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Alcuni parametri bio-geofisici, indicatori qualitativi o quantitativi dello stato delle superfici naturali, possono essere stimati combinando la modellistica del trasferimento radiativo (fisica o emprica) ai dati ottici telerilevati. Le caratteristiche multi- ed iper-spettrali dei sensori satellitari e aviotrasportati, offrono in particolare le prestazioni radiometriche ottimali (elevata numerosità delle bande spettrali, strette bande spettrali,  elevato rapporto segnale/rumore) per un’accurata stima dei parametri. Ad oggi sono numerose le attività orientate alla determinazione di grandezze bio-geofisiche, con applicazioni che interessano numerosi comparti ambientali. A tutti gli approcci è la traduzione in misure fisiche (es. riflettanza alla superficie) del segnale registrato dal satellite da cui, in funzione della natura della superficie si possono ottenere i parametri da utilizzarsi in molteplici applicazioni. A titolo d’esempio si ricordano la stima delle concentrazioni dei parametri di qualità dell’acqua (es. clorofilla, solidi sospesi) nel monitoraggio delle superfici lacustri e marine, il calcolo d’indicatori strutturali della vegetazione (es. Leaf Area Index) per la gestione degli ecosistemi arborei, la determinazione della proprietà della copertura nevosa (albedo, grain-size) per applicazioni di carattere idrologico o climatico.

Pubblicato in Telerilevamento ottico
Lunedì, 07 Febbraio 2011 11:49

Monitoraggio del territorio e dell’ambiente

africaIl monitoraggio del territorio e dell’ambiente richiede informazioni aggiornate per descrivere l’evoluzione dei fenomeni ed evidenziare eventuali situazioni di criticità. Le immagini dei sensori satellitari ben si prestano a questo scopo in quanto è oggi possibile avere riprese dello stessa porzione di territorio con rivisitazione quasi giornaliera. L’opportuno trattamento di queste serie di dati consente di estrarre informazioni a valore aggiunto circa le caratteristiche della superficie osservata. Le serie temporali di dati possono fornire nel tempo parametri di diretto interesse modellistico per una loro assimilazione (i.e. mappe di superficie nevata per modelli idrologici), possono essere elaborate per estrarre informazioni stagionali sintetiche (stato degli ecosistemi e fenologia della vegetazione) o grazie al confronto con serie pluriannuali fornire indicatori di anomalia (criticità ambientali).

Pubblicato in Telerilevamento ottico

Dopo il drammatico bilancio delle vittime nelle Filippine, si cominciano a valutare anche i danni causati all’agricoltura dal tifone Haiyan, il più violento che abbia mai colpito il paese. Particolarmente a rischio è la coltura di riso, l’alimento più importante di tutti i paesi del sud-est asiatico.
Alcune immagini satellitari pubblicate in un articolo diffuso dallIstituto Internazionale di Ricerche sul Riso (IRRI), il più importante Ente per la ricerca in ambito risicolo, che ha sede a Los Baños, mostrano gli allagamenti e i danni che il tifone Haiyan (che nella lingua locale si chiama Yolanda) ha causato alle aree agricole coltivate a riso e alle strutture situate nella parte nord-orientale della Provincia di Leyte[1].

