Introduzione 

Negli ultimi decenni è avvenuta una profonda trasformazione del settore forestale italiano, in linea con quanto osservato anche a livello europeo ([48]). Il sorgere di nuove funzioni e ruoli produttivi e sociali attribuiti alle risorse forestali (sensulato, incluse le aree verdi in ambito urbano, le piantagioni da legno e gli alberi fuori-foresta) hanno determinato una crescita dell’importanza, ma anche della complessità del sistema foresta-legno. In Italia esiste una significativa tradizione nella ricerca forestale e una radicata consapevolezza che l’innovazione e la competitività sono possibili grazie a un’alleanza tra iniziative di ricerca strategiche a scala nazionale con quelle a scala regionale ed europea. La diversità ambientale delle regioni italiane rappresenta, anche per le foreste, una ricchezza biologica, paesaggistica e culturale ma, soprattutto, un’importante risorsa in termini di possibilità di sviluppo della green economy, con riflessi potenziali sulla opportunità di occupazione e di presidio ambientale nelle aree rurali e montane.

Considerando l’ampia varietà di beni e servizi che vengono forniti dalle risorse forestali, emerge sempre più la necessità di potenziare la filiera produttiva valorizzando economicamente le utilità materiali e immateriali ritraibili dal bosco, anche alla luce di quanto indicato nella Strategic Research and Innovation Agenda for 2020 ([72]) messa a punto da European Forest Institute & Forest-based Technology Platform. In particolare, l’anello più debole della filiera foresta-legno è rappresentato dalla base produttiva, ossia dai settori della gestione selvicolturale, delle utilizzazioni e della prima trasformazione ([47]). In Italia questa filiera risulta fortemente dipendente dall’estero per l’approvvigionamento della materia prima (wood insecurity): oltre due terzi del fabbisogno nazionale viene coperto dalle importazioni. L’importazione dall’estero di elevate quantità di materia prima è causa dei crescenti problemi dovuti alla mancata conformità ai requisiti di qualità e di regolarità nelle forniture legnose e alla possibilità che il legname provenga da attività illegali o da attività di gestione non sostenibile nelle zone di origine (Regolamenti FLEGT-Regolamento CE 2173/2005; European Timber Regulation - EUTR Regolamento 995/ 2010). Diventa dunque prioritario allargare l’effettiva base produttiva nazionale, considerando non solo gli aspetti quantitativi ma anche quelli qualitativi, al contempo garantendo la riduzione degli impatti delle utilizzazioni forestali.

Il patrimonio forestale italiano copre complessivamente quasi 11 milioni di ettari, corrispondenti a più di un terzo della superficie nazionale. La massa legnosa presente, pari a circa 1500 Mm³, è in continua crescita ([46]). L’incremento annuale complessivo della massa legnosa dei boschi italiani è superiore a quello effettivamente utilizzato: i prelievi risultano complessivamente inferiori a un terzo dell’incremento annuale, risultando tra i più bassi dell’Unione Europea. Parallelamente, le attività connesse alla filiera del legno (dalla produzione, alla trasformazione industriale in prodotti semilavorati e finiti, fino alla commercializzazione) coinvolgono circa 80.000 imprese, per quasi 400.000 unità lavorative occupate. In particolare, la filiera nazionale del legno, soprattutto grazie all’industria del mobile, garantisce un saldo commerciale positivo: si tratta del secondo settore dell’industria manifatturiera italiana, con un volume di affari annuo complessivo di oltre 40 miliardi di euro.

In questo contesto diventa fondamentale una calibrata ma concreta utilizzazione delle risorse nazionali: si stima che la quota di produzione legnosa effettivamente utilizzabile in più rispetto all’attualità e in maniera sostenibile, sia verosimilmente pari ad almeno 8-9 milioni di metri cubi all’anno. Come emerge da un Dossier Coldiretti (⇒ http:/­/­www.coldiretti.it/­news/­Pagine/­472---7-Luglio-2016.aspx), il correlato incremento delle possibilità occupazionali nel medio periodo può essere stimato, a livello nazionale, in non meno di 35.000 nuovi posti di lavoro, con riferimento al solo settore della gestione, coltivazione e utilizzazione delle risorse legnose. In questa prospettiva, la selvicoltura e l’arboricoltura da legno possono rappresentare in Italia uno dei settori più dinamici della green economy, in grado anche di contribuire in modo significativo alla stabilizzazione delle popolazioni rurali e alla limitazione di ulteriori processi di urbanizzazione del territorio.

Alla mobilizzazione delle risorse legnose ritraibili dai boschi e dalle piantagioni forestali è strettamente collegato il tema della tracciabilità dei prodotti, come previsto dal Regolamento EU - Timber Regulation - n. 995/2010 (sistema di Due Diligence). Con particolare riferimento a quest’ultimo aspetto, la trasmissione di dati relativi ai flussi di legname prelevati, sia in termini quantitativi che di localizzazione geografica, congiuntamente ai benefici attesi dall’implementazione della tecnologia, contribuiranno a migliorare significativamente la politica dei controlli e di tutela delle risorse.

In questo quadro, che presenta numerose opportunità, diventa importante favorire l’implementazione e l’integrazione delle tecnologie dell’informazione e della comunicazione (ICT) nella prospettiva di quella che viene definita Precision Forestry, quali elementi imprescindibili di innovazione nel sistema produttivo forestale nazionale. L’impiego di queste nuove tecnologie da parte degli imprenditori, tecnici forestali, proprietari e gestori del patrimonio forestale e delle piantagioni da legno consente la messa a punto di strumenti operativi idonei anche all’uso non specialistico, in grado di permettere di: (i) effettuare analisi complesse di dati forestali e territoriali di interesse in modo guidato, semplice ed economico; (ii) supportare le decisioni pianificatorie e progettuali delle operazioni forestali secondo percorsi concettuali standardizzati e riproducibili; (iii) favorire l’integrazione tra tecnici, operatori del settore, policy makers e collettività sociale, garantendo al contempo la trasparenza delle operazioni di gestione dei patrimoni forestali, sulla base di piattaforme informative condivise, standardizzate e ad alta accessibilità informatica (ad es., Web-Gis e App per terminali mobili di uso quotidiano).

