Monitoraggio satellitare alberi urbani: TreeSOS per i Comuni

Un patrimonio arboreo urbano vive 365 giorni l'anno, ma viene controllato — quando va bene — un paio di volte all'anno per albero, in occasione delle perizie. Negli altri 363 giorni, la condizione degli alberi è semplicemente una zona cieca per l'amministrazione. Per Comuni medi e grandi questa è una vulnerabilità seria: significa che gli stress idrici di una stagione siccitosa, gli effetti latenti di una tempesta, l'avanzamento progressivo di un patogeno, vengono individuati solo quando producono effetti visibili — spesso troppo tardi. TreeSOS nasce proprio per riempire quei 363 giorni. È il monitoraggio satellitare su scala urbana che usiamo con i Comuni clienti, integrato in GreenSpaces R3GIS.

Cosa fa TreeSOS in pratica

TreeSOS è un modulo di AIS dedicato al monitoraggio satellitare su scala urbana/istituzionale. Lavora sui dati del satellite europeo Sentinel-2 dell'ESA (programma Copernicus), che passa sopra ogni punto d'Italia ogni 5 giorni con risoluzione di 10 m per pixel. Per ogni albero censito (o per ogni unità urbana), TreeSOS calcola in continuo due indici:

• NDVI (Normalized Difference Vegetation Index): vigore vegetativo della chioma. Cattura il livello generale di salute fogliare.
• NDMI (Normalized Difference Moisture Index): contenuto idrico fogliare. Sensibile agli stress idrici prima che diventino visibili a occhio.

Per ogni nuovo passaggio satellitare, il sistema confronta i valori con il trend stagionale storico di quello specifico albero (storico disponibile fino al 2017) e genera due tipi di alert:

• Alert LT (Long Term): variazioni che si stanno consolidando su settimane-mesi. Indicano declini progressivi.
• Alert QC (Quality Check): variazioni puntuali significative che meritano una verifica prioritaria.

Gli alert vengono visualizzati nel cruscotto del Comune (tipicamente integrato in GreenSpaces), con priorità, georeferenziazione, curva storica e suggerimento di azione (verifica visiva, intervento, follow-up strumentale).

Cosa il satellite vede sugli alberi urbani

Il satellite a 786 km di altezza non sostituisce l'arboricoltore sul campo. Ma fa cose che l'arboricoltore non può fare:

• Vede tutta la città ogni 5 giorni. Per un Comune con 30.000 alberi (ordine di grandezza di città come Prato), un controllo visivo periodico è economicamente impossibile. TreeSOS lo fa di default, in background.
• Cattura gli stress idrici precoci. L'NDMI scende prima che le foglie cambino colore. In un'estate siccitosa, gli alberi che stanno per entrare in crisi vengono evidenziati con settimane di anticipo, permettendo di intervenire con irrigazione di soccorso prima che la chioma collassi.
• Documenta gli eventi. Dopo una tempesta o un downburst, TreeSOS misura subito quali alberi hanno perso vigore in modo significativo. Lo storico post-evento racconta quali si stanno riprendendo e quali no.
• Confronto pluriennale automatico. Lo storico dal 2017 permette di vedere se gli alberi di una certa zona stanno perdendo vigore di anno in anno (segnale di stress urbano cronico) o se la dinamica è stagionale normale.

Il modello ML per le problematiche di stabilità

Nella versione attuale di TreeSOS, sopra al monitoraggio NDVI/NDMI di base abbiamo costruito un modello di machine learning (combinazione LightGBM + MLP) addestrato su un dataset di alberi che hanno effettivamente ceduto in passato. Il modello apprende le firme spettrali e temporali che hanno preceduto i cedimenti documentati e cerca pattern simili negli alberi correntemente monitorati.

Va detto con onestà: il modello ML non predice cedimenti con certezza — sarebbe falso dirlo. Predice una probabilità di criticità aumentata, che si traduce in un alert prioritario sul cruscotto del Comune. Questo alert non sostituisce mai la valutazione strumentale dell'arboricoltore (tomografia, pulling test); la orienta. In un patrimonio di 30.000 alberi, il modello aiuta a stabilire la sequenza di priorità con cui pianificare le perizie strumentali.