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Le mappe satellitari, elaborate dall’IRRI in collaborazione con la Compagnia svizzera SARMAP e il Philippine Rice Research Institute del Dipartimento dell'Agricoltura filippino, mostrano che le inondazioni hanno colpito nell’isola di Leyte circa 1.800 ettari di coltura interessando 15 comuni e che il tifone ha gravemente danneggiato gli edifici in cui potrebbe essere stato immagazzinato il riso raccolto. Il fattore tempo potrebbe giocare un ruolo importante negli sforzi che il governo sta facendo per ricostruire il paese dopo l’uragano. La disponibilità di queste informazioni in tempi rapidi potrebbe permettere, ad esempio, al Dipartimento dell'Agricoltura filippino di valutare meglio gli effetti di questa calamità sulle zone risicole colpite dal tifone e quindi meglio pianificare il proprio intervento.
Ne è convinto il sottosegretario del Dipartimento, Dante Delima, coordinatore del National Rice Program, che afferma anche di nutrire grandi aspettative verso le opportunità offerte dalle ricerche sul Telerilevamento (in inglese, Remote Sensing) per un migliore monitoraggio e valutazione della produzione risicola nazionale.
E in effetti le immagini parlano chiaro, soprattutto a chi sa leggerle: una mappa che mostra alcuni campi di riso inondati rivela anche informazioni sulle condizioni delle colture e lo stato di gestione dei campi, palesando come in molti di quei terreni il riso era già stato raccolto prima che il tifone li colpisse; una seconda mappa, dove sono evidenti ingenti danni agli edifici e ad altre infrastrutture, mostra invece come  il riso stoccato possa essere stato danneggiato anche da altri agenti, come vento, pioggia e mareggiate.
Ulteriori dati pubblicati la settimana scorsa dal Dipartimento dell'Agricoltura e dall’IRRI mostrano che la raccolta nella regione, che di solito va da settembre a ottobre, quest'anno era avvenuta poco prima che il tifone colpisse la zona l'8 novembre 2013.
Tuttavia, sempre secondo i dati diffusi dall’IRRI, danni ingenti alle infrastrutture avrebbero colpito anche il riso già raccolto e conservato nei magazzini, gli impianti di irrigazione, le attrezzature agricole e si presume che avranno forte impatto sulla pianificazione e sulla preparazione della prossima stagione agricola.
Le mappe presentate sono state prodotte da SARMAP elaborando immagini radar ad apertura sintetica (SAR) nei giorni immediatamente successivi al tifone, e sono il frutto di una collaborazione internazionale, in cui anche l’Italia gioca un ruolo importante. I dati sono stati forniti infatti dai satelliti Italiani COSMO-SkyMed  di eGEOS, un’azienda del settore partecipata al 20% dall’ASI, l’Agenzia Spaziale Italiana e all’80% da Telespazio, e dai satelliti tedeschi TerraSAR-X di InfoTerra.

