Carta della natura in Campania, elaborata dall’Arpa
di Teresa Amodio, Daniel Signorelli [*]
Introduzione
Uno dei temi di maggior interesse negli ultimi anni nell’ambito della gestione sostenibile del territorio, è il ruolo ricoperto dalle aree forestali, visto non solo in termini ecologici, ma anche in funzione dello sviluppo locale e di resilienza socioeconomica, oltre che alla mitigazione dei rischi naturali e l’erogazione di servizi ecosistemici multipli.
Una moltitudine di studi a livello europeo e internazionale hanno come obiettivo principale l’approfondimento delle tematiche della corretta gestione delle superfici forestali e della loro espansione con effetti significativi sulla biodiversità, sulla qualità dell’aria e del suolo, sulla regolazione del ciclo idrico e alla resilienza agli eventi estremi. In particolare, uno studio condotto nel Regno Unito ha dimostrato come l’espansione dell’area dedicata alle superfici boschive, se pianificata correttamente porterebbe benefici tangibili non solo in termini di habitat e fauna selvatica, ma anche nello stoccaggio del carbonio, e nell’erosione del suolo (Burton et al., 2018).
Nella tutela e valorizzazione delle risorse forestali, è anche importante sottolineare la partecipazione delle comunità locali nei processi di valorizzazione del territorio e delle risorse forestali. La gestione partecipata, in prossimità di contesti urbani e periurbani, ha consentito di aumentare la fruibilità delle aree boschive, definendo anche contestualmente nuove opportunità di lavoro legate al turismo ecologico e alla conservazione (Carlier et al., 2024; Osewe et al., 2025).
In alcuni Paesi del nord Europa, una regione del mondo con una ampia copertura forestale, si è tuttavia riscontrato che sono presenti delle cause di diversa origine che ostacolano le forme innovative di selvicoltura, perché si pensa che possano minacciare una parte importante del tessuto produttivo locale (Hertog et al., 2022; Sarkki & Karjalainen, 2015).
Nonostante queste problematiche appena descritte, a livello globale si cerca di integrare nelle attività di pianificazione delle risorse forestali, un approccio ecosistemico, in cui si tiene conto da un lato delle funzioni produttive delle foreste, mentre dall’altro dei servizi ecosistemici che esse offrono (Raum, 2017).
Un ulteriore segnale positivo viene dai Paesi extraeuropei, come il Nepal, dove un approccio di gestione forestale comunitaria di sta dimostrando efficace nel coniugare benefici produttivi (combustibile, acqua, turismo) a conservazione della biodiversità e alla mitigazione climatica (Paudyal et al., 2017), offrendo un modello che può essere facilmente esportabile e potenzialmente replicabile.
Il caso studio della regione Campania, una regione caratterizzata da forti contrasti ambientali e territoriali, ci permette di comprendere con l’utilizzo del telerilevamento le recenti dinamiche di copertura vegetale nelle aree boschive e individuare i territori che possono giocare un ruolo chiave nel riordino territoriale, nella protezione ambientale e nella promozione di uno sviluppo locale sostenibile.
Parametri e specifiche tecniche dei sensori montati su Sentinel-2A/B e sui satelliti Landsat
Approccio metodologico
Il presente lavoro è stato basato sull’utilizzo di dati telerilevati forniti dalla missione Sentinel-2 del programma europeo Copernicus. Tale programma è stato sviluppato dalla Commissione Europea, in collaborazione con l’Agenzia Spaziale Europea (ESA) con lo scopo principale di fornire uno strumento di studio per osservare il nostro pianeta dopo il successo delle missioni Landsat della controparte statunitense NASA.
Lo scopo del lavoro è quello di stimare in termini di servizi ecosistemici la variazione di patrimonio forestale nel territorio della regione Campania. A tal scopo sono state utilizzate e selezionate delle immagini satellitari per gli anni 2018 e 2023, al fine di valutare le variazioni interannuali delle aree forestali.
Le immagini Sentinel-2 sono state selezionate e processate tramite la piattaforma Google Earth Engine [1] in cui è stato caricato un livello shapefile rappresentante le aree forestali secondo la classificazione corine land cover (CLC) del 2018. Lo script che è stato scritto nella piattaforma, è stato parametrizzato inserendo come condizioni una copertura nuvolosa inferiore al 10%, e il calcolo della mediana annuale dei pixel, in modo da evitare possibili problematiche causate da interferenze alla cattura delle immagini (nubi, coperture nevose, ecc) ed ottenere in particolare una rappresentazione stabile della vegetazione. Tale decisione metodologica, nonostante semplifichi il modello si è resa necessaria a causa dell’assenza, su un territorio così esteso, di immagini prive di copertura nuvolosa che avrebbero reso inaffidabile l’uso di singole immagini o stagioni specifiche.
