Le immagini satellitari e il GIS risolvono un mistero di deforestazione

Nel 2013, una compagnia di cacao ha acquistato centinaia di acri di terreno nella foresta pluviale amazzonica del Perù. Quando gli osservatori hanno iniziato a chiedersi come veniva utilizzato il suolo, i portavoce della compagnia United Cacao hanno affermato che non esistevano foreste incontaminate dove erano state stabilite piantagioni di cacao nel 2013.

Le analisi dei dati e delle immagini satellitari condotte dall'ecologista Matt Finer raccontavano una storia molto diversa, come riportato dalla pubblicazione sulla conservazione Mongabay. Le immagini dall'alto della regione nel 2012 mostravano una coltre di verde, una distesa di foresta pluviale a chioma chiusa e di vecchia crescita che sosteneva la biodiversità e aiutava a catturare tonnellate di carbonio dall'atmosfera.

Un'immagine della stessa sezione di foresta pluviale nell'agosto 2013 mostrava grandi strisce e quadrati marroni al posto del verde: circa 5.000 acri di terreno disboscato. Viste fianco a fianco, le immagini contestavano le affermazioni di United Cacao secondo cui il terreno era ricoperto da vegetazione secondaria quando la società lo aveva acquistato.

Le questioni sull'uso del terreno da parte di United Cacao hanno portato alle dimissioni dell'amministratore delegato della società e di diversi dirigenti e hanno portato al delisting della società da parte dell'Alternative Investment Market (AIM) della Borsa di Londra. Alcune delle immagini satellitari analizzate da Finer, che funge da direttore del progetto di monitoraggio dell'Amazzonia andina (MAAP), sono state utilizzate per garantire pene detentive per le persone collegate all'impresa.

Le battaglie legali sulle azioni di United Cacao continuano, ma le prove visive della brusca trasformazione del territorio rimangono difficili da confutare. Più in generale, le vicende di United Cacao mostrano il perché molte aziende si affidano all'analisi geospaziale e al telerilevamento per comprendere meglio cosa accade nelle loro catene di approvvigionamento e operazioni e ridurre il rischio di pratiche dannose. Le immagini acquisite da fonti di telerilevamento convalidano altri tipi di dati per confermare i risultati, sostenere le decisioni con prove concrete e fornire solide prove per le parti interessate. Offre inoltre una nuova prospettiva per visualizzare e analizzare i dati termici, multispettrali, radar o lidar, ovvero misurazioni oltre il campo visivo umano. Le immagini sono uno strumento prezioso che aiuta a ridurre al minimo i rischi e massimizzare le opportunità in ogni decisione basata sulla posizione.

La pressione dei consumatori e la minaccia che il cambiamento climatico rappresenta per la continuità delle aziende stanno spingendo i dirigenti a monitorare le catene di approvvigionamento con maggiore vigilanza per evitare pratiche come la deforestazione.

Dalla vendita al dettaglio nel settore della moda al commercio di diamanti, c'è una nuova enfasi sulla trasparenza e la tracciabilità. I consumatori ritengono le aziende responsabili dei loro metodi di approvvigionamento, con una ricerca che mostra che il 94% degli acquirenti ha più probabilità di mostrare lealtà ai marchi che praticano la trasparenza della catena di approvvigionamento.

La domanda di operazioni sostenibili ha portato i principali leader aziendali a cercare una tecnologia all'avanguardia in grado di allineare le pratiche con le normative e le aspettative dei clienti. Molti utilizzano un sistema di informazioni geografico (GIS), abbinato a immagini satellitari e altri dati di telerilevamento, per raggiungere questi obiettivi. Gli analisti e i dirigenti utilizzano le mappe intelligenti GIS e le dashboard per visualizzare i dati sulle materie prime nel contesto della posizione e osservare i collegamenti nelle complesse catene di approvvigionamento globali.

