Commissione tecnico-scientifica con compiti consultivi di valutazione, indirizzo e verifica dei progetti in materia di telerilevamento Roma, 25 giugno.

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1 Commissione tecnico-scientifica con compiti consultivi di valutazione, indirizzo e verifica dei progetti in materia di telerilevamento Roma, 25 giugno 2007 Miglioramento delle statistiche congiunturali delle colture floricole ed orticole Sviluppo rurale - Telerilevamento satellitare ed indicatori agroambientali Consorzio ITA

2 Indicatori agroambientali
Rete di monitoraggio EcoAgrit. Struttura e costi Livello 1. Revisione POPOLUS e indicatori e metriche di struttura del paesaggio derivabili. Livello 2. matrici di flusso e indicatori di intensità colturale basati su rilevazioni AGRIT Livello 3. Panel ambientale. Indagine di Cuneo per acquisizione dati di base Indicatori di rischio dei fitofarmaci Database geografico e disseminazione dei dati. Indicatori del paesaggio da telerilevamento

3 Rete di monitoraggio EcoAgrit
Rete di monitoraggio di parametri a più livelli, finalizzata alla produzione di indicatori agroambientali, sfruttando al meglio le opportunità offerte dal programma di statistiche agricole congiunturali Agrit (?) del Mipaaf. Struttura e organizzazione in livelli, Dimensionamento, Parametri osservabili, Numero di osservazioni e risoluzione temporale di acquisizione, Costi previsti secondo diverse opzioni di piani d’acquisizione. Possibili indicatori derivabili dai parametri raccolti

4 Primo livello EcoAgrit

5 Secondo livello EcoAgrit

6 Terzo livello EcoAgrit

7 Dimensionamento terzo livello EcoAgrit
Possibili sub livelli specialistici stato delle foreste caratterizzazione suoli mediante profilo ...

8 Parametri della rete EcoAgrit

9 Esempio di scheda parametro

10 Numero di misure e frequenza di aggiornamento (1)
Il numero di misure e la frequenza di aggiornamento dipendono dalla combinazione di: Caratteristiche intrinseche del parametro (variabilità temporale) Caratteristiche intrinseche del punto (copertura, morfologia, gestione del terreno, ...) Valori critici riscontrati dopo un primo ciclo di osservazioni. Ipotesi di lavoro Parametri a variabilità nulla: osservati una sola volta (tessitura del terreno, ...) Altri parametri secondo un ciclo completo di aggiornamento di 8 anni 8 anni: punti con possibili variazioni molto lente (CSC, fotografie in ambiente naturale) 4 anni: parametri sensibili, ma a lenta variazione (carbonio organico su coltivi, ...) 2 anni: parametri sensibili a rapida evoluzione (pratiche agronomiche, uso fertilizzanti)

11 Numero di misure e frequenza di aggiornamento (2)
Tabella completa a pag. 46 della relazione

12 Percorso per il calcolo dei costi
Definizione dei costi unitari di osservazione per ogni parametro ed in assenza di ogni ottimizzazione. Definizione costi di misura dei parametri pedologici per gruppi di misure affini Definizione dei costi di trasferimento e di osservazione per gli altri parametri se effettuati congiuntamente. Calcolo dei costi del monitoraggio secondo due diversi scenari I costi indicati nelle tabelle sono solo quelli diretti di osservazione dei parametri. Questi non includono : Costi consultazione ed elaborazione altre banche dati (AGEA) per individuare agricoltori Studio, progettazione, scrittura specifiche, fornitura materiali cartografici Direzione e controllo della rilevazione Caricamento in banche dati, validazione, sintesi, rappresentazione Studio, calcolo e report di ogni possibile indicatore derivabile. IVA

