocalizzazione di tutte le piante martellate è stata effettuata sfruttando la tecnologia GNSS-RTK con trasmissione delle correzioni via LoRA. La combinazione RTK e LoRa consente l’ottenimento di coordinate con precisioni centimetriche anche a chilometri di distanza, nonostante il basso tasso di scambio dei dati di correzione (Mayer et al., 2021).
Tuttavia, la comunicazione in ambiente montano risente fortemente dell’orografia del terreno. Pertanto, nella fase di pianificazione della martellata si sono identificate le migliori posizioni attraverso cui l’antenna fissa (denominata stazione) potesse comunicare con l’antenna mobile (denominata rover) su un’area la più vasta possibile. Tale operazione è stata effettuata in ambiente GIS attraverso un semplice plugin nel software opensourse QGis che consente di evidenziare le porzioni di terreno visibili dal punto indicato (la stazione nel nostro caso) attraverso la comparazione tra esso ed il modello digitale del terreno.
Nella pratica di rilievo, è stato impiegato un ricevitore Emlid Reach RS2 quale stazione, posizionata ad inizio giornata nel punto designato (cinque posizioni per coprire l’intera area di 33 ha), mentre l’intera operazione di martellata con geolocalizzazione delle piante e relativa misura dei diametri è stata seguita tramite un rover GNSS Emlid Reach M2.
Lo schema riportato in Figura 1 riporta come la stazione base sia allo stesso tempo ricevente correzioni istantanee dalla rete di stazioni permanenti presenti sull’intero territorio nazionale, e trasmittente le correzioni tramite LoRa al ricevitore che segue nel dettaglio la martellata e che ne garantisce un’accuratezza sub metrica.
Figura 1 - Schema rilievo GNSS-RTK LoRa
Il rilievo consisteva nell’acquisizione delle posizioni, la specie e il diametro degli alberi in modalità sincrona al rilievo del tecnico forestale e dei tre coadiuvanti.
Lo strumento utilizzato come rover è stato applicato allo zaino del rilevatore e collegato ad uno smartphone con l’applicazione proprietaria di Emlid. L’operatore registrava tramite l’applicazione, oltre che la posizione anche la specie e i diametri rilevati tramite l’utilizzo di un cavalletto forestale da parte di un coadiuvante e restituiti in classi diametriche. L’applicazione ha permesso di scaricare i dati in un foglio di calcolo che è stato successivamente importato in formato .csv in QGIS per le analisi.
Analisi ricezione correzioni (visibility analysis)
Per valutare l’efficienza della procedura di posizionamento della stazione fissa effettuata in ambiente GIS si sono derivati i seguenti indici di accuratezza e precisione. Per ciascun albero martellato si è analizzato:
- se il GNSS mobile al momento della singola localizzazione ricevesse o meno le correzioni;
- se la posizione dell’albero ricadesse all’interno dell’area che risultava coperta secondo l’analisi preliminare in GIS (area di viewshed).
Tale valutazione è stata effettuata attraverso la compilazione della matrice di confusione (Tabella 1) ed il successivo calcolo degli indicatori di accuratezza e precisione attraverso le formule sottostanti.
Tabella 1 - Matrice di confusione.
Per ricoprire l’intera area soggetta ad utilizzazioni, sono state predeterminate in fase di pianificazione della martellata quattro stazioni per il sistema base a cui in fase di rilievo si è aggiunta un’ulteriore quinta stazione in quanto in un’area si è registrato una scarsa qualità del collegamento base-rover riconducibile ad una elevata differenza di quota.
I risultati hanno riportato valori di accuratezza e precisione molto elevati nelle prime tre stazioni (maggiore di 70), in quanto nella fase di pianificazione sono state scelte le posizioni tra le diverse possibili in campo aperto. Nelle aree 4 e 5, la scelta del posizionamento della stazione è stata condizionata dalla presenza di aperture obbligate nella copertura forestale; pertanto, i valori di precisione ed accuratezza sono risultati inferiori (Figura 2 e Tabella 2).
Figura 2 - Esempio degli alberi geolocalizzati dalla stazione n°1 (a sinistra) e n°4 (a destra).
Tabella 2 - Indici accuratezza e precisione per ciascuna stazione (più alto è l’indice più accurata e precisa e la misurazione).
