OPPORTUNITÀ E POSSIBILI SVILUPPI DELL'UTILIZZO DELL INTERFEROMETRIA SAR PER IL MONITORAGGIO DELLE DEFORMAZIONI SUPERFICIALI

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1 OPPORTUNITÀ E POSSIBILI SVILUPPI DELL'UTILIZZO DELL INTERFEROMETRIA SAR PER IL MONITORAGGIO DELLE DEFORMAZIONI SUPERFICIALI Di Martire Diego, Domenico Calcaterra Dipartimento di Scienze della Terra, dell Ambiente e delle Risorse diego.dimartire@unina.it, domenico.calcaterra@unina.it Massimo Ramondini Dipartimento di Ingegneria Civile, Edile ed Ambientale ramondin@unina.it Sommario Sono ormai più di due decenni (primi anni 90) che la tecnica dell Interferometria Differenziale SAR (DInSAR) utilizzata per il monitoraggio di deformazioni superficiali ha catturato l attenzione dalla comunità scientifica. Dalle prime applicazioni degli inizi degli anni 90 sono stati particolarmente sviluppati gli algoritmi per le elaborazioni delle immagini radar, che possono essere raggruppati in tre grosse famiglie: PSInSAR, SBAS e algoritmi misti. La loro applicazione ha permesso di effettuare analisi di area vasta (migliaia di Km 2 ) con precisione sub-centimetrica nella valutazione delle deformazioni superficiali del suolo. Le informazioni ottenute mediante tale tecnica vanno ritenute come complementari ai dati rilevati al suolo mediante le classiche tecniche di monitoraggio; le applicazioni finora eseguite hanno evidenziato come i risultati ottenuti siano di notevole interesse per lo studio dei movimenti lenti sia del suolo che di strutture ed infrastrutture, rappresentando l'ideale complemento alla tradizionali tecniche di rilievo e controllo "ground-based" consentendo di effettuare il monitoraggio a costi ridotti se rapportati agli areali investigati. In questa nota sarà brevemente descritta la tecnica interferometrica ed illustrate le opportunità di utilizzo che negli ultimi anni sono state messe a disposizione sia del mondo scientifico che professionale. 1. La tecnica interferometrica L'Interferometria Differenziale SAR satellitare (DInSAR Gabriel et al., 1989) è una tecnica molto efficace per la misura accurata di movimenti lenti del terreno, di strutture ed infrastrutture dovuti a subsidenza, frane, terremoti e fenomeni vulcanici (Meisina et al., 2013, Cascini et al., 2013, Herrera et al., 2013, Di Martire et al., 2014). Mediante tale tecnica è possibile misurare spostamenti del terreno con precisione sub-centimetrica, a partire da dati acquisiti da satelliti che orbitano intorno alla terra ad una altezza media di 600 km. Il principio fondamentale alla base di questa tecnica è che la differenza di fase (interferogramma) tra due immagini SAR (Single Look Complex SLC) acquisite in tempi diversi e con angoli di vista leggermente differenti è connessa alla topografia della scena osservata nonché ad eventuali spostamenti avvenuti durante le differenti acquisizioni. Il segnale retrodiffuso dalla scena osservata viene quindi registrato in una matrice bidimensionale i cui valori rappresentano ampiezza e fase. L'ampiezza dipende dalla lunghezza d'onda del segnale trasmesso, dalla geometria di osservazione e dalle caratteristiche fisiche della scena osservata. La fase dipende, invece, dalla distanza tra l'antenna-bersaglio e dalle caratteristiche del mezzo di trasmissione e del target. Un esempio di ampiezza e di fase del segnale associato ad un'immagine radar è riportato in Figura 1. Dall'immagine di ampiezza (a sinistra) è, per esempio, possibile riconoscere una zona portuale ed il mare (zona nera). Al contrario la fase di una singola immagine SAR (sulla destra) sembra contenere solo rumore.