Le tecnologie aerospaziali per l’agricoltura

L’esempio delle Filippine mostra in maniera chiara quanto i dati satellitari di osservazione della terra possano essere uno strumento prezioso per il monitoraggio delle colture e delle pratiche agricole a scala territoriale. “La ripresa continua di immagini acquisite da sensori ottici e radar, afferma Mirco Boschetti dell’Istituto per il Rilevamento dell’Ambiente (IREA)[2] del CNR di Milano, consente di localizzare le differenti colture, di monitorarne lo sviluppo durante la stagione di crescita, di valutare in maniera precoce lo stato delle produzioni, identificando eventuali situazioni critiche,  e di stabilire eventuali  potenziali perdite. Si tratta di informazioni che potrebbero essere di grande utilità anche per i politici e per tutti coloro che hanno la responsabilità della gestione e della tutela di un territorio.”
Fondamentale per le applicazioni del telerilevamento in ambito agricolo è la disponibilità di dati satellitari idonei e acquisiti nei momenti più opportuni. “In ambito tropicale, come in Asia, e in caso di eventi meteorologici estremi, continua Boschetti, i dati SAR rappresentano la miglior soluzione grazie alla loro capacità di fornire informazioni sui territori osservati anche in presenza di una fitta copertura nuvolosa. Un altro elemento importante però è la stretta cooperazione tra le varie agenzie spaziali e i fornitori di dati; nel caso del tifone Haynn, è stata questa collaborazione che ha permesso ai ricercatori di IRRI e SARMAP di disporre di immagini SAR immediatamente dopo l’evento.”
L’agricoltura è uno degli ambiti di applicazione maggiormente studiati dall’IREA, che da anni svolge ricerche sui sistemi agricoli, soprattutto nei paesi in via di sviluppo, per stimare le produzioni ed individuare eventuali situazioni di criticità a supporto di politiche di intervento. Il monitoraggio delle produzioni di riso nel sud-est Asiatico è proprio uno dei temi di collaborazione proprio con l’IRRI e SARMAP, ma il telerilevamento all’IREA viene usato anche per lo studio dei sistemi pascolivi estensivi dell’Africa Sub-Sahariana dove le produzioni dipendono fortemente dalla variabilità climatica e dall’interazione tra uomo e ambiente[3].
Si tratta di un tema di importanza mondiale[4] e su cui a livello europeo si sta investendo molto, facendo affidamento anche sulle tecnologie aerospaziali: il riso è oggetto del  progetto europeo ERMES (An Earth obseRvation Model based RicE information Service) finanziato nell’ambito dell’EU FP7- SPACE 2014-2016, coordinato dal l’IREA, che mira alla realizzazione di servizi per il monitoraggio delle produzioni risicole. In particolare, con la collaborazione di altri partner europei, ERMES intende realizzare un prototipo di servizi cosiddetti downstream dedicati al settore agricolo delle produzioni risicole basato sull’uso integrato di dati da Osservazione della Terra, osservazioni di campo e modellistica agronomica. Obiettivo di lungo termine di ERMES è di estendere ed adattare il servizio al contesto dei paesi asiatici e africani per contribuire con soluzioni innovative agli obiettivi di uno sviluppo sostenibile.
Ma l’agricoltura è un tema che interessa fortemente anche l’Italia, e in particolare la Regione Lombardia, la prima regione agricola italiana, che produce  il 42% del latte, il 42% del riso e il 39% dei prodotti suinicoli, con una percentuale di agricoltori del 2% di tutta la popolazione lombarda ma che si prende cura dell’80% del territorio nazionale.
Qui le esigenze sono varie, e vanno dalla necessità di sviluppare un sistema di conoscenze condiviso a livello regionale in grado di monitorare efficacemente i sistemi agricoli lombardi  alla necessità di fronteggiare lo stress idrico delle colture, anche a fronte degli impatti dovuti ai cambiamenti climatici che colpiscono sempre più frequentemente il territorio.
In questo quadro l’IREA coordina oggi un progetto, Space4Agri - Sviluppo di Metodologie Aerospaziali Innovative di Osservazione della Terra a Supporto del Settore Agricolo in Lombardia - finanziato da Regione Lombardia nell’ambito dall’Accordo Quadro Regione LombardiaCNR, le cui finalità sono di contribuire allo sviluppo di strumenti adeguati coniugando in maniera innovativa le osservazioni remote da satellite, le tecnologie aeronautiche per gli UAV e le tecnologie internet 2.0 per l’interscambio smart di dati – informazioni.

Alba L'Astorina  (leggi l'articolo direttamente sul sito Scienzainrete)

Pubblicato in Scienza e società

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Terremoti, frane, eruzioni vulcaniche o, più in generale, fenomeni di deformazione della superficie terrestre, possono essere monitorati grazie all’uso di sensori  Radar ad Apertura Sintetica (SAR).

Il SAR è in grado di rivisitare la stessa area ad intervalli regolari, fornendo informazioni ad altissima risoluzione spaziale della scena osservata. Nel caso dei satelliti ERS 1/2 ed ENVISAT dell’Agenzia Spaziale Europea (ESA), attivi dal 1992 il tempo di rivisitazione stabilito è ogni 35 giorni, per i sensori invece di nuova generazione come ad esempio la costellazione Cosmo SKY-Med, tale intervallo si è ridotto ad 8 giorni. Utilizzando la tecnica denominata Interferometria Differenziale SAR (DInSAR), in cui si confrontano (si fanno “interferire”) due immagini acquisite da posizioni leggermente differenti (baseline spaziale) e in tempi diversi (baseline temporale) è possibile ottenere immagini tridimensionali della superficie terrestre, misurandone anche la topografia. Se qualcosa è cambiato, nell’intervallo di tempo tra le due acquisizioni, ossia se si rileva una deformazione del terreno tra i due passaggi successivi del sensore, questa viene visualizzata mediante una serie di strisce colorate, le cosiddette frange di interferenza o interferogramma.  Le onde elettromagnetiche utilizzate sono caratterizzate da una alternanza di creste distanziate di circa 5 cm; questa distanza è la cosiddetta lunghezza d’onda. È proprio “contando” queste creste che il radar riesce a capire a quale distanza si trova l’oggetto che sta osservando. Non solo, se l’oggetto, che può trovarsi anche a centinaia di chilometri di distanza, si sposta di appena qualche centimetro il numero di creste che caratterizzano le onde elettromagnetiche cambierà, consentendo di rilevare e misurare lo spostamento con accuratezza, appunto, centimetrica. 