In questo contributo vengono analizzate le tecnologie disponibili per la Precision Forestry, orientate a poter conseguire obiettivi strategici di miglioramento e valorizzazione della filiera foresta-legno, con particolare riferimento alla situazione italiana.

Definizione di Precision Forestry 

Il termine Precision Forestry entra a fare parte del vocabolario tecnico a seguito del First Precision Forestry Symposium organizzato nel 2001 dall’Università di Washington in collaborazione con il Servizio Forestale Nazionale degli Stati Uniti. In tale ambito viene proposta la seguente definizione: “precision forestry uses high technology sensing and analytical tools to support site-specific, economic, environmental, and sustainable decision-making for the forestry sector supporting the forestry value chain from bareland to the customer buying a sheet of paper or board” ([7]). In questa definizione manca un riferimento esplicito al concetto di conservazione/miglioramento dell’ambiente, che viene introdotto successivamente e diventa uno dei pilastri della Precision Forestry. In Tab. 1 sono riportate alcune definizioni proposte per inquadrare la Precision Forestry.

In Italia il termine Precision Forestry viene generalmente tradotto con “selvicoltura di precisione”, dove il termine “selvicoltura” è inteso in un senso ampio che include l’insieme di attività di monitoraggio, pianificazione, gestione e utilizzazione delle risorse forestali. Ad esempio, Lubello & Cavalli ([41]) definiscono la selvicoltura di precisione come “la disciplina che utilizza i dispositivi informatici per migliorare la gestione forestale, tramite la più efficiente misurazione e rilevazione dei dati al fine di ottenere un sistema di supporto decisionale”. In questa accezione, la Precision Forestry può essere inquadrata come una specifica branca disciplinare all’interno della più ampia Agricoltura di Precisione.

Applicazioni della Precision Forestry 

Il concetto di Precision Forestry comprende una serie di applicazioni che hanno come denominatore comune l’utilizzo di tecnologie ICT abbinato alle tecniche di posizionamento (georeferenziazione) dell’informazione a supporto delle attività forestali. Rispetto all’Agricoltura di Precisione, questa branca disciplinare non si limita alle attività sito-specifiche ma fornisce un approccio integrato e multiscalare alla gestione delle risorse forestali. In tal senso, gli strumenti e i metodi della Precision Forestry possono essere inquadrati con riferimento ai tre seguenti ambiti applicativi (Fig. 1):

Fig. 1 - Inquadramento applicativo della Precision Forestry ([39], modificato).

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• monitoraggio e pianificazione forestale;
• applicazioni sito-specifiche di tipo colturale e di utilizzazione forestale;
• applicazioni relative alla tracciatura dei prodotti nella filiera foresta-legno.

La suddetta distinzione non è comunque da intendersi rigida, in quanto molti degli strumenti disponibili sono utilizzati a vari livelli (ad esempio, i sistemi GIS sono utilizzati sia per descrivere informazioni sito-specifiche ad elevata risoluzione sia per analizzare e coordinare informazioni ad ampia scala). Questa multiscalarità deve essere intesa in senso spaziale (da misurazioni a livello di foglia fino alle mappe globali di produttività) ma anche in senso temporale (monitoraggio forestale). Nei paragrafi successivi verranno descritti i principali strumenti disponibili per i tre ambiti applicativi sopra elencati.

Monitoraggio e pianificazione forestale

La Precision Forestry eredita una lunga tradizione forestale di applicazioni che utilizzano il telerilevamento e le tecniche geomatiche. Si tratta, in particolare, di metodologie per acquisire, integrare, analizzare, archiviare e distribuire dati georiferiti in formato digitale:

• sistemi di posizionamento satellitare, a volte integrati con i sistemi inerziali;
• sistemi informativi geografici;
• telerilevamento satellitare, aereo e (recentemente) da sistemi a pilotaggio remoto (droni);
• sistemi di rilievo prossimale;
• sistemi di supporto alle decisioni.

Sistemi globali di posizionamento e navigazione satellitare

I sistemi globali di posizionamento e navigazione satellitare (GNSS - Global Navigation Satellite System) rappresentano il pilastro nella georeferenziazione dei dati forniti dalle tecnologie di Precision Forestry in ambito forestale. I recenti progressi hanno permesso di sviluppare ricevitori con sempre maggiore accuratezza posizionale, in funzione delle varie tecniche applicate per la collezione delle coordinate e le loro correzioni (post-processing o in real-time), riducendone al contempo dimensione e costi. Con il completamento del nuovo sistema Europeo di posizionamento satellitare Galileo si prevede un significativo incremento nelle prestazioni in termini di precisione. Negli inventari forestali le informazioni vengono raccolte in punti di campionamento posizionati sulla superficie terrestre secondo uno schema probabilistico predefinito. La navigazione verso i punti di campionamento a terra è garantita dai moderni GNSS. I sistemi GNSS sono normalmente implementati anche sulle piattaforme a pilotaggio remoto, sui moderni sistemi autoguidanti di cui sono equipaggiate le moderne trattrici agricole o macchine abbattitrici-allestitrici forestali, oltre che essere integrati nei tablet di bassa fascia economica e, talora, nelle fotocamere digitali.

In Italia il progetto “Targetstars” (Corpo Forestale dello Stato e CREA) ha creato una rete nazionale di siti forestali per il test di ricevitori e procedure sotto copertura arborea su punti di coordinate note con altissima precisione: il sistema è liberamente accessibile nel sito gestito dal CREA, e fornisce i risultati di precisione conseguiti dall’utente ([58]).