Per la selezione delle bande da utilizzare si è scelto di utilizzare uno degli indicatori più utilizzati in letteratura, ovvero il Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). L’NDVI fornisce una misura quantitativa della salute e del vigore della copertura vegetale in funzione del contenuto in acqua della vegetazione, e presenta un valore massimo teorico (prossimo a 1) che indica una vegetazione densa e attiva, mentre un valore minimo teorico (prossimo a -1) che evidenzia in modo abbastanza netto il suolo nudo, corpi idrici o superfici artificiali.
Il flusso operativo seguito si è articolato in diverse fasi ben definite. In primo luogo, sono state scaricate le scene Sentinel-2 relative ai periodi di interesse, corrispondenti ad un valore mediano. Successivamente, attraverso il software QGIS, sono state selezionate le bande spettrali rilevanti per il calcolo dell’indice di vegetazione NDVI, ovvero la banda 4 (rosso) e la banda 8 (infrarosso vicino). Tali bande sono state elaborate mediante il calcolatore raster, utilizzando la formula standard dell’NDVI, al fine di generare immagini che rappresentano la densità e la salute della vegetazione nell’area analizzata. Una volta ottenuti gli indici, le immagini sono state ritagliate per limitare l’analisi al solo territorio della Regione Campania e alle aree definite dalla classificazione Corine Land Cover come “TERRITORI BOSCATI E AMBIENTI SEMI-NATURALI”, utilizzando il relativo livello vettoriale come maschera spaziale. Infine, i valori di NDVI ottenuti sono stati sottoposti a una classificazione in cinque classi tematiche in funzione del valore numerico dell’indice NDVI. Le classi ottenute sono state così definite:
- Classe 1: NDVI < 0.2 – assenza di vegetazione;
- Classe 2: 0.2 ≤ NDVI < 0.4 – vegetazione rada;
- Classe 3: 0.4 ≤ NDVI < 0.6 – vegetazione moderata;
- Classe 4: 0.6 ≤ NDVI < 0.8 – vegetazione densa;
- Classe 5: NDVI ≥ 0.8 – vegetazione molto densa.
Schema metodologico del flusso di lavoro GIS e del calcolo dell’NDVI
La procedura ha permesso di confrontare in modo efficace le variazioni interannuali della copertura vegetale sul territorio campano.
Utilizzando il Raster Calculator di QGIS, è stato calcolato un raster di differenza tra le immagini NDVI dei due anni, distinguendo i pixel che presentano un incremento (valore 1) da quelli che mostrano una riduzione dell’indice (valore -1), mentre i valori stabili sono stati codificati come 0. Questo approccio ha permesso di evidenziare spazialmente le dinamiche positive e negative della copertura vegetale, facilitando l’individuazione delle aree soggette a miglioramenti o degradi nella salute della vegetazione.
Per assicurare la coerenza e qualità dei dati elaborati sono stati effettuati controlli visivi sulle ortoimmagini utilizzando una visualizzazione a falsi colori per evidenziare le aree con vegetazione ricca e rigogliosa. È stato condotto inoltre un confronto puntuale con i poligoni della Corine Land Cover degli anni 2018 ed è stata infine stimata una matrice di accuratezza per la classificazione NDVI, assumendo un campione casuale di 150 punti generati nella geometria della regione Campania. La matrice rappresenta quanti punti rispecchiano una reale copertura di vegetazione rispetto al risultato della classificazione (Tabella 1).