Le tecniche interferometriche generano non solo le mappe di deformazione del suolo misurata lungo la linea di vista del sensore, ma usufruendo di una serie di immagini (invece di due sole) acquisite nel corso del tempo, consentono di seguire l’evoluzione temporale della deformazione stessa. Per esempio, la misura delle deformazioni del suolo in aree vulcaniche è di estrema importanza in quanto queste sono spesso precursori di eruzioni, o comunque indice di un incremento dell’attività vulcanica. E se si considera che i primi satelliti utilizzabili a tale scopo hanno raccolto dati fin dal 1992, è evidente la possibilità di analizzare con un dettaglio precedentemente impensabile la storia deformativa di un vulcano negli ultimi 19 anni. Tutto questo senza avere alcuna necessità di accedere al vulcano, un ulteriore vantaggio, in caso di crisi eruttiva, rispetto a tecniche più “tradizionali”.

Queste ultime prevedono una raccolta manuale di dati da effettuarsi mediante campagne di misura sul territorio, oppure l’istallazione, in postazioni fisse, di ricevitori GPS del tutto analoghi a quelli dei navigatori satellitari. In entrambi i casi, il numero di punti di misura risulta essere limitato.

Una mappa di deformazione satellitare, invece, permette di coprire aree molto vaste e con una densità di punti di misura molto elevata.

modellazioneI processi geofisici che avvengono a diversi chilometri sotto la superficie terrestre, come il movimento di una faglia sismogenetica, l'accumulo di magma, la variazione di pressione nei serbatoi magmatici, provocano in molti casi deformazioni della superficie terrestre che possono essere misurate con metodi geodetici e con tecniche di telerilevamento come quelle SAR interferometriche (InSAR). I risultati di tali misure e la successiva modellazione geofisica delle sorgenti, causa delle deformazioni, possono fornire informazioni fondamentali per la valutazione del rischio vulcanico e sismico e per la corretta pianificazione delle attività umane e del territorio.

E’ possibile modellare le sorgenti di deformazione mediante approcci analitici e numerici. Nella modellazione analitica i modelli più diffusi riescono a riprodurre la deformazione osservata in maniera sufficientemente realistica utilizzando funzioni semplici caratterizzate da un numero limitato di parametri. Sebbene in questi approcci semplificati vengano trascurati diversi aspetti (le proprietà del magma all'interno della sorgente, tra cui la sua compressibilità, le asperità lungo il piano di faglia, le eterogeneità crostali), i modelli analitici costituiscono comunque un valido strumento per una valutazione preliminare della localizzazione e delle caratteristiche geometriche delle sorgenti che hanno generato la deformazione osservata, informazioni ottenute grazie all’inversione dei dati di deformazione superficiale misurati (InSAR, GPS, EDM, tiltmetria, ecc…).

La modellazione numerica è uno strumento avanzato in grado di consentire simulazioni realistiche dei processi geofisici mediante l’utilizzo di informazioni eterogenee e di efficienti metodi matematici. Esistono diverse tecniche di modellazione numerica; quella generalmente in uso nelle Scienze della Terra è la tecnica FEM (Finite Element Method). L’incremento esponenziale delle conoscenze sui sistemi geofisici e lo sviluppo tecnologico degli strumenti di calcolo numerico hanno consentito l’implementazione di modellazioni sempre più complesse, capaci di rappresentare la variabilità spazio temporale delle grandezze fisiche che condizionano l’evoluzione di un sistema naturale. In questo contesto la modellistica multi fisica agli elementi finiti rappresenta una nuova frontiera per la comprensione dell’evoluzione spazio temporale dei diversi contesti geodinamici quali le aree vulcaniche, sismiche e quelle affette da fenomeni di dissesto idrogeologico.

