AI e satelliti per mappare gli habitat dei ricci: la novità di Cambridge
Scopri come l'intelligenza artificiale e le immagini satellitari stanno rivoluzionando il monitoraggio delle specie minacciate come i ricci, attraverso la mappatura di habitat naturali.
Innovazione nel monitoraggio della fauna selvatica
Un recente studio condotto dall'Università di Cambridge utilizza tecnologie di intelligenza artificiale e immagini satellitari per individuare aree di habitat favorevoli ai ricci europei. La strategia si basa sull'identificazione preliminare di rovi e arbusti spinosi, elementi preferiti da questi mammiferi per rifugiarsi e alimentarsi.
Come funziona il metodo
Il progetto si serve di un modello di machine learning che, attraverso tecniche di regressione logistica e algoritmi di classificazione basati sui vicini più prossimi, analizza le immagini provenienti dai satelliti Sentinel dell'Agenzia Spaziale Europea. La presenza di fitte aree di arbusti viene mappata e correlata ai dati di osservazione sul campo, ottenuti anche tramite piattaforme di citizen science.
Validazione sul campo
Per testare l'efficacia del modello, un team di ricercatori ha effettuato un sopralluogo in alcune zone di Cambridge, verificando la corrispondenza tra le previsioni satellitari e i luoghi effettivamente ricchi di arbusti. I risultati hanno mostrato una buona accuracy nell'identificazione di grandi macchie di vegetazione, con alcune limitazioni riguardo alle coperture arbustive più piccole e ostruite da alberi.
Applicazioni pratiche e prospettive future
Il sistema, ancora in fase preliminare, potrebbe fornire uno strumento potente per la conservazione a larga scala, aiutando a monitorare ecosistemi minacciati e a pianificare interventi di tutela e ripopolamento. La possibilità di eseguire analisi in tempo reale e a livello mobile potrebbe rivoluzionare le attività sul campo, riducendo costi e tempi di lavoro.
La combinazione di remote sensing e intelligenza artificiale si prefigura come una soluzione versatile anche per altre specie e habitat sensibili, contribuendo così alla gestione sostenibile delle risorse naturali in un'epoca di rapidi cambiamenti climatici.
Considerazioni finali
- Il metodo dimostra come tecnologie semplici possano favorire grandi impatti nella salvaguardia ambientale.
- La collaborazione tra satellite, AI e citizen science porta a dati più accurati e aggiornati sullo stato di biodiversità.
- Il progetto è ancora in fase di sviluppo, ma le potenzialità sono promettenti per il futuro della conservazione digitale.
