Ho chiesto a un’intelligenza artificiale di osservare Cassino dallo spazio.

Chi mi conosce lo sa: quando incontro una tecnologia capace di fare qualcosa di utile, la curiosità del NonnoWeb si accende subito. Questa volta ho trovato Planet AI, accessibile su ai.planet.com: uno strumento che porta immagini satellitari e intelligenza artificiale dentro un’interfaccia in cui possiamo fare domande sul territorio, cercare luoghi e osservare come sono cambiati nel tempo.

La cosa interessante non è soltanto guardare la Terra dall’alto. È poter partire da una domanda concreta: dove sta cambiando il paesaggio? Quali aree meritano un controllo? Che cosa mostrano le immagini di ieri rispetto a quelle di oggi?

Per chi, come noi, tiene all’ambiente e alla propria città, è una possibilità che merita di essere esplorata. Con entusiasmo, certamente. Ma anche con una parola sempre in mente: verifica.

Che cos’è Planet AI, spiegato senza complicazioni

Planet AI è l’applicazione di Planet che consente di cercare ed esplorare immagini satellitari usando il linguaggio di tutti i giorni. Nella presentazione pubblicata il 5 novembre 2026, l’azienda descrive un sistema capace di consultare oltre dieci anni di immagini proprietarie, mostrare confronti temporali e collegare ciò che osserva a informazioni pubbliche.

In pratica, non bisogna necessariamente cominciare da un software cartografico e da una lunga sequenza di operazioni tecniche. Si può partire da una domanda: l’intelligenza artificiale aiuta a cercare le immagini e a organizzare l’indagine. La modalità Deep Research è pensata per svolgere analisi articolate e produrre resoconti.

Al momento della consultazione, l’accesso è gratuito. Attenzione, però: la pagina del servizio precisa che si tratta di una fase beta, con funzionalità in evoluzione e una futura offerta commerciale prevista. Gratuito oggi, quindi, non significa necessariamente gratuito per sempre.

Il mio banco di prova: Cassino

Per capire se questa tecnologia potesse essere utile anche al nostro impegno civico, ho scelto Cassino.

Nel mio test ho impostato un’indagine sul rapporto tra superfici costruite, vegetazione e cambiamenti del territorio, prendendo in considerazione confronti storici tra il 2017 e il 2026 e indicatori ambientali riferiti al periodo 2021–2026.

L’obiettivo non era trovare una bella fotografia da condividere. Volevo provare a trasformare la curiosità in domande utili:

• Dove concentrare l’attenzione sulle trasformazioni urbane?
• Quali differenze emergono tra una stagione e l’altra?
• Un terreno che appare meno verde è stato trasformato oppure sta attraversando una fase agricola o stagionale?
• Quali osservazioni meritano un sopralluogo o una richiesta di chiarimenti?

Qui serve una precisazione importante: i valori numerici riportati di seguito provengono dagli appunti del mio test. Non sono stati ricalcolati indipendentemente per questo articolo e non rappresentano una certificazione ambientale di Cassino. Li considero una traccia di lavoro da verificare, non un verdetto.

Due strumenti per leggere il territorio: NDBI e NDVI

Dietro queste sigle poco amichevoli ci sono due modi diversi di interrogare le immagini satellitari.

NDBI: un indizio sulle superfici costruite, non un contatore del cemento

L’NDBI confronta la riflettanza nell’infrarosso a onde corte, chiamato SWIR, con quella nell’infrarosso vicino, il NIR:

È un indice utilizzato per evidenziare superfici potenzialmente costruite. Ha però un limite decisivo: anche il terreno nudo e asciutto può produrre una risposta simile a quella dell’edificato. Un valore positivo, dunque, non equivale automaticamente a cemento, asfalto o nuovo consumo di suolo.

Negli appunti del mio test su Cassino compare, per esempio, un 75° percentile di circa +0,07 nell’agosto 2021, insieme a medie territoriali negative, comprese indicativamente tra −0,07 e −0,18.

Sono numeri interessanti da approfondire, ma non bastano per stabilire quanti ettari siano stati costruiti o per attribuire l’andamento complessivo a una specifica area boschiva. In un territorio con campi, vegetazione e superfici urbanizzate, distinguere un cambiamento permanente da un terreno temporaneamente spoglio è proprio uno dei passaggi più delicati.

La domanda corretta, quindi, non è: «Quanto cemento dimostra questo numero?». È: «Quali aree devo controllare meglio, confrontando immagini, stagioni e informazioni sul terreno?».

NDVI: quanto verde attivo vediamo?

L’NDVI utilizza invece il rosso e l’infrarosso vicino per descrivere la presenza e l’attività della vegetazione. In generale, valori più elevati sono associati a una maggiore presenza di vegetazione verde; valori più bassi possono indicare vegetazione meno attiva, terreno spoglio o altre superfici non vegetate.

Nel mio test emerge un confronto che merita attenzione: un valore medio indicativo intorno a 0,37 nell’estate 2024, rispetto a valori intorno a 0,60 presi come riferimento negli appunti.

È un segnale da approfondire, non una diagnosi automatica di grave siccità. L’NDVI risente infatti anche della stagione, delle colture, delle raccolte, delle condizioni atmosferiche e delle caratteristiche del suolo. Per attribuire il calo a stress idrico occorre confrontarlo con precipitazioni, temperature e altre osservazioni ambientali.

