c5.7.71 – Il metodo del Digital Number Fisheye Analysis (DNFA): Stima dell’indice di area fogliare in popolamenti forestali basata su una simulazione deterministica dell’estinzione della luce mediante l’utilizzo della legge di Beer e di fotografie emisferiche.

Teobaldelli M* (1)

(1) Climate Change Unit, Institute for Environment and Sustainability, Joint Research Centre, European Commission, T.P. 051, I-21020 Ispra (VA)
Collocazione: c5.7.71 – Tipo Comunicazione: Poster
5° Congresso SISEF *
Sessione 7: “Poster” *

Contatto: M Teobaldelli (maurizio.teobaldelli@jrc.it)

Abstract: In questo lavoro si descrive il Digital Number Fish-Eye analysis (DNFA), un nuovo metodo per la stima dell’indice d’area fogliare in popolamenti forestali. Questo metodo si basa principalmente su una simulazione deterministica dell’estinzione della luce mediante l’utilizzo della legge di Beer applicata ai valori (digital number) di ciascun pixel delle fotografia emisferica. Durante la simulazione il metodo utilizza un coefficiente di estinzione della luce unitario e costante e nessun coefficiente di aggregazione fogliare. Inoltre la distinzione fra il cielo e gli elementi vegetali (foglie, rami e fusti) viene effettuata mediante due sub-modelli empirici, senza l’utilizzo di una soglia fissa (trasformazione binaria), come avviene in altri metodi. Il metodo DNFA divide la fotografia emisferica in 8 anelli concentrici larghi 10° ciascuno. In questo modo il PAI e il LAI viene stimato utilizzando i pixel della foto compresi fra 80° e 0° (zenith); la struttura della foresta non viene alterata e l’analisi puo’ essere effettuata sia in presenza di estese chiarie sia in condizioni di chiome dense. A tale scopo numerose fotografie emisferiche sono state effettuate in tre foreste, caratterizzate da differente composizione specifica (Pinus pinea, Pinus pinaster e Populus I-214) e struttura. Inoltre per poter validare il modello sono stati confrontati i valori del plant-area-index e leaf-area-index (rispettivamente PAI e LAI) stimati con il metodo DNFA con quelli ottenuti mediante l’utilizzo di metodi indiretti (LAI-2000, Hemiview e Gap Light Analyser) o diretti. Un’ottima correlazione è stata trovata tra i valori del LAI stimati all’interno della pineta di Pinus pinea L. utilizzando il metodo DNFA e la misura diretta. Le rette di regressione mostrano infatti come il PAIDNFA = 1.56* LAIdiretto con un r2=0.86 e il LAIDNFA = 0.98* LAIdiretto con un r2=0.81. Il LAIDNFA e’ stato stimato rimuovendo gli elementi legnosi dalle fotografie emisferiche. L’analisi effettuata all’interno del popolamento di Pinus pinaster Ait. e in un pioppeto mostrano ancora una buona relazione tra i valori di LAI stimati con il metodo DNFA e quelli stimati rispettivamente con una misura diretta (pinus sp.) e con stime invernali ed estive effettuate con un LAI-2000 (Pioppeto). La stima del PAI è stata inoltre effettuata con i software Hemiview e Gap Light Analsyer (GLA) ed i dati ottenuti sono stati confrontati con una stima effettuata con il LAI-2000 (4 e 5 anelli). Hemiview ha fornito una buona stima del PAI relativo al pioppeto ma sottostima il PAI all’interno delle due pinete. GLA invece ha dato risultati contrastanti ma in generale si è notato che tende a sottostimare il PAI in popolamenti forestali caratterizzati da densità fogliari elevate.

Citazione: Teobaldelli M (2005). Il metodo del Digital Number Fisheye Analysis (DNFA): Stima dell’indice di area fogliare in popolamenti forestali basata su una simulazione deterministica dell’estinzione della luce mediante l’utilizzo della legge di Beer e di fotografie emisferiche. . 5° Congresso Nazionale SISEF, Grugliasco (TO), 27 – 29 Set 2005, Contributo no. #c5.7.71