2 Incontro Annuale dei Ricercatori di Geotecnica IARG 2014 Fig 1. Immagine di ampiezza (sinistra) e fase (destra). Come detto in precedenza, ciò che effettivamente si calcola è la differenza di fase interferometrica, in ogni pixel costituente l immagine, tra le diverse acquisizioni. Tale differenza sinteticamente può essere espressa come somma di differenti contributi, secondo la seguente formula: dove i singoli contributi sono dovuti alle diverse geometrie di acquisizione (, alla topografia (, all eventuale spostamento (, ai fattori atmosferici ( ed al rumore (. L'estrazione dell'informazione di spostamento dalla fase interferometrica è un processo complesso. Infatti cambiamenti delle caratteristiche geometriche o fisiche del target, paragonabili con la lunghezza d'onda del segnale radar (variabile tra circa 3 e 25 cm), introducono variazioni di fase che possono superare il contributo dato dalla distanza tra radar e target, rendendo il segnale di fase del tutto inutilizzabile. Con le tecniche di elaborazione delle immagini SAR (Advanced-DInSAR) è possibile analizzare lunghe serie di dati ed estrarre misure di spostamento estremamente accurate su alcuni punti denominati Persistent Scatterers (PS). Questi punti sono identificabili solo in fase di elaborazione e corrispondono ad oggetti a terra che hanno un comportamento, dal punto di vista del segnale retrodiffuso, stabile nel tempo. Un altro aspetto fondamentale delle misure interferometriche è che la misura viene effettuata lungo la congiungente sensore-bersaglio (Line of Sight LOS). Per comprendere meglio il significato delle misure interferometriche possiamo fare riferimento alla Figura 2. Lo stesso fenomeno osservato da due punti di vista differenti comporta che la proiezione del vettore spostamento lungo la linea di vista del sensore abbia segno opposto. Nella geometria rappresentata in Figura 2a il bersaglio si allontana dal sensore (per convenzione movimento positivo). In Figura 2b, invece, il bersaglio si avvicina dal sensore (per convenzione movimento negativo). Questo esempio mostra chiaramente come, cambiando il punto di osservazione, la misura interferometrica di uno stesso fenomeno franoso possa cambiare significativamente (passando, in questo caso, da un valore positivo ad un valore negativo). E' evidente, pertanto, che per interpretare correttamente i risultati ottenuti da un'analisi interferometrica è di fondamentale importanza l esatta conoscenza delle geometrie di acquisizione. Con i sistemi satellitari attualmente disponibili è possibile eseguire analisi interferometriche utilizzando due geometrie di acquisizione complementari (ascendente/discendente o sinistra/destra); combinando il risultato di due analisi complementari su una stessa area, si riescono ad isolare la componente dello spostamento lungo la direzione est (H) e quella lungo la direzione verticale (V). Non è possibile, invece, misurare un'eventuale componente lungo la direzione nord (N) poiché, a causa delle orbite che percorrono, i

3 satelliti SAR sono del tutto ciechi a movimenti in direzione nord-sud. Fig 2. Geometria di acquisizione con individuazione della LOS. 2. Le tecniche di elaborazione delle immagini SAR Fin dai primi anni 2000 sono stati implementati algoritmi capaci di processare immagini SAR al fine di monitorare deformazioni del suolo con precisione elevatissima consentendo di valutare le serie storiche delle deformazioni. L evoluzione di tali tecniche nel tempo ha consentito di superare alcuni dei limiti intrinseci del processamento (decorrelazione spaziale e temporale, disturbi atmosferici). A seconda degli obiettivi che ci si prefigge di raggiungere nell utilizzo dell interferometria possiamo distinguere due principali approcci: Permanent Scatterers Interferometry (PSInSAR - Ferretti et al., 2001) e Small BAseline Subset (SBAS - Berardino et al., 2002; Lanari et al., 2004). 2.1 PSInSAR La tecnica PSInSAR lavora con bersagli radar, detti PS, che sono praticamente immuni agli effetti di decorrelazione geometrica e temporale, presentando un elevata coerenza interferometrica in virtù di un elevata stabilità nel tempo della risposta elettromagnetica. I PS sono materializzati in elementi già presenti al suolo, quali manufatti (edifici, monumenti, strade, linee ferroviarie, tralicci) oppure elementi naturali (affioramenti rocciosi) mentre le aree vegetate o periodicamente innevate, non presentano PS al loro interno. Con tale approccio pertanto è possibile analizzare tutti gli interferogrammi definiti a partire dallo stack di immagini a disposizione, consentendo di effettuare le analisi sul singolo pixel che mostra una determinata qualità/stabilità in termini