Sistemi da Satellite per il Monitoraggio dei Fenomeni Franosi - Guido Pasquariello
←
→
Trascrizione del contenuto della pagina
Se il tuo browser non visualizza correttamente la pagina, ti preghiamo di leggere il contenuto della pagina quaggiù
Sistemi da Satellite per il
Monitoraggio dei Fenomeni Franosi
Guido Pasquariello
CNR Consiglio Nazionale delle Ricerche , ISSIA, BARI
Foggia, 06 Giugno 2017 1
Outline
Sistemi basati su piattaforme Spaziali per
l’Interferometria SAR Multi Temporale
(Multi temporal SAR Interferometry MTI)
per il monitoraggio dell’instabilità dei
versanti
Analisi dei parametri caratteristici
Esempi di SAR in C-band e X-band
Considerazioni conclusive
Foggia, 06 Giugno 2017 2
Interferometria SAR Multi Temporale
Strumento di misura che sta diventanto sempre più
operativo per l’analisi dei movimenti superficiali terrestri
MTI come sorta di rete di stazioni GPS “naturali” per il
monitoraggio di vaste aree di interesse, con una
frequenza di aggiornamento del dato
settimanale/mensile e una densità spaziale di punti di
misura estremamente elevata (*)
(*) Arpa Piemonte - Nota tecnica sintetica per la
comprensione del dato satellitare PSiNSAR
Foggia, 06 Giugno 2017 3
SAR Interferometry
Confrontando la fase immagini SAR acquisite da posizioni / tempi
differenti del satellite è possibile ottenere mappe di Elevazione del
suolo e Spostamenti del suolo
Misure globali.
Misure accurate (velocità ≈1mm/y).
Misure ripetute per lunghi periodi temporali (decenni) e con
frequenza tra 6÷35 giorni.
Foggia, 06 Giugno 2017 4
SPINUA Processing Chain
Differential
Differential
Fine
Fine Resampling
Resampling Interferogram
Interferogram DEM
Generation
Generation
Coarse
Coarse
Differential
|SLC| Phase
Coregistration
Stack Stack
APS
Maps
AOI
AOIcropping
cropping Amplitude
Amplitude
Equalization
Equalization Atmospheric
Atmospheric
Phase
Phase Filtering
Filtering Time
series
of LOS
Amplitude
Amplitude Stability
Stability heights
Best
BestPath
PathSelection
Selection Map
Map Evaluation
Evaluation
PS Map
DEM
DEM Error
Error &
&
(SAR
Movement
Movement
Coord.)
Estimation
Estimation
Multi-image
SAR SAR reflectivity PS Map
data Map (WGS84)
Geocoding
Geocoding
DEM
Ancillary data
(orbits, Doppler…) corrected
at PS
Foggia, 06 Giugno 2017 5
Dipendenza delle stime di spostamento dai parametri del sistema
L’interferometria multi temporale consiste in un doppio
processo di interpolazione statistica:
Nello spazio per ciascuna immagine (per la
rimozione dell’effeto atmosferico): dipendenza
dal numero PS (NPS),
dipendenza dalla risoluzione spaziale;
Nel tempo per ciascun PS (per la stima dei
parametri del moto) : dipendenza dal numero N
di immagini temporali processate
dipendenza dalla risoluzione temporale dt
Foggia, 06 Giugno 2017 6
Monitoraggio frane & MTI
L’applicazione della MTI al monitoraggio delle frane pone alcune
problematiche non del tutto risolte, dovute:
alla complessa cinematica del fenomeno sotto osservazione
Aree target spesso in situazioni non favorevoli:
• Estensione limitata
• Topografia sfavorevole
• Presenza di vegetazione
• Variabilità temporale nella copertura del suolo
Problemi :
Visibilità della zona target
Mancanza di un numero sufficiente di scatteratori coerenti
Dipendenza dalla geometria direzione versante/angolo di
osservazione;
Precisione nella determinazione della velocità media
Analisi di perfomance (dipendenza dai parametri del sistema di
acquisizione)
Foggia, 06 Giugno 2017 7
Geometria di acquisizione
• Confronto Sentinel-1
Ascending/Descending
Foggia, 06 Giugno 2017 8
SAR satellite missions
• SeaSat (1978)
