Lo studio condotto da UNIMONT, polo d’Eccellenza dell’Università degli Studi di Milano, e del Dipartimento di Scienze e Politiche Ambientali della Statale di Milano nell’ambito del progetto PNRR Agritech e del progetto europeo Eranet Circagri mira a sviluppare strumenti e pratiche innovative per la gestione adattiva adattiva dei pascoli, nelle valli alpine della Val Camonica (Lombardia, Italia) e del Cervino (Valle D’Aosta).
Nelle Alpi italiane gli ultimi decenni hanno visto una significativa tendenza all’abbandono e al degrado dei pascoli montani e dei prati, la quale ha alterato preziosi servizi ecosistemici e compromesso la circolarità della produzione agricola e zootecnica a livello aziendale e regionale. Per rispondere a questa sfida per i territori montani UNIMONT (BS, Italia) e il Dipartimento di Scienze e Politiche Ambientali dell’Università degli Studi di Milano stanno sviluppando una serie di studi sui prati e pascoli Alpini. La ricerca, condotta nell’ambito dei progetti PNRR Agritech e CIRCAGRIC-GHG, mira a sviluppare strumenti e pratiche innovative di agricoltura digitale a più scale per la gestione adattiva dei pascoli. Le valli Alpine della Val Camonica (Lombardia Italia) e del Cervino (Valle d’Aosta), sono state scelte come casi di studio e” laboratorio vivente” prospettico per una migliore gestione territoriale delle regioni montane.
Alla scala paesaggistica le mappe di uso del suolo e copertura del suolo (LULC) disponibili per la regione alpina non riescono a catturare la variabilità dei tipi di pascolo e delle coperture del suolo che riflettono l’abbandono e la transizione delle praterie in foreste, arbusteti o condizioni degradate. Ciò limita fortemente la nostra capacità di monitorare e comprendere i processi di degrado delle praterie e i loro impatti sui servizi ecosistemici (ad esempio, stoccaggio di carbonio, regolazione del ciclo dell’acqua, ecc.), come la nostra capacità di supportare un processo decisionale informato nella pianificazione territoriale.
È stata quindi creata una nuova mappa dell’uso del suolo (risoluzione 10 m) per l’alta Val Camonica (715 km2) applicando tecniche avanzate di classificazione ai dati satellitari Sentinel-1 (radar) e Sentinel-2 (ottico), combinati con un modello digitale di elevazione. Nello specifico, la mappa tematica include 7 tipologie di prati-pascoli con diversa composizione di vegetazione e produttività, che riflettono le transizioni da un uso più estensivo a uno più intensivo delle praterie. Per l’addestramento e la valutazione del metodo è stato utilizzato un set di dati di 700 punti di verità a terra fotointerpretati in precedenza e verificati sul campo. I risultati preliminari mostrano un’accuratezza di classificazione dell’82% per le classi di pascoli ottenute dalle precedenti elaborazioni satellitari. Lo schema di classificazione è sviluppato in un ambiente di cloud computing, basato su programmi open source, e può così essere aggiornato annualmente. Le dinamiche storiche di perdita di copertura del suolo pastorale sono state infine valutate utilizzando dati storici regionali di copertura del suolo (ad esempio, DUSAF 1999 e mappa di copertura del suolo 1980, Regione Lombardia). L’analisi dimostra una significativa diminuzione dell’area di pascolo disponibile e un declino generale della qualità dei pascoli.
A scala locale, lo studio ha lo scopo di utilizzare il telerilevamento satellitare per sviluppare sistemi di gestione che forniscano informazioni accurate in tempo reale sulla quantità e sul valore nutrizionale del foraggio durante la stagione di crescita, per supportare gli allevatori nella gestione adattativa degli animali e per promuovere un uso più efficiente dei pascoli alpini di media e alta quota.
Nello specifico, sono stati acquisiti dati di telerilevamento mediante sensori di campo (ASD Fieldspec4) e sensori satellitari di ultima generazione (PRISMA, EnMAP, Sentinel 2) per monitorare la biomassa, lo stato nutrizionale e la composizione del pascolo (ad esempio, biomassa verde/non verde, proteine, fibre, contenuto di lignina). I sensori iperspettrali satellitari forniscono bande spettrali strette continue (circa 10 nm) nell’intervallo 400 – 2500 nm, aprendo nuove opportunità per la caratterizzazione e la mappatura del pascolo.
Sono state condotte diverse campagne di monitoraggio sul campo durante l’estate 2024 sui pascoli di media-alta quota della Val Camonica e della Valle del Cervino, abbinando misurazioni di riflettanza da sensori iperspettrali da campo e satellitari, raccolta di dati agronomici analisi di laboratorio. Saranno sviluppati modelli predittivi per (i) comprendere il potenziale di diversi sensori satellitari e metodologie di elaborazione per fornire informazioni affidabili sulle dinamiche stagionali della quantità e della qualità dei pascoli, (ii) generare mappe intra-stagionali che potrebbero essere integrate in sistemi di gestione del pascolamento attraverso la zonizzazione adattativa delle superfici pascolate.
Per informazioni: Francesco.fava@unimi.it, Rodolfo.ceriani@unimi.it, francesca.sapio@unimi.it
