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Poster del progetto LIFE FutureFor CoppiceS presentato al “XXIX Convegno della Società Lichenologica Italiana” (28-30 settembre 2016)

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Spatio-ecological complexity measures in GRASS GIS.

Rocchini, D., Petras, V., Petrasova, A., Chemin, Y., Ricotta, C., Frigeri, A., Landa, M., Marcantonio, M., Bastin, L., Metz, M., Delucchi, L., Neteler, M.

La misurazione della complessità  ecologica nello spazio è di fondamentale importanza in macroecologia e biogeografia. Molti algoritmi sono stati utilizzati in ecologia spaziale per stimare la complessità  degli ecosistemi e il loro cambiamento nello spazio e nel tempo. Tra questi, gli algoritmi basati su codice libero offrono l'opportunità  di garantirne la robustezza e la rirpoducibilità. In questo articolo proponiamo una descrizione delle principali misure di complessità disponibili nel software libero GRASS GIS, relazionandole a processi ecologici.

http://dx.doi.org/10.1016/j.cageo.2016.05.006

 

Boosting the use of spectral heterogeneity in the impact assessment of agricultural land use on biodiversity

Rugani, B., Rocchini, D. (2017)

L'impatto sulla biodiversità  dovuto al cambiamento dell'uso del suolo è un argomento controverso nel campo della stima dei cicli vitali (Life Cycle Assessment, LCA). In questo articolo ci proponiamo di dimostrare come l'eterogeneità  spettrale derivata da dati telerilevati possa rappresentare un importante predittore della diversità  delle comunità  in LCA.

http://dx.doi.org/10.1016/j.jclepro.2016.09.018

 

Satellite remote sensing to monitor species diversity: potential and pitfalls

Rocchini, D., Boyd, D.S., Féret, J.B., Foody, G.M., He, K.S., Lausch, A., Nagendra, H., Wegmann, M., Pettorelli, N.

Il telerilevamento satellitare è uno degli strumneit più efficienti per identificare le zone a più alta biodiversità  e prevedere cambiamenti nella composizione specifica delle comunità  vegetali. In questo articolo proponiamo una revisione del potenziale delle immagini da satellite per il monitoraggio dei cambiamenti della biodiversità  vegetale fornendo una panoramica dei potenziali problemi associati all'uso improprio dei dati telerilevati.

http://dx.doi.org/10.1002/rse2.9

 

2D visualization captures the local heterogeneity of oxidative metabolism across soils from diverse land-use.

Rubol, S., Dutta, T., Rocchini, D. (2016)

I processi a scala di dettaglio nel suolo possono incidere su fenomeni a larga scala. Fino ad oggi, i limiti tecnologici hanno impedito la raccolta di dati microscalari, con una limitata informazione sui cicli bio-geochimici a piccola scala e sul loro cambiamento spaziale e temporale. Lo scopo di questo articolo è quello di mappare in 2 dimensioni la relazione tra concentrazioni di ossigeno ed eterogeneità derivanti da metabolismo ossidativo in differenti tipi di uso del suolo.

http://dx.doi.org/10.1016/j.scitotenv.2016.06.252

 

Exploring the relationship between remotely-sensed spectral variables and attributes of tropical forest vegetation under the influence of local forest institutions.

Agarwal, S., Rocchini, D., Marathe, A., Nagendra, H. (2016)

La conservazione delle foreste al di fuori delle aree protette è essenziale per mantenerne la connettività , che dipende in larga parte dall'efficienza di sitituzioni locali. In questo studio analizziamo la possibilità  di utilizzare dati Landsat per esplorare la relazione tra struttura della vegetazione e tipi di gestione forestale.

http://dx.doi.org/10.3390/ijgi5070117

 

Incorporating spatial autocorrelation in rarefaction methods: implications for ecologists and conservation biologists.

Bacaro, G., Altobelli, A., Camelletti, M., Ciccarelli, D., Martellos, S., Palmer, M.W., Ricotta, C., Rocchini, D., Scheiner, S.M., Tordoni, E., Chiarucci, A. (2016)

Le curve di rarefazione spazialmente esplicita (Spatially Explicit Rarefaction, SER) sono state di recente introdotte nella letteratura scientifica per descrivere la relazione tra la ricchezza specifica e l'intensità  di campionamento, considerando in modo esplicito l'autocorreloazione spaziale nei dati. In questo articolo dimostriamo che i metodi classici che non tengono in considerazione la struttura spaziale dei dati possono portare a risultati fuorvianti.

http://dx.doi.org/10.1016/j.ecolind.2016.04.026

 

Long-term response to thinning in a beech (Fagus sylvatica L.) coppice stand under conversion to high forest in Central Italy.

Chianucci F., Salvati L., Giannini T., Chiavetta U., Corona P., Cutini A. (2016)

European beech (Fagus sylvatica L.) forests have a long history of coppicing, but the majority of formerly managed coppices are currently under conversion to high forest. The long time required to achieve conversion requires a long-term perspective to fully understand the implication of the applied conversion practices. In this study, we showed results from a long-term (1992–2014) case-study comparing two management options (natural evolution and periodic thinning) in a beech coppice in conversion to high forest. Leaf area index, litter production, radiation transmittance and growth efficiency taken as relevant stand descriptors, were estimated using both direct and indirect optical methods. Overall, results indicated that beech coppice showed positive and prompt responses to active conversion practices based on periodic medium-heavy thinning. A growth efficiency index showed that tree growth increased as the cutting intensity increased. Results from the case study supported the effectiveness of active conversion management from an economic (timber harvesting) and ecological (higher growth efficiency) point of view.

http://dx.doi.org/10.14214/sf.1549

 

Measuring Rao’s Q diversity index from remote sensing: An open source solution

Duccio Rocchini, Matteo Marcantonio, Carlo Ricotta

La biodiversità  rappresenta un indicatore diretto della salute degli ecosistemi. Il telerilevamento rappresenta uno strumento potente che permette una copertura dei dati uniforme in tempi relativamente brevi. In questo articolo proponiamo l'uso dell'indice di Rao (Q) applicato a dati da remoto, proponendo una funzione con codice libero basata sul software R per il calcolo dell'indice in due dimensioni.

http://dx.doi.org/10.1016/j.ecolind.2016.07.039