L'integrazione con i protocolli professionali è coerente: l'alert ML su un albero arriva nel cruscotto, l'arboricoltore del Comune (o il gestore esterno) verifica in AIS/Fitos, eventualmente esegue tomografia o pulling test, e il risultato della perizia rientra nello stesso ecosistema dati.

Pipeline tecnica: i numeri reali

Per i tecnici comunali che si chiedono "come funziona davvero": TreeSOS usa il servizio CDSE (Copernicus Data Space Ecosystem) dell'ESA per accedere alle scene Sentinel-2 in modo ottimizzato. La pipeline lavora con boto3 + rasterio su archivi S3, e applica processi di mosaicking e clipping per estrarre solo le porzioni di scena che interessano i singoli Comuni. La produzione mensile di alert per una città di 30.000 alberi richiede tipicamente alcune ore di calcolo su server dedicati.

Per garantire la qualità dei dati: il sistema filtra automaticamente le scene con copertura nuvolosa eccessiva, gestisce la mascheratura cloud per pixel, lavora su trend a finestra mobile per ridurre i falsi positivi. Le validazioni interne sulle situazioni in cui sono state fatte verifiche visive di controllo mostrano un tasso di concordanza sopra il 90%.

Il caso d'uso a scala urbana: l'integrazione GreenSpaces

Per i Comuni la modalità d'uso preferita è l'integrazione diretta in GreenSpaces di R3GIS. La partnership ufficiale tra Superalberi e R3GIS, attiva da aprile 2026, permette ai Comuni che usano GreenSpaces di attivare TreeSOS senza dover cambiare piattaforma: gli alert appaiono nel cruscotto già esistente, gli alberi sono quelli che il Comune ha già nel proprio database GIS, gli interventi vengono registrati nello stesso flusso operativo.

Il flusso operativo tipico:

1. Il Comune importa (o ha già importato) il suo censimento arboreo in GreenSpaces. Per i Comuni nuovi, l'opzione è TeTrees per il censimento AI iniziale.
2. TreeSOS si attiva sugli alberi di interesse (tipicamente tutto il patrimonio comunale).
3. Ogni 5 giorni il sistema acquisisce nuovi dati Sentinel-2, calcola NDVI/NDMI per ogni unità, confronta col trend storico.
4. Gli alert (LT e QC, e quelli del modello ML) appaiono nel cruscotto.
5. L'ufficio verde valida visivamente o dispone una valutazione tecnica.
6. L'esito rientra nel database, e il sistema apprende.

I clienti pubblici che già usano TreeTech

Alcuni casi di amministrazioni che hanno scelto la nostra filiera:

• Comune di Udine (2024) — Det. 2451, CIG B1EB670B8A, € 56.999,80 + IVA. Servizio TeTrees + TreeSOS sulle scuole.
• Comune di Buttrio (2024) — Det. 168, CIG B1DA1A1D8A, € 18.300 IVA incl. Censimento + perizie di stabilità.
• Comune di Prato / Consiag (2024) — Rep. P/17/24, CIG B477915C74, fino a € 60.000 + IVA per 36 mesi. TreeSOS + TeTrees sul patrimonio cittadino, ~32.000 alberi. Caso di studio recente: il downburst del 20 agosto 2023 ha lasciato firme rilevabili sulla curva NDVI di 9 Celtis australis, che il sistema ha tracciato giorno per giorno.
• Comune di Portogruaro (2025) — Det. 1341, MePA 5355741, € 16.198,50 + IVA. TeTrees + TreeSOS 2025–2026.

Per il quadro completo della gestione del patrimonio arboreo urbano, parti dalla pillar Gestione del patrimonio arboreo urbano.

Il caso Prato: cosa abbiamo visto sui 9 Celtis dopo il downburst

Vale la pena raccontare con un po' di dettaglio cosa è successo al parco di Villa Varda nel comune di Prato dopo il downburst del 20 agosto 2023. Un downburst è una colonna d'aria discendente con raffiche concentrate che possono superare i 140 km/h: arriva, distrugge, se ne va in pochi minuti. Quel giorno, dentro il patrimonio di circa 32.000 alberi monitorati da TreeSOS, nove Celtis australis hanno subito danni strutturali significativi.

