Università degli Studi di Salerno - Facoltà di Ingegneria A.A Laurea Magistrale in Ingegneria per l Ambiente ed il Territorio

Transcript

1 Università degli Studi di Salerno - Facoltà di Ingegneria A.A Laurea Magistrale in Ingegneria per l Ambiente ed il Territorio Corso di Frane Analisi ed interpretazione di spostamenti superficiali con l ausilio di immagini satellitari acquisite da SAR ing. Dario Peduto

2 Introduzione Gli studi di Ingegneria Geotecnica aventi ad oggetto i fenomeni franosi richiedono l approfondimento di molteplici aspetti: l assetto stratigrafico del sottosuolo; l identificazione dei terreni e le loro proprietà fisico-meccaniche; gli spostamenti superficiali e profondi; il regime delle pressioni neutre; il rilievo del danno; etc; (Cotecchia, 2006) In aree di rilevante estensione, le misure di spostamenti superficiali ottenute con tecniche tradizionali, per motivi sia economici sia legati alla durata dei tempi di osservazione, necessitano di essere integrate da tecniche innovative, quali quelle satellitari che, se opportunamente validate, offrono la possibilità di disporre di una notevole mole di dati relativi ad archi temporali sempre più lunghi.

3 Tecnologie Innovative Telerilevamento (Remote sensing) E la scienza che consente di ottenere informazioni, senza contatto fisico, dagli oggetti in esame. (Lillesand and Kiefer,1987) Telerilevamento è tutto ciò che riguarda la misura e la registrazione di energia elettromagnetica, riflessa o emessa dalla superficie terrestre, e la correlazione di tali informazioni con la natura e le proprietà degli oggetti sulla superficie terrestre

4 Tecnologie Innovative Tecnica SAR (Radar ad apertura sintetica) (Curlander & McDonough, 1991) E un radar che invia impulsi a microonde verso la scena osservata, registra coerentemente il segnale retrodiffuso e deriva l informazione sulla distanza dei diversi retrodiffusori nella scena dal calcolo del ritardo temporale tra segnale inviato ed eco ricevute. Geometria di acquisizione satelliti ERS1/2

5 Orbita eliosincrona discendente N Roma S

6 Orbita eliosincrona ascendente N Roma S

7 Perchè usare il telerilevamento radar? 1. E un sistema attivo che non richiede una fonte di illuminazione esterna (luce solare) come i sistemi ottici. 2. Opera alla frequenze delle microonde e quindi può penetrare la coltre nuvolosa 3. E un sistema coerente: consente la misura precisa di variazioni della distanza sensore bersaglio. 6

8 Interferometria Differenziale SAR (DInSAR) baseline 1 2 Segnale= topografia + spostamento lungo il los +atmosfera +rumori Sensori: ERS1, ERS2, ENVISAT. Passaggi: ogni 35 giorni. Linea di vista LOS: 23. Obiettivo: individuare zone affette da deformazione e seguirne l evoluzione temporale mediante la generazione di interferogrammi differenziali.

9 Quali sensori SAR sono disponibili? Analisi storiche Monitoraggio Repeat Time (days) ERS Envisat 35 RADARSAT-1 24 RADARSAT-2 24 COSMO SkyMed 8 TerraSAR-X Present Day Future

10 Evoluzione della tecnica Metodologie Stack di interferogrammi Immagine ERS 2 Singolo interferogramma Mappa di velocità DInSAR Algoritmi di elaborazione Interferometrica multipassaggio di immagini SAR Permanent Scatterers (PS) (Ferretti et al., 2000); Small BAseline Subset (SBAS) (Berardino et al., 2002); Coherent Point Target Analysis (CPTA) (Mora et al., 2003); Interferometric Point Target Analysis (IPTA) (Wegmuller et al., 2005); Spatio-Temporal Unwrapping Network (STUN) (Kampes et al., 2005); Enhanced Spatial Differences (ESD) (Fornaro et al., 2007).

11 Metodologie Segnale interferometrico Procedure di Elaborazione SBAS Bassa risoluzione (pixel al suolo 80x80m): si isolano deformazioni ed errori topografici a piccola scala ed il contributo atmosferico (Berardino et al., 2002; Fornaro et al, 2007). Alta risoluzione (pixel al suolo 10x10m): si isolano i contributi di strutture altamente coerenti nel tempo (palazzi, rocce affioranti, etc.) con una stima della topografia locale e della velocità media della deformazione locale (Lanari et al., 2004; Fornaro et al, 2007). (Lanari et al., 2004)

12 Che cosa è possibile misurare? ROSSO, identifica gli spostamenti in allontanamento dal sensore radar. BLU, identifica gli spostamenti in avvicinamento dal sensore radar. VERDE, identifica i punti stabili.

13 Che cosa sono i Bersagli Naturali o scatteratori permanenti? Bersagli radar costanti nel tempo: edifici, monumenti, viadotti, antenne, pali, condotte, rocce esposte...