Telerilevamento delle risorse forestali

L’utilizzo del telerilevamento per il monitoraggio ad ampia scala delle risorse forestali ha una lunga e consolidata tradizione, iniziata a partire dai primi anni ’€˜70. Da allora, le applicazioni più diffuse hanno riguardato il telerilevamento con sensori ottici, a esempio per:

• la mappatura dei tipi forestali (Fig. 2), utilizzando immagini satellitari ad alta risoluzione; ad esempio, Formosat, IKONOS, Quick-Bird, OrbView-3, WorldView-2, Pleiades, Rapid-Eye, Sentinel-2, solo per citare alcuni tra i sensori più utilizzati per mappature a livello operativo (scala: 1:5.000 - 1:10.000), mentre le immagini Landsat, Spot HRV e Spot5 e Aster rappresentano correntemente le migliori soluzioni per mappatura a scale più piccole (1:25.000-1:50.000);

Fig. 2 - Composizione in falso colore (rosso 829 nm, verde 604 nm, blu 465 nm) di immagini multispettrali Sentinel-2 (risoluzione geometrica: 1 metro, risoluzione spettrale: 244 canali) in due Parchi Nazionali del Ghana con sensore aviotrasportato. I poligoni in giallo rappresentano le chiome di soggetti arborei delle singole specie di interesse, individuate utilizzando software GIS ([40]).



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• il monitoraggio per la prevenzione e la lotta agli incendi boschivi, per esempio per la valutazione della quantità di materiale combustibile vegetale e la prevenzione e monitoraggio degli incendi ([4]);
• il supporto all’inventariazione forestale: in questo caso le immagini telerilevate vengono utilizzate in primo luogo per identificare i punti di campionamento che ricadono in aree boscate (fotointerpretazione), utilizzando ortofoto aree ad alta risoluzione; inoltre, le informazioni telerilevate da satellite vengono spesso utilizzate per integrare i dati a terra e spazializzare (mappatura) le stime inventariali sulla base delle informazioni telerilevate ([22]).

Se da un lato l’utilizzo di sistemi satellitari e aerei per il telerilevamento passivo (radiazione elettromagnetica solare riflessa) delle risorse forestali è prassi consolidata, i più recenti sviluppi tecnologici hanno aperto nuove frontiere mediante l’utilizzo dell’informazione tridimensionale fornita dai sistemi di telerilevamento attivo (radiazione elettromagnetica emessa dal sensore) che utilizzano tecniche LiDAR (radiazione emessa nel campo visibile - infrarosso) da piattaforma aerea (ALS - Fig. 3) o radar (radiazione emessa nell’intervallo spettrale delle onde radio) da satellite ([23]).

Fig. 3 - (a) Immagine su tile di dato LiDAR acquisito in Casentino ([15]): sono evidenti, oltre alle formazioni forestali, anche edifici e viabilità. (b) Immagine di restituzione 3D degli echi nativi LiDAR (.las) di tratto boschivo a pineta nella foresta Presidenziale di Castelporziano ([66])

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Di norma il dato ALS viene utilizzato per modellizzare il volume legnoso rilevato in aree di saggio a terra in funzione di metriche estratte dal contestuale modello digitale delle chiome (Canopy Height Model - CHM) ottenuto da LiDAR. L’utilizzo di ALS a supporto dell’inventariazione forestale ha avuto un notevole sviluppo nell’ultimo decennio in molti paesi del Centro e Nord Europa, Stati Uniti e Canada. Peraltro, i sistemi ALS sono ampiamente utilizzabili anche in contesto mediterraneo, generalmente più complesso in termini di struttura e morfologia ([25]). Ad esempio, nell’ambito del progetto “Alforlab” (PON03PE 00024 1 - ⇒ http:/­/­www.alforlab.it/­) sono stati messi a punto modelli di predizione della massa legnosa basati su dati ALS per tutte le principali formazioni forestali della Calabria ([68]). Varie ricerche svolte in Italia hanno evidenziato la capacità dei dati ALS di produrre stime accurate dei principali parametri dendrometrici a supporto della pianificazione forestale a livello aziendale ([17], [24], [26], [32], [57], [76], [67], [68]) e anche per la stessa delineazione della copertura boschiva in funzione di altezza minima degli alberi, grado di copertura arborea, superficie e larghezza minima ([2]). Nella Tenuta Presidenziale di Castelporziano il Sistema Informativo forestale (SIFTEC) in uso dal 2015 è stato corredato da dati di volume legnoso e fitomasse, sia in continuo che per singolo popolamento ([66], [18]). La recente disponibilità di dati derivati da ALS grazie a progetti realizzati da amministrazioni pubbliche permette di guardare a questa tecnologia come uno strumento di concreto interesse anche per gli operatori e i professionisti forestali.

Nuovi ambiti applicativi del telerilevamento sono rappresentati dai sistemi aerei a pilotaggio remoto (SAPR), i quali sono in grado di fornire informazioni a scale di dettaglio e con maggiore flessibilità rispetto agli altri strumenti da telerilevamento remoto. Attualmente l’utilizzo di questi sistemi ha avuto un maggiore sviluppo nell’ambito dell’agricoltura di precisione ([8], [55]); a livello forestale le prime esperienze ne hanno mostrato le potenzialità ([31], [13], [16]), promettenti per diversi motivi:

• la risoluzione spaziale delle immagini ottiche da SAPR è particolarmente elevata (nell’ordine di pochi centimetri), come conseguenza della bassa quota di volo: questa caratteristica permette, ad esempio, l’identificazione della specie dei singoli alberi forestali, la perimetrazione di aree danneggiate o soggette a utilizzazioni, l’analisi della trasparenza delle chiome ([13]);
• la risoluzione temporale: i bassi costi di manutenzione e di volo dei SAPR permettono di acquisire immagini della stessa area più frequentemente rispetto a quanto sia possibile con aeromobili con pilota o da satellite; è inoltre possibile effettuare nuove acquisizioni in tempi molto brevi nel caso di eventi specifici o monitoraggio real-time;
• la possibilità di effettuare acquisizioni multi-sensore, data la disponibilità di SAPR dotati di strumenti sia ottici che multispettrali e, recentemente, anche LIDAR (“mini/micro LiDAR” - Fig. 4).

