Dottorando : Buonanno Sabatino Ciclo: XXX. SEZIONE A Ricerca di Dottorato

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1 DOTTORATO DI RICERCA IN INFRASTRUTTURE E TRASPORTI SCHEDA PER L AMMISSIONE AL II ANNO DI CORSO Dottorando : Buonanno Sabatino Ciclo: XXX Curriculum: Infrastrutture e trasporti Tutore: Prof.ssa Maria Marsella Co-tutore interno: Ing. Michele Manunta Argomento della ricerca: Controllo di grandi aree urbane mediante l'impiego di metodi e tecnologie di elaborazione avanzati per la gestione, integrazione e analisi in modo efficiente di dati relativi alle deformazioni superficiali ottenuti mediante l impiego di metodologie interferometriche SAR satellitari. SEZIONE A Ricerca di Dottorato 1 Acquisizione di conoscenze propedeutiche integrative (contenuti appresi mediante frequenza di corsi, studio individuale, approfondimento del proprio bagaglio culturale, etc.). L attività svolta durante il primo anno di dottorato è stata incentrata sullo studio, l analisi e l utilizzo della tecnica di telerilevamento satellitare denominata Interferometria Differenziale Radar ad Apertura Sintetica (DInSAR), che consente la generazione di mappe di velocità e serie temporali di spostamento per l analisi dei fenomeni deformativi superficiali. In particolare, l interferometria differenziale consente di misurare le deformazioni della superficie terrestre, proiettate lungo la linea di vista del sensore (LOS), calcolando la differenza di fase (interferogramma) tra due differenti immagini SAR relative all area analizzata, acquisite in istanti di tempo (baseline temporale) e da posizioni orbitali (baseline spaziale) diverse. Tale tecnologia è in grado di assicurare una buona copertura sia spaziale (ottima in aree urbanizzate e rocciose) sia temporale (ad esempio, con il sistema europeo Sentinel-1A si arriva fino a 12 giorni, che a partire dal 2016, si ridurranno a 6 grazie alla messa in orbita del sistema gemello Sentinel-1B) dell area di studio, a costi estremamente bassi se rapportati al numero di punti monitorabili. Inoltre, fornisce una misura delle deformazioni del suolo (avvicinamento o allontanamento dal sensore) con una precisione dell ordine di frazioni della lunghezza d onda utilizzata, cioè dell ordine del centimetro e, in alcuni casi, del millimetro. Una delle problematiche connesse con l'utilizzo di queste tecniche SAR in un contesto operativo è, però, la gestione della grande mole di dati a disposizione: dozzine di sensori radar, operanti a bordo di satelliti e aerei (e più di recente anche in sito), acquisiscono continuamente immagini della superficie terrestre richiedendo di archiviare, elaborare e gestire peta byte di dati e risultati. La grande dimensione di questi dataset richiede strumenti informatici differenti da quelli tradizionali, durante tutte le fasi del processo di generazione delle misure, dall'acquisizione alle attività di gestione necessarie per preservare l accesso a lungo termine ai dati, passando per la condivisione, l analisi e la visualizzazione dei risultati delle elaborazioni. Nell'ambito delle attività legate al dottorato di ricerca l'obiettivo prefissato è stato quello di valutare, nel contesto del monitoraggio di grandi aree urbane, tecniche e metodologie:

