Uno studio condotto da ricercatori dell’Alma Mater Studiorum di Bologna e della Libera Università di Bolzano ha stimato, grazie all’intelligenza artificiale e a dati satellitari, quanta foresta è stata distrutta in Ucraina a causa della guerra. “La spesa economica per rimpiazzare le funzioni ecosistemiche che stanno andando perse potrebbe essere inestimabile”.
“La lunga guerra in Ucraina ha provocato pesanti conseguenze ambientali oltre all’enorme tributo umano. Tra queste, spicca la perdita di foreste” scrivono i ricercatori dell’Alma Mater Studiorum di Bologna e della Libera Università di Bolzano autori di uno studio che ha stimato, con l’80% di affidabilità, la superficie forestale perduta in Ucraina a causa degli eventi bellici seguenti all’invasione russa– che, speriamo tutti,
avranno presto una tregua. Per la stima è stata impiegata intelligenza artificiale (AI) applicata ad immagini
satellitari.
Lo studio pubblicato sulla rivista “Global Ecology and Conservation” e firmato da Roberto Cazzolla Gatti, Rocío Beatriz Cortés Lobos, Duccio Rocchini dell’Alma Mater Studiorum di Bologna e Michele Torresani della Libera Università di Bolzano ha stimato una perdita di 807,56 km² di foreste nel 2022 (quasi 4 volte l’Isola d’Elba, per capirci) e 771,81 km² nel 2023 (circa tre volt l’Elba), concentrata per il 65,8% nelle regioni più colpite dal conflitto (Donetsk, Kharkiv, Kherson, Kyiv, Luhansk). Il motivo di questa perdita, ricostruiscono i ricercatori, va attribuito principalmente agli incendi causati dai combattimenti e al relativo deterioramento degli ecosistemi.
Gravità delle perdite di foresta in Ucraina
“La biodiversità ha un valore intrinseco, ma sappiamo che fornisce anche molte funzioni ecosistemiche utili, anche per le persone, e alcune di quelle derivanti da foreste e alberi sono vitali”, si legge nella ricerca: il filtraggio degli inquinanti e delle acque, la formazione del suolo, la regolazione del clima attraverso il sequestro dei gas serra, i prodotti dell’agroecosistema e le opportunità ricreative. “La spesa economica per rimpiazzare queste funzioni ecosistemiche in Ucraina, ora che stanno andando perse, potrebbe essere inestimabile, soprattutto in un Paese che ha già sperimentato le privazioni della guerra e le sue conseguenze psicologiche e sociali”.
I dati e il metodo
L’Ucraina, con il 19% del suo territorio coperto da foreste, è caratterizzata da una distribuzione disomogenea delle aree boschive. Per stimare quanta parte di queste foreste è andata distrutta, spiegano i ricercatori, “sono state utilizzate immagini satellitari di alta qualità Landsat 8 di Google Earth Engine. Abbiamo utilizzato sia i dati spettrali che quelli all’infrarosso forniti dai sensori Landsat con una risoluzione spaziale di 30 × 30 metri per pixel”. Nelle zone di conflitto, “il telerilevamento combinato con l’intelligenza artificiale è uno strumento indispensabile per monitorare la perdita di foreste, poiché questa tecnologia offre l’acquisizione di dati a distanza e in modo sicuro, consentendo di identificare e quantificare i cambiamenti della copertura forestale quasi in tempo reale”.
È stato impiegato poi l’Hansen Global Forest Change Dataset, una banca dati che fornisce mappe globali ad alta risoluzione dei cambiamenti della copertura forestale dal 2000 al 2021: per confrontare la situazione prima e dopo l’inizio della guerra.
Per leggere e confrontare tutti questi dati è stato impiegato il Random Forest (RF), un “modello di apprendimento supervisionato”, tecnica di machine learning in cui l’algoritmo viene addestrato utilizzando un set di dati etichettato: come quando si studia per la patente di guida su manuali che insieme ai quiz riportano anche le risposte corrette.
L’importanza di un sistema di early warning checombina dati satellitari e AI
Al di là del drammatico caso ucraino, la metodologia messa a punto dei ricercatori delle università di Bologna e Bolzano può essere molto utile anche per individuare rapidamente altri cambiamenti nella copertura forestale, agendo come un sistema di allerta precoce per danni ambientali, incendi o attività illecite (come il disboscamento). “Speriamo che lo strumento di Machine Learning e Remote Sensing che abbiamo sviluppato possa aiutare a fornire un sistema di allerta precoce per qualsiasi forma di degrado ambientale causato dall’azione umana sulla Terra”, auspicano i ricercatori.