13 Costi unitari non ottimizzati

14 Costi per gruppi di analisi del terreno

15 Costi di trasferimento ed osservazioni singole o congiunte

16 Costi in un ciclo di 8 anni
Primo scenario: Vengono osservati tutti i parametri previsti della rete di monitoraggio ad esclusione di fitofarmaci nel suolo, respirazione del suolo, caratterizzazione bosco. Anno 1: EUR Anno 3: EUR Anno 5: EUR Anno 7: EUR Ciclo intero 8 anni EUR Secondo scenario: Per il suolo si osserva il solo carbonio organico. Non si chiede agli agricoltori l’uso dei fitofarmaci. Anno 1: EUR Anno 3: EUR Anno 5: EUR Anno 7: EUR Ciclo intero 8 anni EUR Possibile migliore ripartizione temporale mediante 2 cicli spostati di un anno. Prelievo campioni di terreno e trasferimenti = 38 % del totale Risparmio del 41%, ma scenario molto meno informativo. Prelievo campioni di terreno e trasferimenti = 54,5 % del totale

17 Proposta di indicatori coerenti con indicatori IRENA

18 Proposta di indicatori: esempio di scheda
Molti altri indicatori da cataloghi Pais project, OECD, ECNC

19 POPOLUS e gli indicatori agroambientali
Razionale L’evoluzione della copertura/uso del suolo è un fenomeno generalmente lento, ma molto variabile spazialmente. Pertanto un piano di monitoraggio deve prevedere una periodicità non inferiore a 5 anni e un elevato dettaglio spaziale. La revisione della fotointerpretazione della griglia POPOLUS consente di raggiungere l’obiettivo di determinazione dei flussi di copertura/uso del suolo. Metodologia (in estrema sintesi) Acquisizione dei tasselli di ortofoto centrati sui punti di campionamento (nodi di una griglia regolare con passo 500m, unità) Classificazione dei punti e controllo di coerenza con la precedente versione di POPOLUS Rappresentazione dei flussi di copertura/uso mediante matrici di contingenza Calcolo degli indicatori

20 Materiale utilizzato per la fotointerpretazione
tassello 200x200m Versione precedente: “Popolus 1999” tasselli estratti da ortofoto del periodo (dettaglio non disponibile) Aggiornamento: “Popolus 2004” tassello 500x500m intervallo medio di circa cinque anni tra i due archivi di immagini

21 POPOLUS – Legenda di classificazione
22 classi di interpretazione consociazioni ammesse (due classi, pro-rata) limitate ad alcune combinazioni di classi agricole, forestali e a vegetazione erbacea

22 Software di fotointerpretazione
Procedura [1] Classificazione nuovo tassello [2] Regole di coerenza classificazioni POPOLUS richiesta identità tematica, ammessa tolleranza 15% nel pro-rata consociazioni [3] No coerenza => analisi del vecchio tassello - correzione interpretazione errata - effettiva variazione - problemi di geometria

23 Risultati interpretazione
dati: numero punti doppio codice :58730 punti (4,9%)

24 Variazioni Popolus2004 – Popolus1999
Punti con uso del suolo cambiato: (3,2%) dati: ettari

25 Indicatore di struttura del paesaggio
Metodologia (approccio “TER-UTI”) segmenti: celle 3x3 km (36 punti) uso suolo con legenda aggregata: artificiale, agricolo, naturale matrice normalizzata con frequenze dei “contatti” tra classi indici di struttura : ASM (diversità), INT(omogeneità) classificazione in 14 tipologie

26 Indicatore di struttura del paesaggio
dati: numero celle

27 Indicatore di struttura del paesaggio
esempi di rappresentazione spaziale dei risultati Localizzazione variazioni: rosso: + eterogeneo verde: + omogeneo

28 Metriche di paesaggio

29 Metriche di paesaggio Metriche sensibili a:
dimensione area di osservazione risoluzione spaziale dati di base dettaglio tematico della nomenclatura

30 Metriche di paesaggio Indice di equiripartizione di Shannon (SHEI)
Percentuale di adiacenze simili (PLADJ)

31 Indicatori ambientali dalle rilevazioni Agrit
Obiettivo del lavoro è individuare e calcolare indicatori agroambientali attraverso l’analisi delle successioni colturali rilevate nell’ambito del progetto Agrit.

