Biodiversità degli Ecosistemi da Remote Sensing

Lo studio e il monitoraggio degli ecosistemi naturali è di fondamentale importanza per la conservazione della biodiversità, anche in considerazione degli impatti dei cambiamenti climatici. La biodiversità può essere considerata a diversi livelli (genetica, specie, ed ecosistemi): quella degli ecosistemi include la variabilità funzionali, degli habitat e delle comunità, i servizi ecosistemici e i processi ecologici.

Il remote sensing fornisce uno strumento importante per studiare gli ecosistemi producendo dati spazialmente espliciti e estrapolando misure puntuali su aree vaste.

Le attività di progetto prevedono l’uso di dati innovativi di remote sensing (satelliti, aerei, droni) per la caratterizzazione di: (a) Ecosystem Functional Properties (EFP) e tratti funzionali, (b) Habitat, e (c) Indici di biodiversità.

• La linea sulle Ecosystem Functional Properties sviluppa modelli che integrano i flussi biogeochimici degli ecosistemi (i.e. Gross Primary Productivity, Light Use Efficiency, Water Use Efficiency, ecc.) raccolti dalle infrastrutture di ricerca internazionali ICOS, FLUXNET etc., o i tratti funzionali della vegetazione, con dati iperspettrali e lidar da satellite (PRISMA, EnMAP, GEDI etc.). Le EFP descrivono la produttività e l’efficienza nell’utilizzo delle risorse (acqua, luce, carbonio) degli ecosistemi naturali, mentre i tratti funzionali rappresentano caratteristiche morfologiche, ecologiche e fenologiche.

• La linea sugli Habitat si propone di usare dati integrati iperspettrali, multispettrali, e lidar per avanzare nella classificazione degli ecosistemi producendo un livello di maggior dettaglio, quindi classificando gli habitat e la dominanza di specie in aree critiche per il loro valore naturale (Natura 2000).
• La linea su Indici di biodiversità, es. ricchezza ed abbondanza di specie e/o di tratti funzionali, metteo in relazione la diversità della risposta spettrale di dati satellitari multipli con la diversità biologica misurata a terra (Spectral Variation Hypothesis).