14 Disponibilità dei dati in Italia Il Piano Straordinario di Telerilevamento ( )

15 Disponibilità dei dati nella Regione Campania Il Piano PODIS-Tellus: copertura totale di dati DInSAR ( ) Dati ERS 1 ERS 2 ( ) e dati RADARSAT ( ) Orbita ascendente Orbita discendente

16 Principali applicazioni Subsidenze Frane Faglie sismiche Singoli edifici

17 Studio delle frane con dati DInSAR Esempi nella letteratura scientifica di applicazioni alle frane: Caso studio Saint-Etienne-de-Tinee Berkeley Hill (Baia di San Francisco) Frana di Ancona Frana di Triesenberg-Triesen Autori Fruneau et al., 1996 Hilley G. et al Cotecchia, 2006; Colesanti et al., Colesanti, Wasowski, 2006 Spunti derivati dalla analisi della letteratura aree non urbanizzate presenza di vegetazione umidità (Zebker et al, 1992); effetto della pendenza dei versanti; frequenza delle misure (35 giorni) che consentono di discriminare spostamenti fino a 1.4 cm ad ogni passaggio; interpretazione della misura a causa della tridimensionalità del fenomeno.

18 Inquadramento della problematica Schema di gestione del rischio da frana Obiettivo dello studio: Aggiornamento delle Carte Inventario a scala 1:25000 con riferimento a: -stato di attività di fenomeni franosi a cinematica lenta; -individuazione di fenomeni franosi a cinematica lenta non cartografati. Fell et al.(2008)

19 Studio delle frane con dati DInSAR Schema proposto per lo studio delle frane Casi studio analizzati Un area nel territorio dell AdB-LGV I Comuni di Frosinone e Torrice (FR) Singoli fenomeni franosi Peduto, 2008; Cascini et al., 2010)

20 Studio delle frane con dati DInSAR a bassa risoluzione Area studio Superficie Comuni Numero totale di frane inventariate Area in frana (km 2 ) Dati SAR Periodo 489 kmq (5%) 33 immagini ERS1- ERS2, elaborate a bassa ed alta risoluzione con algoritmo ESD. giugno 1995 gennaio 2000 landslide number a landslide number a Frane Stato mappate di attività active phenomena dormant phenomena rotational earth flows rotational earth flows - creeps deep seated 0 slides slides - earth creeps gravitational rotational slides earth flows rotational slides - earth flows flows movements Attive: active, reactivated and suspended (Cruden e Varnes, 1996) Quiescenti: dormant (Cruden e Varnes, 1996)

21 Studio delle frane con dati DInSAR a bassa risoluzione Analisi della distribuzione del dato SAR in base all Uso del Suolo Urbanised areas CLASS I Industrial and commercial urbanised areas Bare rocks Permanent cultivations (olive trees) Heterogeneous agricultural areas CLASS II In rotation -cultivated areas Bare soils Inland waters Broad-leaved forests with deciduous vegetation Riparian vegetation Forests of conifers CLASS III Permanent grass Mediterranean scrub Pastures and prairies Evergreen forests or mixed (Broad-leaved + conifer Open-air mining areas Verifica della copertura del dato SAR sulle aree in frana Density (num/km2) % % % Density (num/km2) Number of coherent pixels 6.16 CLASS I CLASS II CLASS III CLASS I CLASS II CLASS III Peduto, 2008; Cascini et al., 2009) Number of DInSAR coherent pixels number of landslides rotational slide earth flow rotational slide - earth flow earth flow - creep 301 frane coperte su 897 pari al 34% creep deep seated gravitational movement (%) Mapped landslides DInSAR covered landslides percentage of DInSAR covered landslides

22 Studio delle frane con dati DInSAR a bassa risoluzione Carta della Visibilità a priori (scala 1:25.000) delle frane nell area di studio: Carta delle Pendenze Carta della Esposizione Carta dell Urbanizzato dell Uso Suolo Orbite ascendenti Orbite discendenti (Peduto, 2008; Cascini et al., 2009) Verifica preliminare su orbite discendenti: Circa 86% dei pixel coerenti a bassa risoluzione si concentrano nelle aree visibili o visibili con difficoltà.

