Un pigmento rivela lo stato delle biocroste grazie all’AI

Per la prima volta i ricercatori hanno misurato a distanza la concentrazione di scitonemina, un indicatore dello sviluppo e della resistenza delle biocroste degli ecosistemi aridi

di Matteo Cavallito

Droni e immagini multispettrali possono aiutare a valutare lo stato e le funzioni delle biocroste, le sottili comunità viventi che ricoprono parte dei suoli aridi. A dimostrarlo è uno studio della Penn State University che ha combinato dati di riflettanza e modelli di apprendimento automatico per stimare la concentrazione del carbonio organico e dell’azoto e di alcune sostanze. Tra queste, la scitonemina, un pigmento prodotto dai cianobatteri per proteggersi dalla radiazione ultravioletta, che, spiega la ricerca pubblicata sulla rivista Remote Sensing in Ecology and Conservation, “è un indicatore funzionale fondamentale della tolleranza allo stress e della resilienza delle biocroste e, al tempo stesso, influenza l’albedo e la temperatura superficiale nelle terre aride”.

Le biocroste sono la pelle viva delle terre aride

Le biocroste sono aggregati costituiti da particelle di suolo e diversi organismi come licheni, muschi, alghe, funghi e batteri. Occupano spesso gli spazi lasciati liberi dalle piante e costituiscono una sorta di “pelle vivente” delle zone aride. Esse, ricordano inoltre gli autori, stabilizzano il terreno, limitano l’erosione e le emissioni di polveri e contribuiscono ai cicli globali del carbonio e dell’azoto. Alcuni fattori, però, ne minacciano la sopravvivenza. “Sebbene attualmente le biocroste ricoprano fino al 12% della superficie terrestre”, spiega infatti lo studio, “si prevede che l’effetto congiunto dell’intensificazione dell’uso del suolo e del cambiamento climatico ridurrà la loro copertura del 25–40% nei prossimi 65 anni”.

Lo stress climatico, inoltre, “potrebbe al contempo modificare la prevalenza dei diversi tipi di biocroste, favorendo quelle dominate dai cianobatteri rispetto a quelle con forte presenza di muschi o licheni e alterando il funzionamento degli ecosistemi”.

Monitorarne la copertura, la composizione e le condizioni è quindi fondamentale ma le difficoltà non mancano. Le biocroste sono piccole, distribuite in modo discontinuo e spesso richiedono campionamenti e analisi di laboratorio complesse. Il telerilevamento permette già di individuarle e mapparle, ma fornisce informazioni più limitate sul loro stato funzionale. Tra le sostanze disponibili la clorofilla a funziona come indicatore della biomassa fotosintetica ma è anche sensibile all’umidità e durante i periodi secchi il suo segnale si indebolisce. La scitonemina, sostengono i ricercatori, potrebbe costituire da parte sua un indicatore più stabile.

La precisione raggiunge il 93%

Lo studio è stato condotto in due ecosistemi semi-aridi degli Stati Uniti sud-occidentali che presentano suoli, clima e comunità di biocroste differenti: la Jornada Experimental Range, nel deserto di Chihuahua, in Nuovo Messico, e Green Butte, nell’Altopiano del Colorado, nello Utah. Dopo aver acquisito le immagini multispettrali ad altissima risoluzione, i ricercatori hanno quindi prelevato campioni negli stessi punti e misurato in laboratorio scitonemina, clorofilla a e carotenoidi. A quel punto sono stati testati cinque modelli di intelligenza artificiale per verificare se le immagini stesse riuscissero a stimare correttamente le concentrazioni misurate in laboratorio.

In Nuovo Messico, dove sono stati analizzati anche carbonio organico e azoto, sono emersi i risultati più significativi. “I dati hanno mostrato che in Nuovo Messico la scitonemina è stata il pigmento stimato con la maggiore accuratezza (93%) in condizioni asciutte, mentre la clorofilla a ha fornito le previsioni migliori in condizioni di umidità”, spiega lo studio.

Il che, proseguono gli autori, “suggerisce che il rilevamento a distanza della scitonemina può affiancare o superare quello della clorofilla a, che dipende maggiormente dall’umidità del suolo”. Il risultato è particolarmente promettente: gli ecosistemi dominati dalle biocroste, infatti, possono rimanere completamente asciutti fino all’85% dell’anno. Le biocroste scure, ricche di cianobatteri e licheni contenevano più scitonemina e riflettevano meno luce visibile.

Un metodo da perfezionare

In Nuovo Messico i modelli sviluppati su piccole porzioni di terreno sono stati applicati anche alle immagini acquisite da un drone su un’area più estesa, riuscendo a riconoscere le differenze tra i diversi stadi di sviluppo delle biocroste. Questi stessi modelli, tuttavia, “non hanno restituito i valori esatti dei parametri considerati rispetto alle misurazioni locali”.

Il metodo, insomma, “appare promettente in vista di una futura integrazione con le immagini satellitari, che permetterebbe di estendere la mappatura delle caratteristiche delle biocroste a scale più ampie, offrendo uno strumento prezioso per monitorare questi importanti ecosistemi del suolo e i loro attributi funzionali in paesaggi differenti”. Prima, però, dovrà ancora essere verificato in altri ambienti e stagioni. Ulteriori prove, in particolare, aiuteranno a perfezionare il sistema di rilevazione per distinguere il segnale delle biocroste nelle situazioni in cui esso potrebbe confondersi con quelli del terreno, delle rocce e della vegetazione.