Ed è qui che la tecnologia diventa davvero utile: non quando pretende di chiudere una questione con una frase, ma quando ci aiuta a formulare una domanda migliore.

Una precisazione tecnica che fa la differenza

Nella prima bozza avevo riassunto i dati Sentinel-2 con l’espressione “risoluzione di 10 metri”. È una semplificazione da correggere.

Sentinel-2 possiede bande con risoluzioni diverse: rosso e infrarosso vicino B08 sono a 10 metri; le bande SWIR B11 e B12 e diverse bande red edge sono invece a 20 metri. Una mappa esportata su una griglia di 10 metri non rende automaticamente più dettagliata l’informazione originariamente acquisita a 20 metri.

Per PlanetScope, la documentazione pubblica dell’app indica immagini con risoluzione nell’ordine di 3–5 metri e una copertura delle terre emerse quasi giornaliera. Questo non garantisce, però, una scena perfettamente utilizzabile ogni giorno: nuvole e condizioni atmosferiche possono ostacolare l’osservazione ottica.

C’è poi una distinzione da tenere presente: Planet documenta l’accesso dell’app alle immagini PlanetScope e all’NDVI; documenta anche la disponibilità di Sentinel-2 nella propria piattaforma dati. Per attribuire con certezza un singolo risultato del test a una determinata fonte, occorre controllare il dataset effettivamente dichiarato nell’analisi.

Sono dettagli? Sì. Ma sono i dettagli che separano un articolo suggestivo da un lavoro credibile.

Il confronto tra ieri e oggi: la funzione che mi incuriosisce di più

Tra le possibilità descritte da Planet ci sono il confronto affiancato delle immagini e i timelapse: strumenti per osservare l’evoluzione di un luogo nel corso degli anni.

Per il nostro lavoro su Cassino, un confronto tra il 2017 e il 2026 può diventare il punto di partenza per cercare trasformazioni da documentare: superfici prima libere, ampliamenti, modifiche nella disposizione dei campi, cambiamenti della copertura vegetale.

Non significa che queste trasformazioni siano tutte già dimostrate dal mio test. Significa avere un percorso di indagine: individuare una differenza, controllare le date, confrontare periodi stagionali compatibili e cercare riscontri.

Nemmeno le immagini più nitide, da sole, dicono se un intervento sia autorizzato, se una variazione sia definitiva o quale ne sia la causa. Queste sono domande da affrontare con documenti, competenze e verifiche sul posto.

Come lo userei per vigilare sulla città

La proposta di NonnoWeb è semplice: usare Planet AI come un osservatorio di supporto, non come un tribunale automatico.

Per ogni segnalazione preparerei una piccola scheda:

1. Luogo preciso e area osservata.
2. Date delle immagini messe a confronto.
3. Fonte dei dati e indicatore utilizzato.
4. Cambiamento visibile, distinto dall’interpretazione proposta dall’AI.
5. Fotografie da terra o documenti disponibili.
6. Domanda concreta da rivolgere all’ufficio o all’ente competente.

A seconda del tema, la richiesta potrebbe riguardare verifiche urbanistiche, manutenzione del verde, tutela ambientale o gestione dell’acqua. Il primo passo dovrebbe essere identificare la competenza, senza attribuire responsabilità sulla sola base di una mappa.

Un’altra cautela: una rappresentazione colorata dell’NDBI non va presentata come una mappa delle temperature. NDBI, vegetazione e temperatura superficiale sono informazioni differenti; per parlare di calore occorrono dati e analisi pertinenti, non soltanto colori rossi sullo schermo.

Il satellite osserva. Noi dobbiamo capire

Nella mia prima bozza avevo scritto: «Il satellite non mente».

È una frase efficace, ma oggi la riscriverei così: il satellite registra un segnale; siamo noi, insieme agli strumenti che utilizziamo, a doverlo interpretare correttamente. Nuvole, stagioni, risoluzione e condizioni del terreno possono cambiare ciò che vediamo e il significato che gli attribuiamo.

Planet stessa invita a ispezionare le immagini su cui si fondano i risultati dell’intelligenza artificiale, per verificare ciò che il sistema individua. È un passaggio che condivido: la risposta automatica deve poter essere controllata.

Per rendere ripetibile il test su Cassino, il prossimo passo è conservare schermate, domande poste, risposte, confini dell’area analizzata, date, filtri sulle nuvole e statistiche esportate. Solo così i numeri potranno diventare un confronto documentato, invece di restare un risultato interessante apparso in una conversazione.

La tecnologia che piace al NonnoWeb

Questa scoperta mi piace perché avvicina due passioni: il digitale e l’attenzione per il territorio.

Non sostituisce il cittadino che segnala un problema, il tecnico che misura o l’amministrazione che deve intervenire. Può però aiutarci a osservare meglio, raccogliere elementi e arrivare a una richiesta più precisa.

Il test su Cassino è un inizio: una prova promettente, con risultati da consolidare e domande da approfondire. Il valore civico sta proprio qui, nel mettere insieme curiosità dei cittadini, competenze tecniche e risposte delle istituzioni.

Da appassionato di tecnologia, è questo il progresso che cerco: non uno schermo in più da guardare, ma uno strumento in più per prenderci cura di ciò che abbiamo intorno.

NonnoWeb — Mauro Lorini

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