Fig. 4 - Sistemi a pilotaggio remoto impiegati in ambito forestale: a sinistra, ottocottero sviluppato dalla ditta Oben ed equipaggiato con sistema LiDAR; a destra, drone ad ala fissa modello eBee Ag della ditta SenseFly, equipaggiabile con fotocamera RGB, multispettrale e termica.



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D’altro canto, rispetto alle applicazioni agricole di precisione, l’utilizzo dei SAPR nel settore forestale presenta maggiori difficoltà di implementazione, quali: difficoltà di decollo e atterraggio, autonomia non sufficiente per coprire grandi superfici (superiori a 10 km²), necessità di algoritmi più complessi per la restituzione fotogrammetrica di immagini delle coperture forestali. Tuttavia, il rapido sviluppo che stanno avendo questi sistemi e i software di fotogrammetria dedicata fa prevedere che essi possano a breve rappresentare un’importante risorsa tecnologica anche a livello pratico-operativo. Da segnalare inoltre, che la European Space Agency (ESA) ha recentemente promosso un programma per regolare l’utilizzo e la messa in regime di sistemi satellite-controlled a pilotaggio remoto per il monitoraggio degli incendi forestali: esperienze positive sono state condotte in proposito negli Stati Uniti, in America latina e Spagna.

Rilevamento prossimale delle risorse forestali

Le tecnologie sensoristiche sviluppate per il telerilevamento remoto trovano largo impiego anche nelle strumentazioni utilizzabili per rilievi a terra (proximal sensing); sono un esempio il rilievo prossimale con fotocamere termiche, RGB, multi o iperspettrali, il laser scanning terrestre, il georadar. L’onerosità dei rilievi in campo e talora il costo di alcuni strumenti rende adatto il loro impiego solo per misure di dettaglio su superfici limitate, spesso usate per acquisire dati di verità al suolo per calibrare misure da rilievo remoto (satellite o aereo). Ad esempio, il laser scanning terrestre (TLS) permette la caratterizzazione tridimensionale delle strutture arboree (Fig. 5) ad un dettaglio elevatissimo rispetto a quanto ottenibile con il laser scanning aereo. Tali dati permettono la misura di attributi dendrometrici (volume, diametro, area basimetrica) e strutturali (profili verticali, distribuzione orizzontale) a livello di singolo albero o popolamento arboreo con precisione sub-millimetrica. Tuttavia, l’adozione del TLS è attualmente limitata dai costi e dalla complessità delle operazioni di pre-processamento e trattamento dei dati acquisiti dal sistema.

Fig. 5 - Restituzioni 3D da rilievi con tecnologia laser scanning terrestre (TLS).

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Tra le ulteriori strumentazioni di rilievo prossimale, per le quali si rimanda anche in Appendice, merita di essere menzionato Field-Map. Si tratta di una stazione computerizzata portatile che permette di acquisire in campo un’ampia serie di dati dendrometrici, strutturali e posizionali a livello di singolo albero o di popolamento ([36]) e quindi trova largo impiego nelle misure di campo di tipo inventariale. L’equipaggiamento standard di Field-Map è composto da un distanziometro laser, una bussola elettronica, un ricevitore GNSS e può essere interfacciato con un cavalletto dendrometrico con sensore elettronico per l’acquisizione e trasmissione dei dati alla stazione computerizzata (Fig. S1 in Appendice). Le funzioni base di Field-Map permettono di fare stazione in un punto, localizzare topograficamente un soggetto arboreo e archiviarne dati quali: diametro a petto d’uomo, altezza, altezza di inserzione della chioma, profilo del fusto, profilo della chioma, area di insidenza, distanza metrica e angolare (Fig. S2). I vantaggi di Field-Map consistono nella registrazione dei dati direttamente in formato digitale ed esportabili nei più svariati formati tabellari e GIS, e nella elaborazione direttamente in campo degli attributi di interesse (calcolo area basimetrica ad ettaro, area di insidenza, distribuzione orizzontale).

La fotografia digitale viene ampiamente impiegata per il monitoraggio di attributi eco-fisiologici (Fig. S3). Tra le varie metodologie si segnalano le tecniche fotografiche per la stima degli attributi della copertura forestale (canopy photography - [10]), i sistemi ad acquisizione ripetuta per l’analisi della fenologia ([50]), la conservazione della biodiversità ([14]). I vantaggi nell’uso della fotografia per il calcolo di attributi della copertura quali l’indice di area fogliare (LAI) hanno il vantaggio dell’economicità della strumentazione, la rapidità di esecuzione dei rilievi ([11], [12]), che le rendono idonee al monitoraggio e alla calibrazione dei dati telerilevati.

La combinazione di più strumentazioni fotografiche permettono inoltre approcci di fotogrammetria cosidetta close-range. Un esempio è l’analisi stereometrica da fotogrammetria terrestre, che permette per stereovisione la stima indiretta e prossimale di parametri dendrometrici delle formazioni boschive ([34]). Questi sistemi si avvalgono di sofisticati apparati ottici, software di acquisizione e analisi delle stereo-immagini. L’apparato optoelettronico è formato da due video/fotocamere ad alta risoluzione posizionate su una barra metallica a distanza nota ([27], [44], [53]).

Una menzione merita infine il tomografo sonico, strumento di recente applicazione nell’analisi delle alberature (Fig. S4 e Fig. S5). Si tratta di uno strumento che sfrutta la propagazione delle onde sonore nel legno per determinarne densità e possibili alterazioni interne. Lo strumento è applicato per scopi diversi, quali la valutazione di stadi precoci di evoluzione delle patologie interne ai fusti o l’identificazione del percorso di sostanze liquide iniettate con mezzi endoterapici nei tronchi, operando sopra e sotto il punto di applicazione del trattamento di endoterapia.