L’IREA è impegnata nello sviluppo di attività di ricerca sul tema della modellazione geofisica di dati telerilevati e geodetici; tali attività hanno già fornito importanti risultati nell’ambito dello studio dei principali eventi sismici che hanno colpito il territorio nazionale negli ultimi anni.Rilevanti sono stati anche i risultati relativi all’analisi dei principali vulcani italiani e di vari altri siti vulcanici di grande interesse scientifico.

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L’interferometria SAR differenziale (DInSAR) è una tecnica per la stima delle deformazioni del suolo con accuratezze centimetriche e in alcuni casi millimetriche. Negli ultimi decenni, grazie ad una sempre crescente disponibilità di dati SAR satellitari e allo sviluppo di algoritmi avanzati come la tecnica SBAS (Small BAseline Subset), l’interferometria differenziale si è affermata come un efficace strumento di telerilevamento non solo per comprendere meglio i fenomeni geofisici a scala locale e regionale ma anche per dare supporto alla gestione e mitigazione dei rischi naturali e antropici.

Lo scenario attuale del DInSAR vede un costante incremento della disponibilità di grossi archivi di dati SAR satellitari, acquisiti dai sensori ERS ed ENVISAT dell’ESA prima e dalle costellazioni TerraSAR-X (DLR) e COSMO-SkyMed (ASI) poi, passando per le missioni canadesi RADARSAT-1/2. Nel prossimo futuro, i sensori SAR a bordo della costellazione europea Sentinel-1 permetteranno di compiere un ulteriore passo in avanti nella disponibilità di dati acquisiti, grazie al tempo di rivisita che può scendere fino a 6 giorni (con Sentinel-1A e 1B) e alla politica di acquisizione global coverage adottata.

Al fine di poter beneficiare di questa enorme mole di dati per l’analisi e il monitoraggio interferometrico delle deformazioni del suolo, è necessario disporre non solo di risorse di calcolo ad alte prestazioni (HPC) ma anche di algoritmi DInSAR che siano in grado di sfruttarle in modo efficace ed efficiente.

In questo contesto, l’attività di ricerca di IREA si concentra sullo studio, sviluppo, ed implementazione di soluzioni algoritmiche DInSAR innovative che sfruttino piattaforme di calcolo ad alte prestazioni. In particolare, ci si concentra sull’utilizzo di architetture distribuite multi-nodo e multi-core (GRID e Cloud) per beneficiare di piattaforme di calcolo parallelo, con conseguente possibilità di abbattimento dei tempi di elaborazione.

Gli obiettivi dell’attività sono la ricerca di soluzioni algoritmiche DInSAR che permettano di gestire ed elaborare la crescente mole di dati SAR disponibili in tempi ragionevoli. Si sta studiando, inoltre, lo sviluppo di nuovi strumenti algoritmici per la generazione di mappe di deformazione del suolo a scala continentale che possano essere utilizzate per l’analisi di fenomeni deformativi di interesse globale. Oltre alle notevoli ricadute scientifiche, il raggiungimento di tali obiettivi ha importanti risvolti in ambiti di Protezione Civile per la gestione, la prevenzione e la mitigazione del rischio naturale ed antropico, sia in fase di preallerta sia in condizioni di emergenza. Infine, la possibilità offerta dalle piattaforme Cloud di ospitare gli archivi di dati, le risorse di processing e gli algoritmi di elaborazione, in congiunzione con la capacità di semplificare la condivisione di dati e risultati, apre nuovi scenari di diffusione e fruizione della conoscenza scientifica.

 

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La prestigiosa rivista di Signal Processing della IEEE, Signal Processing Magazine, ha riservato nel numero di Luglio 2014 uno Special Issue dal titolo “Recent Advances in Synthetic Aperture Radar Imaging”, dedicato ai più significativi sviluppi recenti nei campi delle tecniche di elaborazione e delle applicazioni dei dati SAR.

