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C4E per proteggere l’ambiente, parte 2

by Luca Cicala

L’Autore, ricercatore del CIRA, è stato il coordinatore tecnico scientifico del progetto C4E.

Parte 1: https://www.genteeterritorio.it/c4e-per-protegge…ambiente-parte-1/

 

Il progetto ha proposto un “monitoraggio progressivo” del territorio articolato su tre livelli: in una prima fase si propone di analizzare i dati già resi disponibili da scansioni continue su tutto il territorio da monitorare (ad esempio l’intera Regione Campania). La seconda fase consiste nell’esecuzione di survey aeree su aree specifiche di interesse prioritario (si pensi a siti sensibili o ad aree particolarmente afflitte dal fenomeno delle microdiscariche abusive). La terza fase consiste invece in ispezioni di campo da parte di personale equipaggiato con strumenti a basso costo (per cui potenzialmente disponibile in ampia dotazione) in grado di fornire informazioni di caratterizzazione rapida dei siti (tra questi droni e sensori di campo innovativi, sviluppati proprio nel corso del progetto).

Questo approccio al monitoraggio ambientale è stato effettuato su una porzione limitata del territorio campano nel corso del triennio di progetto, allo scopo di mettere a punto e di validare le tecnologie proposte, il cui funzionamento è stato infine illustrato agli enti presenti nel comitato di monitoraggio del progetto attraverso lo sviluppo di prototipi hardware e software.

 

 

In particolare, il primo livello di analisi e cioè l’estrazione continua di informazione dai cosiddetti “big data” consente di catalogare e interpretare questa enorme quantità di dati attraverso l’automazione dei processi di estrazione delle informazioni con l’ausilio dell’intelligenza artificiale.

Nel corso del progetto è stato necessario “insegnare” al computer a interpretare l’immensa mole di dati che provengono ogni giorno dai numerosi satelliti di telerilevamento che osservano la Terra, dalle denunce dei cittadini che popolano i social network, dalla grande quantità di telecamere che sorvegliano continuamente i siti sensibili, ma che nessun essere umano può costantemente monitorare.

 

 

L’intelligenza artificiale oggigiorno non si può sostituire all’uomo ma può darci elementi per capire quali zone geografiche osservare con maggior attenzione, quali sono le informazioni principali nei post (i problemi ambientali e le aree geografiche interessate, quando registrare i video provenienti dalle telecamere per identificare i trasgressori. Specifici approcci algoritmici sono stati pertanto sviluppati nel corso del progetto C4E allo scopo di estrarre informazioni dalle immagini satellitari (CIRA, Mapsat, Univ. di Cassino), dai post sui social network (Expert AI, Univ. “L’Orientale”) e dai video acquisiti dalle camere di sorveglianza dei siti sensibili (AI Tech).

 

 

Se mediante l’analisi automatica di immagini e video è possibile ottenere un quadro sempre aggiornato della situazione e con un preciso riferimento geografico, attraverso la comprensione automatica del linguaggio naturale può essere distillata dalle segnalazioni spontanee dei cittadini ulteriore conoscenza di dettaglio. Inoltre i cittadini stessi possono essere in questo modo coinvolti implicitamente e massivamente nella difesa dell’ambiente.

I mezzi aerei servono per monitorare un territorio più approfonditamente, infatti i velivoli, a parità di estensione geografica acquisita, forniscono immagini più dettagliate e chiare rispetto ai satelliti. Essi possono sorvolare il territorio a bassa quota con sensori come ad esempio gli spettrometri gamma che misurano la radioattività e possono rivelare la presenza di rifiuti radioattivi interrati che disperdono pericolose radiazioni.

 

 

Le tecnologie più moderne consentono di creare mappe digitali che individuano l’indice di rischio per la salute umana delle radiazioni sulla superficie terrestre, queste sono le mappe di dose efficace. Ulteriori informazioni possono essere raccolte da fotocamere ottiche, multispettrali o termografiche per poter osservare “colori” che l’occhio umano non è in grado di percepire, monitorare la salute della vegetazione, conoscere la temperatura del suolo, evidenziare anomalie e criticità. Tutte queste mappe nell’ambito del secondo livello di analisi proposto nel progetto C4E sono state elaborate da dati acquisiti in simultanea, e sono state prodotte su una quindicina di siti sensibili della Regione Campania dal CIRA con l’indispensabile supporto dell’Università degli Studi di Ferrara.

 

 

I sorvoli aerei ci danno ulteriori informazioni rispetto ai dati satellitari, ma per comprendere ancora più a fondo lo stato di salute del nostro pianeta bisogna avvicinarsi ancora di più al suolo con sensori di campo, che sono di supporto al terzo livello di analisi. Oggi, sensori relativamente poco costosi possono fornirci prontamente informazioni sulla qualità dell’aria e dell’acqua. Centraline mobili e portatili possono accompagnare potenzialmente tutti gli operatori impegnati nei rilievi. Le misure possono essere monitorate nel tempo e le anomalie possono essere repentinamente segnalate grazie a elaborazioni elettroniche delle misure. L’Univ. di Cassino, Analist Group e Major Bit hanno sviluppato delle centraline mobili adatte a fornire un’informazione preliminare sulla qualità dell’aria e dell’acqua che possono essere d’aiuto per individuare le aree su cui effettuare invece analisi più approfondite con strumenti e metodologie di affidabilità conclamata.

 

 

Per le analisi di campo possono essere d’aiuto anche piccoli droni che possono sorvolare a bassa quota i siti ambientali a rischio e fornire informazioni di dettaglio riguardanti i volumi degli oggetti sorvolati come le discariche e le microdiscariche. Su questa tematica il CIRA e Analist Group hanno sviluppato delle tecnologie di caratterizzazione rapida sul campo che sono state confrontate a tecnologie più tradizionali che necessitano di una post-elaborazione dei dati acquisiti nel corso delle survey.

 

 

 

  • Figura 1 – Individuazione automatica di aree soggette al fenomeno delle microdiscariche mediante analisi di immagini satellitari, posizionamento su mappa digitale e classificazione del grado di pericolosità.
  • Figura 2 – Sistema di analisi video per il riconoscimento dell’abbandono di rifiuti.
  • Figura 3 – Estrazione di informazioni dai post sui social network.
  • Figura 4 – Mezzo aereo (autogiro) impiegato per i rilievi aerei su una quindicina di siti storici d’interesse ambientale in Campania.
  • Figura 5 – Mappa di dose efficace su un sito di stoccaggio di ecoballe.
  • Figura 6 – Drone sperimentale per stima al volo dei volumi sorvolati.
  • Figura 7 – Acquisizione di una microdiscarica come nuvola di punti nello spazio 3D per stime volumetriche.
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