32 Dati Agrit disponibili

33 Maschera di visualizzazione dei dati per 4 anni con tasselli relativi

34 Maschera di visualizzazione dei dati per 4 anni con effettiva variazione

35 Risultati analisi di congruità

36 Flussi interannuali in base a matrici di contingenza
Le matrici di contingenza esprimono a livello regionale la media delle percentuali di variazione di uso del suolo nei quattro anni di dati disponibili. Derivano da tre matrici di flusso dell’uso del suolo prodotte per gli anni: 2004 – 2005

37 Flussi interannuali medi 2002- 2005 Lombardia

38 Indice di intensità colturale valore attribuito a ciascuna tecnica a seconda dell’intensità

39 Valori dell’IC per coltura e Regione

40 Intensità media totale per il quadriennio 2002-2004

41 Indici di intensità colturale Italia

42 Indici di intensità colturale Abruzzo

43 Indici di intensità colturale Emilia Romagna

44 Indice di qualità della successione Classificazione degli avvicendamenti e delle transizioni

45 Avvicendamenti praticati per Regione

46 Indice di qualità delle successioni Italia

47 Indice di qualità delle successioni Piemonte

48 Indice di qualità delle successioni Basilicata

49 Indagine provincia di Cuneo
Porzione della provincia di Cuneo fra Saluzzo, Cherasco, Mondovì, Cuneo. Sufficiente variabilità colturale, utilizzo di fitofarmaci, non eccessiva complessità: cereali sia estivi che invernali, colture industriali, frutteti, pioppeti. Osservazione diretta Classificazione copertura del suolo Foto del paesaggio Direzione lavorazione terreno Gestione interfila Presenza irrigazione/drenaggio Presenza erosione idrica visibile Elementi strutturali interni/ai bordi del campo Intervista agricoltore Colture praticate Metodo lavorazione terreno Modalità di irrigazione Fitofarmaci (p.a., f.c., dose, periodo, metodo somministrazione) Analisi terreno Prelievo campione terreno Analisi completa del terreno (proprietà chimiche, fisiche, metalli pesanti, respirazione, residui fitofarmaci

50 Foto del paesaggio

51 Dati sui fitofarmaci

52 Esito indagine

53 Problemi di acquisizione dei dati
Osservazione diretta: In generale è possibile effettuare osservazioni con elevato tasso di ritorno Possibili maggiori difficoltà in aree circoscritte Prelievo campioni terreno L’esperienza è positiva. Casi di rifiuto molto limitati (uno solo a Cuneo) Intervista agricoltori – dati di interesse agroambientale Consultazione banche dati geografiche (AGEA) per ricerca conduttori Elevato tasso di risposta per quesiti semplici Intervista agricoltori – dati sui fitofarmaci Esperienza positiva a Cuneo, ma Necessaria elevata competenza del tecnico Necessari sensibilizzazione, adeguato tempo d’intervista, ogni strumento per ottenere la collaborazione dell’agricoltore (lettera di preavviso, informazione a organizzazioni e associazioni, forme di fidelizzazione e di ricompensa: analisi terreno, risultati indagine, ...).

54 Rischio ambientale dei fitofarmaci
Valutazione del rischio ambientale dei fitofarmaci mediante modelli che integrano dati sull’uso effettivo dei fitofarmaci con dati territoriali (suolo, presenza corsi e corpi d’acqua in prossimità del campo trattato. IRENA 20 Acque profonde Metamodello di EuroPearl (Tiktak et al., 2006). Stima della concentrazione dei fitofarmaci nelle acque profonde. Acque superficiali Aquatic Risk Indicators (ARI) Expert Group (OECD 2000, 2002). Calcolo di indici di rischio acuto e cronico nei confronti di di organismi acquatici: alghe, Dafnia e Pesci. REXTOX (Ratio of Exposure to Toxicity) ADSCOR (Additive Scoring) SYSCOR (SYnergistic Scoring)

55 Dati utilizzati Proprietà dei suoli Carbonio organico
Densità apparente, Capacità di campo, punto di appassimento, permeabilità satura Profondità utile per le radici Frazioni granulometriche e classificazione USDA della tessitura Dati meteo-climatici (stazione AM di Cherasco) Precipitazioni Temperatura del suolo Uso dei fitofarmaci Coltura obiettivo, date, modalità, dosi di somministrazione Dati territoriali Distanza fra campo e corpi d’acqua, larghezza e profondità del corpo d’acqua presenza di fasce vegetate di rispetto

56 Banca dati fitofarmaci utilizzati nell’area di studio

57 Risultati EuroPearl (tutte le colture, tutti i p.a.)
stima della concentrazione dei fitofarmaci nell’acqua sotterranea. Livelli critici: 0,1 μg/l singolo p.a. 0,5 μg/l tutti i p.a.

