Precision agriculture in support of mediterranean pastoral systems

Mediterranean pastoral systems are deeply intertwined with grassland and rangeland ecosystems, which underpin biodiversity, landscape functioning, and the delivery of essential ecosystem services. Yet these systems are increasingly threatened by the combined pressures of socio-economic change, land-use transformations, and climate variability. Addressing these challenges requires integrative approaches capable of supporting adaptive and transformative management. This thesis investigates how precision agriculture, remote sensing, and ecosystem service (ES) assessments can contribute to the resilience of Mediterranean pastoral systems under global change. The research is developed around three objectives. First, predictive vegetation modelling was used to assess the impacts of climate change on rangeland dynamics under contrasting management and climate scenarios. Using four machine-learning algorithms applied to two Mediterranean areas—a temperate mountain system and an arid lowland—future projections highlighted upward shifts of shrublands and continuous grasslands, expansion of discontinuous grasslands in temperate areas, and increased woody cover in arid regions. Rising temperatures and declining precipitation further reinforced these patterns. Among the tested algorithms, MaxEnt proved particularly effective with limited and presence-only datasets, confirming its suitability for data-scarce environments. The findings support the need for site-specific adaptation strategies ranging from diversified forage resources and infrastructure improvements in temperate systems to agroforestry, drought-tolerant breeds, and improved resource management in semi-arid and arid zones. Second, the thesis explores how rangelands contribute to ES provision. Across six Mediterranean case studies, different rangeland types were shown to deliver distinct ES bundles depending on management approaches, climate, and vegetation structure. At the landscape scale, analyses from a mountain case study in central Italy indicated that mosaics of grasslands and woody formations provide the most balanced ES portfolios, while also limiting ecosystem disservices. These results highlight the importance of maintaining heterogeneous landscape structures to support multifunctional pastoral systems. Third, the thesis demonstrates how integrated approaches—combining remote sensing, proximal sensing, vegetation indices, ES indicators, and machine-learning techniques—can support participatory planning. Case studies illustrate the potential of dialogical tools that quantify trade-offs and synergies among ES bundles, enabling stakeholders to co-design adaptive management strategies grounded in both ecological evidence and local priorities. Despite the advances presented, several caveats remain. Predictive modelling is sensitive to variable selection, data resolution, and cross-validation procedures; ES assessments are limited by scarce trait data, outdated literature, and inconsistent habitat classifications across countries. Addressing these constraints will require improved data harmonisation, ensemble modelling, community-level vegetation approaches, and greater integration of socio-economic and cultural dimensions. Overall, this thesis provides methodological contributions and practical insights for supporting resilient and adaptive Mediterranean pastoral systems. By bridging precision agriculture, ecological modelling, and participatory processes, it outlines an integrative framework capable of informing management decisions to cope global change.

I sistemi pastorali mediterranei sono profondamente intrecciati con gli ecosistemi di prateria, e costituiscono la base della biodiversità, del funzionamento del paesaggio e della fornitura di importanti servizi ecosistemici. Tuttavia, questi sistemi sono sempre più minacciati dalle pressioni congiunte dei cambiamenti socio-economici, delle trasformazioni nell’uso del suolo e dei cambiamenti climatici. Affrontare queste sfide richiede approcci integrati capaci di sostenere una gestione adattiva e trasformativa. Questa tesi indaga come l’agricoltura di precisione, il telerilevamento e l'analisi dei servizi ecosistemici possano contribuire alla resilienza dei sistemi pastorali mediterranei nel contesto del cambiamento globale. La ricerca si sviluppa attorno a tre obiettivi. In primo luogo, la modellazione predittiva della vegetazione è stata utilizzata per valutare gli impatti del cambiamento climatico sulla dinamica dei pascoli in scenari contrastanti di gestione e clima. Attraverso l’applicazione di quattro algoritmi di machine learning a due aree mediterranee — un sistema montano temperato e una pianura arida — le proiezioni future hanno evidenziato spostamenti altitudinali verso l’alto di arbusteti e praterie continue, con espansione delle praterie discontinue nelle aree temperate e aumento della copertura di vegetazione legnosa nelle regioni aride. L’aumento delle temperature e la diminuzione delle precipitazioni hanno ulteriormente rafforzato tali tendenze. Tra gli algoritmi testati, MaxEnt si è dimostrato particolarmente efficace con dataset limitati e basati su soli punti di presenza, confermando l’idoneità di questo algoritmo in contesti con scarsità di dati. I risultati sostengono la necessità di strategie di adattamento specifiche per sito, che spaziano dalla diversificazione delle risorse foraggere e dal miglioramento delle infrastrutture nei sistemi temperati, fino all’agroforestazione, all’impiego di razze tolleranti alla siccità e a una gestione più efficiente delle risorse nelle zone semi-aride e aride. In secondo luogo, la tesi esplora come le praterie contribuiscano alla fornitura di servizi ecosistemici. In sei casi di studio mediterranei, diversi tipi di pascolo hanno mostrato di fornire distinti “pacchetti” di servizi ecosistemici in funzione delle modalità di gestione, del clima e della struttura della vegetazione. A scala di paesaggio, le analisi condotte in un caso di studio montano dell’Italia centrale hanno indicato che mosaici di praterie e formazioni legnose offrono bundles di servizi ecosistemici più equilibrati, limitando al contempo i disservizi ecosistemici. Questi risultati evidenziano l’importanza di mantenere mosaici di paesaggio eterogenei per sostenere dei sistemi pastorali multifunzionali. In terzo luogo, la tesi dimostra come approcci integrati — che combinano telerilevamento, sensori prossimali, indici di vegetazione, indicatori di servizi ecosistemici e tecniche di machine learning — possano supportare la pianificazione partecipativa. Lo studio ha evidenziato il potenziale di queste tecniche come strumenti dialogici in grado di quantificare trade-off e sinergie tra diversi pacchetti di servizi ecosistemici, che possono consentire agli stakeholder di co-progettare strategie di gestione adattiva fondate sia su evidenze ecologiche sia su priorità locali. Nonostante i progressi presentati, permangono diverse criticità. La modellazione predittiva è sensibile alla selezione delle variabili, alla risoluzione dei dati e alle procedure di cross-validation impiegate; le analisi dei servizi ecosistemici sono limitate dalla scarsità di dati sui tratti funzionali, dalla letteratura datata e da classificazioni degli habitat incoerenti tra Paesi. Superare tali vincoli richiederà una migliore armonizzazione dei dati, l’uso di modelli ensemble, approcci alla vegetazione a livello di comunità e una maggiore integrazione delle dimensioni socio-economiche e culturali. Nel complesso, questa tesi fornisce contributi metodologici e indicazioni pratiche per il mantenimento di sistemi pastorali mediterranei resilienti e adattivi. Collegando agricoltura di precisione, modellazione ecologica e processi partecipativi, essa delinea un quadro integrato capace di orientare le decisioni gestionali per affrontare il cambiamento globale.