AGI - Un'innovativa combinazione di Dna ambientale, immagini iperspettrali da satellite e modelli avanzati di machine learning permette oggi di mappare la biodiversità dei pesci d'acqua dolce a livello di interi bacini idrografici con un'accuratezza senza precedenti.Un nuovo metodo di mappare la biodiversità nei fiumiQuesto è quanto emerge da uno studio pubblicato sul Journal of Remote Sensing, condotto da un team di ricerca guidato dalla Tsinghua University e dall'Istituto di Ricerca sulle Informazioni Aerospaziali dell'Accademia Cinese delle Scienze.La ricerca risponde alla crescente minaccia che l'inquinamento, il degrado degli habitat e lo sfruttamento eccessivo pongono alle comunità ittiche dei fiumi. Le tecniche tradizionali di monitoraggio sul campo si rivelano spesso lente, costose e difficilmente replicabili su vasta scala.Il punto di svoltaL'integrazione tra l'analisi molecolare dell'eDna, capace di identificare le specie presenti tramite frammenti genetici in acqua, e i dati del satellite cinese Gaofen-5A (GF-5A) uniti ai parametri di Google Satellite Embedding ha permesso di superare questi limiti, estendendo il dato puntuale del prelievo a una visione d'insieme dell'intero ecosistema naturale.Il risultato delle ricerche Nei test condotti su 15 bacini idrografici in Cina, il modello integrato ha raggiunto un livello di accuratezza record con un coefficiente di determinazione pari a 0,94. Le rilevazioni iperspettrali del satellite GF-5A si sono dimostrate nettamente superiori alle immagini multispettrali tradizionali di Sentinel-2 nel catturare la qualità dell'acqua e la vegetazione ripariale.Inoltre, l'applicazione degli algoritmi di machine learning Extra Trees ha consentito di gestire le complesse relazioni ecologiche non lineari, generando mappe ad alta stabilità per i bacini dei fiumi Diannong, Giallo e Jinjiang."L'unione di informazioni spettrali ad alta risoluzione con rappresentazioni satellitari profonde ci consente di andare oltre i singoli punti di campionamento e di caratterizzare la biodiversita' ittica su interi paesaggi fluviali" spiegano i ricercatori. "Questo approccio aiuterà gli enti gestori a individuare le aree prioritarie e a ottimizzare l'impiego delle risorse sul campo" aggiungono. Lo studio, sostenuto dal Programma nazionale di ricerca e sviluppo della Cina e dalla National natural science foundation, apre nuove prospettive operative per la valutazione dell'impatto ambientale, i progetti di ripristino fluviale e il monitoraggio degli effetti del cambiamento climatico sui corsi d'acqua.