L'USO DELLE TECNICHE SATELLITARI PER IL MONITORAGGIO DEI FENOMENI FRANOSI

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1 L'USO DELLE TECNICHE SATELLITARI PER IL MONITORAGGIO DEI FENOMENI FRANOSI Dipartimento di Ingegneria Idraulica, Geotecnica ed Ambientale Università degli studi di Napoli Federico II Sommario Nella seguente nota vengono analizzate diverse tecniche di interferometria differenziale - Advanced DInSAR (A-DInSAR) techniques - per il monitoraggio di fenomeni franosi a cinematica lenta. Le tecniche sono sia di tipo Coherence-based (SBAS - Berardino et al., 2002, Lanari et al., 2004) che di tipo Persistent Scatterers (PS - Ferretti et al., 2001), implementate in algoritmi sviluppati dal Dipartimento di Ingegneria Elettronica (DIBET) della Università degli Studi di Napoli Federico II, e dal Departamento de Teoria del Senyal della UPC di Barcellona. Entrambi gli algoritmi, strutturati per l elaborazione di immagini ERS ed ENVISAT, sono stati opportunamente modificati per operare con immagini di ultima generazione della costellazione Cosmo Sky-Med consentendo l elaborazione di mappe dettagliate delle velocità di spostamento di punti noti al suolo e di serie temporali delle deformazioni per alcuni siti campione. Sulla base dei risultati finora ottenuti si sta sviluppando una procedura finalizzata alla validazione geologica e geotecnica in ambiente GIS di elaborazioni interferometriche di immagini Cosmo Sky-Med effettuate con la tecnica PS. Interferometria differenziale L interferometria differenziale consente di misurare le deformazioni della superficie terrestre, proiettate lungo la linea di vista del sensore (Line of Sight - 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) differenti (Fig. 1). Figura 1. Processo per l applicazione della tecnica dell interferometria differenziale (Berardino et al., 2002) La differenza di fase int è funzione di una serie di parametri legati dalla seguente relazione: dove flat è il contributo dovuto alla terra piatta, topo è il contributo dovuto alla presenza della topografia, mov è l effettivo contributo dovuto ad eventuali spostamenti, atm è la differenza di fase dovuta alla presenza dell atmosfera ed infine noise è il contributo, sempre presente, dovuto alla decorrelazione spaziale e temporale.

2 Pertanto, una volta noti i singoli contributi legati a fattori geometrici del suolo e del segnale, dalla stima della differenza di fase tra immagini acquisite in tempi diversi relative allo stesso areale, è possibile stimare lo spostamento al suolo ( mov ) nelle diverse acquisizioni. Il termine mov potrà poi essere scomposto in un contributo lineare ed uno non lineare: mov = lin + non lin = 4 / v * T + non lin. Al termine lineare è associata la velocità media di spostamento, a quello non lineare l andamento degli spostamenti nel tempo. Nel presente lavoro sono stati confrontati i risultati di diverse tecniche di elaborazione, sia di tipo SBAS che di tipo PS, utilizzando sia immagini a bassa risoluzione (ENVISAT) che di nuova generazione (Cosmo SkyMed), con riferimento ad alcuni siti campione individuati sulla base della disponibilità di immagini, dati di spostamento a terra ottenuti con misure tradizionali e dall orientazione planimetrica dei corpi di frana. Verranno esposti alcuni dei risultati ottenuti, sulla base dei quali è possibile fare alcune osservazioni sull applicabilità di tali tecniche per il monitoraggio di fenomeni franosi. Sito di Agnone (IS): confronto di elaborazioni con tecnica SBAS con immagini ENVISAT e COSMO SkyMed Il sito di Agnone (IS) è caratterizzato dalla presenza di un grosso movimento franoso (scorrimento-colata) di estensione dell ordine dei 56 ha e lunghezza prossima a 1400 m, che si sviluppa in direzione SW-NE, ottimale per la visibilità dal satellite ma con pochissimi manufatti riflettenti. In un precedente lavoro (Di Martire et al., 2012) è stata messa in evidenza la differenza tra una mappa di coerenza generata con immagini di vecchia generazione (ENVISAT) ed una mappa di coerenza ottenuta da immagini di ultima generazione (Cosmo Sky-Med) dopo l installazione di riflettori artificiali (v. Fig. 2). CR4 CR2 CR8 CR6 Figura 2. Sito di Agnone (IS). Mappe di coerenza ottenute con immagini ENVISAT (a sinistra) e COSMO SkyMed (a destra) Nel periodo Febbraio 2011 Febbraio 2012 si è avuta la disponibilità di un nuovo set di 11 immagini in geometria descending, e pertanto è stato possibile adattare l algoritmo SBAS sviluppato dal DIBET dell Università di Napoli Federico II per le immagini ENVISAT, alle immagini Cosmo. E stato possibile effettuare quindi un primo confronto tra i valori di coerenza media in corrispondenza dei corners installati e stimare quindi l affidabilità dei risultati ottenuti (Tab.1).

