La mappa NASA ricavata dal laser GEDI sottostima del 44% la biomassa dei boschi pugliesi

Una bilancia in orbita

C'è un laser della NASA, montato sulla Stazione spaziale internazionale, che spara impulsi verso il basso e ascolta quello che torna indietro: la cima degli alberi, i rami, il suolo. Si chiama GEDI e dai suoi dati la NASA ricava una mappa della biomassa delle foreste, cioè il peso secco di legno e foglie, in tonnellate per ettaro. È proprio il numero che serve a chi deve scrivere un report di sostenibilità, e si ottiene senza mettere piede nel bosco.

Un gruppo di ricercatori dell'Università di Bari ha confrontato quella mappa con l'inventario forestale della Puglia. La risposta, pubblicata su Remote Sensing nell'agosto 2025, è che la mappa satellitare sottostima la biomassa di quasi la metà.

Quanto manca all'appello in Puglia

Il gruppo di Di Lin e Vincenzo Giannico ha messo a confronto due mappe della biomassa epigea della Puglia (la parte di bosco che sta sopra il suolo: tronchi, rami, foglie), una regione di 19.345 km². La prima è il prodotto ufficiale di GEDI, chiamato L4A, nella versione su griglia da 1 km costruita con i rilievi raccolti fra aprile 2019 e marzo 2023. La seconda è la mappa dell'inventario forestale regionale del 2021, a 23 m di risoluzione, ottenuta combinando le misure prese a terra in 100 aree di saggio, cioè parcelle di bosco misurate a mano (diametro, altezza, volume e biomassa degli alberi) con immagini dei satelliti europei Sentinel-2 e dati LiDAR (rilievi laser come quelli di GEDI). Per confrontarle, gli autori hanno portato la mappa regionale alla stessa griglia da 1 km del satellite.

Rispetto alla mappa regionale, il prodotto satellitare sottostima di 30,1 tonnellate di biomassa secca per ettaro in media, il 43,8% in meno, con un errore quadratico medio (RMSE, lo scarto tipico fra le due mappe in una singola cella) di 40,8 t/ha. Poi gli autori hanno rifatto il lavoro usando le misure grezze di GEDI (altezze della chioma, densità del fogliame, distribuzione verticale) dentro modelli tarati sulla Puglia. Il migliore, una regressione geografica pesata su più scale (MGWR, un modello che tiene conto di come cambia il rapporto fra segnale e biomassa da una zona all'altra), porta l'errore medio praticamente a zero e l'RMSE a 13,9 t/ha. La tabella riporta i valori per i quattro tipi di vegetazione in cui lo studio divide i boschi della regione.

Biomassa epigea in tonnellate di peso secco per ettaro, celle da 1 km. Valori dalle tabelle 2 e 3 di Lin e colleghi (2025). Il segno meno indica una sottostima rispetto alla mappa dell'inventario regionale.

Per avere un ordine di grandezza in CO2 abbiamo fatto noi il conto. Come in Silva, consideriamo carbonio il 47,5% della biomassa secca (linee guida IPCC 2006), e ogni tonnellata di carbonio corrisponde a 3,67 t di CO2. Il risultato: 30,1 t di biomassa secca valgono circa 52 t di CO2 per ettaro in meno rispetto alla mappa regionale.

Perché il satellite sbaglia proprio qui

GEDI non pesa niente. Misura la forma della chioma e la trasforma in biomassa con equazioni che legano le altezze del segnale laser alla biomassa misurata a terra in boschi di riferimento. Funziona come un'equazione allometrica (una formula che ricava il peso di un albero da misure facili come diametro e altezza), solo un gradino più in alto: invece del diametro di un albero usa il profilo verticale di un'impronta di circa 25 m di diametro.

Il problema sta nei boschi di riferimento. Gli autori scrivono che nell'Italia meridionale mancano dati per addestrare i modelli di GEDI, e che quelli applicati in Puglia non sono nati qui: per le latifoglie sempreverdi e per praterie e arbusteti si usano modelli calibrati su altra vegetazione o un modello globale, pensato per tutto il pianeta. Nessuno è nato sui boschi pugliesi. Gli autori la indicano come una delle cause principali della sottostima, insieme alla struttura complessa ed eterogenea del bosco mediterraneo, difficile da descrivere per modelli globali. Dove la vegetazione è più rada, fra praterie, arbusteti e boschi radi, il prodotto satellitare stima il 72% in meno del valore di riferimento, come riporta la tabella 3 dello studio.