• Shuttle Imaging Radar (dal 1981)
• SIR-C/X-SAR (1994 ) JPL-DLR-ASI)
λ = 3.7-7.5 cm λ = 15-30 cm λ = 2.4-3.7 cm
Foggia, 06 Giugno 2017 9
Limiti MTI nel monitoraggio frane
LIMITI
POSSIBILI SOLUZIONI
• Non prevedibilità a priori della
densità di PS (numero NPS e
distribuzione spaziale) • Alta risoluzione spaziale; uso di
scatteratori artificiali;
• Tecnica applicabile a movimenti
lenti ( ∙ ⁄ )
• Accuratezza nella stima del moto • scelta opportuna di λ ( ∝ / )
dipendente dal numero N di • scelta periodo di rivisita dt
acquisizioni temporali
• 2-D usando ascending e
• Movimenti 1-D lungo la linea di descending e modelli topografici
vista del sensore accurati dell’area target
• Coerenza inversamente • Sistemi Spaziali che assicuri bassa
proporzionale alla baseline varianza nella distribuzione di B
spaziale B
• Interpretazione fortemente guidata
• NON univocità dell’interpretazione dalla conoscenza a priori del
delle serie temporali (problema fenomeno
matematicamente mal posto)
Foggia, 06 Giugno 2017 10InSAR satellite missions Foggia, 06 Giugno 2017 11
Dipendenza dalla baseline
∙sin
; ∙
σ_(H )∝(λ·sin(ϑ))/(N·RMS(D_orb) )
Missione SAR Acronimo Dorb RMS (m)
ENVISAT-ASAR ENV 1000
RADARSAT-2 RSAT2 2000
Cosmo-SkyMed CSK 2000
Sentinel-1 S1 100
ALOS PALSAR-2 ALOS2 1000
Foggia, 06 Giugno 2017 12Distribuzione baseline Foggia, 06 Giugno 2017 13
Performance of C/X band MTI
Buone stime di spostamento ottenibili in tempi minori usando sistemi in
X-band: tuttavia la costellazione Sentinel-1 migliorerà i risultati sin’ora
ottenuti C-band.
.
(Bovenga et al., 2016, Proc. SPIE, 100030B )
Foggia, 06 Giugno 2017 14Assisi test case (Italy)
ENV DESC CSK
DESC
(Bovenga et al., Int. J. Remote Sens. 2015, 34 (11):4083–4104)
Foggia, 06 Giugno 2017 15Assisi test case (Italy)
GSP Measurements
(Bovenga et al., Int. J. Remote Sens. 2015, 34 (11):4083–4104)
Foggia, 06 Giugno 2017 16Zhouqu test case (Gansù, Cina)
Area 53 km2 ENV
orbit_env = desc
look_env = 23°
Nimg_env = 32
dT = [07/2003, 08/2010] = 7 y
Coh > 0.75
NPS = 5700 ~ 108 PS/km2
= 0.26 mm/y
CSK
orbit_csk = desc
look_csk = 40°
Nimg_csk = 23
dT = [11/2010, 02/2012] = 1.3 y
Coh > 0.85
NPS = 77000 ~ 1450 PS/km2
= 0.63 mm/y
(Wasowski and Bovenga, 2013, Eng. Geol. 2013, 174:103–138)
Foggia, 06 Giugno 2017 17Appennino Dauno
Attività iniziata nel 2006: Convenzione
AdB-Puglia – ISSIA Studio dei siti in frana
nel subappennino Dauno e Capitanata
tramite interferometria radar
multitemporale ; confronto con dati in
situ
Analisi serie storiche ERS1/2 ed Envisat;
Confronto con dati in Banda X a maggiore
risoluzione spaziale;
Confronto con i nuovi dati Sentinel1/2
PS in corrispondenza di strutture urbane e strutture viarie
Foggia, 06 Giugno 2017 18Appennino Dauno
L’alta risoluzione spaziale porta ad un sensibile aumento nel numero di PS
(con un fattore da 10 a 40)
Foggia, 06 Giugno 2017 19Pietramontecorvino: TerraSAR-X vs ENV
(Wasowski and Bovenga, 2015, Landslide Hazards, 345-403)
Foggia, 06 Giugno 2017 20Bovino: Sentinel-1 vs ENV Foggia, 06 Giugno 2017 21
Bovino: Sentinel-1 Foggia, 06 Giugno 2017 22
Uso di scatteratori artificiali: frana di Carlantino
La zona in frana di Carlantino
caratterizata dalla mancaza di
target radar naturali coerenti,
per la vegetazione e campi
coltivati.
Usati piccoli e poco costosi
Small Corner Reflectors
(Bovenga et al., 2017, Catena, 151: 49–62)
Foggia, 06 Giugno 2017 23Posa in opera dei CR Foggia, 06 Giugno 2017 24
Carlantino: analisi dei CR
2 CR su 6 soggetti ad atti
vandalici. Tuttavia i rimanenti
4 utili a testimoniare la
stabilità dei punti come
conferma dei lavori di
consolidamento.