Analisi sulla precisione della geolocalizzazione di ciascuna pianta
Il protocollo abbinato al ricevitore RTK prevede anche una stima dell’errore medio del punto geolocalizzato, legato alla qualità del segnale ed alla presenza e qualità delle correzioni. Classificando l’errore tramite soglia di 0,5 metri, alcune zone ad errore più elevato appaiono maggiormente visibili (Figura 3). La prima, coincidente con le zone non coperte dalla stazione n°1 e n°2 e indicate già dall’analisi di visibilità. Al di sopra di questo nucleo, sono presenti dei punti sparsi con errori superiori alla soglia e senza correzioni, particolarmente posizionati in prossimità di qualche area soggetta a schianti localizzati. Nei dintorni della stazione n°3, vi sono molteplici punti in cui mancavano le correzioni, probabilmente legati ad una distanza lineare elevata (550 m circa). Un ulteriore nucleo di punti con errore sopra soglia è presente nell’area di transizione tra le due stazioni n°4 e n°5. In questo caso, come riportato superiormente, la scelta obbligata della posizione della stazione n°4 ha portato ad avere errori elevati, spingendo a valutare in campo l’utilizzo di un’altra per la parte superiore del lotto. A seguito del nuovo posizionamento della stazione n°5, l’errore laterale è diminuito come anche punti con assenza di trasmissione base-rover.
Figura 3 - Classificazione errore laterale tramite soglia.
Per determinare la posizione esatta del centro pianta, bisogna aggiungere all’errore rilevato una zona buffer composta dalla distanza tra la strumentazione posta nello zaino dell’operatore rispetto alla pianta (circa 20 cm) e la metà del diametro relativo alla pianta presa in esame.
Precisione laterale vs. Biomassa
Si è quindi provato a correlare l’errore laterale all’indice di vegetazione normalizzato (NDVI), estraendo dai dati satellitari Sentinel2 i valori puntali corrispondenti al punto rilevato con il rilievo GNSS-RTK, attraverso l’utilizzo del tool “Campionatura valori raster” all’interno del software QGIS. Successivamente, è stata calcolata la quantità di biomassa risultante dalla formula proposta in seguito (Tucker, 1979):
La biomassa presente varia da un minimo di circa 170 a circa 700 g/m2. Questa quantità può rappresentare la copertura fogliare presente quindi essere fattore d’errore nella ricezione dei dati satellitari. Analogamente a quanto riportato sopra, la correlazione tra la biomassa presente estratta dall’ NDVI e l’errore laterale, ha riportato valori prossimi allo zero. Ciò conferma come l’applicazione del protocollo LoRa ha consentito la trasmissione delle correzioni sotto un range di copertura elevato.
Precisione laterale vs. Area della chioma
Per ultimo si è proceduto con valutare una possibile correlazione tra l’errore della misura e l’area della chioma soprastante, procedendo attraverso le seguenti tre fasi:
- segmentazione delle chiome attraverso un’elaborazione della mappa raster del CHM ricavabile da dati LiDAR (in questo caso il volo era risalente al 2019) attraverso il software di programmazione R, il quale restituisce una mappa vettoriale dei perimetri delle chiome. L’area della chioma dell’area studio varia dai 15 m2 ai 160 m2 circa, registrando la maggior quantità di valori nell’intervallo compreso tra 20 e 100 m2;
- valutazione della corrispondenza tra punto misurato a terra e chioma soprastante; dei 2.235 alberi rilevati, il 75% ha trovato corrispondenza con le chiome soprastanti. Il rimanente 25% può essere associato a vari fattori quali chiome eccentriche, o errore intrinseco del CHM essendo derivato da un volo LiDAR non recentissimo. Inoltre, in fase di martellata e quindi di rilievo, sono state scelte e rilevate piante trattate come singoli individui appartenenti alla stessa ceppaia o in taluni casi con biforcazione posta al di sotto della soglia del metro e trenta. Questo, con molta probabilità, porta alla possibilità che due o più punti a terra siano concentrati in una singola chioma;
- valutazione della correlazione tra errore di posizione e chioma soprastante; i risultati hanno confermato una debole correlazione tra le due serie di dati. Pertanto, l’area di chioma può essere rappresentativa per quanto riguarda la densità del popolamento, che in questo caso non ha avuto particolari ripercussioni nella precisione registrata nell’acquisizione del punto.
Un’importante ricaduta pratica la ricopre la mappa risultante da quest’analisi (Figura 4): è infatti possibile consegnare all’utilizzatore un prezioso strumento utilizzabile in maniera pratica per la scelta operative da applicare in campo durante le fasi di utilizzazione ed individuazione delle piante.
Figura 4 - Esempio di correlazione chioma - punto a terra nell’area 1.
Discussioni
La modalità di rilievo GNSS-RTK, associata alla tecnologia di trasmissione LoRa delle correzioni base-rover, consente di superare le problematiche legate alla copertura fogliare o alla mancanza di rete dati in determinate zone. Il posizionamento della base, effettuato in fase di progettazione attraverso l'analisi spaziale di visibilità, consente di stimare l’area coperta dalla LoRa con accuratezza prossima al 75%, e di conseguenza ottenere misure a terra estremamente precise.