3 Tabella 1. Confronto tra i valori di coerenza media ottenute dalle immagini ENVISAT e Cosmo Sky-Med. Corner reflector Coerenza Envisat Coerenza Cosmo SKy-Med CR CR CR CR Con l aumentare del valore di coerenza si è notevolmente ridotto l errore sulla stima degli spostamenti, passando da un valore di circa ± 6mm ad un valore di circa ± 1.5mm. Dal set di immagini disponibile abbiamo ottenuto un totale di 55 interferogrammi che che ci hanno permesso di calcolare la serie temporale delle deformazioni in corrispondenza dei corners installati (Fig.3). CR4 CR6 Figura 3. Serie temporali delle deformazioni in corrispondenza di alcuni riflettori artificiali Sito di Bisaccia (AV):confronto di elaborazioni con diverse tecniche SBAS su immagini ENVISAT Una ulteriore elaborazione è consistita nel confronto di diverse tecniche di tipo SBAS su identici set di immagini. In particolare è stato preso in esame l algoritmo denominato Coherent Pixels Technique (CPT Blanco et al., 2005), sviluppato presso il Departamento de Teoria del Senyal della Universitat Politecnica de Catalunya di Barcellona. Tale algoritmo a differenza dell algoritmo precedentemente illustrato permette di portare a termine l intera catena elaborativa utilizzando coppie interferometriche caratterizzate da baseline spaziale e temporale ridotte, al confronto di quanto possibile con l algoritmo sviluppato presso il DIBET, dove in alcuni casi è necessario utilizzare coppie interferometriche caratterizzate da baseline spaziale superiori alla baseline critica per le immagini ENVISAT (dell ordine dei 400m). Allo stato non si è ancora proceduto al processamento delle immagini con l algoritmo non lineare, che consentirà la rappresentazione delle serie temporali delle deformazioni. Con riferimento al sito sperimentale di Bisaccia (AV) sono state effettuate le due elaborazioni innanzi illustrate. Le immagini utilizzate sono relative alle due geometrie di acquisizioni ascending (51 immagini Track 358 Frame 819) e descending (39 immagini Track 265 Frame 2781). Imponendo una baseline temporale di 211 giorni e spaziale di 200 m sono stati

4 individuati 32 interferogrammi per le elaborazioni ascending e 23 in geometria descending. I risultati sono riportati nella figura (Fig. 4) sotto forma di mappe di velocità media in geometria ascending e descending. Si può osservare come la zona più antica di Bisaccia sia soggetta a spostamenti, suddivisibili in tre fasce caratterizzate da velocità via via crescenti da sud a nord (Fig. 5). Dall interpretazione dei risultati ottenuti, è possibile osservare che tale zona è soggetta a spostamenti la cui componente predominante sia quella verticale, essendo concordi i segni delle velocità nelle due differenti geometrie di acquisizione. Figura 4. Mappa delle velocità: immagini ascending (a sinistra), descending (a destra). Figura 5. Particolare delle velocità nella zona antica: immagini ascending (a sinistra), descending (a destra). Sito di Moio della Civitella (SA): elaborazioni con tecnica PS su immagini ENVISAT Con riferimento alle tecniche PS le elaborazioni interferometriche sono state effettuate utilizzando l algoritmo di tipo SCSs (Stable Coherent Scatters), sviluppato presso il Departamento de Teoria del Senyal della Universitat Politecnica de Catalunya di Barcellona (Iglesias et al., 2012). Tale metodo, a differenza del classico algoritmo PSInSAR che seleziona i punti in funzione della dispersione di amplitude che caratterizza lo stesso punto nel tempo, consente di selezionare i punti usando le sole proprietà spettrali durante tutto il periodo di acquisizione invece che i valori della riflettività (amplitude). Si riportano i risultati ottenuti con riferimento al sito di Moio della Civitella (SA) (Calò, 2009), utilizzando 44 immagini in acquisizione ascending della Track 358 Frame 801. Come è possibile osservare dai risultati ottenuti (Fig. 6), sono stati riscontrati spostamenti concordi con la morfologia in quanto il segno negativo del valore delle velocità implica uno