(Bovenga et al., 2017, Catena, 151: 49–62)
Foggia, 06 Giugno 2017 25Marina di Andora test case
Marina di Andora è un caso interessante per stabilire il
ruolo che le tecniche MTI possono avere per la
valutazione del rischio
Analisi retrospettiva per verificare se c’erano stati segnali
precursori dell’evento verficatosi nel Gennaio 2014
CosmoSKYMed: Strip., Asc., N=55, [Oct.2008,
May.2014]
Foggia, 06 Giugno 2017 26Marina di Andora test case
Nel gennaio 2014 nei pressi di
Marina di Andora, il crollo di un
terrazzo di una villetta provocò
il deragliamento di un treno
sulla linea Genova-Ventimiglia
e la conseguente interruzione
dei collegamenti ferroviari con
la Francia.
Foggia, 06 Giugno 2017 27Marina di Andora test case
In corrispondenza della linea ferroviaria
una serie di PS stabili (in VERDE)
Un gruppo di PS in movimento (in
ROSSO) in corrispondenza delle
abitazioni al di sopra delle ferrovia
(Nutricato et al., 2015, Proc. IGARSS 2015, 1405-1408 )
Foggia, 06 Giugno 2017 28Marina di Andora test case
L’analisi dei profili
temporali dei PS in
movimento dimostra
che i movimenti
erano iniziati dal
2009 (segnali
preecursosi)
Risultato possibile
per l’alta risoluzione
spaziale e temporale
della costellazione
CSK
• Condizione favorevole per
E
l’orientazione del versante;
• Interpretazione «a
posteriori» facilitata
(Nutricato et al., 2015, Proc. IGARSS 2015, 1405-1408 )
Foggia, 06 Giugno 2017 29Final Comments Con la “vecchia generazione” di satelliti in C-band ERS, ENVISAT, RADARSAT-1 il monitoraggio delle frane abbastanza problematico (applicabile al 10% dei casi ); Nel monitoraggio delle frane gioca un ruolo fondamentale la risoluzione spaziale e quella temporale (tempo di rivisita) oltre che la completezza della serie ; La nuova generazione di sensori X-band ad alta risoluzione spaziale assicura una densità elevata di PS; le future costellazioni uniranno l’alta risoluzione spaziale a quella temporale; La nuova costellazione in C-Band delle Sentinel-1A/B assicura un sufficentemente breve tempo di rivisita , e la sicurezza di serie temporali dense e con bassa variabiltà delle baseline oltre che l’acceso gratuito ai dati; Di fronte alla grande quantità di dati di serie temporali di spostamento che saranno forniti dalla tecnica Sar Interferometrica Multi Temporale, la sfida tecnologia si sposta sulla capacità di sintetizzare ed analizzare questi dati. In questo è fondamentale la conoscenza a priori del fenomeno osservato Foggia, 06 Giugno 2017 30
E’ tutto!
Acknowledgments
Attività svolte da A. Belmontea ,F. Bovengaa, G.Pasquarielloa, A. Reficea, D.O. Nittib R. Nutricatob, MT
Chiaradiac ,L.Guerrieroc J. Wasonskyd ,. R.Pellicanie, G.Spilotroe
a CNR ISSIA, Bari
b Geophysical Applications Processing s.r.l.,
c Politecnico di Bari
d CNR IRPI, uos Bari
e Università della Basilicata, Matera,
• Work supported by: Convenzione AdB-Puglia – ISSIA Studio dei fenomeni di subsidenza nel subappennino Dauno
e Capitanata tramite interferometria radar multitemporale (2006); PRIN2008 METODOLOGIE AVANZATE NELLA
VALUTAZIONE E MITIGAZIONE DEL RISCHIO DA FRANA, “APULIA SPACE” (PON03PE_00067_6), PON Ricerca e
competitività 2013-2016.
• The CSK imagery for the Zhouqu site, China was provided by the ASI within the COSMO-SkyMed AO Project ID 1820.
ENVISAT and CSK data for Assisi (Italy) were provided respectively by the European Space Agency (ESA) and ASI in the
framework of the MORFEO project funded by ASI (Contract no. I/045/07/0).
• Marina di Andora results were obtained in the framework of projects “CAR-SLIDE - Mapping and monitoring system for
landslides forecast” (PON R&C 2007-2013) and “ADF - Archiving Data Fusion” CSK products processed under a license
of ASI "Original COSMO-SkyMed Product - Agenzia Spaziale Italiana - (2013-2014). All rights reserved".
Foggia, 06 Giugno 2017 31Puoi anche leggere
