Applicazione dell’Intelligenza Artificiale per rivelare l'evoluzione dell'uso del suolo e i cambiamenti socio-economici nelle aree rurali attraverso l'analisi fotografica

La comprensione dell'evoluzione dell'uso del suolo è cruciale per lo sviluppo sostenibile. Le caratteristiche attuali di un paesaggio rurale possono essere meglio comprese se si dispone di adeguate informazioni relative al suo passato. In tal senso, si può fare ricorso a tutte le informazioni di archivio che sono ampiamente disponibili nel nostro paese. Informazioni archiviate in tabelle, registri, fotografie mappe, fonti spesso disperse e non omogenee che potrebbero consentire un quadro conoscitivo dettagliato e puntuale di ciò che è successo in passato e utilizzare questa informazione, attraverso modelli previsionali per pianificare lo sviluppo futuro del territorio in un’ottica di sostenibilità e resilienza. Spesso le informazioni posso derivare da diverse fonti di archivio e la difficoltà risiede spesso nella non omogeneità del sistema di archiviazione e nella sua vastità che rende difficoltoso l’estrazione delle informazioni realmente utili.
L’intelligenza artificiale (IA) con opportuna programmazione e addestramento, può contribuire ad accelerare e agevolare l’interpretazione delle fonti e estrarre i dati necessari a decifrare l'evoluzione dell'uso del suolo e il suo impatto sulla risposta idrologica e sulla dinamica socio-economica. La disponibilità dell’IA può consentire l'analisi delle caratteristiche del paesaggio in relazione a diversi aspetti, ad esempio, l'evoluzione e la reciproca interrelazione tra diversi ecosistemi, l'impatto e la sostenibilità delle attività umane, le caratteristiche visive di un paesaggio, la sua resilienza mutamenti del clima, ecc. L'analisi delle informazioni geografiche, derivate da carte storiche, foto e informazioni di archivio può quindi, rivelarsi uno strumento molto potente, per un processo decisionale e una gestione più consapevole del territorio. L’IA si rivela essenziale quando si vuole studiare archivi estremamente grandi e caratterizzati da interazioni complesse tra le informazioni archiviate. Attraverso l'addestramento e la programmazione appropriati, l'IA accelera l'interpretazione delle fonti archivistiche, consentendo l'estrazione di dati chiave per comprendere l'impatto interconnesso sull'ambiente e sulle dinamiche socio-economiche.
Questo approccio poliedrico, alimentato da tecniche avanzate e algoritmi, promette una comprensione completa delle relazioni intricate che modellano il nostro ambiente, offrendo un potente strumento per la pianificazione futura orientata alla sostenibilità e alla resilienza. In tal senso, si potrebbe utilizzare tecniche di IA per integrare in modo fluido diverse fonti di dati, tra cui immagini satellitari, rilevamenti sul campo, set di dati socio-economici e informazioni climatiche, per una comprensione olistica. Gli algoritmi di IA possono supportare l'analisi temporale delle fonti di archivio, offrendo una prospettiva dinamica sui cambiamenti intercorsi nel tempo su un dato territorio. Con opportuno addestramento, possono essere adottate tecniche avanzate per individuare specifici oggetti nelle immagini, consentendo di migliorare la granularità dell’informazione dell'uso del suolo. Le caratteristiche rilevate dalle immagini, come indici di vegetazione e percentuale di superficie impermeabile, possono essere quindi estratte per servire come parametri all’interno di modelli previsionali sullo stato della crescita delle colture e delle superfici naturali non coltivate. L'informazione ottenuta attraverso l’IA potrebbe essere integrata nei modelli idrologici per simulare l'impatto dei cambiamenti nell'uso del suolo su processi critici come scorrimento superficiale, ricarica delle acque sotterranee ed erosione. Inoltre, combinare i dati delle immagini con indicatori socio-economici potrebbe consentire di svelare le intricate relazioni tra i cambiamenti dell'uso del suolo e lo sviluppo economico del territorio. Potrebbero essere sviluppati modelli predittivi per prevedere futuri cambiamenti nell'uso del suolo, risposte idrologiche e tendenze socio-economiche, fornendo agli stakeholder e ai decisori politici informazioni utili ai fini pianificatori. A tale scopo, potrebbero essere utilizzati strumenti di visualizzazione alimentati da IA per presentare i risultati in modo accessibile, garantendo una comunicazione efficace di informazioni complesse a diverse parti interessate.
Infine, il recupero delle informazioni di archivio relative all’evoluzione del territorio possono contribuire a fornire o rafforzare gli elementi di identità locale, di una comunità alla ricerca di valori e simboli da valorizzare. In conclusione, l'integrazione dell'intelligenza artificiale nell'analisi dell'evoluzione dell'uso del suolo emerge come un catalizzatore fondamentale per una gestione consapevole e sostenibile del territorio.