Sistemi informativi geografici

L’utilizzo dei sistemi informativi geografici (GIS) nel settore forestale è ampiamente diffuso. I GIS costituiscono applicazioni insostituibili per rappresentare, analizzare, distribuire (web-GIS) e raccogliere (mobile-GIS) l’informazione georiferita relativa alle risorse forestali (Fig. 6).

Fig. 6 - Esempio di mappe raster del volume legnoso (a) e della biomassa epigea (b) di tratti di foresta ([65]).

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Le aumentate capacità di elaborazione dati dei software, unitamente ai progressi nel telerilevamento e allo sviluppo di applicativi consumer grade (mobile-GIS) integrati con il GIS, hanno permesso negli ultimi anni di sviluppare applicazioni di grande dettaglio informativo e, soprattutto, di estendere l’utilizzo di queste tecnologie per la raccolta dell’informazione georiferita in campo. Un esempio applicativo è rappresentato dal sistema mobile-GIS messo a punto da Corpo Forestale dello Stato e CREA per la gestione della navigazione, digitalizzazione in campo e trasmissione dati ad un server centrale dei rilievi dell’Inventario Forestale Nazionale ([37]). In Provincia di Trento gli inventari assestamentali vengono uniformemente effettuati utilizzando applicazioni di mobile-GIS che gestiscono sia la navigazione verso punti di campionamento predefiniti che la digitalizzazione dei dati di rilievo in campo ([63], [64] - Fig. 7). Analoghe procedure di mobile-GIS sono state utilizzate per la codifica in campo dei dati delle unità forestali omogenee nella realizzazione del sistema informativo SIFTEC della foresta di Castelporziano ([65], [18]). Una complessa piattaforma di mobile-GIS è stata utilizzata nel progetto FutMon dal Corpo Forestale dello Stato (CREA e CNR) per i rilievi nazionali dello stato di salute delle foreste ([19], [20]). Nel progetto CFS-PARTI è stata sviluppata una procedura di mobile-GIS “autocustomizzabile” per il rilievo di eventi territoriali di interesse forestale ([21]).

Fig. 7 - Applicazione Relaskope (esempi clips schede di interfaccia monitor su palmare) per la gestione dei campionamenti assestamentali in Provincia di Trento (realizzazione: F360 s.r.l.).

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Sistemi spaziali di supporto alle decisioni

Negli ultimi anni è stata sviluppata l’applicazione di sistemi spaziali di supporto alle decisioni (Spatial Decision Support Systems - SDSSs), progettati per aiutare il pianificatore e gestore forestale nel definire le possibili soluzioni a problemi aventi componenti che si configurano spazialmente sul territorio. Questi sistemi, in genere interattivi, integrano sistemi di supporto decisionale (DSS) che prevedono la produzione di output nell’ambito di sistemi informativi geografici. Un SDSS comporta, dunque, l’utilizzo di: (i) un sistema di gestione di database (DBMS), che contiene e permette di manipolare i dati geografici; (ii) una libreria dei potenziali modelli che possono essere utilizzati per prevedere i possibili esiti delle decisioni (MBMS); (iii) un’interfaccia grafica (Graphical User Interface - GUI) per supportare gli utenti nella fase di interrogazione e nell’interpretazione dei risultati.

Si rimanda a Portoghesi et al. ([59]) per un’ampia illustrazione e analisi dei DSS sviluppati in Italia. Un esempio di SDSS per la valutazione delle potenzialità di produzione di legname a fini energetici è BIOMASFOR, sviluppato da Sacchelli et al. ([61]) e disponibile in versione open source. Un altro esempio di DSS per la valutazione della funzione idrogeologica del bosco su singoli elementi geografici (coordinate puntuali, compartimenti assestamentali) è stato sviluppato da Scrinzi et al. ([62]) e implementato in una applicazione online liberamente accessibile (⇒ http:/­/­www.targetstars.org/­ricerca­_ex­_isafa/­riselvitalia43/­index.htm). Nel progetto Alforlab (PON03PE 00024 1 - ⇒ http:/­/­www.alforlab.it/­) è attualmente in fase di sviluppo il SDSS denominato CFOR che ha le finalità di integrare informazioni da inventariazione continua di variabili dendrometriche (volume, biomassa) e la mappatura delle risorse forestali con strati informativi che permettono di definire modelli di gestione forestale ottimali per favorire la multifunzionalità, includendo moduli per estrarre informazioni economiche, ecologiche, selvicolturali. Anche il modello INVEST, strumento nato per valutare i servizi ecosistemici in Nord-America ([73]), è impiegato per la gestione di patrimoni forestali nel nostro Paese ([5]). In fine si segnala il DSS “Castadiva” sviluppato da CREA e implementato nelle procedure della pianificazione forestale aziendale trentina ([65]), in grado di fornire stime di volumi legnosi e incrementi per popolamenti forestali omogenei inserendo indicazioni e valutazioni di larga massima sul tipo di popolamento.

Gestione di attività sito-specifiche

Coltivazione di piantagioni da legno

Le tecniche di precisione applicate alla piantagioni da legno sono simili a quelle sito-specifiche che nell’agricoltura di precisione sono focalizzate su approcci a rateo variabile (VRT) per consentire l’ottimizzazione della quantità di immissioni agronomiche (concimi, diserbanti, acqua da irrigazione) in funzione della variabilità spaziale delle colture. I moderni trattori agricoli vengono integrati con sensoristiche per la mappatura, sistemi elettro-meccanici a rateo variabile (nei trattori agricoli, barre con controllo di sezioni), sistemi di conduzione dei mezzi assistita o automatica, collegati tramite ISOBUS ad un unico terminale che gestisce con un SDSS le operazioni colturali.

