Il caso del Belvedere
Il Ghiacciaio del Belvedere, situato in Valle Anzasca ai piedi del Monte Rosa, è uno dei ghiacciai coperti da detriti più studiati delle Alpi. A differenza dei ghiacciai a ghiaccio “pulito”, la sua superficie è ricoperta da uno strato di rocce e sedimenti, che da un lato protegge il ghiaccio sottostante ma dall’altro rende più complesso il monitoraggio della sua evoluzione.
Comprendere i cambiamenti nei ghiacciai coperti da detriti è fondamentale per i modelli climatici, l’idrologia e la prevenzione dei rischi. Questi ambienti sono dinamici, instabili e soggetti a rapidi cambiamenti stagionali o strutturali. Per questo motivo, dati 3D accurati e ripetibili sono essenziali per documentarne l’evoluzione nel tempo.
Nell’estate del 2024 e del 2025 è stata condotta una campagna di rilievo durante la Summer School annuale organizzata dal LabMGF del Politecnico di Milano [1], con Stonex come sponsor tecnico. L’obiettivo era valutare il potenziale dello SLAM LiDAR montato su UAV per il monitoraggio glaciale, producendo dataset ad alta risoluzione in modo sicuro ed efficiente.
In questo contesto sono stati testati diversi approcci: il Politecnico si è concentrato sulla fotogrammetria [2], installando due camere stereo al fronte del ghiacciaio ed eseguendo un rilievo fotogrammetrico UAV della lingua. Stonex, invece, ha effettuato acquisizioni LiDAR basate su UAV.
La sfida del rilievo di un ghiacciaio coperto da detriti
Rilevare i ghiacciai non è un compito semplice. Pendenze ripide, crepacci e morene instabili rendono pericolosi i rilievi da terra, mentre i detriti di rocce e sedimenti che ricoprono il ghiaccio complicano l’individuazione dei cambiamenti superficiali. La variabilità stagionale aggiunge un ulteriore livello di complessità e può rimodellare il ghiacciaio nel giro di poche settimane.
Queste condizioni evidenziano la necessità di un metodo di rilievo rapido, sicuro, preciso e soprattutto ripetibile — in grado di monitorare i cambiamenti in modo affidabile da un anno all’altro, ma anche tra una stagione e l’altra.
Dal volo UAV ai risultati 3D
Il rilievo si è concentrato sulla lingua settentrionale del ghiacciaio ed è stato realizzato con lo scanner SLAM Stonex X200GO montato su UAV.
Lo scanner è stato controllato tramite GOapp, mentre l’UAV è stato pilotato a distanza tramite radiocomando. L’intera acquisizione della lingua glaciale è stata completata in soli venti minuti.
Operazioni di volo UAV durante il rilievo, Stonex
Per garantire un orientamento accurato, è stata installata una stazione base locale (Stonex S900+) su un punto noto per la georeferenziazione. La base ha inviato le correzioni direttamente al radiocomando tramite NTRIP locale, e il radiocomando le ha poi trasmesse al drone e di conseguenza allo scanner.
Una volta raccolti i dati grezzi, questi sono stati elaborati attraverso un flusso di lavoro in due fasi:
- GOpost è stato utilizzato per ricostruire la traiettoria SLAM, filtrare il rumore, ottimizzare la nuvola di punti, applicare l’orientamento e generare la colorizzazione.
- Cube-3D è stato poi impiegato per l’analisi della nuvola di punti e il confronto con i dati dell’anno precedente.
I risultati includono una nuvola di punti densa e accuratamente georeferenziata della lingua glaciale e delle morene circostanti. Da questo dataset è stato possibile produrre Modelli Digitali del Terreno, curve di livello e profili trasversali, oltre a calcolare differenze volumetriche tra i rilievi.
Risultati del monitoraggio 2024–2025
Nel 2024 una frana ha interrotto la struttura della lingua glaciale, separando la porzione terminale dalla parte superiore del ghiacciaio. Nella nuvola di punti di quell’anno compaiono zone nere, dove il laser non ha restituito ritorno. Questo è avvenuto perché l’acqua assorbe il segnale LiDAR, indicando la presenza di un corso d’acqua libero che scorreva sulla superficie del ghiaccio. Quel flusso ha rimosso la copertura detritica ed esposto il ghiaccio vivo.