Il sistema ha tracciato la storia di ogni singolo esemplare giorno per giorno. Prima del 20 agosto, le curve NDVI di tutti e nove erano in linea con il trend stagionale tipico della specie. Nelle 48 ore successive all'evento, la curva è scesa bruscamente di un valore compreso tra 0,15 e 0,30 — un crollo che, in condizioni ordinarie, non si verifica mai così rapidamente. Quattro dei nove esemplari hanno iniziato un lento recupero nelle settimane successive (l'albero ha rimosso le branche compromesse, ha avviato cicatrizzazione dei tagli, ha riemesso parziale chioma); cinque sono entrati in una traiettoria di declino che, monitorata mese dopo mese, ha portato a decisioni di gestione differenziate da parte dell'ufficio verde.

Quello che TreeSOS ha aggiunto a un evento che era comunque visibile a occhio nudo è la documentazione cronologica oggettiva: per ogni albero, c'è una curva NDVI e una NDMI che mostrano in modo non opinabile cosa è successo, quando, e con quale intensità. Per un Comune questa è informazione preziosa su tre piani: per la pianificazione degli interventi prioritari, per la documentazione di stabilità nei confronti dell'art. 2051 c.c., e — non meno importante — per gli archivi storici di gestione del patrimonio.

Come si pianificano gli interventi a partire dagli alert

Un patrimonio di 30.000 alberi non si gestisce reagendo a ogni singolo alert. Servirebbe un esercito di tecnici. Il valore reale di TreeSOS, per un ufficio verde comunale, è permettere di stabilire priorità razionali nell'allocazione delle risorse limitate disponibili. Vediamo come si traduce in pratica.

Il flusso operativo che consigliamo ai Comuni clienti, e che funziona bene nei casi più strutturati, prevede tre livelli di prioritizzazione settimanale:

1. Alert ML ad alta probabilità di criticità strutturale. Sono pochi (qualche unità a settimana su un patrimonio di 30.000 alberi). Vanno trattati come segnalazioni che meritano sopralluogo tecnico entro 7-14 giorni. Il sopralluogo verifica visivamente, e se necessario dispone una valutazione strumentale (tomografia, pulling test).
2. Alert LT (Long Term) consolidati. Sono variazioni che si stanno strutturando da settimane. Indicano declini progressivi, spesso correlati a stress idrico cronico, mal-funzionamento radicale, danni latenti post-evento. Vanno classificati per zona/quartiere e gestiti in batch: una squadra dell'ufficio verde può fare giri programmati di verifica visiva di gruppi di 20-30 alberi flaggati nella stessa area.
3. Alert QC (Quality Check). Sono variazioni puntuali che meritano un controllo, ma con priorità più bassa. Spesso si risolvono con una verifica desktop (incrocio con dati meteo locali, eventi noti di potatura recenti, lavori edili adiacenti). Solo una frazione richiede un sopralluogo fisico.

Sopra a questa prioritizzazione operativa, c'è poi una vista strategica che il cruscotto restituisce su base mensile o trimestrale: quanti alberi sono in declino persistente nel quartiere X? Quale specie sta soffrendo di più? Quale zona della città mostra un trend di vigore in calo da tre anni? Sono le domande con cui un dirigente del verde costruisce il piano triennale degli interventi, l'allocazione del budget irrigazione, la rotazione delle squadre di potatura.

Le metriche di stagionalità: come si interpretano

Un punto tecnico utile per chi vuole entrare nel merito: TreeSOS non lavora solo sui valori istantanei di NDVI e NDMI, ma sui parametri di fenologia stagionale estratti dalla curva annuale di ogni albero. I principali sono: data di inizio dell'attività vegetativa primaverile (start of season, SOS), data di picco di vigore (peak of season), valore massimo NDVI raggiunto nell'anno, data di fine dell'attività (end of season, EOS), durata complessiva della stagione vegetativa, area integrata sotto la curva (proxy della produttività stagionale).

Ogni anno, questi parametri vengono confrontati con la baseline storica di quel singolo albero, e gli scostamenti significativi diventano segnali clinici. Un albero che anticipa l'EOS di tre settimane rispetto al proprio storico sta dicendo qualcosa. Un albero che riduce il picco di NDVI del 10% per due anni consecutivi sta dicendo qualcosa di diverso. Il sistema cataloga questi pattern e li mostra al cruscotto come indicatori interpretabili.