In ambito di piantagioni da legno, si utilizzano anche informazioni geospazializzate (GNSS e GIS) per favorire l’ottimizzazione delle attività di impianto; queste tecniche sono diffuse soprattutto in piantagioni di specie arboree con legno di pregio ([60]) e in pioppicoltura.

Utilizzazioni forestali

Uno specifico campo di applicazione della selvicoltura di precisione è la cosiddetta Precision Forest Harvesting. Apposite strumentazioni permettono di raccogliere informazioni dalle macchine abbattitrici/allestitrici sulla specie, qualità e assortimento legnoso, che possono essere utilizzate per effettuare operazioni in tempo reale (pezzatura) o in post-processamento (valutazione del prezzo di macchiatico). Tali misure possono essere integrate ad informazioni rilevate a terra o disponibili da dataset georeferiti (carte della viabilità e del volume legnoso) processate da un terminale SDSS equipaggiato sulle macchine, che permette di effettuare valutazioni sulle caratteristiche dell’intervento (intensità dei diradamenti, densità dei fusti arborei, linee di percorrenza). Peraltro, a differenza delle operazioni agricole, la precisione dei sistemi GNSS sotto copertura forestale è ancora spesso insufficiente per una completa automatizzazione di alcune procedure quali, ad esempio, conduzione automatica dei mezzi su linee di percorrenza autodeterminate (Fig. 8, Fig. 9).

Fig. 8 - Delimitazione delle fasce boscate servite in relazione all’utilizzo del trattore e del verricello nello strascico diretto e indiretto.

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Fig. 9 - Visione tridimensionale delle aree esboscabili con risine e relative linee di posizionamento.

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La disponibilità di cartografie digitali è importante per l’esecuzione dei lavori forestali. Con un approccio di precisione, gli operatori possono visualizzare in tempo reale, sul display del terminale della cabina, diverse informazioni quali aree ad accesso limitato (per restrizioni di carattere ambientale), aree di deflusso o ristagno idrico, mappe particellari, viabilità principale e secondaria, interventi previsti e alberi martellati. In generale, l’utilizzo di cartografie digitali permette di ottimizzare molte operazioni tramite pianificazioni a priori (analisi della viabilità forestale e dei percorsi tramite applicativi GIS), oppure per integrare dati acquisiti tramite sensori montati sulle macchine che permettono di monitorare i tempi di lavoro ed effettuare analisi delle prestazioni dei cantieri di raccolta ([42], [54], [51], [33]) o dei percorsi dei vettori durante il trasporto del legname e lo studio dell’impatto del traffico su determinati siti ([69], [29], [70]). L’uso di informazioni georiferite è ovviamente più efficiente dei tradizionali metodi di misura a terra non georiferiti ([3], [71]).

Molto spesso i sensori equipaggiati nelle macchine vengono utilizzati per decidere in tempo reale e automatizzare le procedure di abbattimento, pezzatura e allestimento. Sensori sulle teste abbattitrici (Fig. 10), sono in grado di misurare e registrare il diametro dei fusti ad intervalli di 10 cm, registrandone il profilo (Fig. 11) e ripartendo direttamente negli assortimenti richiesti il materiale abbattuto. Ulteriori sensoristiche permettono di effettuare valutazioni sulla qualità del legname. Queste informazioni sono anche utili come input per i SDSS per effettuare stime di redditività delle utilizzazioni. Ulteriori sensori integrati con GPS sono in grado di rilevare, in automatico, i punti di prelievo e accumulo della biomassa realizzando delle utili mappe di movimentazione ([43]). Le medesime macchine possono essere equipaggiate con sistemi di acquisizione dati in grado di misurare le caratteristiche degli alberi lasciati in piedi usando tecniche MLS (multisource information) o 2.5D scanner ([45], [52]).

Fig. 10 - Harvester in fase di lavoro su pioppeto.

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Fig. 11 - Computer di bordo equipaggiato su harvester.

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Tracciabilità dei prodotti legnosi

La tracciabilità del legname con tecnologie di vario tipo (BARcode, QRcode, RFID) ha avuto un recente incremento di impiego in Italia per il monitoraggio della filiera foresta-legno. In Tab. 2 sono sintetizzate le tecniche/tecnologie in uso o in fase sperimentale per la marcatura (tag) del legname. Tra le tecnologie disponibili, l’identificazione in radiofrequenza (RFID), applicata con successo in vari settori, sembra la più promettente in ambito forestale.

I sistemi RFID consentono, una volta apposti sui singoli alberi all’atto della martellata e/o sui singoli toppi a seguito del taglio, l’identificazione rapida, georiferita e ad alto contenuto informativo dei singoli elementi. Essi prevedono l’impiego di tag attivi (il cui utilizzo pratico è svantaggiato dal maggiore costo) e passivi, resistenti all’usura e agli estremi di variazioni climatiche ([56]) abbinati a lettori portatili (Reader e antenne standard) i quali possono essere utilizzati su alberi in piedi (in sede di inventariazione forestale) o sulle diverse tipologie di assortimenti forestali (tronchi, paleria, legname da falegnameria, legna da ardere e cippato - [28]).

Tra i tags disponibili in commercio, i più idonei all’impiego nel settore forestale sono quelli a forma di chiodo (nail tag) o di clip. Il nail tag risulta la scelta migliore sia per le modalità di inserimento (con martello apposito), che per il basso rischio di perdita o danneggiamento, una volta che è stato fissato all’interno del tronco. Per valutare la fattibilità tecnica ed economica di un sistema di tracciabilità del legname tramite utilizzo di RFID, la Regione Friuli, ha applicato 700 tags (500 a chiodo, 100 a etichetta e 100 a forma di disco) ad alberi di abete rosso e faggio destinati in parte al settore dell’edilizia e in parte alla combustione; lo studio ha seguito i tags dall’inserimento, all’avvallamento, al carico sull’autocarro, fino allo scarico nel piazzale di segheria; sono stati persi per distacco o danneggiamento 8.5% dei tags sul legname da opera e il 4.3% dei tags applicati sulla legna da ardere; i nail tags sono risultati i più sicuri nelle fasi di avvallamento e trasporto, ma devono essere inseriti con attenzione (circa il 5% dei nail tags è stato danneggiato durante l’inserimento).