23 Dati DInSAR come indicatori dello stato di attività delle frane coperte mean velocity (cm/year Studio delle frane con dati DInSAR a bassa risoluzione active earth flow active rotational slide active rotational slide - earth flow dormant earthflow dormant rotational slide dormant rotational slide - earth flow All interno Fuori dalle delle aree mappate aree mappate come frane: come frane: Nell area di studio ci sono 63 Su vallecole un totale su di che frane intersecano coperte pixel dal dato DInSAR DInSAR: coerenti in movimento. - 84% delle frane quiescenti non L aggiornamento presentano evidenze della di Carta movimento; Inventario potrebbe condursi a -partire 24% delle dalle frane aree attive all interno delle quali presentano sono evidenze state di registrate condizioni movimento. di movimento. (Cascini et al.,2008) Landslide number active rotational slide dormant rotational slide Movimento number of landslides based on geomorphological criteria percentage of landslides with not moving SAR pixels percentage of landslides with moving SAR pixels Soglia = 1.5 mm/anno Non-Movimento active earth flow dormant earth flow (Colesanti et al., 2003) (Peduto, 2008; Cascini et al., 2009) active rotational slide - earth flow dormant rotational slide - earth flow Percentage (%)

24 Studio delle frane con dati DInSAR Upgrade proposto per la interpretazione dei dati DInSAR Geometria di acquisizione SAR monodimensionale ASCENDING ORBITS Z 90 θ =23 LOS direction Rotational slide Simplified scheme Earth flow Simplified scheme Steepest slope direction α s = 11.5 nicchia Head corpo Main di Zone cumulo of nicchia Head corpo Main di frana Zone body frana accumulation cumulo of body accumulation α N φ rˆ û E 1/3 1/3 1/3 3 /4 1/4 Rotational slide earth flow Simplified scheme Creep Simplified scheme nicchia Head corpo Main di body frana Zone cumulo of accumulation nicchia (Peduto, 2008; Cascini et al., 2010) 3/4 1/4

25 Studio delle frane con dati DInSAR Flowchart della procedura sviluppata Esempi di Mappe avanzate di velocità su aree in frana a scala 1: (Peduto, 2008; Cascini et al., 2010)

26 Studio delle frane con dati DInSAR Velocità medie registrate nei 301 fenomeni franosi coperti dal dato DInSAR DInSAR mean velocity (cm/year head main body accumulation zone Rotational slides DInSAR mean velocity (cm/year head main body accumulation zone Earth flows DInSAR mean velocity (cm/year Rotational slides - Earth flows head main body accumulation zone (Peduto, 2008; Cascini et al., 2010)

27 Studio delle frane con dati DInSAR ad alta risoluzione Area di studio Distribuzione dei dati DInSAR ad alta risoluzione Comuni interessati: Frosinone e Torrice. Superficie: 64 km 2 Importanza della congruenza scalare dei dati (Peduto, 2008; Cascini et al., 2010)

28 Studio delle frane con dati DInSAR ad alta risoluzione Analisi alla scala del singolo fenomeno: la frana de La Consolazione Silty-clayey sands Red-yellow sandstone A-A B-B C-C E-E D-D Legend Boundary of the old landslide Main scarp Creep -2 Individuazione di aree a differente -3 cinematismo Displacement (cm) Time (year) Silty-clayey sands Red-yellow sandstone (Peduto, 2008; Cascini et al., 2010) A-A E-E D-D C-C B-B Displacement (cm) Time (year)

29 Il caso studio di Ascea: : analisi dati ERS ( ) 2001) Pianta Visione di insieme Distribuzione delle velocità nel corpo di frana (Cascini et al., 2011)

30 Il caso studio di Ascea: : analisi dati ERS ( ) 2001) Distanza [m] Quote [m] anno Distanza [m] spostamento [cm] K5M 03KTM (Cascini et al., 2011)

31 Il caso studio di Ascea: : analisi dati ERS ( ) 2001) Quote [m] Distanza [m] anno spostamento [cm] K4I 03K65-7 (Cascini et al., 2011)

32 Analisi a grande scala:il caso studio di Pisciotta (SA) Ortofoto 2006 Ottobre marzo 2008 Dicembre 2008 Gennaio 2009 (Cascini et al., 2011)

33 Analisi a grande scala:il caso studio di Pisciotta Pisciotta (Salerno) 26 gennaio marzo PS livellazioni 26 gennaio Livellazioni (marzo aprile 2009) 5 gennaio 2009 spostamento [cm] Dati PS (luglio gennaio 2001)? anno si poteva prevedere? (Cascini et al., 2011)

34 Commenti Le analisi condotte con l ausilio di dati DInSAR a BASSA RISOLUZIONE evidenziano che: Nelle analisi su area vasta I dati telerilevati possono essere impiegati, limitatamente alle fenomenologie per le quali si ha una adeguata copertura in studi a scala 1:25.000, per una verifica\aggiornamento della Carta Inventario delle frane. Le analisi condotte con l ausilio di dati DInSAR ad ALTA RISOLUZIONE evidenziano che: Dati DInSAR ad alta risoluzione a scala comunale\di singolo fenomeno I dati telerilevati, opportunamente trattati, offrono indicazioni sul cinematismo dei singoli fenomeni consentendo di evidenziarne eventuali retrogressioni o parziali riattivazioni, nonché di monitorare il comportamento di strutture/infrastrutture interagenti con i medesimi fenomeni.

35 Sensori SAR ad alta risoluzione Ricostruzione 3D di spostamenti di edifici in aree densamente urbanizzateu (Crosetto et al., 2009)