2 per l'archiviazione, visualizzazione e integrazione con altre sorgenti informative di questa enorme quantità di dati al fine di consentire una rapida consultazione e analisi dei dati elaborati. che consentano di elaborare in modo parallelo questa grande mole di dati. A tal fine lo studio è stato finalizzato all'individuazione: 1) delle tecnologie necessarie che consentissero in modo rapido di gestire, analizzare e integrare con altre sorgenti informative questa grossa mole di dati (milioni di punti della superficie terreste e relative serie di evoluzione temporale degli spostamenti misurati); 2) di tecnologie e tecniche che consentissero un'efficiente elaborazione parallela dei dati e adatti agli algoritmi DInSAR ad alta risoluzione spaziale per il monitoraggio delle infrastrutture; Al fine di favorire il più possibile la portabilità e la scalabilità delle soluzioni ai punti precedenti si è orientato lo studio principalmente verso l'utilizzo di software open source. 2 Ricerca bibliografica svolta (raccolta ed analisi di letteratura scientifica, con individuazione delle pubblicazioni maggiormente significative ai fini della ricerca proposta, per le quali si presenta in allegato una sintesi commentata). L attività di ricerca ha riguardato l analisi della catena di elaborazione dei dati SAR satellitari, con particolare attenzione ai principali algoritmi oggi maggiormente impiegati per la generazione di serie storiche di deformazione a partire da sequenze di immagini SAR. Questa parte è stata principalmente costituita dallo studio di 4 articoli relativi alla tecnica DInSAR denominata Small BAseline Subset (SBAS); in particolare gli articoli presi in considerazione sono Berardino et al., 2002 e (Lanari et al., 2004a, pubblicati sulla rivista internazionale IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Bonano et al, 2012, pubblicato sulla rivista internazionale International Journal of Remote Sensing e Ojha et al, 2015, in pubblicazione sulla rivista internazionale IEEE JSTARS. Nel primo articolo viene presentato l algoritmo SBAS-DInSAR per la generazione delle serie storiche di deformazione a partire da dati SAR a bassa risoluzione spaziale; nella seconda pubblicazione viene presentata un estensione dell algoritmo SBAS- DInSAR per la generazione delle serie temporali di deformazione a partire da interferogrammi differenziali a piena risoluzione spaziale. Il terzo lavoro riguarda la generazione di serie temporali di deformazione utilizzando dati SAR satellitari multi-sensore; nell'ultimo articolo viene trattata un evoluzione dell algoritmo SBAS ad alta risoluzione spaziale e riguarda l'aumento della densità spaziale dei punti monitorati usando una tecnica di Region Growing. Per la parte di pubblicazioni relative all'archiviazione, integrazione e visualizzazione del dato sono stati studiati 2 articoli, GeoNode condivisione di dati e applicazioni territoriali ( Simone Dalmasso e Luca Casagrande, 2011) pubblicato da mediageo e GeoNODE: An End-to-End System from Research Components (C. Clifton, J. Griffith e R. Holland, 2001) International Conference on Data Engineering e della documentazione on line sul sito del progetto GeoNode ( Il primo articolo parla dello spirito e delle motivazioni che hanno portato alla realizzazione della piattaforma GeoNode come l'integrazione dei dati e l'interoperabilità al fine di realizzare un tool di analisi; il secondo affronta alcuni aspetti sviluppati negli ultimi anni relativi al passaggio dalla necessità di reperire informazioni a come gestire questa enorme mole di dati e soprattutto a come renderli utili e fruibili. Per la parallelizzazione degli algoritmi è stato studiato l'articolo (Rob Hochberg) pubblicato da Shodor Education Foundation il libro D. B. Kirk and W.-m. W. Hwu. Programming Massively Parallel Processors: A Hands-on Approach. Morgan Kaufmann Publishers Inc., San Francisco, CA, USA, 2010 che fornisce una visione completa delle tecniche di programmazione parallela