5 spostamento nella direzione bersaglio-sensore per la geometria analizzata (ascending). -2 cm/anno 2 cm/anno Figura 6. Sito di Moio della Civitella (SA): immagine SAR (a sinistra). Mappa delle velocità (a destra). Per quanto riguarda l entità degli spostamenti, però, il metodo restituisce valori caratterizzati da un errore dell ordine del cm, a causa della difficoltà nella scelta dei punti di riferimento in immagini di bassa risoluzione quali le ENVISAT utilizzate. Un deciso miglioramento si ottiene quando si utilizzano immagini di nuova generazione ad alta risoluzione (Cosmo SkyMed, TerrasarX), con risoluzione dell ordine di 3x3m (Fig. 7). Figura 7. Mappa delle velocità ottenuta mediante l algoritmo SCSs con immagini Terrasar-X (Iglesias et al., 2012). Provincia di Palermo. Validazione dei dati satellitari per la ricostruzione dei vettori spostamento La disponibilità di dataset di immagini acquisite in geometria ascending e descending permette di elaborare i risultati interferometrici in termini di vettori spostamento nella reale direzione di spostamento della frana (T.R.E., 2008). Ciò risulta possibile quando sono disponibili dati PS ubicati in prossimità ed acquisiti a breve distanza temporale. Una elaborazione di tale genere è in corso di applicazione con riferimento ai dati acquisiti per la provincia di Palermo dalla E-geos. Nella Fig. 8, con riferimento al territorio di Monreale (PA), sono stati analizzati i dati elaborati (ascending e descending) con tecnica PSP, che consente la selezione dei punti riducendo il contributo dovuto all atmosfera ed all orbita (Costantini et al., 2008). A partire dai PS elaborati nelle due geometrie, mediante la sovrapposizione dei dataset, è stato possibile in maniera semiautomatica in ambiente GIS ottenere una mappa in cui si evidenziano le aree caratterizzate da elevata densità di punti e velocità accettabili (Lu et al., 2009), su cui sono state cartografate in funzione della morfologia le possibili frane individuate

6 mediate tale tecnologia (Fig. 9). Figura 8. PS ascending (a sinistra), PS descending (a destra). A seguito di questa elaborazione è stato condotto un rilevamento geomorfologico al fine di verificare gli areali individuati in modo tale da validare le elaborazioni effettuate, ciò a conferma che in ogni caso è necessario integrare le diverse tecniche. Figura 9. Mappa della densità dei PS ottenuti dai dataset ascending e descending. Conclusioni Le diverse tecniche di interferometria differenziale (PSInSAR, CPT, SBAS, SCSs, PSP ecc.) sviluppate negli ultimi due decenni si sono dimostrate utili per il monitoraggio dei fenomeni franosi a cinematica lenta. Dalle diverse applicazioni illustrate nel seguente lavoro si evince che tali tecniche possono essere utilizzate per effettuare sia studi di area vasta, utilizzando anche immagini da archivio di vecchia generazione (ENVISAT), ma soprattutto, con l ausilio delle immagini di nuova generazione (Cosmo Sky-Med, Terrasar-X ecc.) caratterizzate da una maggiore risoluzione spaziale e tempi di acquisizione ridotti (4 giorni), analisi di fenomeni di grande estensione. Lo studio di tali fenomeni implicherebbe lunghe e costose campagne di misura in situ, che potrebbero essere notevolmente ridotte se integrate con queste nuove metodologie di monitoraggio.

7 Ringraziamenti Per la realizzazione di questo lavoro si ringrazia il Ministero dell Ambiente per la Tutela del Territorio e del Mare (MATTM) per la fornitura delle immagini ENVISAT, la società E-geos per le elaborazioni delle immagini Cosmo Sky-Med ed il Prof. J.J. Mallorqui del Departamento de Teoria del Senyal della UPC di Barcellona per la supervisione nelle elaborazioni con l algoritmo CPT. 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 Blanco P., Mallorqui J. J., Navarrete D., Duque S., Sanz Marcos J., Prats P., Romero R., Dominguez J., Carrasco D., T. Broquetas, (2005). Application of the Coherent Pixels Technique to the Generation of Deformation Maps with ERS and ENVISAT Data, International Geoscience and Remote Sensing Symposium,. IGARSS 05. Vol 3, pp: Calò F., Analysis of slow-moving landslides in Southern Apennines by integrating ground monitoring and Remote Sensing techniques, PhD Thesis, Federico II University of Naples, Italy, Costantini M., Falco S., Malvarosa F., Minati F., (2008). A new method for identification and analysis of persistent scatterers in series of SAR images, in Proc. Int. Geosci. Remote Sensing Symp.(IGARSS), Boston MA, USA, 7-11 July 2008, pp Di Martire D., Calcaterra D., Franceschetti G., Iodice A., Ruello G., Ramondini M., (2012). Application of DInSAR data for slow-moving landslides monitoring Workshop Finale - Risultati del primo Announcement of Opportunity Cosmo-SkyMed Roma, 27, 28, 29 marzo 2012 Ferretti A., Prati C., Rocca F., (2001). Permanent scatterers in SAR interferometry. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 39(1),8 20. Iglesias R., Monells D., Centolanza G., Lopez Dekker P., Mallorqui J.J., (2012). A new approach to DInSAR Pixel Selection with Spectral Correlation in Time between Sublooks. Proceedings EUSAR 2012, Nurberg Germany, pp Lanari R., Mora O., Manunta M., Mallorqui J.J., 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(7), p , Lu P., Casagli N., Catani F., Tofani V. (2009). Hotspot analysis of persistent scatterers for hazards identification in the Arno river basin (Italy). European Geosciences Union (EGU), General Assembly, April 2009, Vienna, Austria: Abstract EGU T.R.E. (2008) PSInSARTM user s manual. TeleRilevamento Europa, Milan, Italy, 84 p. (in Italian).