L'intelligenza artificiale, sotto forma di apprendimento automatico, sta rendendo possibile studiare immagini di milioni di acri alla volta, individuare le pratiche dannose e persino prevedere quali aree sono più suscettibili a minacce come la deforestazione. Mentre sempre più aziende abbracciano la responsabilità sociale d'impresa, la location intelligence prodotta dal GIS si sta rivelando indispensabile per garantire che i leader aziendali possano sostenere le promesse con i fatti.

Finer e i suoi colleghi hanno fatto affidamento su un numero di fonti di dati e tecniche di analisi per dimostrare che United Cacao ha ingannato il pubblico sullo stato del terreno in Amazzonia, secondo il report di Mongabay. Uno dei primi indizi che qualcosa non andava per il verso giusto proveniva dalle immagini satellitari Landsat della National Aeronautics and Space Administration (NASA). Quando Finer ha esaminato i record storici di Landsat risalenti al 1985, è diventato evidente che la sezione di foresta in questione era rimasta praticamente invariata per decenni fino a quando il disboscamento è iniziato nel 2013 per mano di United Cacao.

[Per ulteriori informazioni su come la tecnologia GIS agisce come una macchina del tempo per le immagini del pianeta, leggere questo articolo.]

Il team di Finer ha continuato le ricerche, conducendo un'analisi dell'indice di vegetazione della differenza normalizzata (NDVI), che qualifica la quantità di biomassa contenuta in un'area. Le foreste pluviali più dense, ad esempio, hanno valori NDVI più elevati rispetto alle boscaglie. Confrontando la storia del sito della piantagione con una sezione adiacente di foresta protetta, Finer è stato in grado di dimostrare che prima del 2013 entrambe le aree avevano gli stessi valori NDVI. Si trattava di un'ulteriore prova che erano presenti foreste pluviali incontaminate prima che United Cacao entrasse nella regione. I livelli storici di carbonio nell'area, misurati attraverso i dati lidar, hanno confermato la conclusione.

Finer e il team MAAP hanno da quel momento utilizzato le immagini satellitari e il GIS per combattere le operazioni minerarie illegali in più paesi della regione amazzonica.
 

Se non fosse stato per le immagini drammatiche e la location intelligence emersa dall'analisi di immagini satellitari quasi in tempo reale, le affermazioni di United Cacao avrebbero potuto essere difficili da confutare. Questo tipo di situazione difficile ha convinto le aziende di tutti i settori a utilizzare i dati e l'analisi sulla posizione per proteggersi da frodi e malintenzionati.

Le compagnie di assicurazione, ad esempio, utilizzano la tecnologia GIS in modo simile per indagare sulle false affermazioni. Se un titolare di polizza sostiene che si sono verificati danni alla casa durante una tempesta, i dati di telerilevamento potrebbero mostrare che il danno è anteriore all'evento meteorologico o che la tempesta non ha mai raggiunto quel quartiere.

Per le aziende che si affidano a reti di spedizione e catene di approvvigionamento troppo grandi per essere monitorate solo dall'occhio umano, le dashboard basate su GIS si stanno rivelando essenziali per il supporto decisionale. Bunge Loders Croklaan (BLC), leader globale della raffinazione dell'olio di palma, utilizza il GIS e le immagini satellitari per monitorare la sua catena di approvvigionamento. Mappando i frantoi e le strutture di lavorazione dell'olio di palma in decine di paesi e località in tutto il mondo, BLC è in grado di sostenere la sua posizione secondo cui le piantagioni dei fornitori con cui lavora non contribuiscono alla deforestazione.

L'odierna economia globalizzata e le sfide climatiche ci rendono sempre più interessati alla protezione delle risorse naturali come l'Amazzonia. Anche nelle aziende principalmente preoccupate per i profitti c'è una crescente consapevolezza che una gestione insostenibile delle risorse alla fine porterà alla cessazione delle operazioni. Ottenere trasparenza sulle catene di approvvigionamento mondiali con l'aiuto di una tecnologia basata sui dati come il GIS può creare un mercato globale più resiliente.