3 con GPU CUDA e la guida The CUDA C Best Practices Guide v4.0. NVIDIA Corporation, 2011 per l'uso delle librerie CUDA con linguaggio di programmazione C. 3 Resoconto dello stato delle conoscenze relative alla tematica di ricerca (breve sintesi del quadro scientifico di riferimento, in relazione alla tematica proposta: conoscenze consolidate e spunti per approfondimenti). L Interferometria SAR Differenziale è nata nei primi anni 90 e inizialmente ha consentito il monitoraggio degli spostamenti del suolo causati da eventi isolati, come terremoti o attività vulcanica. Più recentemente (primi anni 2000) la ricerca si è spostata verso tecniche più avanzate che consentono di seguire l'evoluzione temporale della deformazione osservata durante tutto il periodo di tempo esaminato. Tali approcci possono essere classificati in due categorie: Persistent Scatterers (PS-like) e Coherence-based. I primi sono basati sull ipotesi che esista una categoria di scatteratori, detti scatteratori persistenti (PS), la cui riflettività è pressoché invariante rispetto alla separazione (baseline) spaziale e temporale tra le orbite di acquisizione delle immagini SAR utilizzate per la generazione degli interferogrammi; tali approcci, pertanto, considerano trascurabili gli effetti di rumore (decorrelazione spaziale e decorrelazione temporale). Gli approcci Coherence-based, invece, sfruttano l idea base dell interferometria SAR classica secondo cui la baseline spaziale e la baseline temporale introducono effetti di rumore (decorrelazione); pertanto sono costituiti da algoritmi che utilizzano esclusivamente interferogrammi a piccola baseline, al fine di minimizzare la decorrelazione e massimizzare, quindi, il numero di punti analizzabili. All interno di quest ultima categoria si trova l'approccio noto come SBAS (Small BAseline Subset), sviluppato presso l IREA-CNR di Napoli, che, basandosi su un'appropriata combinazione di interferogrammi differenziali caratterizzati da una piccola baseline sia spaziale, e possibilmente anche temporale, consente di analizzare deformazioni su larga scala spaziale e generare mappe e serie storiche di deformazione. La tecnica SBAS è stata già applicata con successo per lo studio dell evoluzione temporale di fenomeni deformativi su larga scala spaziale (Berardino et al., 2002), come quelli vulcanici, sismici e di subsidenza, a partire da dati SAR satellitari acquisiti dai sensori ERS-1/2 ed ENVISAT dell Agenzia Spaziale Europea (ESA). Un ulteriore sviluppo della tecnica sopra descritta, particolarmente importante in ambito urbano, si è avuto con lo sviluppo di tecniche per l elaborazione di dati SAR a piena risoluzione spaziale (circa 5-10 m) al fine di rilevare fenomeni deformativi, anche molto localizzati spazialmente, che mostrano uno spostamento relativo rispetto a quello medio del terreno. Un altro importante campo di ricerca nel settore dell interferometria differenziale satellitare riguarda la generazione in alta risoluzione spaziale di mappe di velocità e serie storiche di deformazione ottenute elaborando dati SAR acquisiti dai sensori di ultimissima generazione, quali Cosmo-SkyMed e TerraSAR-X. Tali sistemi consentono di ottenere immagini ad altissima risoluzione spaziale (anche di un metro) con elevate accuratezze geometriche, rendendo critici sia i tempi di elaborazione e sia la loro gestione e integrazione con altre tipologie di dati. Nel panorama dei sensori SAR oggi disponibili si è aggiunto recentemente il sistema SENTINEL-1 che consente di acquisire aree molto grandi della superficie terrestre (a partire da 250x400 km 2 ) a media risoluzione spaziale (3x13 m 2 ); anche in questo caso il grandissimo numero di punti da analizzare rappresenta una forte criticità per l utilizzo operativo in contesti reali degli algoritmi DInSAR avanzati. Le problematiche quindi legate all'aumento della quantità di dati sia da elaborare e sia da visualizzare, che crescono al crescere del numero di sensori e delle acquisizioni disponibili, richiedono un approccio differente alle tecniche di elaborazione, visualizzazione e archiviazione dei dati. Per quanto riguarda la gestione, analisi, condivisione e visualizzazione dei dati, considerata la tipologia del dato che costituisce l'output di un'elaborazione DInSAR e considerata la necessità di