58 Risultati ARI (REXTOX)

59 Risultati REXTOX per punto, tutti i taxa, tutti i p.a.
Possibili aggregazioni dei dati per ottenere statistiche territoriali.

60 Risultati REXTOX di dettaglio
I dati elementari consentono altre valutazioni: Contributo al rischio totale di ogni p.a. per singolo taxa o complessivamente Taxa verso i quali ogni p.a. è particolarmente tossico, nelle reali condizioni d’impiego.

61 Indicatori rischio fitofarmaci
Lo studio condotto è un esempio (non frequente in Italia) di applicazione completa di metodi di valutazione del rischio dei fitofarmaci sulla base di dati acquisiti nell’ottica di un sistema integrato di monitoraggio. Tra breve saranno disponibili i software definitivi e validati per i due comparti trattati nello studio (acqua profonda e superficiale) e per il comparto suolo. la variabilità degli indici di rischio è molto dipendente dai fitofarmaci adottati (in particolare per gli indicatori ARI). Pertanto: i dati di input devono sempre fornire il dettaglio del singolo p.a. distribuito. Semplificazioni e generalizzazioni sono possibili per la dose e per il periodo (desumibili dall’etichetta e dalle colture praticate) non sono consigliabili indicatori basati su variabili aggregate, che non considerano lo specifico p.a. si conferma l’importanza dei dati acquisiti dagli agricoltori: tasso di risposta e qualità delle informazioni fornite.

62 Agroambiente – Indicatori da telerilevamento
Obiettivo: Verificare le potenzialità dei dati di telerilevamento per la derivazione di indicatori strutturali del paesaggio agrario, come parte di un sistema di monitoraggio di indicatori agroambientali.

63 Selezione e caratterizzazione delle aree di studio
Area 1 Piemonte-Lombardia: Ticino Agricoltura intensiva: risicoltura, prati permanenti e seminativi irrigui, pioppicoltura. Importanza ecologica pioppeti e Parco del Ticino. Area 2 Toscana: Val d’Orcia – Siena agricoltura estensiva (cerealicoltura in asciutta, oliveti, vigneti) e, in misura decrescente, pastorizia. Presenza di aree boschive ripariali ed in zone acclivi Area 3 Lazio: Fiumicino - Cerveteri Agricoltura intensiva con gradiente che va dalle aree costiere, alla pianura dell’agro romano e alla collina più interna. aree boschive ridotte a zone ripariali e residuali nelle aree di collina Area 4 Calabria: Rende - Cosenza boschi e castagneti dei rilievi montani. Centri urbani di Rende e Cosenza. Mosaici agricoltura -insediamenti con presenza di aree naturali Rischi: progressiva banalizzazione e frammentazione del paesaggio agrario. riduzione degli elementi lineari, urbanizzazione ed ulteriore perdita di naturalità.

64 Elaborazioni delle immagini
Per la sola aree della Toscana: effettuata anche classificazione pixel based mediante classificatore maximum likelihood.

65 Elaborazioni delle immagini
Estrazione degli elementi strutturali del paesaggio Patches di land cover Elementi lineari (siepi, filari, etc.)

