Fondazione CIMA, nell’ambito del PSR Liguria 2014-2020 è stata finanziata sulla misura 8.3 per la realizzazione di un “Progetto di adeguamento e potenziamento del sistema di monitoraggio del rischio degli incendi boschivi della Regione Liguria, da attuare tramite acquisti con la misura 8.3 PSR 2014-2020” Atto di ammissione al sostegno Regione Liguria PG/2018/161584 del 5/6/2018. Domanda di sostegno Codice Agea n. 54250382998 – CUP B51C18000190009.
Il progetto nello specifico è finanziato per realizzare investimenti finalizzati alla prevenzione del rischio incendi boschivi.
Il progetto prevede quattro tipologie di investimenti funzionali alla realizzazione del Progetto di adeguamento e potenziamento del sistema di monitoraggio del rischio degli incendi boschivi della Regione Liguria.
In particolare, l’investimento n.1 riguarda l’acquisto e l’installazione presso Comuni e postazioni regionali di stazioni di monitoraggio metereologico (in totale 86 stazioni suddivise in 58 kit evolutivi per le stazioni pluviometriche della DGR 1291/2015, 15 nuove stazioni complete e 13 nuove stazioni di temperatura, vento e umidità), è prevista inoltre l’implementazione del portale internet prevenzione comune con la parte relativa al rischio incendi.
L’investimento n.2 riguarda l’acquisto e installazione di 3 nuove telecamere fenologiche da installare presso postazioni regionali e l’upgrade di quella del Vivaio forestale di Pian dei Corsi. La finalità di questo investimento è di acquisire dati relativi al ciclo fenologico di diverse tipologie di vegetazione e utilizzarli nel modello di previsione degli incendi boschivi.
L’investimento n.3 prevede l’acquisto di 3 droni equipaggiati con appositi sensori per il rilievo di dettaglio di porzioni di territorio per l’acquisizione di dati vegetazionali da utilizzare nel modello di previsione degli incendi anche in combinazione con dati satellitari per i quali, tra l’altro, può permetterne anche un’attività di validazione dei dati in campo.
L’investimento n.4 prevede l’acquisto delle dotazioni informatiche necessarie per la raccolta, l’archiviazione e l’elaborazione dei dati acquisiti con gli altri 3 investimenti, in particolare verrà acquistato un server, una worstation fissa, una worstation portatile, un portatile e due software specifici per l’elaborazione delle immagini acquisite con i droni.
Investimento 1 – Stazioni di monitoraggio meteorologico
Aumentare la densità delle stazioni di misura permette di migliorare la ricostruzione dei campi meteorologici al fine di ottenere una migliore previsione del rischio incendi in ottica di prevenzione, supportata, oltre che con i dati dei modelli meteorologici, anche con l’acquisizione di dati in tempo reale fondamentali nell’evoluzione quotidiana del rischio incendi, quali vento, temperatura e umidità relativa dell’aria. Il calcolo dell’indice di pericolo in tempo reale sulle stazioni disponibili permette infatti di gestire al meglio le attività di prevenzione e monitoraggio del territorio con tempistiche coerenti ad una efficace ed efficiente implementazione delle stesse.
I dati delle stazioni e le variabili modellistiche sono visualizzate su un portale opportunamente implementato per le finalità di antincendio boschivo.
Sotto sono mostrati alcuni esempi di installazione delle stazioni di monitoraggio meteorologico.
Investimento 2 – Stazioni di monitoraggio fenologico
Le fenocamere sono sistemi automatici ottici (fotocamere digitali) impiegati per il monitoraggio in continuo dell’andamento stagionale di alcune caratteristiche funzionali e strutturali di singole specie o di formazioni vegetali. La fenologia, ovvero il susseguirsi delle diverse fasi vitali di un organismo vivente (l’emissione di nuovi fusti o foglie, la produzione di fiori e frutti, la variazione dei colori e la morte di porzioni o di interi individui), oltre ad avere una base genetica, è influenzata dalle condizioni ambientali di vita delle singole piante (temperatura, disponibilità di acqua e nutrienti, patogeni, …). L’acquisizione regolare di immagini nello spettro del visibile e del vicino infrarosso permette di seguire l’andamento temporale di alcune caratteristiche degli ecosistemi monitorati: attraverso l’elaborazione di appositi indici di vegetazione (quali l’NDVI – Normalized Difference Vegetation Index o il GI – Greenness Index) è possibile definire, per le diverse porzioni dell’immagine, corrispondenti a differenti tipologie di vegetazione, lo sviluppo e lo stato della vegetazione. Tali informazioni sono utili per il riconoscimento dello stato di vigore della vegetazione, della quantità di biomassa presente e della porzione di necromassa, parametri impiegati per il miglioramento della previsione del rischio di incendio boschivo sul territorio regionale.
Sotto sono mostrati alcuni esempi di installazioni di stazioni di monitoraggio fenologico, composte dall’accoppiamento di una camera fenologica e una camera panoramica oltre che da una stazione meteo completa.
Investimento 3 – Aeromobili a pilotaggio remoto
La caratterizzazione dello stato della vegetazione diffusa sul territorio regionale costituisce un elemento fondamentale nelle attività di previsione del rischio di incendio. L’impiego di dati satellitari ad alta risoluzione, come quelli resi disponibili nell’ambito del Programma Europeo di osservazione della terra Copernicus ha da pochi anni rappresentato una vera e propria rivoluzione nella modellistica previsionale; ancor più recentemente l’uso di sistemi aeromobili a pilotaggio remoto (droni), ha consentito di perfezionare ulteriormente la capacità di monitorare le diverse formazioni vegetali e comprenderne la dinamica stagionale. L’altissima risoluzione geometrica e la possibilità di acquisire immagini in specifici e significativi momenti della stagione rappresentano un punto di forza del telerilevamento da drone. Attraverso la strumentazione acquisita recentemente dalla Fondazione CIMA tramite finanziamenti del Piano di Sviluppo Rurale della Regione Liguria (Misura 8.3) si predispongono ortomosaici ad altissima risoluzione e modelli della superficie di grande dettaglio utilizzati per definire la struttura verticale delle diverse formazioni vegetali, analizzare la distribuzione spaziale delle specie che compongono gli ecosistemi e stimare alcuni parametri di interesse per l’analisi del comportamento del fuoco.
In particolare le riprese effettuate con il sensore multispettrale MAIA, dotato delle stesse bande del sensore installato sui satelliti Sentinel 2, permetteranno di calcolare una serie di indici di vegetazione e correlare dati acquisiti a poche decine di metri dal suolo con dati rilevati dalle piattaforme satellitari ad alcune centinaia di chilometri di distanza fornendo ulteriori elementi conoscitivi per il miglioramento della modellistica di previsione del rischio incendi.
Nelle immagini sottostanti sono mostrati gli aeromobili a pilotaggio remoto acquistati, inoltre è disponibile la ricostruzione 3D dell’area di Villa Hanbury.
Investimento 4 – Dotazioni informatiche
Per lo storage dei dati raccolti e per la loro elaborazione sono state acquistate opportune dotazioni informatiche.
In particolare è stato acquistato un server, una workstation fissa, una workstation portatile oltre che un portatile e un tablet da campo.