4 integrare le misure satellitari con altre sorgenti informative, si è valutata la possibilità di utilizzare/riadattare allo scopo uno strumento open source come GeoNode. Si è valutato di adattare questo strumento perché fornisce: una buona base per l'integrazione e la messa in relazione di dati provenienti da sorgenti informative diverse; una buona scalabilità consentendo di costruire un ambiente federato di dati geografici; compatibilità con gli standard OGC. L'adattamento, mediante la scrittura di parti di codice ad-hoc, consentirà sia di mettere in relazione dati che provengono da sorgenti informative diverse, sia di caricare e visualizzare in modo rapido i risultati dell'interferometria differenziale SAR. Per quanto riguarda l'elaborazione speditiva del dato dallo studio è emerso come l'organizzazione del codice e parte degli algoritmi relativi all'elaborazione dei dati con tecniche di interferometria SAR di CNR-IREA si prestano bene ad un elaborazione parallela, ed in particolar modo alla loro implementazione che sfruttasse la capacità di elaborazione concorrente delle moderne CPU e GPU. A tal riguardo la scelta è ricaduta sull'uso del linguaggio C e sull'architettura CUDA di NVIDIA sia per la sua efficienza computazionale che per le ottime librerie che quest'ultima mette a disposizione nell'ambito del calcolo scientifico. Dai primi risultati ottenuti, su alcune parti di codice della catena di elaborazione SAR ad alta risoluzione di CNR-IREA, emergono tempi di elaborazione (utilizzando una GPU NVIDIA Tesla K20 dotata di 5GB di RAM e 2496 Core alla frequenza di 700Mhz) fino a 40 volte inferiori alle tecniche di programmazione tradizionale. Tale risultato è stato ottenuto mediante una migliore gestione nell'uso della memoria della GPU e dello sviluppo di kernel di elaborazione ad hoc per l'algoritmo in esame. 4 Ricognizione delle attività in corso presso centri di ricerca nazionali ed internazionali (inquadramento delle tendenze evolutive nello specifico ambito di ricerca, per quanto noto). Come già spiegato sopra, la ricerca di dottorato è incentrata sullo studio e sull utilizzo della tecnica SBAS-DInSAR, sviluppata presso l IREA-CNR di Napoli, per l analisi dei fenomeni deformativi superficiali. La ricerca internazionale si sposta verso lo sviluppo di tecniche di elaborazione che consentano il massimo sfruttamento degli archivi di dati DInSAR satellitari esistenti; contemporaneamente i ricercatori dei principali istituti di ricerca internazionali sono coinvolti nella generazione di algoritmi, tecniche e approcci per lo sfruttamento efficace dei dati SAR acquisiti dai sensori di nuova generazione. In tale ambito, un centro di eccellenza è rappresentato dall IREA-CNR, che ha una consolidata attività di ricerca sviluppata negli ultimi 30 anni nell'ambito dell'utilizzo di sensori attivi per il telerilevamento satellitare, e oggi rappresenta uno dei più importanti centri di ricerca nel campo dell Interferometria SAR Differenziale. L istituto ha in atto diverse cooperazioni con organizzazioni nazionali (varie Università ed Istituti del CNR) ed internazionali (JPL, DLR, Università americane). L IREA, inoltre, è Centro di Competenza del Dipartimento di Protezione Civile Italiana per l utilizzo dell Interferometria SAR per il monitoraggio delle deformazioni del suolo. Attualmente l Istituto è coinvolto in diversi progetti di ricerca su tematiche connesse allo sviluppo ed all utilizzo di tecniche DInSAR per l analisi di fenomeni deformativi. A tal proposito, si sottolinea che parte delle Attività di Ricerca di questo dottorato sono svolte in collaborazione con i ricercatori dell IREA-CNR ed, in particolare, il co-tutore esterno è l Ing. Michele Manunta.