Nell’ambito del progetto PON Alforlab è in corso di sperimentazione un sistema integrato di tracciabilità del legno (dall’albero in piedi alla segheria) basato su tag ad hoc passivi e antenne basate su tecnologie open source come Arduino (Fig. 12).

Fig. 12 - Diagramma di flusso della tracciabilità del legno mediante le tecnologie RFID sviluppate nell’ambito del progetto PON Alforlab.

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Prospettive 

In Italia, il settore forestale si trova ad affrontare problemi che, in ampia misura, sono connessi alla necessità di valorizzare in maniera più efficace le potenzialità e le opportunità che il patrimonio forestale è in grado di garantire in termini di sviluppo, occupazione, salvaguardia ambientale e presidio del territorio. In questa prospettiva, la ricerca italiana in tema di Precision Forestry sta raccogliendo la sfida di tradurre i risultati degli avanzamenti tecnologici in applicazioni operative, anche se, in vari casi, il settore forestale sembra ancora impreparato per una diffusa ricettività delle innovazioni sperimentate. D’altro canto, l’eterogeneità delle risorse forestali, del territorio e degli attori rappresenta un elemento che concorre a rendere problematico il passaggio a standard operativi generalizzati.

Alla luce di quanto prefigurato nel Piano di Settore per la Filiera Foresta Legno e nel Piano strategico per l’innovazione e la ricerca nel settore agricolo alimentare e forestale (PSIR, 2014-2020), per una efficace mobilizzazione delle risorse forestali e la tracciabilità dei prodotti ritraibili occorre poter ottimizzare l’uso di tutte le opportunità offerte dalle nuove tecnologie, con particolare riferimento a quelle geomatiche e ICT ([72], [38], [30]). Di fatto, l’impiego delle tecnologie geomatiche e ICT rappresentano strumenti che possono condurre a una significativa revisione delle regole della gestione delle risorse legnose ritraibili dai boschi e dalle piantagioni forestali, consentendo di ridurre i costi e rendere più accurate le varie fasi di lavoro connesse alla filiera foresta-legno. Secondo Holopainen et al. ([35]), in condizioni idonee, i vantaggi economici riconducibili alla Precision Forestry si attestano tra il 15% e il 20% di incremento di redditività, rispetto a interventi di tipo tradizionale. L’integrazione di tecnologie consolidate (a esempio, telerilevamento, sistemi informativi geografici) con quelle di più recente sviluppo (a esempio, sistemi aerei a pilotaggio remoto, nuova sensoristica, web-Gis, App, realtà aumentata e virtuale) apre, dunque, concrete prospettive di valorizzazione della filiera foresta-legno.

L’opportunità di definire ed inserire, in un più ampio e completo processo organizzativo, parametri quali a esempio la posizione, la quantità, la qualità e le dimensioni del legname favorisce il soddisfacimento delle richieste di mercato, la valorizzazione del prodotto, la tracciabilità e la certificazione, oltre a contribuire alla minimizzazione degli impatti e alla salvaguardia della funzionalità ecologica dei boschi e delle piantagioni da legno. Un approccio integrato e interconnesso offre anche il vantaggio di poter variare gli interventi programmati in corso d’opera attraverso comunicazioni dirette tra proprietario/acquirente e operatori in bosco, favorendo la riduzione dei tempi necessari per la raccolta, lo stoccaggio ed il trasporto.

A livello concettuale, le prospettive in questo contesto promuovono la disponibilità distribuita e interattiva dell’informazione (web- e mobile- GIS) e una caratterizzazione quali-quantitativa delle risorse forestali (smart forest) che supera l’informazione testuale e cartografica su area minima rappresentata (approccio attuale della pianificazione forestale) e adottano quella più innovativa “in continuo” (ad alta risoluzione spaziale) su ogni singolo punto (non prestabilito) del dominio territoriale considerato.

A livello tecnico, le principali opportunità di sviluppo sono attualmente legate a:

• miglioramento dell’accuratezza degli strati informativi disponibili, grazie ai progressi nelle tecnologie di rilevamento e posizionamento; in particolare, le prospettive più promettenti riguardano: (i) l’avanzamento nella tecnologia SAPR che procede a un ritmo elevato da far presupporre che questi sistemi rappresentino la frontiera di molte applicazioni operative; (ii) l’avanzamento nei sistemi di scansione laser da terra (TLS), che stanno ampliando significativamente le possibilità di supporto delle principali misurazioni dendrometriche di campagna; (iii) l’accoppiamento funzionale dei sistemi LiDAR da piattaforma aerea (o SAPR) con TLS per il monitoraggio e l’inventariazione delle risorse forestali;
• possibilità di integrare tra loro tecnologie esistenti tramite le tecnologie di comunicazione e scambio dati in tempo reale (WiFi, bluetooth, RFID, ecc.);
• impiego di macchine forestali più efficienti e tendenti a produrre un minore impatto per l’ambiente (Reduction Impact Logging) e, in particolare, un ulteriore sviluppo di sistemi che permettano di connettere tutte le macchine impiegate in un determinato cantiere forestale, come già osservabile nello standard ISOBUS delle trattrici agricole, in modo da ottimizzare le performance e la gestione dell’intera cantieristica, minimizzando gli spostamenti;
• utilizzo a livello sempre più avanzato delle potenzialità analitiche fornite dai BigData e loro maggiore condivisione con l’utente pubblico.

Si evidenzia, peraltro, che l’avanzamento della ricerca in questo settore ha finora fatto prevalentemente riferimento a esperienze nord-americane e nord-europee, spesso non direttamente trasferibili nella realtà forestale italiana, caratterizzata da peculiari condizioni ambientali, colturali e socioeconomiche, che nella gran parte dei casi richiedono specificità di approcci, sia sotto il profilo metodologico che tecnologico.

