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sabato, 31 Maggio 2025

Tecnologia tra gli alberi: come cambia la cura dei boschi 

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Digital forestry e gestione sostenibile delle foreste nel XXI secolo 

L’ICT e la robotica hanno rivoluzionato e digitalizzato la gestione forestale, migliorando l’efficienza, la sostenibilità e la redditività delle attività forestali, grazie a un utilizzo più razionale delle risorse che ha ridotto gli sprechi e facilitato il processo decisionale. Quali sono le principali innovazioni tecnologiche adottate dalla selvicoltura di precisione e con quali vantaggi?  

Introduzione 

L’avvento delle tecnologie digitali nella gestione forestale ha profondamente trasformato la filiera del legno, ridefinendo il nostro rapporto con il bosco e le sue risorse. Le tecnologie dell’informazione e della comunicazione (Information and Communication Technologies, ICT) e quelle della robotica sono alla base di questa rivoluzione digitale (Singh et al 2022). Una trasformazione caratterizzata dall’integrazione di tecnologie come Internet of Things (IoT), reti di sensori wireless, intelligenza artificiale, oltre a dispositivi di rilevamento ottico e laser, montati su aerei, droni e supporti terrestri. L’obiettivo è chiaro: migliorare l’efficienza, la sostenibilità e la redditività delle attività forestali, ottimizzando l’uso delle risorse, riducendo gli sprechi e facilitando il processo decisionale. 

In questo scenario di cambiamento tecnologico, resta centrale il ruolo della selvicoltura, la scienza che studia come coltivare, gestire e rinnovare i boschi. Una buona selvicoltura è indispensabile per proteggere il suolo, l’acqua, il paesaggio e contribuire a contrastare gli effetti del cambiamento climatico, mantenendo i boschi sani e resilienti per le generazioni future. Per una buona selvicoltura servono però informazioni aggiornate e precise. È qui che la tecnologia diventa un alleato prezioso: la selvicoltura di precisione, o digital forestry, unisce le conoscenze tradizionali agli strumenti digitali più avanzati, offrendo dati dettagliati e tridimensionali, dall’albero al paesaggio. 

Alcuni esempi pratici 

Tra le tecnologie più interessanti sicuramente troviamo quelle basate su LiDAR (Light Detection and Ranging) tecnologia laser che genera mappe tridimensionali di ambienti e oggetti. Il laser scanner terrestre (o Terrestrial Laser Scanner – TLS), ad esempio consente di “fotografare” tridimensionalmente il bosco, restituendo modelli accurati di ogni singolo albero (figura 1).

Figura 1 – Rendering di scansioni effettuate con laser scanner terrestre (TLS) nel territorio di Sasso Fratino, all’interno del Parco Nazionale delle Foreste Casentinesi, Monte Falterona e Campigna (progetto FagusVetus) per il monitoraggio dei boschi vetusti. A sinistra è visibile uno dei popolamenti rilevati; a destra, un esempio di alberi isolati manualmente. Grazie a queste tecniche è possibile misurare i caratteri architetturali di ogni singolo albero senza necessità di abbattimento. 

Parallelamente, esistono oggi droni equipaggiati con sensori LiDAR che, sorvolando le chiome, rilevano la struttura tridimensionale della vegetazione forestale dall’alto. Si tratta di strumenti in grado di raccogliere enormi quantità di dati in modo rapido e non invasivo, offrendo ai gestori forestali una visione dettagliata e dinamica del bosco (figura 2). 

Figura 2 – Bosco puro di faggio in vestizione autunnale. Foto in colori reali ripresa con drone quadricottero il 29 ottobre 2024 nel territorio dell’Alpe di Catenaia, Subbiano (AR). La foto mette in evidenza i diversi stadi fenologici delle piante di faggio. 

Le tecnologie della digital forestry trovano applicazione in numerosi contesti, spesso dove i metodi tradizionali risultano poco praticabili o troppo invasivi. Un primo esempio riguarda la misurazione di alberi modello per stimare il volume legnoso. Grazie ai dati raccolti con TLS è possibile creare, per ogni albero, modelli 3D altamente precisi, denominati gemelli digitali. Il gemello digitale di un albero, ad esempio, consente la misurazione del suo volume, biomassa e forma senza bisogno di abbatterlo (figura 3) (Puletti et al. 2023, Xu et al 2021). 

Figura 3 – Rappresentazione schematica del processo di misurazione del fusto (cubatura) partendo da dati collezionati con TLS. (a) Nuvola di punti risultante dalla scansione su singolo punto di campionamento e individuazione manuale dei fusti di interesse. (b-c) Selezione ed isolamento di uno degli alberi modello. (d-e) Adattamento di un cilindro (altezza di un metro) alla nuvola rappresentante il fusto. (f) Visione dall’alto (sezione) del toppo selezionato nel riquadro (e). 

Un ulteriore ambito particolarmente interessante per l’uso del TLS è quello degli alberi monumentali. Si tratta di individui arborei, spesso di grandi dimensioni, connotati da un elevato valore storico, culturale o paesaggistico. In questi casi, il TLS rappresenta una soluzione ideale: consente di rilevare altezza, diametro, forma e stato di salute dell’albero, preservandone completamente l’integrità (figura 4). 

Figura 4 – Monitoraggio di alberi monumentali tramite integrazione di dati LiDAR collezionati da sistemi terrestri e drone. In alto: scansioni realizzate con TLS e drone LiDAR presso il complesso residenziale storico di Villa del Colle del Cardinale (PG). A sinistra, la scansione UAV-LiDAR in prossimità della villa. In alto a destra, uno dei tigli monumentali prodotto della fusione tra TLS e UAV. In basso: lo stesso tiglio in una foto scattata con fotocamera digitale amatoriale (sinistra), la sua scansione con il solo TLS (al centro) e il prodotto della volumetria calcolata con il metodo descritto in figura 3 (destra). 

