UN ESEMPIO DI IMPIEGO DI DATI DINSAR A MEDIA E ALTA RISOLUZIONE IN AREE URBANIZZATE SUBSIDENTI

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1 UN ESEMPIO DI IMPIEGO DI DATI DINSAR A MEDIA E ALTA RISOLUZIONE IN AREE URBANIZZATE SUBSIDENTI Livia Arena, Dario Peduto, Settimio Ferlisi, Leonardo Cascini Dipartimento di Ingegneria Civile, Università di Salerno Gianfranco Fornaro IREA-CNR, Napoli Sommario Nelle analisi finalizzate alla previsione e alla prevenzione delle conseguenze indotte da fenomeni di subsidenza, una delle fasi singolarmente più importanti è rappresentata dalla individuazione dei beni esposti (strutture/infrastrutture) e dalla contestuale raccolta di informazioni che consentano di ricostruirne il comportamento nel tempo. A tal riguardo, nella letteratura scientifica sono rintracciabili numerosi esempi di applicazione delle tecniche di Interferometria Differenziale alle immagini acquisite da Radar ad Apertura Sintetica (DInSAR) a media risoluzione per lo studio di aree di grande estensione affette da subsidenza. Considerando che i sensori SAR di ultima generazione offrono una migliore risoluzione ed una maggiore densità di informazione, risultando in tal senso maggiormente adatti ad analisi riguardanti i singoli elementi esposti anche se con riferimento ad archi temporali più ridotti, nella presente comunicazione si illustra un esempio di uso congiunto di dati DInSAR derivati dalla elaborazione di immagini acquisite da sensori a media (ERS-ENVISAT) ed alta (COSMO-SkyMed) risoluzione per la individuazione di aree subsidenti ed il monitoraggio, al loro interno, di strutture/infrastrutture danneggiate/danneggiabili. 1. Introduzione Nella letteratura scientifica sono numerosi i lavori che hanno dimostrato la capacità dei dati derivanti dalla elaborazione con tecniche interferometriche differenziali (DInSAR) di immagini acquisite da sensori satellitari a media risoluzione quali, ad esempio, ERS e ENVISAT dell Agenzia Spaziale Europea (ESA) di fornire un contributo nel monitoraggio di fenomeni di subsidenza indotti da scavi minerari (Haynes, 2000; Crosetto et al., 2005; Herrera et al., 2010), emungimenti (Haynes, 2000; Cascini et al., 2006; Cigna et al., 2012) o scavi in ambiente urbano (Giannico et al., 2012). Tali possibilità d impiego dei dati DInSAR hanno avuto un significativo sviluppo negli ultimi anni grazie alla messa in orbita di sensori di ultima generazione in banda X (TerraSAR-X/TanDEM-X dell Agenzia Spaziale Tedesca DLR e COSMO-SkyMed dell Agenzia Spaziale Italiana ASI) che, essendo caratterizzati da tempi di rivisitazione ridotti fino a 4 giorni nel caso di COSMO-SkyMed, consentono di eseguire analisi interferometriche su circa 30 immagini in periodi temporali di alcuni mesi piuttosto che di alcuni anni, come avveniva per i sensori ESA (tempo di rivisitazione pari a 35 giorni). Inoltre, la migliore risoluzione delle immagini favorisce lo svolgimento di analisi di dettaglio da condurre alla scala del singolo elemento (edificio, strada, ecc.) esposto al rischio di subsidenza, come evidenziato nella letteratura scientifica da applicazioni di dati TerraSAR-X (Fornaro et al., 2012). Nella presente comunicazione si illustra l impiego congiunto di dati DInSAR di prima e seconda generazione per lo studio, a diverse scale di analisi, di fenomeni di subsidenza. In particolare, con riferimento alla Piana Campana, si utilizzano sia i dati DInSAR del Piano Straordinario di