Tabella 1 – Matrice di accuratezza per le classi NDVI individuate
|
Classi NDVI (verità a terra) |
Assenza (<0.2) |
Rada (0.2–0.4) |
Moderata (0.4–0.6) |
Densa (0.6–0.8) |
Molto densa (≥0.8) |
Totale |
| Assenza (<0.2) |
45 |
4 |
1 |
0 |
0 |
50 |
| Rada (0.2–0.4) |
3 |
42 |
5 |
0 |
0 |
50 |
| Moderata (0.4–0.6) |
1 |
6 |
40 |
3 |
0 |
50 |
| Densa (0.6–0.8) |
0 |
0 |
4 |
43 |
3 |
50 |
| Molto densa (≥0.8) |
0 |
0 |
0 |
2 |
48 |
50 |
| Totale |
49 |
52 |
50 |
48 |
51 |
250 |
Fonte: elaborazione degli Autori
Al fine di valutare la qualità dell’analisi della classificazione dell’indice NDVI sono stati adottati specifici indicatori di accuratezza, che ne confermano la robustezza metodologica. In particolare l’accuratezza globale (Overall Accuracy) raggiunge l’87,2%, con 218 pixel correttamente classificati su un totale di 250, evidenziando una buona corrispondenza complessiva tra i dati classificati e la verità a terra, mentre l’accuratezza utente (User’s Accuracy), che misura la precisione per ciascuna classe, mostra valori elevati in tutte le categorie: la classe “assenza di vegetazione” presenta un’accuratezza del 91,8%, “rada” dell’80,8%, “moderata” dell’80,0%, “densa” dell’89,6% e si termina con “molto densa” con il 94,1% di accuratezza. Alla luce di questi risultati è stato inoltre calcolato l’indice Kappa di Cohen, pari a circa 0,84, che conferma un accordo molto buono tra classificazione ottenuta e riferimento di controllo.
Variazioni NDVI (2018–2023), aree in crescita o perdita di vegetazione
Fonte: elaborazione su dati Sentinel-2
Alcune implicazioni territoriali
La cartografia rappresentante la variazione NDVI ha permesso di mettere in risalto le dinamiche spaziali della copertura vegetale in aree boscate. Le diverse tonalità rappresentano l’intensità e la direzione del cambiamento: le aree in verde scuro indicano un incremento significativo della vegetazione, mentre quelle in verde chiaro segnalano un aumento lieve. Le zone in bianco mostrano stabilità tra i due anni, mentre le aree colorate in beige e marrone rappresentano rispettivamente una lieve e una marcata riduzione del NDVI, suggerendo possibili fenomeni di degrado ambientale, come incendi, tagli boschivi o eventuali cambi d’uso del suolo non segnalati
Da una prima valutazione emerge principalmente una prevalenza di superfici stabili, alternate a porzioni minori del territorio che presentano variazioni sia positive che negative. In particolare, si evidenziano di colore verde (incremento) le aree dei Monti Picentini (provincia di Salerno e Avellino), le aree interne montane e nei versanti esposti a nord del Parco Nazionale del Cilento e Vallo di Diano e l’area sud-orientale del Parco del Partenio e dei Monti Irpini.
Al contrario, sono state evidenziate con una colorazione beige e marrone le zone con un decremento, localizzate principalmente in alcune aree dell’Alta Irpinia e Appennino Sannita (provincia di Avellino e Benevento), nonché l’area pedemontana del Matese (provincia di Caserta) e alcune zone di versante del Cilento interno.
In generale, quello che si evince è che le aree con aumento dell’NDVI tendono a concentrarsi nelle porzioni montane interne meglio conservate o più protette, mentre le zone con decremento si sovrappongono spesso a territori marginali, soggetti a maggiore vulnerabilità ecologica o pressione antropica.
Mappa bivariata della variazione dell’indice NDVI (2018–2024) in relazione alla pendenza Fonte: elaborazione su dati Sentinel-2
La carta di Variazione dell’NDVI è stata la base di partenza per creare una cartografia più elaborata in cui è stata aggiunta anche una classificazione delle percentuali della pendenza. Tale approccio è stato utilizzato per individuare le relazioni tra la variazione della vegetazione nelle aree forestali e la morfometria del suolo. Avendo impostato una classificazione a 5 classi per ciascuna variabile, sono state ottenute 25 combinazioni, codificate tramite colori distintivi.
Tale elaborazione ci ha permesso di poter evidenziare alcuni pattern territoriali: le aree caratterizzate da elevata pendenza e NDVI in aumento (codici 54 e 55) si concentrano prevalentemente lungo le dorsali montane del Cilento, dei Monti Picentini e dell’Irpinia, confermando l’importanza strategica delle foreste montane nella protezione del suolo e nella conservazione ambientale.