In contesti simili a quelli sopra esposti, ma anche in scenari operativi più ampi, sta assumendo crescente importanza l’integrazione tra scansioni da terra con il TLS e rilievi da drone con LiDAR (UAV-LiDAR) (figura 5). Questa sinergia permette di ottenere una rappresentazione tridimensionale estremamente dettagliata di situazioni forestali anche complesse, a scala aziendale o territoriale. I dati raccolti supportano la pianificazione di interventi mirati, efficaci e sicuri, basati su una conoscenza profonda del contesto. 

Figura 5 – Esempio di fusione tra nuvole di punti, realizzata con drone LiDAR (sinistra) e TLS (centro) su foresta pura di faggio. A destra, il risultato della fusione (rosso TLS, verde UAV-LiDAR).

Un ulteriore esempio recente di integrazione TLS e UAV ha riguardato la famosa “particella 90” all’interno della Foresta di Vallombrosa (FI). Si tratta del popolamento di douglasia (Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco var. menziesii) presumibilmente di età più avanzata e di dimensioni più grandi presente in Italia. Grazie all’uso combinato di TLS e UAV è stato possibile aggiornare il dato di altezza dell’albero più alto, circa 65 metri (figura 6), senza ricorrere alle tradizionali tecniche di tree climbing , molto più impegnative e rischiose. 

Figura 6 – Coppia di alberi di douglasia (Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco var. menziesii) all’interno della particella 90, foresta di Vallombrosa (FI). A colori, in basso, la nuvola di punti derivati da scansione con TLS. In alto (nuvola di punti in rosso) il risultato della scansione realizzata con UAV-LiDAR. 

Un ultimo ambito di applicazione riguarda lo studio della struttura forestale in relazione alla biodiversità e quindi agli altri gruppi tassonomici presenti nel bosco, come uccelli (Galluzzi et al. 2022) o insetti (La Cava et al. 2024). Le tecniche basate su LiDAR, sia terrestri che da drone, permettono di analizzare con grande dettaglio la complessità tridimensionale della vegetazione – ad esempio la stratificazione verticale, la densità della chioma o la presenza di microhabitat. Queste informazioni sono fondamentali per comprendere come la struttura del bosco influenzi la distribuzione e l’habitat delle diverse specie. L’integrazione dei dati strutturali con quelli ecologici consente, quindi, di studiare le relazioni tra la componente fisica della foresta e la sua biodiversità, contribuendo a definire strategie di gestione più attente agli equilibri ecosistemici. 

Conclusione 

L’adozione delle tecnologie digitali in ambito forestale non è esclusivamente una questione tecnica: richiede anche un ripensamento profondo della governance e delle regole del gioco. Perché la digital forestry possa realizzare appieno il suo potenziale, è necessario coinvolgere tutti gli attori – enti pubblici, gestori, imprese, comunità locali – in una strategia condivisa. Servono standard internazionali, quadri normativi chiari e modelli di gestione trasparenti. Anche i costi non sono trascurabili: strumenti avanzati come i TLS o i sensori su droni richiedono investimenti e competenze. Ma se ben integrata, la tecnologia può diventare un potente alleato per una gestione sostenibile: dati in tempo reale aiutano a monitorare lo stato dei boschi, prevenire rischi, ridurre l’impatto delle attività umane e promuovere buone pratiche ambientali. Il futuro della gestione forestale è digitale, ma anche partecipativo e responsabile. 

Bibliografia citata 

La Cava S., Rijllo G., Zucco G., Innocenti S., Guasti M., Puletti N., Ferrara C., Scalercio S. (2024). Moths in space: The below-canopy structure of forest drives abundance and mobility-related traits of moth communities. Sci. Total Environ., 921 (2024), Article 171056, 10.1016/j.scitotenv.2024.171056 

Galluzzi M., Puletti N., Armanini M., Chirichella R., Mustoni A. (2022). Mobile Laser Scanner understory characterization: an exploratory study on hazel grouse in Italian Alps. doi: https://doi.org/10.1101/2022.04.26.489487 

Puletti N., Guasti M., Innocenti S., Scotti R. (2023). Volume tables and terrestrial laser scanning: a technology innovation supporting forest mensuration. Forest@ – Journal of Silviculture and Forest Ecology, Volume 20, Pages 61-66. doi: https://doi.org/10.3832/efor4401-020  

Singh R., Gehlot A., Vaseem Akram S., Kumar Thakur A., Buddhi D., Kumar Das P. (2022). Forest 4.0: digitalization of forest using the internet of things (IoT). J. King Saud Univ. Comput. Inform. Sci. 34, 5587–5601. doi: 10.1016/j.jksuci.2021.02.009 

Yunana K., Alfa A. A., Misra S., Damasevicius R., Maskeliunas R., Oluranti J. (2021). Internet of Things: applications, adoptions and components—a conceptual overview. AIST Adv. Intell. Syst. Comput. 2021:1375. doi: 10.1007/978-3-030-73050-5_50 

Xu D., Wang H., Xu W., Luan Z., Xu X. (2021). Lidar applications to estimate forest biomass at individual tree scale: opportunities, challenges and future perspectives. Forests 12:550. doi: 10.3390/f12050550 

Nicola Puletti
CREA Centro di ricerca foreste e legno

Nella sua attività di ricerca si occupa principalmente di monitoraggio forestale, dendrometria e inventariazione delle risorse forestali tramite strumentazioni tecnologiche di ultima generazione, applicazioni GIS e Remote Sensing. 

#lafrase Per quanta bella architettura facciano, gli uomini non riusciranno mai a fare una cosa bella come un albero (Pier Luigi Nervi)

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