Uno strumento globale contro la deforestazione

Per ottenere un'impronta di carbonio positiva, le aziende si sforzano di acquistare materie prime in modo sostenibile. Ma come possono i produttori alimentari garantire che la deforestazione nelle aree di coltivazione sia evitata? I ricercatori dell'ETH stanno sviluppando uno strumento globale che tutte le aziende possono utilizzare.

17.05.2020 da Tünde Kirstein

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Il Dr. Jan Dirk Wegner e Nico Lang dell'EcoVision Lab illustrano in un'intervista il loro progetto di ricerca con il partner industriale Barry Callebaut.

Quali sono le strategie per rendere sostenibili le catene di approvvigionamento (ad esempio per il cacao) ed evitare la deforestazione?

L'obiettivo principale è quello di evitare il disboscamento di regioni con un'elevata biomassa, biodiversità (ad esempio la foresta pluviale) e possibilmente uso tradizionale da parte della popolazione locale per la coltivazione. D'altra parte, le piantagioni sono possibili nelle regioni a bassa biomassa. Questo metodo viene promosso sotto la guida di Greenpeace come High Carbon Stock Approach (HCSA) e sostenuto da un consorzio di aziende leader nella coltivazione e nella lavorazione (ad esempio Barry Callebaut, Nestle).

illustrazione di una foresta in diverse categorie: Dall'alta densità alle aree in apertura — L'approccio High Carbon Stock (HCSA) divide la foresta in diverse categorie. La soglia HCS definisce quali aree devono essere utilizzate e quali devono essere protette.

La difficoltà sta nell'ottenere dati aggiornati sulla vegetazione. Molte aziende impiegano team di sostenibilità per raccogliere informazioni in loco, ma queste informazioni sono molto frammentarie e spesso non trasparenti. I metodi di misurazione esistenti, che prevedono il sorvolo di vaste aree in aereo e la scansione laser, sono molto costosi e quindi limitati in termini di portata.

Quale nuovo approccio state perseguendo?

Il nostro approccio consiste nell'utilizzare immagini satellitari (come quelle di Sentinel-2). Il vantaggio è che queste immagini sono decise a livello globale con un'alta risoluzione temporale e spaziale. Sentinel-2 fornisce immagini di tutto il mondo ogni 5 giorni con una risoluzione fino a 10 metri. Il fatto che molte immagini siano disponibili da un'unica posizione significa che le nuvole che oscurano la visibilità possono essere eliminate, anche nelle aree tropicali.

Il satellite di osservazione Sentinel-2 — Il satellite di osservazione terrestre Sentinel-2 fornisce immagini ottiche ad alta risoluzione della superficie terrestre.

Ma non è così facile dedurre le caratteristiche della vegetazione dalle immagini satellitari, vero?

L'analisi delle immagini da sola non raggiunge l'obiettivo. Ma combinando i dati satellitari e applicando algoritmi innovativi basati sui dati (parola chiave: apprendimento automatico), possiamo ottenere risultati sorprendenti.

Il primo passo è stimare l'altezza della vegetazione. In altre parole, cerchiamo di estrarre informazioni 3D da immagini 2D da un unico punto di vista. Conosciamo questo tipo di problema, ad esempio, dalla guida autonoma (stima monoculare della profondità) e trasferiamo i metodi alle immagini ottiche satellitari.

In una seconda fase, stiamo collaborando con la NASA per dedurre la biomassa utilizzando i dati del laser scanner raccolti dalla ISS. Il vantaggio del laser è che si possono ottenere dati di riflessione in 3D dalla chioma al suolo e quindi ricavare affermazioni sulla biomassa. Lo svantaggio è che i punti di misurazione laser non sono così densi. Utilizziamo i dati laser come dati di riferimento e li combiniamo con le immagini ottiche satellitari per creare una mappa ad alta risoluzione. Seguiamo un approccio di deep learning, ossia il nostro algoritmo viene alimentato con dati di addestramento e apprende le correlazioni.

Quali risultati avete ottenuto?

Abbiamo già creato mappe per interi Paesi (Gabon, Svizzera) con una risoluzione spaziale di 10 metri e una precisione di ± 5 metri per la stima dell'altezza della vegetazione. In definitiva, vorremmo generare una mappa della biomassa per tutto il mondo e metterla a disposizione delle aziende.

Immagini satellitari di Svizzera e Gabon a confronto — Risultati qualitativi per il Gabon (in alto) e la Svizzera (in basso), ciascuno per una regione di prova di 5 km x 5 km. Gli errori positivi (in rosso) si verificano quando la stima è superiore al valore di riferimento (Lang et al., 2019).

Quando e come sarà disponibile la mappa globale?

Prevediamo di portare a termine il progetto nei prossimi due anni e poi, in collaborazione con il consorzio HCSA, di pubblicare uno strumento online a cui tutte le aziende possano accedere a basso costo. L'obiettivo è quello di rendere oggettiva e trasparente la situazione delle informazioni, attualmente molto incompleta e soggettiva. Tutte le aziende potranno quindi lavorare con gli stessi dati sicuri.

Questi risultati sono certamente interessanti anche per altri settori.

Sì, sicuramente. Molti Paesi sono interessati alla nostra mappa, ad esempio per utilizzarla nella pianificazione territoriale e per perseguire strategie di sviluppo sostenibile. Inoltre, i nostri dati sono estremamente interessanti anche per la ricerca sul clima.