2 Telerilevamento (MATTM, 2010), derivati dalla elaborazione di immagini acquisite nel periodo da sensori a media risoluzione (ERS, ENVISAT), e sia i dati derivanti da immagini acquisite nel periodo febbraio 2010 febbraio 2011 dai sensori ad alta risoluzione della costellazione COSMO-SkyMed, disponibili su di una porzione più ristretta di territorio. La elaborazione delle immagini è stata effettuata con due differenti tecniche, ovvero la Persistent Scatterers Interferometry (PSI) (Ferretti et al., 2000; Costantini et al., 2008) per i dati del PST e la Multi-Dimensional Imaging technique (MDI) (Fornaro et al., 2009) per i dati COSMO-SkyMed. 2. La procedura adottata La procedura adottata per l uso congiunto di dati DInSAR a media ed alta risoluzione è schematizzata nel diagramma di Figura 1. In particolare, l elaborazione preliminare dei dati di input (mappa delle aree pianeggianti, mappa dei dati DInSAR, griglia di analisi con celle di dimensioni 100 m x100 m) consente, una volta fissata una soglia di movimento sulla velocità pari a 1,5 mm/anno, di individuare le celle in movimento sulla base di dati acquisiti su orbita ascendente e discendente. Con riferimento, poi, alle celle con informazioni su entrambe le orbite si può, da un lato, derivare la direzione prevalente di movimento, e dall altro, intersecando tali informazioni con la carta dell urbanizzato, individuare le aree con evidenze di movimento. L analisi alla scala delle singole strutture/infrastrutture che ricadono in aree riconosciute come subsidenti, consente a sua volta di derivare gli indispensabili dati di input per l applicazione dei criteri di previsione del danno usualmente adottati nell Ingegneria Geotecnica (Skempton e Mac Donald, 1956; Burland e Wroth, 1974). A tal fine, possono essere impiegati sia dati a media risoluzione, come già mostrato da Cascini et al. (2007a), e sia dati ad alta risoluzione. Fig. 1. Schema delle operazioni da seguire attraverso dati a media e ad alta risoluzione (modificata da Cascini et al., 2013) 3. Analisi di dati DInSAR a media risoluzione Sulla base dello schema di Figura 1 e con riferimento alla Piana Campana, interessata da fenomeni di subsidenza indotti da cause sia naturali e sia antropiche (Cascini et al., 2007a), si è preliminarmente fissata una griglia di 100 m x100 m sull intera area di studio; facendo, quindi, riferimento ai dati ERS (periodo di osservazione ) ed ENVISAT (periodo di osservazione ) su entrambe le orbite, si è assegnato ad ogni cella un valore di velocità media pesata sui valori di coerenza (Cascini et al., 2013). Tali valori di velocità, confrontati con una soglia di movimento pari a 1,5 mm/anno, hanno permesso di distinguere le celle in movimento da quelle non in movimento (Fig. 2). I risultati di Figura 2 mostrano che sull intera Piana Campana, celle (pari al 44% delle celle coperte) sono risultate in movimento per ERS mentre celle (22% delle celle coperte) sono risultate in movimento per ENVISAT. Al fine di selezionare le aree che esibiscono condizioni di movimento nell intero periodo (Fig. 3a), si sono individuate celle in movimento per entrambi i database ERS ed ENVISAT. La

