Sviluppo di strumenti innovativi per la gestione delle praterie alpine. Campagna di rilievi

Negli ultimi decenni, le Alpi italiane hanno subito un progressivo abbandono e degrado dei pascoli di media-alta quota e dei prati da sfalcio. Questa tendenza ha alterato preziosi servizi ecosistemici e compromesso la circolarità della produzione agricola e zootecnica a livello aziendale e regionale. Per affrontare questa sfida, UNIMONT (BS, Italia) e il Dipartimento di Scienze e Politiche Ambientali dell’Università degli Studi di Milano stanno conducendo una serie di studi nell’ambito dei progetti PNRR Agritech e CIRCAGRIC-GHG. L’obiettivo è sviluppare strumenti e pratiche innovative di agricoltura digitale per una gestione adattiva e sostenibile dei pascoli. Le valli Alpine della Val Camonica (Lombardia, Italia) e della Valtournenche (Valle d’Aosta, Italia) sono state scelte come casi di studio e “laboratorio vivente” prospettico per una migliore gestione territoriale delle regioni montane.

A scala paesaggistica, le attuali mappe di copertura del suolo (LULC) per le regioni alpine spesso non riescono a cogliere la variabilità qualitativa dei pascoli, né a identificare le coperture che riflettono l’abbandono o la transizione delle praterie verso arbusteti e foreste.  Questo limita la capacità di monitorare i processi di degrado e il loro impatto sui servizi ecosistemici, (ad esempio, stoccaggio di carbonio, regolazione del ciclo dell’acqua, ecc.), e ostacola la capacità di supportare un processo decisionale informato nella pianificazione territoriale.

Per superare queste limitazioni, è stata sviluppata una nuova mappa dell’uso del suolo ad alta risoluzione (10 m) per l’Alta Val Camonica (715 km²), utilizzando tecniche avanzate di classificazione su dati satellitari delle missioni Sentinel-1 e Sentinel-2 dell’Agenzia Spaziale Europea (ESA), combinati con un modello digitale di elevazione. La mappa tematica distingue sette tipologie di prati e pascoli, caratterizzate da differenti composizioni vegetative e livelli di produttività, che rappresentano transizioni da usi estensivi a intensivi delle praterie.

Per garantire la qualità della classificazione, è stato costruito un dataset composto da 700 punti di verità a terra, ottenuti attraverso fotointerpretazione e verifiche sul campo. I risultati preliminari indicano un’accuratezza complessiva dell’82%, evidenziando un buon livello di affidabilità nella distinzione tra le diverse tipologie di pascoli. Il processo di classificazione è stato interamente sviluppato in ambiente di cloud computing basato su software open source, garantendo la possibilità di aggiornamenti annuali e un’agevole estensione a nuove aree.

Un’analisi delle dinamiche storiche di cambiamento nella copertura del suolo, condotta utilizzando dataset regionali (es. DUSAF 1999 e mappa di copertura del suolo 1980, Regione Lombardia), ha rivelato una significativa riduzione dell’area destinata al pascolo e un generale declino della qualità delle praterie.

A scala locale, la ricerca mira a utilizzare il telerilevamento satellitare per sviluppare sistemi di monitoraggio che forniscano dati accurati e in tempo reale sulla quantità e sul valore nutrizionale del foraggio durante la stagione di crescita. Queste informazioni sono fondamentali per supportare gli allevatori nella gestione adattiva degli animali e promuovere un uso più efficiente delle risorse.

Durante l’estate 2024, sono state condotte campagne di monitoraggio sul campo nei pascoli di media-alta quota della Val Camonica e della Valtournenche. Sono stati acquisiti dati di riflettanza ottica dei pascoli tramite sensori di campo (ASD Fieldspec4) e satellitari di ultima generazione (PRISMA, EnMAP, Sentinel-2). Parallelamente, le analisi di laboratorio hanno consentito di monitorare la biomassa, lo stato nutrizionale e la composizione qualitativa del foraggio, utilizzando indicatori come biomassa verde/non verde, contenuto proteico, fibre e lignina.

Sulla base di questi dati, sono stati sviluppati modelli predittivi per valutare il potenziale dei sensori satellitari e delle diverse metodologie di elaborazione nel fornire informazioni sulla quantità e sulla qualità dei pascoli. I risultati preliminari dimostrano che i dati ottici provenienti dai nuovi sensori satellitari sono sufficientemente dettagliati per generare informazioni spaziali sulla qualità e quantità dei pascoli in ambiente alpino. Questo rappresenta un passo importante verso una gestione sostenibile dei pascoli alpini. L’integrazione di tecnologie di telerilevamento e agricoltura digitale apre nuove opportunità per monitorare e valorizzare le risorse alpine, migliorando al contempo la resilienza delle comunità montane. Le future estensioni del progetto prevedono la produzione di mappe intra-stagionali e la loro integrazione in sistemi di gestione del pascolamento mediante zonizzazione adattativa delle superfici pascolate.