Un nuovo metodo per monitorare in tempo reale la risposta della vegetazione alle ondate di siccità è stato sviluppato grazie alla fluorescenza della clorofilla indotta dal sole (SIF). Questo progresso scientifico è il risultato di uno studio guidato dalla China University of Geosciences, pubblicato sul Journal of Remote Sensing. Il team di ricerca ha creato un innovativo dataset chiamato HC-SIFoco, che sfrutta tecniche di apprendimento automatico per combinare i dati SIF provenienti dai satelliti OCO-2 e OCO-3.
Il modello utilizzato, LightGBM, integra informazioni vitali come la radiazione fotosinteticamente attiva, la temperatura, l’umidità del suolo e la pressione di vapore, con l’obiettivo di analizzare come la vegetazione reagisce agli stress idrici. Il dataset, che copre il periodo dal 2014 al 2023, riguarda il bacino del fiume Yangtze e offre una risoluzione spaziale di 0,05°. La convalida dei dati con informazioni terrestri e satellitari ha confermato l’affidabilità del modello nel catturare le dinamiche della fotosintesi.
Secondo il dott. Zhuoying Deng, autore principale dello studio, questa innovazione non solo migliora la comprensione degli effetti della siccità, ma apre nuove opportunità per sistemi di allerta precoce e una gestione più efficace degli ecosistemi.
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