In particolare, gli aspetti da considerare per la diffusione della Precision Forestry in Italia sono:

• necessità di realizzare studi pilota per la dimostrazione dei benefici potenziali come esempi idonei alla sensibilizzazione dei proprietari forestali, dando particolare rilievo alla scalarità e flessibilità delle applicazioni di precisione, caratteristiche che ne favorirebbero l’uso in una ampia gamma aziendale per tipologia produttiva e dimensioni;
• standardizzazione di dati promuovendo ulteriormente l’utilizzo di dati ottenuti tramite rigorosi processi e corredati da metadati (a esempio, strati informativi delle mappe forestali), e degli strumenti (a esempio, calibrazione degli strumenti di misura potenzialmente equipaggiabili sulle macchine forestali);
• miglioramento del segnale GNSS sotto copertura forestale; essendo i GNSS il pilastro delle tecnologie di precisione in ambito forestale, la carente ricezione del segnale sotto copertura rappresenta, in determinate condizioni, un aspetto ancora particolarmente critico;
• open access e big data: lo sviluppo delle tecnologie geomatiche e ICT ha favorito la disponibilità di una mole ingente di dati in capo alle amministrazioni, che devono essere “aperti” e soprattutto “leggibili” da parte di cittadini e imprese. L’Agenzia per l’Italia Digitale ha posto i dati territoriali al centro del processo per il libero accesso ai dati della pubblica amministrazione in quanto “costituiscono l’elemento conoscitivo di base per tutte le politiche per la gestione del territorio” ([1]). In prospettiva, risulta interessante la realizzazione di siti web regionali o locali di facile visualizzazione ed interrogazione, dotati di SDSS basati su modelli di simulazione dei parametri specifici per la gestione forestale sito-specifica delle principali tipologie colturali presenti su un territorio, quali quello in corso di sviluppo nell’ambito del progetto PON AmbiTecLegno/Alforlab;
• trasferimento dell’innovazione e creazione di un Knowledge Hub: il coinvolgimento degli attori forestali rappresenta un punto chiave per il trasferimento delle innovazioni geomatiche e ICT alla realtà operativa; è necessario valutare accuratamente l’effettiva trasferibilità dell’innovazione tecnologica, il cui utilizzo talora si attesta ancora al livello della ricerca e sperimentazione; all’uopo, è utile la creazione di un Knowledge Hub che sia un punto di riferimento nazionale per lo sviluppo tecnologico della Precision Forestry;
• sostegno alle attività di innovazione pubblico-private, favorendo una integrazione tra ricerca e imprenditoria (spin-off, acceleratori di impresa) e irrobustendo l’incremento di know-how all’interno del sistema produttivo, anche con il consolidamento di nuove figure operative all’interno delle imprese in grado di supportarne i processi di crescita tecnologica;
• sviluppo dei SDSS a supporto della pianificazione e gestione forestale partecipata; in questo contesto, un aspetto strategico consiste nell’affrontare i processi decisionali in maniera collegiale e in chiave multi-obiettivo, in considerazione della multifunzionalità delle foreste nella capacità di fornire beni e utilità, nell’ambito dei quali i SDSS possono svolgere un ruolo fondamentale per la definizione operativa degli scenari connessi a scelte decisionali alternative;
• aspetti culturali e governance del settore: l’introduzione di tecnologie di precisione richiede un cambio di mentalità, in un settore come quello forestale radicato nella tradizione e non sempre aperto alla innovazione tecnologica. È necessario pertanto investire su specifiche azioni di sensibilizzazione, promuovendo il dialogo con le realtà innovative nazionali e internazionali e una adeguata strategia di policy e governance del settore mirata all’aggiornamento e miglioramento della professionalità da parte degli operatori.
• la formazione di sistema gioca un ruolo chiave, sia nel favorire l’aggregazione e la cooperazione tra i diversi soggetti interessati, sia come strumento conoscitivo per il corretto sviluppo applicativo delle migliori tecnologie di Precision Forestry; è necessario investire su opportune azioni di formazione sia del personale delle amministrazioni pubbliche coinvolto nella gestione forestale, sia sulla divulgazione degli avanzamenti tecnologici agli imprenditori e liberi professionisti (eventi formativi promossi presso Associazioni di categoria, Ordini professionali, ecc.); sotto il profilo tecnico, le competenze formative più pressanti in questo settore riguardano: (i) a livello di operatori: impiego di GNSS e utilizzo degli strumenti di misura equipaggiabili sulle macchine forestali; (ii) a livello di tecnici e professionisti: impiego interattivo di web, mobile GIS, SDSS e sistemi RFID.

Ringraziamenti 

Il lavoro è stato finanziato dal progetto “ALForLab” (PON03PE_00024_1) cofinanziato dal Programma Operativo Nazionale Ricerca e Competitività (PON R&C) 2007-2013, attraverso il Fondo Europeo di Sviluppo Regionale (FESR) e risorse nazionali (Fondo di Rotazione [FDR] - Piano di Azione e Coesione [PAC] MIUR).

References

Supplementary Material

Fig. S1 - Field-Map: a sinistra il notebook, come appare una volta montato sul treppiede, a destra l’equipaggiamento completo ([36]).

Fig. S2 - Esempio di mappatura Field-Map degli alberi di un parco urbano. A destra, il database informativo associato al poligono di proiezione reale a terra della chioma di un esemplare di leccio (Fonte: [75]).

Fig. S3 - Esempi di tre tecniche fotografiche digitali per la stima degli attributi della copertura. ([10], modificato).

Fig. S4 - Esempio di rilievo tomografico sonico.

Fig. S5 - Esempio di grafico lines e tomogramma di un’analisi effettuata con 12 sensori (Fonte: [9])