5 5 Definizione della Ricerca di Dottorato (formulazione del Tema per la Tesi finale, con precisazione di: finalità, metodologia, fasi e tempi delle attività previste). Il tema di ricerca proposto riguarda lo sviluppo di metodologie interferometriche SAR satellitari per l analisi delle deformazioni superficiali in aree a forte urbanizzazione. Lo sviluppo incontrollato delle città e la nascita di nuove aree metropolitane hanno messo in evidenza una serie di problematiche legate al territorio ed alle modificazioni indotte su di esso dalla costruzione di nuove infrastrutture civili e di trasporto. In particolare, la costruzione di nuove linee metropolitane urbane e di gallerie, necessarie per snellire il traffico in superficie, specialmente su gomma, comporta una serie d'interventi sul territorio legati in primo luogo agli scavi sotterranei; si pensi, ad esempio, ai problemi legati all ampliamento della rete metropolitana della città di Napoli, o ancora alla costruzione della nuova linea metropolitana (Metro C) all interno della città di Roma. Altre importanti problematiche sono legate al verificarsi di fenomeni naturali di notevole impatto per la popolazione, soprattutto in aree fortemente urbanizzate, come le frane (si pensi ai recenti casi di Messina, Caltanissetta, Genova e Cinque Terre) o alla presenza di bacini acquiferi sotterranei (si pensi al caso della città di Bologna) o, ancora, relative a fenomeni di subsidenza-sollevamenti con conseguenze importanti sulla stabilità degli edifici e delle strutture presenti nel territorio stesso. Dall analisi di questi elementi di vulnerabilità del territorio si evince come possa essere strategico avere a disposizione strumenti e metodologie per il monitoraggio frequente e dettagliato del territorio e delle aree urbane, con particolare attenzione agli edifici e alle singole strutture. Inoltre, è necessario disporre di adeguati strumenti per il controllo degli spostamenti e delle deformazioni del territorio, in modo da poter valutare ed eventualmente prevedere la risposta del terreno in seguito alla realizzazione di una nuova infrastruttura. Nell'ambito di tale programma di ricerca, una delle problematiche connesse con l'utilizzo di tecniche SAR in un contesto operativo è, però, la gestione della grande mole di dati a disposizione: dozzine di sensori radar, operanti a bordo di satelliti e aerei (e più di recente anche in sito), acquisiscono continuamente immagini della superficie terrestre richiedendo di archiviare, elaborare e gestire peta byte di dati e risultati. La grande dimensione di questi dataset richiede strumenti più avanzati di quelli tradizionalmente utilizzati, durante tutte le fasi del processo di generazione delle misure, dall'acquisizione del dato alle attività di gestione necessarie per preservare l accesso a lungo termine alle misure, passando per la condivisione, l analisi e la visualizzazione dei risultati delle elaborazioni. Il progressivo aumento della dimensione dei dataset è legato, inoltre, alla necessità di analisi di serie di dati sempre più grandi, con l'obiettivo di estrarre informazioni aggiuntive rispetto a quelle che si potrebbero ottenere analizzando piccoli dataset relativi a brevi periodi temporali. Inserendosi in questo contesto l'attività di ricerca riguarderà lo sviluppo di tecniche e strumenti che consentano di elaborare in modo parallelo questa grande mole di dati e una rapida consultazione e analisi dei dati elaborati. A tal fine, saranno impiegate tecniche e tecnologie che garantiscono una elevata efficienza, in termini di portabilità, scalabilità e rendimento computazionale, come: la piattaforma GeoNode come base per la gestione e integrazione di dati provenienti da diverse sorgenti informative; tecniche di programmazione che fanno uso di multithreading e di GPU (NVIDIA CUDA) per la reingegnerizzazione degli algoritmi critici della catena di elaborazione dei dati SAR L'uso di tali tecniche e tecnologie consentirà da un lato, di avere delle risposte più immediate in termini di disponibilità dei risultati, dall'altro di avere un vantaggio economico in termini di uso delle risorse hardware consentendo una migliore ottimizzazione nell'impiego delle risorse di calcolo.