66 Selezione delle specie target
scelta di specie animali particolarmente adatte nell’indicare il livello di “naturalità” dei paesaggi agrari considerati. Esempi di specie target selezionate: (In entrambi i casi si tratta di specie sensibili alla frammentazione dei loro habitat elettivi) Starna (Perdix perdix) : tipica specie “campestre”, presente nei paesaggi rurali e aperti. Di notevole interesse venatorio. Picchio Rosso Maggiore (Picoides major) : legata a patches forestali, anche se inseriti in paesaggi agricoli Importanti requisiti ecologici (fenologia nidificante) : seminativi non irrigui, seminativi arborati, zone agricole eterogenee, brughiere, arboreti cespuglieti (rifugi per nidificazione) Importanti requisiti ecologici (fenologia nidificante): boschi di latifoglie, altre aree boscate, aree agro-forestali e verdi urbane Alberature (connettività tra patches idonei)

67 Calcolo delle metriche di paesaggio

68 Confronto metriche fra le aree di studio (PLand)
Area 1 Area 2 Area 3 Area 4

69 Analisi metriche in una area di studio (Lazio)
Le aree forestali si concentrano nella porzione superiore rispetto alla diagonale NO - SE le aree forestali hanno una dimensione media solitamente superiore a 3 ha Le singole patches forestali hanno forma piuttosto compatta Al di fuori dell’area più vocata, le patches delle aree forestali sono alquanto frammentate (non si approssimano) I dati quantitativi forniti dalle metriche sono di ausilio all’esperto per valutare le aree più vocate per la specie target (picchio).

70 Valutazione idoneità per la starna
Definizione delle celle idonee: sono quelle con equilibrio fra aree aperte (pascoli, seminativi asciutti) ed aree chiuse (boschi, arbusteti, vegetazione ripariale, ...) Aree chiuse: Pland > 10% e < 80% Aree aperte: Pland > 20% e < 90% PCA metriche. Le prime due dimensioni spiegano quasi il 70% della varianza. Dimensione 1: molto legata alla frammentazione Dimensione 2: molto legata alla complessità della forma Indice di idoneità Ottenuto come somma di punteggi separati attribuiti ai valori di frammentazione e forma Anche in questo caso l’approccio è guidato da esperto, ma più quantitativo

71 Elementi lineari e connettività
Source Sink Individuazione degli elementi lineari della classe forestale secondo il modello source, corridoio, sink. Valenza solo descrittiva indice ecotono ED interfaccia aree aperte e chiuse Densità elementi lineari Indice idoneità originale Indice idoneità modificato + =

72 Caratterizzazione sintetica del paesaggio
Obiettivo: Verificare l’esistenza di una metrica non target specifica, da assumere come proprietà fondamentale per la caratterizzazione sintetica del paesaggio. Area 1 Area 2 Area 3 Area 4 La prima componente spiega sempre più del 40% della varianza. Individua soprattutto frammentazione e diversificazione ED è la metrica sempre più correlata con la prima componente. ED è di facile calcolo e comprensione ED = E / A E = total edge in landscape A = Area of landscape

73 Indicatori da telerilevamento - conclusioni
La valutazione della qualità del paesaggio in relazione ai requisiti di specie guida e basata su classificazione di immagini telerilevate, valutazioni da esperto, metriche di struttura del paesaggio, loro analisi quantitativa ha permesso di esprimere giudizi chiari nella individuazione delle aree più vocate o delle aree a maggiore criticità. Il tentativo di individuare caratteristiche strutturali del paesaggio per una valutazione sintetica non orientata a specifici target ha mostrato, mediante analisi quantitativa, che alcune metriche sono stabilmente più informative rispetto ad altre. Non è possibile estendere i risultati delle 4 aree test al territorio nazionale, ma è ipotizzabile che alcune metriche siano utilizzabili per discriminare variazioni rilevanti delle caratteristiche del paesaggio da caratterizzare ulteriormente. L’applicazione di tecniche di segmentazione dinamica a partire da immagini ad altissima risoluzione ha permesso di identificare gli elementi con funzione ecologia a diverse scale (patches, elementi lineari di connettività e dispersione) La classificazione object oriented ha fornito in generale ottimi risultati e, pur nella limitatezza dell’esperienza, superiori a quella pixel based. Un possibile protocollo operativo potrebbe prevedere il monitoraggio di aree rappresentative dei diversi paesaggi ed ambienti, da monitorare periodicamente mediante le tecniche proposte. Il monitoraggio potrebbe essere attivato dal riscontro di dinamiche di variazione rilevate dalla rete EcoAgrit, in particolare, il primo livello (POPOLUS).