Tarare il modello in locale corregge la sottostima media ma non risolve tutto. Anche il modello migliore, riportano gli autori, sovrastima dove c'è poca biomassa e sottostima dove ce n'è molta, e oltre le 130 t/ha, notano citando altri studi, il segnale tende a saturare.

Cosa cambia per chi deve rendicontare

Le mappe satellitari di biomassa sono uno strumento ottimo per guardare un territorio grande e capire dove le cose cambiano. Usate come dato primario per un singolo progetto forestale, in un report di sostenibilità o in una dichiarazione sul clima, portano dentro un'incertezza che spesso chi legge il numero non conosce. Nel caso pugliese, in media, l'errore va per difetto in tutti e quattro i tipi di vegetazione e cambia solo quanto è grande: da circa 21 t/ha nelle latifoglie decidue a circa 49 t/ha fra praterie, arbusteti e boschi radi.

Se ti arriva un numero di carbonio forestale ricavato da un prodotto satellitare, le domande utili sono due. Il modello che trasforma il segnale in biomassa è stato tarato su boschi simili al tuo, nella stessa regione climatica? E con quante aree di saggio misurate a terra è stato verificato, in che anno? Se le risposte mancano, il numero può essere spostato di decine di tonnellate per ettaro in una direzione che nessuno ha controllato. Ne avevamo parlato a proposito di un'altra scelta di metodo, il fattore di conversione del carbonio: a ogni passaggio dal bosco alla tonnellata di CO2 c'è un'ipotesi, e ognuna ha un errore.

Come lo facciamo nei boschi di Silva

Nei cedui (boschi che si tagliano a turno e ricrescono dalle ceppaie) che seguiamo con Silva partiamo dall'altro capo. Facciamo un censimento totale degli alberi, non un campione, e ogni albero ha un identificativo fisico, l'Arbotag. Di ciascuno si misurano diametro a petto d'uomo e altezza, e la biomassa si calcola con le equazioni dell'Inventario nazionale delle foreste e dei serbatoi di carbonio (INFC), con i coefficienti di Tabacchi, Di Cosmo e Gasparini (2011) per il cerro e le altre specie presenti. Il rilievo dendrometrico si ripete ogni dieci anni. Fra un rilievo e l'altro produciamo stime annuali, ma con un vincolo: la stima intermedia non può superare il valore calcolato con l'equazione allometrica sui dati misurati, quindi non può gonfiarsi fra un censimento e il successivo.

Le immagini da satellite restano utili per accorgersi di un incendio, di un taglio, di uno schianto da vento. Per dire quante tonnellate ci sono in un bosco preferiamo contarle a terra, albero per albero.

Cosa lo studio non dice

La mappa di riferimento non è una verità misurata pixel per pixel: è anch'essa una stima, costruita su 100 aree di saggio e su dati satellitari e LiDAR. Nell'articolo non abbiamo trovato quali equazioni allometriche siano state usate per passare dalle misure in campo alla biomassa, né quante impronte GEDI siano rimaste dopo i filtri. In parte, quindi, si confrontano due modelli fra loro.

Gli autori indicano i loro limiti. I rilievi a terra sono del 2021 mentre i dati GEDI vanno dal 2019 al 2023. L'analisi riguarda una sola regione, e per estendere i risultati ad altri contesti mediterranei o temperati servirebbero altre verifiche. La classificazione dei tipi di vegetazione è, nelle loro parole, "relativamente grossolana", e per tutti e quattro sono state usate le stesse variabili. Mancano dati su terreno, suolo e clima che potrebbero migliorare i modelli.

Un'ultima nota per chi va a leggere l'articolo originale: il riassunto e il testo riportano per il modello MGWR un RMSE di 14,06 t/ha e un R² (quanto il modello spiega delle differenze fra una cella e l'altra, da 0 a 1) di 0,714, la tabella 2 riporta 13,93 t/ha e 0,719. Qui abbiamo usato i valori delle tabelle.

Fonti

• D. Lin, M. Elia, O. Cappelluti, H. Huang, R. Lafortezza, G. Sanesi, V. Giannico, From Spaceborne LiDAR to Local Calibration: GEDI's Role in Forest Biomass Estimation, Remote Sensing 17(16), 2849, 2025
• Tabacchi, Di Cosmo, Gasparini, equazioni INFC per la stima della fitomassa delle specie forestali italiane, 2011 (dalla metodologia Silva di Piantando)
• IPCC, Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories, 2006 (fattore 0,475, dalla metodologia Silva di Piantando)
• Foto di copertina: Luca Bravo, Unsplash