6 6 Cronoprogramma (seguire lo schema seguente) n. Attività I Anno (consuntivo) II Anno III Anno I II III IV I II III IV I II III IV 1 STUDIO X X X X X 2 ANALISI DELLE CRITICITÀ X X X 3 SVILUPPO WEBGIS X X X 4 GPU (CLOUD) X X X X X X 5 SVILUPPO TESI X X X X RIFERIMENTI 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 Lanari, R., O. Mora, M. Manunta, J. J. Mallorquí, P. Berardino, E. Sansosti (2004): A Small Baseline Approach for Investigating Deformations on Full Resolution Differential SAR Interferograms, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol. 42, July Bonano, M., Manunta, M., Marsella, M. & Lanari, R., (2012), Long-Term ERS/ENVISAT Deformation Time-Series Generation at Full Spatial Resolution via the Extended SBAS Technique, Int. J. Remote Sens., 33, 15, pp , doi: / Ojha, Manunta M., Lanari R., Pepe A., (2015), The Constrained-Network Propagation (C-NetP) Technique to Improve SBAS-DInSAR Deformation Time-Series Retrieval in pubblicazione sulla rivista internazionale IEEE JSTARS Dalmasso S., Casagrande L., (2011). GeoNode condivisione di dati e applicazioni territoriali mediageo C. Clifton, J. Griffith e R. Holland, (2001). GeoNODE: An End-to-End System from Research Components International Conference on Data Engineering IEEE Geonode ( Hochberg R., (2012). Matrix Multiplication with CUDA, pubblicato da Shodor Education Foundation D. B. Kirk and W.-m. W. Hwu., (2010). Programming Massively Parallel Processors: A Handson Approach. Morgan Kaufmann Publishers Inc., San Francisco, CA, USA NVIDIA Corporation, (2011). The CUDA C Best Practices Guide v4.0.

7 SEZIONE B Attività di collaborazione e supporto; formazione ed acquisizione di capacità evolute 1 Partecipazione alle attività di didattica presso la struttura di afferenza (attività seminariale, supporto alla didattica frontale, preparazione di materiale didattico, collaborazione per ricevimento studenti, collaborazione allo svolgimento di tesi di laurea e stages). 2 Attività di formazione (soggiorni presso strutture di didattica e ricerca in Italia e all estero, corsi curriculari o speciali frequentati, partecipazione a seminari, convegni, workshop, etc). Partecipazioni a seminari, convegni, workshop, corsi Seminario: Toward the next generation of earthquake Early Warning Systems, maggio 2015, Osservatorio Vesuviano-INGV. Seminario: Advanced Image and Signal Processing Techniques for Remotely Sensed Data toward Real-Time Environmental Monitoring Applications IREA-CNR Napoli, Ottobre Collaborazione a studi, ricerche, programmi strutturati (contributi in PRIN, ricerche di Facoltà e di Ateneo, convenzioni, etc., con inquadramento del programma e specificazione dell attività prestata). ALLEGATO: Relazione di dettaglio sullo stato delle conoscenze e proposta di ricerca, bibliografia commentata, eventuali pubblicazioni.

8 SEZIONE C Informazioni (Tale sezione contiene le informazioni richieste alla fine ogni anno dall Ufficio Dottorati) 10) Titolare di borsa erogata dalla Sapienza - Università di Roma.SI NO x 11) Nazionalità Italiana.. Dottorato in cotutela. SI x NO (se si indicare il cotutore Ing. Michele Manunta) 12) Dottorato con doppio titolo.. SI NO x 13) Borsa con finanziamento esterno. SI NO x 14) Università di provenienza Università degli studi del Sannio 15) Numero di mensilità di ricerca spese in una struttura di ricerca estera 0 16) Finanziamenti all interno di reti internazionali di formazione alla ricerca..si NO x 17) Pubblicazioni e altri prodotti degli ultimi 3 anni Per le aree bibliometriche. Articoli pubblicati su riviste peer-reviewed internazionali (ed eventualmente proceedings per le aree che accettano) con impact factor (indicizzate WoS) o indicizzate Scopus. Per le aree non bibliometriche. Prodotti editoriali pubblicati dai dottorandi come Monografie dotate di ISBN e/o pubblicazioni in riviste di fascia A (o prodotti editoriali equivalenti ammessi dalla VQR).

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