Le analisi di correlazione confermano l’indipendenza dell'errore laterale con la biomassa presente sottolineando l'efficacia del protocollo LoRa in questo particolare contesto. La media dell'errore rilevato su 2.235 piante localizzate con correzioni RTK è stata di 0,32 m e circa il 90% dei punti hanno errore inferiore alla soglia di 50 cm.
Il risultato derivante dal confronto tra le posizioni rilevate e la segmentazione delle chiome è altamente utilizzabile in campo operativo da parte del soggetto utilizzatore. Inoltre, questo risultato può essere impiegato per definire la strategia attuale e futura per la specifica porzione di bosco, congiuntamente con l'applicazione diretta nella direzione e nella pianificazione delle diverse fasi dei lavori forestali.
I risultati ottenuti hanno un ampio raggio di utilizzo, permettendo ad esempio di programmare con assoluta precisione eventuali modifiche alla viabilità forestale, nonché nella progettazione delle linee di esbosco (aeree o terrestri), con una definizione puntuale della massa di risulta e degli eventuali impatti.
L’esportazione della martellata in applicazioni GIS o webGIS diviene uno strumento molto utile sia al tecnico professionista per i sopralluoghi in campo, sia all’autorità competente, ma in maniera più assoluta alla ditta esecutrice al fine di poter pianificare con livelli di precisione elevata, la fase operativa in campo.
Il confronto tra i dati georiferiti acquisiti con questa metodologia con quelli telerilevati (ovvero con l’ausilio di voli ripetuti tramite velivoli UAV (Unmanned Aerial Vehicle)), assicura maggior garanzia di progettazione e di controllo durante l’esecuzione del cantiere forestale, soprattutto in ambienti particolarmente sensibili quali Parchi e/o siti Rete Natura 2000.
Conclusioni
- Risultati precisi grazie al protocollo di trasmissione delle correzioni LoRa sotto copertura fogliare ed in assenza di segnale internet.
- Costi di applicazione sostenibili comprendenti i tempi aggiuntivi di messa in stazione rispetto alla normale martellata.
- Valido strumento di supporto alle decisioni (DSS) durante le fasi di progettazione e pianificazione dei lavori forestali, nonché durante la fase operativa tramite confronti eseguiti con drone ante e post utilizzazione.
- Strumento di garanzia operativa da parte dei soggetti pianificatori ed utilizzatori in ambienti sensibili come siti Rete Natura 2000.
- Importante per la certificazione del materiale nella filiera forestale.
Ringraziamenti
Studio condotto nell’ambito del Centro Nazionale Agritech, finanziato dall'Unione Europea - NextGenerationEU (PIANO NAZIONALE DI RIPRESA E RESILIENZA (PNRR) - MISSIONE 4 COMPONENTE 2, INVESTIMENTO 1.4 - D.D. 1032 17/06/2022, CN00000022). I punti di vista e le opinioni espresse sono tuttavia solo quelli degli autori e non riflettono necessariamente quelli dell'Unione europea o della Commissione europea. Né l'Unione Europea né la Commissione Europea possono essere ritenute responsabili per essi.
Autori:
Simone Zatta, Dipartimento Territorio e Sistemi Agroforestali (TESAF), Università di Padova.
Luca Marchi, Dipartimento Territorio e Sistemi Agroforestali (TESAF), Università di Padova. E-mail:
Luca Canzan, Ecosinergia s.r.l. - Società di Ingegneria, Sedico (BL). E-mail:
Stefano Grigolato, Dipartimento Territorio e Sistemi Agroforestali (TESAF), Università di Padova. E-mail:
Corona P., Chianucci F., Quatrini V., Civitarese V., Clementel F., Costa C., Floris A., Menesatti P., Puletti N., Sperandio G., Verani S., Turco R., Bernardini V., Plutino M., Scrinzi G. 2017. Precision forestry: concepts, tools and prospectives in Italy. Forest@ - Journal of Selvicolture and Forest Ecology. Vol 14, pag. 1-12.
Lubello D, Cavalli R. 2006. Ambiti applicativi della Precision Forestry. Ambiti applicativi della Preci- sion Forestry. Sherwood - Foreste ed Alberi Oggi 125: 11- 16.
Mazzetto F. 2023. Foresta 4.0: una rivoluzione per il settore forestale? www.agrariansciences.it/2023/08/foresta-40-una-rivoluzione-per-il.html (visitato il 01/09/2024)
Mayer P., Magno M., Berger A., Benini L. 2021. RTK-LoRa: High-Precision, Long-Range, and Energy-Efficient Localization for Mobile IoT Devices. IEEE transactions on instrumentation and measurement, VOL. 70.
Taylor S., Veal M. W., Grift T. E., Mcdonald T., 2002 - Precision Forestry: Operational Tactics For Today And Tomorrow.
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