di fase. 2.2 SBAS La tecnica SBAS utilizza la combinazione di un numero elevato di interferogrammi differenziali caratterizzati da ridotta baseline spaziale e temporale, su cui è operata una media che permette di migliorare la qualità del segnale di fase mitigando gli effetti di decorrelazione e garantendo la possibilità di ottenere il maggior numero possibile di pixel coerenti (CP). Tale approccio consente quindi di effettuare analisi anche in zone non densamente urbanizzate consentendo di selezionare quelli che vengono definiti scatteratori distribuiti, ma caratterizzati da risoluzione spaziale ridotta se confrontata con i PS. 2.3 Approcci misti Negli ultimi anni sono stati implementati algoritmi di processamento misti che combinano sia la tecnica PSInSAR che la SBAS (Hooper, 2008, Ferretti et al., 2011), aventi come obiettivo principale l aumento del numero di punti monitorabili al fine di ridurre le incertezze nella misura delle

4 deformazioni. Infatti, aumentando il numero di punti monitorabili, e quindi riducendo la distanza tra questi, è possibile minimizzare le incertezze nella fase di interpolazione dei dati rendendo il processamento più affidabile. 3. Disponibilità di immagini e software per il processamento Grazie all aumento delle costellazioni di satelliti messi in orbita negli ultimi anni (Fig. 3) ed alle crescenti capacità dei nuovi sensori (X-band Cosmo-SkyMed, C-band RADARSAT-2, Terrasar-X) sia in termini di risoluzione al suolo (si va dai 3 ad 1 m) che dei tempi di rivisitazione (dagli 11 ai 4 giorni per i sensori in banda X), l utilizzo di dati di spostamento al suolo dedotti da immagini SAR ha subito un notevole sviluppo. Oggi sono disponibili immagini (di archivio o di nuova acquisizione) ottenute da differenti satelliti che lavorano in bande diverse (L circa 23 cm, C circa 6 cm, X circa 3 cm ). Le prime missioni ESA (ERS 1/2 ed ENVISAT) hanno acquisito immagini dell intera superficie terrestre nel periodo in banca C con risoluzioni dell ordine dei 5 x 20 m e con tempi di rivisitazione di 35 giorni. Si è passati successivamente ai satelliti canadesi (RADARSAT 1/2), che lavorano nella medesima banda, con i quali si è fatto un notevole passo avanti in termini di risoluzione spaziale (superiore a 3 m) e tempi di rivisitazione di 24 giorni. Infine, sempre nell ambito della banda C, la missione SENTINEL-1 (Berger et al., 2012), lanciata al principio del 2014, sviluppata dall ESA avrà come obiettivo principale quello di dare una certa continuità nelle acquisizioni, consentendo di agganciare le nuove immagini con quelle di archivio ERS-ENVISAT nell ambito del programma GMES (Global Monitoring for Environment and Security). E importante segnalare che le immagini SENTINEL-1 saranno completamente gratuite, ciò consentirà di dare un ulteriore impulso all utilizzo delle tecniche interferometriche per il monitoraggio delle deformazioni superficiali. Discorso diverso può essere fatto nel caso dei satelliti che lavorano in banda L (J-ERS e ALOS- PALSAR) che hanno acquisito fino al 2012, ma per i quali si prevede un aggiornamento con la messa in orbita del satellite argentino CONAE SAOCOM, il cui lancio è previsto per il European Space Agency (ESA) ERS-1 ERS-2 ENVISAT SENTINEL-1 Canadian Space Agency (CSA) Radarsat-1 Radarsat-2 German Space Agency (DLR) - EADS - Infoterra GmbH Terrasar-X TanDEM-X Terrasar-X2 Japanese Space Agency (JAPEX) JERS 1 ALOS Italian Space Agency (ASI) CSK1 CSK2 CSK3 CSK4 Fig 3. Cronistoria dei lanci dei satelliti e costellazioni equipaggiate con sensori SAR. Infine, il vero salto di qualità, nell utilizzo delle immagini SAR, si è avuto con il lancio dei satelliti di ultima generazione che lavorano con sensori in banda X. Infatti, le Agenzie Spaziali Italiana (ASI) e

5 Tedesca (DLR) con le costellazioni Cosmo-SkyMed e Terrasar-X hanno consentito di portare le risoluzioni delle immagini SAR fino ad 1 x 1 m e tempi di rivisitazione tra i 4 ed gli 11 giorni, aumentando notevolmente la precisione e la capacità di monitorare fenomeni deformativi. Per ciò che concerne i software per il processamento delle immagini SAR, negli ultimi anni sono stati fatti notevoli passi in avanti. Infatti, se da un lato gli approcci sono rimasti essenzialmente due (vedi par. 2), i software messi a punto da Università, Centri di Ricerca o da imprese sono diversi (Tabella 1). Tab 1. Elenco di alcuni software per il processamento interferometrico. Software Licenza Sito PSInSAR /SqueeSAR Commercial/research GMTSAR open IMAGINE SAR Interferometry commercial ROI PAC open DORIS open IMAGINE/IMAGINERadarMappingSuite/ IPTA commercial PSP-IFSAR Commercial/research SARscape commercial Orfeo Toolbox open