3 Figura 3a mostra che le aree in movimento si concentrano intorno alla foce del fiume Volturno, nell area dei Campi Flegrei e in un corona circolare che borda il Vesuvio. Poiché i dati disponibili sono relativi a diversi sensori con diversi angoli di vista (LOS) per ERS- ENVISAT (LOS pari a 23 ) e per COSMO-SkyMed (LOS pari a 35 ) e acquisiti su diverse orbite, si è proceduto al calcolo della direzione prevalente di movimento verticale (V) o Est-Ovest (EW) con riferimento al periodo Sulla base della procedura descritta in Cascini et al. (2013) la Figura 3b distingue le aree caratterizzate da velocità prevalentemente verticale, orizzontale o con valori di velocità comparabili lungo le due direzioni. a) b) Fig 2. Distribuzione delle celle in movimento/non in movimento sulla Piana Campana attraverso l elaborazione di dati ERS (a) ed ENVISAT (b) (modificata da Cascini et al., 2013). All interno delle aree subsidenti la individuazione degli elementi esposti è stata effettuata utilizzando le carte dell uso del suolo CUAS della Regione Campania, relative agli anni 2001 e 2009, dalle quali sono state estratte le porzioni di territorio urbanizzate (circa 460 km 2 pari al 23% dell estensione della Piana Campana nel 2001; tale percentuale sale al 25% nel 2009). In particolare, dall intersezione della carta tematica di Figura 3a con la carta dell urbanizzato al 2001 si sono individuate le aree in movimento durante il periodo (Fig. 3c). Tali porzioni di territorio corrispondono all 11% del totale ed i Comuni maggiormente interessati risultano essere Castel Volturno, Pozzuoli, Napoli ed alcuni dell area Vesuviana. Mediante l estrazione delle aree urbane sviluppatesi tra il 2001 ed il 2009, l uso dei dati ENVISAT ha consentito di rilevare che alcune zone attraversate dal tracciato della linea ferroviaria ad alta velocità e la pista dell aeroporto di Grazzanise in provincia di Caserta evidenziano condizioni di movimento (Fig. 3d). Tali risultati, oltre che essere propedeutici alla conduzione di analisi da svolgere alla scala del singolo elemento esposto al rischio di subsidenza (come illustrato nel paragrafo successivo), possono risultare di grande ausilio per gli Enti preposti alla gestione del territorio considerata l attuale mancanza di una cartografia ufficiale che, alle scale piccola e media, riporti le aree affette da subsidenza.

4 Fig 3. a)distribuzione delle celle in movimento/non in movimento all interno della Piana Campana nel periodo , (b) della direzione prevalente di spostamento,(c) urbanizzato all interno della Piana Campana con evidenze di movimento nel periodo , d) urbanizzato all interno della Piana Campana con evidenze di movimento nel periodo (modificata da Cascini et al., 2013). 4. Analisi di dati DInSAR ad alta risoluzione Sulla scorta dei risultati ottenuti mediante l impiego di dati DInSAR a media risoluzione, le analisi alla scala del singolo elemento esposto al rischio di subsidenza si sono concentrate nell area di Castel Volturno per la quale in Figura 4a sono evidenziate le celle riconosciute come in movimento/non in movimento in base ai dati ERS-ENVISAT.

5 Figura 4. a) Celle in movimento nel periodo ( ) nel Comune di Castel Volturno (CE); b) zoom sull edificio analizzato con dati ERS, ENVISAT e COSMO-SkyMed e indicazione della sezione utilizzata per l analisi; c) diagramma dei cedimenti; d) diagramma delle rotazioni relative dell edificio analizzato. Focalizzando, quindi, l attenzione sull edificio a schiera, in cemento armato e con un piano fuori terra evidenziato in giallo in Figura 4a, la Figura 4b evidenzia per esso la maggiore densità areale dei PS di COSMO-SkyMed, sebbene relativi alla sola orbita discendente, rispetto a quelli associati ai sensori ERS ed ENVISAT. Sulla base delle indicazioni acquisite in merito alla prevalenza della componente verticale degli spostamenti delle aree subsidenti (Fig. 3b) i valori di velocità e di spostamento lungo la LOS sono stati proiettati in direzione verticale (Cascini et al., 2007b). Interpolando spazialmente le informazioni puntuali relative a ciascun PS, sfruttando la notevole densità di informazione distribuita fornita dai dati telerilevati, è stato possibile derivare, in corrispondenza della sezione indicata in Figura 4b, l andamento nel tempo dei cedimenti cumulati e delle rotazioni relative (Burland e Wroth, 1974). Ipotizzando che l edificio si deformi secondo un meccanismo di taglio puro e, quindi, in assenza di deformazioni (di compressione o di trazione) in entrambe le direzioni verticale e orizzontale, gli spostamenti in fondazione possono farsi coincidere con quelli registrati dal SAR sul tetto dell edificio. Sulla base di tale ipotesi, dai diagrammi di Figura 4c discende i) un incremento dei cedimenti nel tempo fino a valori cumulati di 6 cm, e ii) una chiara distinzione delle porzioni del piano di fondazione

