Baccharis halimifolia L. is a shrub species belonging to the Asteraceae family, native to North America. Introduced in Europe in the 17th century for ornamental purposes, it is currently included in the EU list of invasive alien species of Union concern. In Italy, the region with the highest number of established populations is Veneto, mainly in the Venice Lagoon, where the plant threatens the ecological balance of lagoon wetlands, including the WWF oasis of Valle Averto. The aim of this thesis is to monitor the spread of Baccharis halimifolia L. between 2016 and 2025 within a confined disposal facility created during the construction of the Malamocco-Marghera canal where the plant has colonized hectares of land and to assess its potential wind-driven seed dispersal across the Venice Lagoon. Annual mapping was conducted using daily satellite imagery from the PlanetScope network during September, October, and November, the period when the species is in bloom. The study area was classified into four categories (Baccharis, vegetation, soil, water) using the Random Forest machine learning algorithm on the Google Earth Engine platform through standardized indices such as NDVI, GNDVI, and NDWI. Wind analysis regarding potential seed dispersal was performed using satellite data from the Copernicus service through daily spatial interpolations for October and November from 2016 to 2025 using the Kriging method in software QGIS. The results made it possible to evaluate the effectiveness of using satellite imagery to monitor the spread of the invasive species in this specific context.

Baccharis halimifolia L. è una specie arbustiva della famiglia Asteraceae originaria dell’America settentrionale. Introdotta in Europa nel XVII secolo a scopo ornamentale, oggi è inserita nella lista UE delle specie esotiche invasive di rilevanza unionale. In Italia la regione dove si registra il maggior numero di nuclei è il Veneto, in particolare nella laguna di Venezia dove minaccia gli equilibri ecologici delle zone umide lagunari, compresa l’oasi WWF di Valle Averto. Lo scopo di questa tesi è di monitorare la diffusione di Baccharis halimifolia L. dal 2016 al 2025 in una cassa di colmata creata durante la costruzione del canale Malamocco-Marghera dove la pianta ha coperto ettari di terreno e valutare la potenziale disseminazione anemocora nella laguna veneziana. La mappatura annuale è stata effettuata utilizzando immagini giornaliere da satelliti della rete PlanetScope nei mesi di settembre, ottobre e novembre, quando la specie è in fioritura. La classificazione dell’area in esame in 4 categorie (Baccharis, vegetazione, suolo, acqua) è stata effettuata con l’algoritmo di machine learning Random Forest tramite piattaforma Google Earth Engine utilizzando indici standardizzati quali NDVI, GNDVI e NDWI. L’analisi dei venti per la potenziale disseminazione è stata effettuata a partire dai dati satellitari del servizio Copernicus tramite interpolazioni spaziali giornaliere nei mesi di Ottobre e Novembre dal 2016 al 2025 con metodo Kriging in software QGIS. I risultati hanno permesso di valutare l'efficacia dell’utilizzo di immagini satellitare per monitorare la diffusione della specie invasiva in questo specifico contesto.

Monitoraggio di una specie esotica invasiva mediante telerilevamento: il caso di Baccharis halimifolia L. nella laguna di Venezia

CALDON, DENNIS
2025/2026

Abstract

Baccharis halimifolia L. is a shrub species belonging to the Asteraceae family, native to North America. Introduced in Europe in the 17th century for ornamental purposes, it is currently included in the EU list of invasive alien species of Union concern. In Italy, the region with the highest number of established populations is Veneto, mainly in the Venice Lagoon, where the plant threatens the ecological balance of lagoon wetlands, including the WWF oasis of Valle Averto. The aim of this thesis is to monitor the spread of Baccharis halimifolia L. between 2016 and 2025 within a confined disposal facility created during the construction of the Malamocco-Marghera canal where the plant has colonized hectares of land and to assess its potential wind-driven seed dispersal across the Venice Lagoon. Annual mapping was conducted using daily satellite imagery from the PlanetScope network during September, October, and November, the period when the species is in bloom. The study area was classified into four categories (Baccharis, vegetation, soil, water) using the Random Forest machine learning algorithm on the Google Earth Engine platform through standardized indices such as NDVI, GNDVI, and NDWI. Wind analysis regarding potential seed dispersal was performed using satellite data from the Copernicus service through daily spatial interpolations for October and November from 2016 to 2025 using the Kriging method in software QGIS. The results made it possible to evaluate the effectiveness of using satellite imagery to monitor the spread of the invasive species in this specific context.
2025
Monitoring an invasive alien species using remote sensing: the case of Baccharis halimifolia L. in the Venice Lagoon
Baccharis halimifolia L. è una specie arbustiva della famiglia Asteraceae originaria dell’America settentrionale. Introdotta in Europa nel XVII secolo a scopo ornamentale, oggi è inserita nella lista UE delle specie esotiche invasive di rilevanza unionale. In Italia la regione dove si registra il maggior numero di nuclei è il Veneto, in particolare nella laguna di Venezia dove minaccia gli equilibri ecologici delle zone umide lagunari, compresa l’oasi WWF di Valle Averto. Lo scopo di questa tesi è di monitorare la diffusione di Baccharis halimifolia L. dal 2016 al 2025 in una cassa di colmata creata durante la costruzione del canale Malamocco-Marghera dove la pianta ha coperto ettari di terreno e valutare la potenziale disseminazione anemocora nella laguna veneziana. La mappatura annuale è stata effettuata utilizzando immagini giornaliere da satelliti della rete PlanetScope nei mesi di settembre, ottobre e novembre, quando la specie è in fioritura. La classificazione dell’area in esame in 4 categorie (Baccharis, vegetazione, suolo, acqua) è stata effettuata con l’algoritmo di machine learning Random Forest tramite piattaforma Google Earth Engine utilizzando indici standardizzati quali NDVI, GNDVI e NDWI. L’analisi dei venti per la potenziale disseminazione è stata effettuata a partire dai dati satellitari del servizio Copernicus tramite interpolazioni spaziali giornaliere nei mesi di Ottobre e Novembre dal 2016 al 2025 con metodo Kriging in software QGIS. I risultati hanno permesso di valutare l'efficacia dell’utilizzo di immagini satellitare per monitorare la diffusione della specie invasiva in questo specifico contesto.
invasive species
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