Il Carbonio Organico del Suolo (SOC, Soil Organic Carbon), costituisce un elemento chiave del ciclo globale del carbonio e riveste un ruolo determinante nella mitigazione dei cambiamenti climatici.
Una stima accurata del contenuto di SOC nei suoli agricoli è fondamentale per la valutazione del potenziale di sequestro del carbonio, per l’analisi della qualità complessiva del suolo e per la definizione di strategie di gestione agricola resilienti. Il SOC costituisce, infatti, un indicatore primario della salute, della fertilità e del livello di degrado del suolo. La sua marcata variabilità spaziale e temporale comporta rilevanti implicazioni per la sicurezza alimentare e per le dinamiche del cambiamento climatico. Da ciò deriva l’esigenza, ampiamente riconosciuta a livello scientifico e istituzionale, di potenziare le metodologie di monitoraggio del SOC, al fine di prevenire ulteriori processi di degradazione.
Euro.Soft S.r.l. e Latitudo 40 S.r.l. sviluppano mappe tematiche di stima del SOC mediante l’applicazione di algoritmi di intelligenza artificiale a dati di Osservazione della Terra provenienti da piattaforme satellitari. Nell’ambito del progetto AgrilivNetwork, l’attività di stima del SOC nei terreni destinati ai living lab pilota assume valore essa stessa di living lab, consentendo di valutare il potenziale di sequestro del carbonio, monitorare lo stato qualitativo del suolo e supportare la definizione di strategie agricole adattive e sostenibili.
Tecnologie e metodologie per la stima del SOC
Al fine di superare le limitazioni intrinseche ai metodi tradizionali di mappatura del Carbonio Organico del Suolo (SOC) – caratterizzati da procedure lunghe, onerose e invasive – il progetto AgriLivNetwork integra tecnologie avanzate di Osservazione della Terra e metodologie di analisi dati basate su intelligenza artificiale. L’approccio sviluppato si articola in più fasi operative:
1. Acquisizione e integrazione dei dati satellitari
- Sentinel-2: missione multispettrale con frequenza di rivisitazione di 5 giorni (in area equatoriale), 13 bande spettrali e risoluzione spaziale di 10/20/60 m. Le bande più rilevanti per la stima del SOC si collocano nelle regioni VIS (450, 590, 664 nm) e SWIR (1600–1900 nm e 2100–2300 nm).
- PRISMA: sensore iperspettrale lanciato nel 2019, che fornisce 239 bande spettrali con risoluzione spaziale di 30 m. La combinazione dei dati PRISMA con quelli Sentinel-2 è particolarmente promettente per la caratterizzazione di proprietà del suolo con firme spettrali sottili e specifiche.
2. Raccolta dei dati di verità a terra (ground truth)
Campioni di suolo sono stati prelevati nelle aree di interesse, con analisi del topsoil (0–30 cm) per determinare valori percentuali di SOC, argilla, limo, sabbia e scheletro. Questi dati costituiscono la base di calibrazione e validazione dei modelli.
3. Identificazione del suolo nudo
Per minimizzare l’interferenza della copertura vegetale, è stata implementata una procedura di mascheratura basata su indici spettrali:
- Sentinel-2: NDVI (< 0.3–0.35), NBR2 (< 0.125), esclusione delle aree con WB Index > 1.5.
- PRISMA: nCAI (< 0.03).
Il composito al 90° percentile è stato selezionato come rappresentativo delle condizioni di suolo nudo, in quanto maggiormente correlato agli stati di aridità del terreno.
4. Modellazione mediante algoritmi di machine learning
Sono stati sperimentati diversi modelli di regressione e apprendimento automatico, tra cui Random Forest Regressor, Cubist Regressor, Gradient Boosting Regressor e AdaBoost Regressor. Un aspetto innovativo della metodologia consiste nell’introduzione di una fase preliminare di classificazione (classi di SOC: 0–1%, 1–2%, 2–3%, >3%), effettuata tramite algoritmo Random Forest, che ha mostrato un incremento significativo dell’accuratezza delle stime.
5. Generazione delle mappe di SOC
Il modello con le migliori performance (AdaBoost per alcuni dataset, Random Forest per altri) è stato selezionato per la stima del SOC a livello di pixel, con risoluzione spaziale di 10 × 10 m. Il risultato è costituito da mappe tematiche di distribuzione del SOC in percentuale.
Le mappe di SOC relative agli anni 2023 e 2024, prodotte per tutti i living lab pilota, sono disponibili e consultabili tramite il geoportale dedicato.