Nel 2025, quelle stesse aree sono risultate nuovamente più coperte. Tuttavia, i valori di intensità LiDAR hanno permesso di evidenziare fratture e zone di ghiaccio precedentemente esposte, che sarebbero molto difficili da individuare con la sola fotogrammetria, poiché polvere e detriti conferiscono spesso al ghiaccio un aspetto uniforme di colore marrone o grigio.
Studi hanno evidenziato che il ghiaccio ricoperto da un sottile strato di polvere e detriti presenta un tasso di fusione più elevato rispetto al ghiaccio vivo, o al ghiaccio coperto da uno spesso strato di detriti, rispettivamente a causa del minor albedo o di una minor protezione [3].
La nuvola di punti può essere classificata per estrarre un Modello Digitale del Terreno (DTM). Il DTM rappresenta la base per ulteriori analisi, come il calcolo delle curve di livello, l’estrazione di profili e la stima della perdita di volume.
I profili trasversali mostrano differenze fino a 20 metri di quota tra il 2024 e il 2025 nella parte terminale, mentre nella parte superiore l’acqua che scorre dal canale creato dalla frana sta scavando un tunnel, con differenze fino a 40 metri.
Profili trasversali nella parte superiore della lingua glaciale, Stonex
Il confronto volumetrico rende la perdita di ghiaccio particolarmente evidente: in un solo anno, la sola lingua settentrionale rilevata ha perso circa 780.000 metri cubi di ghiaccio. Le differenze maggiori si riscontrano in aree coerenti con quanto emerso dall’analisi dei profili.
È importante sottolineare che questa analisi si concentra solo su una porzione del ghiacciaio, mentre esso si estende molto oltre, con una lingua meridionale e un corpo principale che termina sotto la parete orientale del Monte Rosa. In base a stime degli anni precedenti, la perdita totale annua di ghiaccio del Ghiacciaio del Belvedere è dell’ordine di alcuni milioni di metri cubi — tra 2 e 5 milioni di metri cubi all’anno nell’ultimo decennio.
Applicazioni e prospettive
I risultati di questo progetto vanno ben oltre il caso studio in sé. Per la comunità scientifica, i dataset rappresentano una solida base per il monitoraggio 4D della dinamica glaciale, a supporto degli studi sul clima e sull’idrologia. Per le autorità locali e i responsabili della gestione dei rischi, consentono di individuare e valutare i pericoli che potrebbero minacciare il paese di Macugnaga a valle. Per gli studenti, il rilievo ha costituito un’occasione preziosa per acquisire esperienza diretta con le più avanzate tecnologie LiDAR montate su UAV durante la Summer School.
Infine, il progetto si inserisce nelle reti di monitoraggio a lungo termine attive dal 2015 con il Politecnico di Milano e il Politecnico di Torino. I dati vengono condivisi attraverso piattaforme di visualizzazione open-access come Potree [https://thebelvedereglacier.it/potree – 4], garantendo trasparenza, accessibilità e collaborazione.
Bibliografia e siti web
[1] Gaspari, F., Ioli, F., Barbieri, F., Bonora, S., Fascia, R., Pinto, L., and Migliaccio, F.: Bridging geomatics theory to real-world applications in alpine surveys through an innovative summer school teaching program, Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., 2024, XLVIII-4/W12-2024, 59–66, https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLVIII-4-W12-2024-59-2024
[2] Ioli, F., Dematteis, N., Giordan, D., Nex, F., and Pinto, L. Deep Learning Low-cost Photogrammetry for 4D Short-term Glacier Dynamics Monitoring. PFG – Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science, 2024. https://doi.org/10.1007/s41064-023-00272-w
[3] Naegeli, K., and Huss, M.: Sensitivity of mountain glacier mass balance to changes in bare-ice albedo, Ann. Glaciol., 2017, 58(75 Pt 2), 119–129, https://doi.org/10.1017/aog.2017.25