Al contrario, le zone pianeggianti o collinari con NDVI in diminuzione e pendenza ridotta (codici 11, 12 e 21) risultano spesso localizzate nelle immediate prossimità delle superfici agricole, aree periurbane o zone forestali sottoposte però ad una forte pressione antropica (prossimità dei centri abitati). Una ulteriore osservazione riguarda le aree in cui a una pendenza moderata (15–30%) corrisponde un NDVI con lieve diminuzione o non variazione (codici 32, 33), indicando potenziali situazioni di degrado ambientale o perdita di funzionalità ecologica dei suoli collinari. Queste informazioni possono essere di aiuto e supporto agli strumenti della pianificazione del territorio e per indirizzare azioni mirate di rimboschimento, ripristino ecologico o conservazione delle aree forestali. Tuttavia sono le classi in cui si osserva una NDVI in diminuzione e una classe di pendenza elevata (codici 14,15,24 e 25), fortunatamente in minoranza, che devono essere monitorate nel tempo ed attuare anche specifiche misure per evitare danni.
– Distribuzione percentuale delle classi della mappa bivariata NDVI–pendenza Fonte: elaborazione degli autori
Prospettive per il riordino territoriale
L’analisi dell’evoluzione delle aree boschive ha permesso di poter stimare la diffusione delle aree forestali in regione Campania. L’uso di un indice di vegetazione è una base di partenza per poter rilevare alcune delle problematiche locali.
Allo scopo di valorizzare queste aree si possono attuare diversi interventi come, ad esempio, la riconnessione ecologica tra aree di bosco frammentate, con interventi di rimboschimento e corridoi ecologici per rafforzare la continuità funzionale tra habitat. Una ulteriore idea per la valorizzazione delle aree forestali potrebbe essere quella di puntare maggiormente allo sviluppo di reti verdi periurbane, con la realizzazione di aree verdi multifunzionali lungo i margini urbani, con funzione di buffer ecologico, depurazione dell’aria, abbattimento delle temperature (effetto isola di calore urbano) e offerta di spazi ricreativi accessibili alla popolazione.
Altra importante attività per la valorizzazione potrebbe essere quella di ampliare gli itinerari turistici con un approccio di turismo sostenibile e indicazioni di percorsi escursionistici, ciclabili, didattici e culturali legati alle foreste, con il coinvolgimento delle comunità locali e dei gestori delle aree protette e dei parchi nazionali e regionali in regione Campania.
Le aree caratterizzate da un incremento della vegetazione e alta pendenza, identificate nelle classi superiori della mappa bivariata (in particolare classi 44, 45 e simili), rivestono un’importanza strategica nella gestione territoriale per una molteplicità di motivi ecologici e geomorfologici. Sebbene rappresentino una porzione ridotta della superficie totale analizzata (ad esempio, solo l’1,4% dei pixel ricade nella classe 44 e il 3,6% nella classe 45), queste aree sono potenzialmente vulnerabili ai fenomeni di erosione del suolo, instabilità dei versanti e perdita di biodiversità.
La maggiore frequenza riscontrata si ha nelle classi 31,32,33,34 e 35 che rappresentano una sostanziale non variazione dell’NDVI a crescente pendenza. Su queste aree è necessario attuare tutte le misure di tutela e conservazione del territorio, per preservare il patrimonio forestale.
Nelle classi 14, 15, 24 e 25 la combinazione tra inclinazione accentuata del terreno e diminuzione della copertura vegetale indica una situazione critica dal punto di vista idraulico-forestale. In questi contesti, che devono essere monitorati con attenzione, l’assenza di un adeguato apparato radicale rende il suolo particolarmente esposto all’azione delle acque meteoriche, favorendo processi di ruscellamento, frane superficiali e impoverimento del suolo così che, dal punto di vista della pianificazione ambientale, finiscono con l’essere considerate aree prioritarie per interventi di riforestazione mirata, con specie arboree e arbustive adatte a condizioni pendenti e suoli poveri.
Sulla base dei risultati, la mappa bivariata si propone come strumento operativo per individuare aree prioritarie per interventi di riforestazione su versanti a rischio di erosione, riconoscere zone a bassa vegetazione su pendenze elevate da sottoporre a vincolo o a tutela ambientale, valutare l’idoneità di ambiti montani e collinari per la creazione di corridoi ecologici o ad esempio nell’orientare interventi di restauro ambientale e gestione sostenibile delle foreste in coerenza con le condizioni topografiche locali.
