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Integrated models for the development o marginal areas to promote multifunctional production systems enhancing agroecological and socio economic sustainability
titoli descrizioneUso integrato di lidar aereo e terrestre per la gestione forestale e la prevenzione degli incendi
EnteUniversità degli Studi di Bari Aldo Moro
Quale bisogno soddisfa

La tecnologia LiDAR soddisfa il bisogno di monitorare e gestire le foreste con precisione, identificando il carico di combustibile fine morto su larga scala e in modo rapido. Permette di mappare aree a rischio, ottimizzare interventi di prevenzione e migliorare la pianificazione delle risorse. L’integrazione tra LiDAR aereo e terrestre aumenta l’accuratezza, rispondendo alle sfide del cambiamento climatico, e supporta la gestione sostenibile e la mitigazione del rischio incendi.

Descrizione

I dati derivati dalla tecnologia LiDAR aerea rappresentano uno strumento prezioso per la gestione forestale e la prevenzione degli incendi. Permettono di stimare con efficacia il carico di combustibile fine morto su larga scala, riducendo i limiti dei metodi tradizionali e migliorando l’identificazione delle aree a rischio. Le relazioni tra metriche come altezza e densità della chioma e l’accumulo di combustibile offrono indicazioni utili per modificare la struttura forestale, limitando l’accumulo di materiali infiammabili e ottimizzando interventi di prevenzione selvicolturali.
Un ulteriore potenziamento può derivare dall’integrazione con il LiDAR terrestre (Mobile Laser Scanner, MLS), che offre una mappatura dettagliata delle componenti vicine al suolo, complementando la copertura su larga scala del LiDAR aereo. I dati MLS migliorano la calibrazione e la validazione dei modelli predittivi, fornendo una rappresentazione più accurata della distribuzione verticale del combustibile e delle componenti difficili da rilevare a distanza. Questa sinergia permetterebbe di sviluppare modelli più robusti e strategie di gestione mirate.
L’integrazione tra LiDAR aereo e terrestre, supportata da tecniche avanzate di machine learning, consente una previsione più precisa dei rischi e interventi personalizzati per diverse aree forestali. Questo approccio avanzato rappresenta un passo cruciale verso una gestione sostenibile delle foreste mediterranee, mitigando gli impatti ecologici e clima

Numero Task7.1.1
Titolo TaskTailored methods for land management and soil conservation in marginal areas and/or at risk of erosion
Task leaderCiro Apollonio
WP leaderGiulia Zuecco
Docente di riferimento: NomeMario
Docente di riferimento: CognomeElia
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Target

I principali target del LiDAR includono enti pubblici come Ministeri dell’Ambiente, Protezione Civile e Regioni, per la gestione forestale e la prevenzione incendi. Utili anche per corpi forestali, aziende di gestione forestale, assicurazioni per valutare rischi, e ONG per tutela ambientale. Università e istituti di ricerca ne traggono vantaggio per studi su ecosistemi e cambiamento climatico, mentre aziende agricole lo usano per proteggere i terreni vicini a zone a rischio.

Abstract grafico della soluzioneAbstract grafico della soluzione
Gruppo di lavoro con tutti i ricercatori ed enti coinvoltiSpoke 7
Docente di riferimentoDi
Lin
EnteUniversità degli Studi di Bari Aldo Moro
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Docente di riferimentoVincenzo
Giannico
EnteUniversità degli Studi di Bari Aldo Moro
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NomeGiovanni
CognomeSanesi
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EnteUniversità degli Studi di Bari Aldo Moro
NomeRaffaele
Lafortezza
EmailEmail nascosta; è necessario JavaScript.
EnteUniversità degli Studi di Bari Aldo Moro
TRL iniziale3
TRL attuale4
TRL finale5-6