Next ESA SAR ToolBox open SARPROZ research StaMPS/MTI open GIAnT open SBAS research IREA-CNR SPN commercial SUBSOFT processor research Universitat Politecnica de Catalunya ISBAS research Nottingham University SPINUA research Politecnico di Bari La capacità di processamento, infatti, fino a qualche anno fa era uno dei limiti principali nella diffusione di tale tecnica sia in ambito scientifico che professionale. Erano pochi gli enti al mondo capaci di processare i dati radar che allo stesso tempo però difficilmente interagivano con chi deteneva invece conoscenze nell ambito del monitoraggio delle deformazioni del terreno. Con la disponibilità di software open source la possibilità di processamento sono notevolmente aumentate, consentendo di far interagire figure scientifiche/professionali di differente estrazione. 4. Conclusioni Sebbene solo da circa 20 anni si sia iniziato a utilizzare le immagini SAR per la valutazione delle deformazioni superficiali del suolo, l estrema versatilità e le grandi potenzialità di tale tecnica ne hanno favorito la rapida crescita in termini di utilizzo nel monitoraggio remoto di area vasta con dettagli tipici della piccola scala. La disponibilità di serie storiche di immagini che coprono l intervallo temporale , hanno consentito di studiare l evoluzione temporale di fenomeni che difficilmente possono essere analizzati con le classiche tecniche di monitoraggio; inoltre lo sviluppo di metodi di elaborazioni di immagini specifici per i differenti casi di studio hanno permesso sempre di più l affermarsi di tale tecnica di telerilevamento. Infatti sulla scorta dei confortanti risultati ottenuti nelle diverse applicazioni è possibile sottolineare i

6 vantaggi che tale tecnica ha indubbiamente dimostrato: - Ottimo rapporto costi-benefici nell ambito delle applicazioni di monitoraggio di area vasta; - Alta precisione (sub-centimetrica) nella valutazione delle deformazioni (comparabile con le tecniche più avanzate come GPS); - Altissima densità di punti monitorabili (da centinaia a migliaia di punti per Km 2 ); - Accuratezza nella georeferenziazione dei target (inferiore ai 5 m); - Utilizzo di target naturali distribuiti negli areali da investigare (senza la necessità di installazione di manufatti artigianali) conseguente costo nullo di manutenzione degli stessi. E in quest ottica che tale tecnologia nel futuro dovrà sempre più essere utilizzata sia dalla comunità scientifica, al fine di implementare sempre nuovi algoritmi per ottimizzare i risultati, che dagli enti preposti alla pianificazione e gestione del territorio al fine di sfruttare a pieno le enormi potenzialità. Bibliografia Berardino P, Fornaro G, Lanari R, Sansosti E. (2002). A new Algorithm for Surface Deformation Monitoring based on Small Baseline Differential SAR Interferograms. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 40, 11, pp Berger M, Moreno J, Johannessen J, Levelt P, Hanssen R, (2012). ESA's sentinel missions in support of Earth system science. Remote Sens. Environ. 120 (2012), Cascini L, Peduto D, Reale D, Arena L, Ferlisi S, Verde S, Fornaro G. (2013). Detection and monitoring of facilities exposed to subsidence phenomena via past and current generation SAR sensors, Journal of Geophysics and Engineering (submitted). Di Martire D, Iglesias R, Monells D, Centolanza G, Sica S, Pagano L, Mallorquì JJ, 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 , Ferretti A, Prati C, Rocca F. (2001). Permanent scatterers in SAR interferometry. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 39(1),8 20. Gabriel A K, Goldstein R M., Zebker H A. (1989). Mapping small elevation changes over large areas: Differential interferometry, J. Geophys. Res., 94, , doi: /jb094ib07p Herrera G, Gutiérrez F, García-Davalillo JC, Guerrero J, Notti D, Galve JP, Fernández Merodo JA, Cooksley G. (2013). Multi sensor advanced DInSAR monitoring of very slow landslides: the Tena Valley case study (Central Spanish Pyrenees). Remote Sens. Environ. 128, Hooper A. (2008). A multi-temporal InSAR method incorporating both persistent scatterer and small baseline approaches, Geophys. Res. Lett., 35, L16302, doi: /2008gl Lanari R, Mora O, Manunta M, Mallorqui JJ, Berardino P, Sansosti E. (2004). A small baseline approach for investigating deformations on full resolution Differential SAR Interferograms. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 42: Meisina C, Notti D, Zucca F, Ceriani M, Colombo A, Poggi F, Roccati A, Zaccone A. (2013). The use of PSInSAR and SqueeSAR techniques for updating landslide inventories. In: Margottini C.et al. (Eds.), Landslide Science and Practice, vol.1. Springer-Verlag, Berlin Heidelberg, pp