Uso del Suolo

Uso del Suolo

Panoramica

L'uso del suolo è la classificazione del territorio in categorie omogenee in base alle attività umane e alla copertura vegetale presenti. Costituisce uno dei principali strumenti di valutazione ambientale, fornendo informazioni sulla distribuzione delle diverse tipologie di terreno, sulla presenza di habitat naturali e antropizzati e sul grado di trasformazione del paesaggio.

La comprensione dell'uso del suolo è essenziale per valutare la biodiversità di un'area, il suo potenziale di stoccaggio del carbonio, la connettività ecologica e la vulnerabilità agli impatti climatici. Il sistema CLC (Corine Land Cover) rappresenta lo standard europeo di riferimento per la classificazione dell'uso del suolo, con una gerarchia di classi che va da grandi categorie (artificiale, agricolo, naturale, umido, acquatico) a tipologie specifiche.

I sub-indicatori includono: estensione delle aree non artificiali (NAA), copertura naturale, copertura agricola e artificiale, e quote di superficie idrica.

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Metodologia di Calcolo

L'uso del suolo viene calcolato integrando multiple fonti satellitari e cartografiche:

1. Acquisizione dati multi-fonte:
   • ESA World Cover (10 m, 2020–2021)
   • Impact Observatory LULC (10 m, 2017–presente)
   • Sentinel-2 SCL — maschera cloud e snow (20 m)
   • Google Dynamic World (10 m, continuo)
   • OpenStreetMap Roads (vettoriale)
   • CLC Backbone + Corine Land Cover (100 m, 1990–2018)
   • Dominant Leaf Type (10 m, annuale)
   • European Crop Map (10 m, annuale)
2. Classificazione ML — modello di Machine Learning classifica le immagini Sentinel-2 (10 m) con mascheramento cloud, assegnando a ogni pixel una classe CLC
3. Calcolo statistiche — per ogni classe CLC vengono calcolati ettari e percentuale rispetto alla superficie totale
4. Derivazione sub-indicatori:
   • naa = (ha non artificiali / ha totali) × 100
   • naa_natural = (ha naturali / ha totali) × 100
   • naa_artificial = (ha artificiali / ha totali) × 100
   • naa_water = (ha acquatici / ha totali) × 100
   • natural_coverage = (ha foreste + ha aree naturali / ha non acquatici) × 100
   • agriculture_coverage = (ha agricoli / ha totali) × 100
   • artificial_coverage = (ha artificiali / ha totali) × 100

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Fonti Dati

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Range e Livelli di Qualità

Il KPI comprende 8 sub-indicatori con range e direzione di ottimizzazione differenti:

Nota: gli indicatori naa_artificial, agriculture_coverage e artificial_coverage sono invertiti — valori più bassi indicano condizioni migliori.

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Note Tecniche

• È necessario calcolare il Land Cover e il layer NAA prima del calcolo del KPI
• Il dato clc mostra la distribuzione qualitativa e non ha un range numerico associato
• La risoluzione effettiva è 10 m grazie all'integrazione multi-fonte
• Il modello ML può presentare incertezze nelle aree con transizioni rapide di uso del suolo

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Riferimenti Bibliografici

1. Büttner, G., Feranec, J., Jaffrain, G. (2004). "The CORINE land cover 2000 project". EARSeL eProceedings, 3(3), 331–346.
2. Brown, C.F. et al. (2022). "Dynamic World, Near real-time global 10 m land use land cover mapping". Scientific Data, 9, 251.
3. European Environment Agency (2021). "Land cover and land use statistics — LUCAS". EEA Report.

Responsabile KPI: Claudio Barbieri — Generazione Land Cover: Axel Dolcemascolo