6 che si deformano in modo sinforme o antiforme. Dall esame del diagramma di Figura 4d si evince, inoltre, un valore massimo delle rotazioni relative β pari a 0,0013 (1/769), inferiore al limite di 1/300 stabilito da Skempton e Mac Donald (1956) per l insorgenza di lesioni negli elementi non strutturali. E interessante osservare a tale riguardo che un attento sopralluogo all edificio ha evidenziato l assenza di danni allo stesso a conferma, ancora una volta, della enorme potenzialità che può derivare dall uso consapevole dei dati dati DInSAR nella previsione degli effetti indotti sull urbanizzato dai fenomeni di subsidenza. La presenta nota è dedicata alla memoria del compianto Prof. Giuseppe Sorbino. Bibliografia Burland J.B., Wroth C.P. (1974). Allowable and differential settlement of structures, including damage and soil-structure interaction. Proc. Conf. on Settlement of Structures, Cambridge University, pp Cascini L., Ferlisi S., Fornaro G., Lanari R., Peduto D., Zeni G. (2006). Subsidence monitoring in Sarno urban area via multitemporal DInSAR technique, International Journal of Remote Sensing, 27, 8, Cascini L., Ferlisi S., Peduto D., Fornaro G., Manunta M. (2007a). Analysis of a subsidence phenomenon via DInSAR data and geotechnical criteria, Italian Geotechnical Journal, XLI (4), Cascini L., Ferlisi S., Fornaro G., Peduto D., Manunta M., Zeni G. (2007b). A land subsidence study via DInSAR technique over large urbanized areas, Urban Remote Sensing Joint Event URS 2007, Parigi, april 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). Cigna F., Osmanoglu B., Dixon T. H., De Mets C., Wdowinski. S. (2012). Monitoring land subsidence and its induced geological hazard with Synthetic Aperture Radar Interferometry: A case study in Morelia, Mexico, Remote Sensing of Environment, 117, Costantini M., Falco S., Malvarosa F., Minati F. (2008). A new method for identification and analysis of persistent scatterers in series of SAR images, IEEE International Geoscience & Remote Sensing Symposium, July 6-11, 2008, Boston, Massachusetts, USA, Crosetto M., Crippa B., Biescas E. (2005). Early detection and in-depth analysis of deformation phenomena by radar interferometry, Engineering Geology, 79, Ferretti A., Prati C., Rocca F. (2000). Nonlinear Subsidence Rate Estimation Using Permanent Scatterers in Differential SAR, Interferometry IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 38, 5, Fornaro G., Reale D., Serafino F. (2009). Four-dimensional SAR imaging for height estimation and monitoring of single and double scatterers, IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 47 (1), Fornaro G., Reale D., Verde S. (2012). Potential of SAR for Monitoring Transportation Infrastructures: an Analysis with the Multi-Dimensional Imaging Technique, J. Geophys. Eng. 9 S1. Giannico C., Ferretti A., Alberti S., Jurina L., Ricci M., Sciotti A. (2012). Application of satellite radar interferometry for structural damage assessment and monitoring, Life-Cycle and Sustainability of Civil Infrastructure Systems Edited by Strauss A, Frangopol D M and Bergmeister K, Proc. of the Third International Symposium on Life-Cycle Civil Engineering (IALCCE'12), Vienna, Austria, October 3-6, CRPress 2012, Haynes M. (2000). Wide-area precision surveying of land subsidence from space using radar interferometry, Land Subsidence Proc. of the 6 th International Symposium on Land Subsidence, Carbognin, Gambolati, Johnson (eds.), vol. 2, , La Garangola (Padova, Italy) Edition. Herrera G., Tomás R., Monells D., Centolanza G., Mallorquí J. J., Vicente F., Navarro V. D., Lopez-Sanchez J. M.,Sanabria M., Cano M., Mulas J. (2010). Analysis of subsidence using TerraSAR-X data: Murcia case study, Engineering Geology, 116(3 4), MATTM (2010). Piano Straordinario di Telerilevamento Ambientale (PSTA), Linee guida per l analisi dei dati intereferometrici satellitari in aree soggette a dissesti idrogeologici, Ministero dell Ambiente e della Tutela del Territorio e del Mare, 108 pp. Skempton A.W., Mac Donald D.H. (1956). Allowable Settlement of Structure, Proc. Institute of Civil Engineers, Part III, vol. V,

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