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Il monitoraggio delle aree soggette a deformazioni ha come obiettivo principale l’identificazione dei movimenti in atto e l’analisi della loro evoluzione spazio-temporale.
A tal fine negli ultimi due decenni sono state sviluppate tecniche di monitoraggio in remoto (telerilevamento) che hanno consentito di ottenere ottimi risultati sia per studi di area vasta (a scala di bacino) che per studi di singoli fenomeni locali.
Tra le diverse tecniche di monitoraggio in remoto che si stanno affermando l’interferometria Radar Satellitare (INSAR – Gabriel et al., 1989) è sicuramente tra quelle che hanno mostrato i migliori risultati. Infatti, i dati ottenuti dall’applicazione di tale tecnica (mappe delle velocità di spostamento e serie storiche delle deformazioni) sono oramai diventati strumento indispensabile nella gestione e mitigazione del rischio, anche in ambito di protezione civile (Bianchini et al., 2013; Calò et al., 2013; Tofani et al., 2014; Notti et al., 2014; Di Martire et al., 2014; Di Martire et al., 2015; Di Martire et al., 2016a; Di Martire et al., 2016b).
L’interferometria satellitare consiste nel confrontare immagini radar di una stessa area, acquisite lungo specifiche orbite (ascending e descending), in tempi differenti, da sensori posti su piattaforma mobile Sfruttando, quindi, il periodico passaggio dei satelliti sopra la medesima area è possibile individuare gli spostamenti della superficie terrestre e ricavare una serie temporale delle velocità di spostamento degli oggetti individuati tramite analisi interferometrica delle immagini satellitari acquisite. Tale applicazione è oggi possibile grazie all’evoluzione delle tecnologie impiegate che permettono di ottenere un dato molto preciso con acquisizioni dello stesso in maniera costante e in tempi molto contenuti senza la necessità di doversi recare in sito o di dover utilizzare specifiche apparecchiature (satellite o aereo).
Prodotti: rappresentazioni cartografiche e analisi delle deformazioni del suolo per il periodo dal 1992 al 2019
1.Analisi delle deformazioni mediante i dati ERS 1/2 per il periodo 1992-2000

Figura 1 – Mappa delle velocità delle deformazioni medie lungo la LOS per i dati ERS 1/2 dell’area PAUN: ascending (sinistra), descending (destra)
2. Analisi delle deformazioni mediante i dati ENVISAT per il periodo 2002-2010

Figura 2 – Mappa delle velocità delle deformazioni medie lungo la LOS per i dati ENVISAT dell’area PAUN: ascending (sinistra), descending (destra)

Figura 3 – Serie temporali delle deformazioni per alcuni punti selezionati in corrispondenza del tracciato e delle stazioni della metropolitana e non (Envisat in orbita ascending)

Figura 4 – Serie temporali delle deformazioni per alcuni punti selezionati in corrispondenza del tracciato della metropolitana e non (Envisat in orbita descending)
3. Analisi delle deformazioni mediante i dati Cosmo-SkyMed per il periodo 2011-2014

Figura 5 – Mappa delle velocità medie di deformazione lungo la LOS per i dati Cosmo-SkyMed dell’area PAUN: ascending (sinistra), descending (destra)

Figura 6 – Mappe interpolate delle velocità medie di deformazione dell’area PAUN lungo la LOS per i dati Cosmo-SkyMed: ascending (sinistra), descending (destra)

Figura 7 – Mappe interpolate delle deformazioni dell’area PAUN per i dati Cosmo-SkyMed: ascending (sinistra), descending (destra)

Figura 8 – Mappe interpolate delle componenti di deformazione orizzontali (sinistra) e verticali (destra) dell’area PAUN per i dati Cosmo-SkyMed

Figura 9 – Serie temporali delle deformazioni dell’area PAUN per alcuni punti selezionati in corrispondenza del tracciato della metropolitana (Cosmo-SkyMed in orbita descending)
4. Analisi delle deformazioni mediante i dati Sentinel-1 per il periodo 2016-2019

Figura 10 – Mappa delle velocità medie di deformazione lungo la LOS per i dati Sentinel-1 in orbita ascending dell’area PAUN

Figura 11 – Mappe interpolate delle velocità medie di deformazione lungo la LOS (a sinistra) e delle deformazioni (a destra) per i dati Sentinel-1 in geometria ascending dell’area PAUN

Figura 12 – Serie temporali delle deformazioni per alcuni punti selezionati (Sentinel-1 in orbita descending) dell’area PAUN
RIFERIMENTI BIBLIOGRAFICI
Bianchini S., Ciampalini A., Raspini F., Bardi F., Di Traglia F.,Moretti S., Casagli N. (2014). Multi-temporal evaluation of landslide movements and impacts on buildings in San Fratello (Italy) by means of C-Band and X-Band PSI data. Pure Appl. Geophys. http://dx.doi.org/10.1007/s00024-014-0839-2 (accessible at).
Calò F., Calcaterra D., Iodice A., Parise M., Ramondini M. (2012). Assessing the activity of a large landslide in southern Italy by ground-monitoring and SAR interferometric techniques. Int. J. Remote Sens. 33 (11), 3512–3530. http://dx.doi.org/10.1080/01431161. 2011.630331.
Di Martire D., Iglesias R., Monells D., Centolanza G., Sica S., Pagano L., Mallorquì J.J., Calcaterra D., (2014). Comparison between Differential SAR interferometry and ground measurements data in the displacement monitoring of the earth-dam of Conza della Campania (Italy). Remote Sensing of Environment 148C (2014), pp. 58-69, http://dx.doi.org/10.1016/j.rse.2014.03.
Di Martire D., Ascione A., Calcaterra D., Pappalardo G., Mazzoli S., (2015). Quaternary deformation in SE Sicily: Insights into the life and cycles of forebulge fault systems. Lithosphere, published online on 6 July 2015 as doi:10.1130/L453.1.
Di Martire D., Tessitore S., Brancato D., Ciminelli M.G., Costabile S., Costantini M., Graziano G.V., Minati F., Ramondini M., Calcaterra M. (2016a). Landslide detection integrated system (LaDIS) based on in-situ and satellite SAR interferometry measurements. Catena 137, 406–421. http://dx.doi.org/10.1016/j.catena.2015.10.002.
Di Martire D., Novellino A., Ramondini M., Calcaterra D., (2016b). A-Differential Synthetic Aperture Radar Interferometry analysis of a Deep Seated Gravitational Slope Deformation occurring at Bisaccia (Italy). Science of The Total Environment, Volume 550, 15 April 2016, Pages 556-573. doi:10.1016/j.scitotenv.2016.01.102
Notti D., Herrera G., Bianchini S., Meisina C., García-Davalillo J.C., Zucca F. (2014). A methodology for improving landslide PSI data analysis. Int. J. Remote Sens. 35 (6), 2186–2214. http://dx.doi.org/10.1080/01431161.2014.889864.
Tofani V., Raspini F., Catani F., Casagli N. (2014). Persistent scatterer interferometry (PSI) technique for landslide characterization and monitoring. In: Sassa, K., Canuti, P., Yueping, Y. (Eds.), Landslide Science for a Safer Geoenvironment—Volume 2: Methods of Landslide Studies. Springer International Publishing. ISBN: 9783319050492, pp. 351–357.
BORSISTA DI RICERCA: ANNA CLAUDIA ANGRISANI
BORSISTA DI RICERCA: PAOLA PETRONE
RESPONSABILE SCIENTIFICO: DOMENICO CALCATERRA