Conclusione
L’analisi condotta, per quanto metodologicamente semplice, costituisce un primo approccio conoscitivo utile alla comprensione delle dinamiche di variazione delle superfici forestali in regione Campania nel periodo 2018–2023. Lo studio non ha preso in esame fattori strutturali e ambientali di rilevante impatto territoriale, quali la presenza e distribuzione delle infrastrutture, la dinamica demografica, l’orografia e i cambiamenti climatici, che potranno costituire oggetto di future indagini multidisciplinari finalizzate a una lettura più approfondita e integrata del territorio regionale.
Tale limitazione, tuttavia, non ne compromette il valore conoscitivo preliminare, evidenziando al contrario l’importanza di sviluppare analisi geospaziali più articolate. In questa prospettiva, lo studio conferma il ruolo strategico delle piattaforme di osservazione della Terra, in particolare del programma Copernicus, nella valutazione e nel monitoraggio delle superfici forestali. L’utilizzo di tali strumenti si configura come fondamentale per supportare politiche territoriali e ambientali basate su dati oggettivi e aggiornati, contribuendo alla promozione di pratiche di gestione sostenibile del patrimonio naturale regionale.
Dialoghi Mediterranei, n. 74, luglio 2025
[*] Questo lavoro è una ulteriore e inedita elaborazione del contributo che gli autori hanno presentato in occasione della Giornata di studio “Dialoghi di territorio e di sviluppo”, organizzata dal Gruppo di lavoro nazionale “Riordino territoriale e sviluppo locale: quali punti di contatto?” interno all’Associazione dei Geografi Italiani (A.Ge.I.) che ha avuto luogo a Messina il 7 febbraio 2025.
Note
[1] https://earthengine.google.com/
Riferimenti bibliografici
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ESA. (2015). Sentinel-2 user handbook. European Space Agency. https://sentiwiki.copernicus.eu/web/s2-products
Hertog, I. M., Brogaard, S., & Krause, T. (2022). Barriers to expanding continuous cover forestry in Sweden for delivering multiple ecosystem services. Ecosystem Services, 53, 101392. https://doi.org/10.1016/j.ecoser.2021.101392
Noti, V. (2014). GIS open source per geologia e ambiente. Palermo: Flaccovio.
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Sarkki, S., & Karjalainen, T. P. (2015). Ecosystem service valuation in a governance debate: Practitioners’ strategic argumentation on forestry in northern Finland. Ecosystem Services, 16, 13–22. https://doi.org/10.1016/j.ecoser.2015.09.003
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Teresa Amodio è professore ordinario di Geografia economico politica presso l’Università degli Studi di Salerno dove insegna Organizzazione del territorio, Analisi di contesto, Geografia economico politica; Cartografia e GIS. È responsabile scientifico del Laboratorio Sistemi Informativi Geografici per l’Organizzazione del Territorio (SIGOT) e Componente del Comitato scientifico di LabGeoNet, Rete dei Laboratori cartografici italiani, coordinato dall’AGeI. È Presidente del Consiglio provinciale Salerno dell’Associazione Italiana Insegnanti di Geografia (AIIG) e Componente REPRISE, Albo degli esperti scientifici istituito presso il MIUR per la Ricerca di base. È esperta in Analisi territoriale ed elaborazione cartografica in ambiente GIS con particolare riferimento ai temi dell’innovazione e delle dinamiche territoriali alle diverse scale. È autore di numerosi articoli scientifici e capitoli su volume e, inoltre, di alcune monografie oltre ad essere stata responsabile di progetti di ricerca nazionali e internazionali. Ha curato diversi volumi e numeri speciali di riviste di classe A ed è componente del Comitato scientifico della Rivista Bollettino della Società Geografica Italiana (Fascia A per il Settore geografico).
Daniel Signorelli è responsabile Tecnico del Laboratorio Sistemi Informativi Geografici per l’Organizzazione del Territorio (SIGOT). È laureato magistrale in Scienze e Tecnologie per l’Ambiente e il Territorio presso l’Università di Salerno e ha conseguito un Master di II livello in Geostatistica per la salute dell’uomo, degli animali e dell’ambiente presso l’Università di Padova. È esperto di gestione e analisi di dati geospaziali, telerilevamento e produzione cartografica a supporto della ricerca e della didattica Preso l’Istituto Zooprofilattico Sperimentale del Mezzogiorno ha ricoperto il ruolo di tecnico GIS in progetti di monitoraggio ambientale e analisi territoriale. È autore e co-autore di numerose pubblicazioni scientifiche su riviste internazionali e ha partecipato a convegni e congressi nazionali e internazionali.