Gianfranco Fornaro, Primo ricercatore dell’IREA, è uno dei Guest Editor di questo numero speciale insieme ad altri tre autorevoli esperti internazionali nel settore. Gli articoli dello Special Issue forniscono una review dei metodi di telerilevamento con sensori a microonde Radar ad Apertura Sintetica (SAR), descrivendone il panorama applicativo, ed includono spunti per linee di sviluppo future.

L’IREA è coinvolta in modo specifico sul tema della tomografia SAR, in collaborazione con l’Università di Pisa, per applicazioni a scenari complessi come quelli urbani e le infrastrutture, e in collaborazione con  Seconda Università di Napoli, per le tecniche SAR in scenari non convenzionali, tra cui imaging del sottosuolo e through-wall-imaging.

La copertina del numero speciale è dedicata proprio ai risultati ottenuti dall’IREA in collaborazione con l’Agenzia Spaziale Tedesca (DLR)  nella ricostruzione dei singoli edifici attraverso la Tomografia SAR. La rilevanza della tecnologia proposta e sviluppata presso l’IREA è ampiamente riconosciuta dalla comunità scientifica e testimoniata da diversi premi a livello internazionale.

Il numero speciale è consultabile all’indirizzo:

http://ieeexplore.ieee.org/xpl/tocresult.jsp?isnumber=6832726

 

 



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lagoLe tecnologie satellitari rappresentano oggi uno strumento efficace ed economico per monitorare lo stato ecologico dei laghi europei, da anni obiettivo fondamentale della Direttiva Quadro sulle Acque (WFD). E lo fanno misurando in maniera attenta la concentrazione di colorofilla -a, un pigmento presente nel fitoplancton (come le alghe) ritenuto un buon indicatore della qualità delle acque.

In particolare i ricercatori dell'IREA che partecipano al progetto EULAKES (European Lakes under Environmental Stressors) finanziato dall'European Regional Development Fund, hanno dimostrato che è possibile stimare la concentrazione di colorofilla -a attraverso sensori montati su satelliti che effettuano misure frequenti e su ampie porzioni di territorio; questo permette di valutare e comparare la diversa concentrazione nelle varie aree.

La notizia è pubblicata sul Notiziario della DG Ambiente della Commissione Europea, Science for Environmental Police n. 255, 30 settembre 2011.

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Giovedì, 03 Febbraio 2011 14:55

SBAS

Sbas1smallL’approccio DInSAR denominato SBAS, acronimo di Small BAseline Subset  è una tecnica interferometrica che consente di generare mappe di velocità media di deformazione e di seguire l’evoluzione temporale degli spostamenti di singoli punti dell’immagine; questo può essere fatto a due scale spaziali: a media risoluzione (risoluzione al suolo di circa 100x100m) e a piena risoluzione (risoluzione al suolo di circa 10x10m) .

Una delle caratteristiche peculiari della metodologia SBAS è la possibilità di preservare le caratteristiche di ampia copertura tipiche dei sistemi di immagini satellitari. Per ottenere questo, la tecnica SBAS utilizza interferogrammi ottenuti a partire da dati satellitari acquisiti da orbite sufficientemente vicine (piccole baseline spaziali) e con tempi di rivisitazione non elevati (piccole baseline temporali). Queste caratteristiche consentono di minimizzare alcuni effetti (denominati rumore di decorrelazione spaziale e temporale) che disturbano i dati, aumentando il numero di punti per unità di area sui quali si riesce a fornire una misura affidabile della deformazione. I prodotti ottenuti con questo metodo sono, quindi, caratterizzati da un’elevata densità spaziale di punti monitorabili, i quali presentano un’accuratezza di circa 1 mm/anno sulle misure di velocità media di deformazione e di circa 5 mm sulle misure di deformazione (Casu et al., 2006). Inoltre, l’estensione tipica dell’area analizzabile (a media risoluzione spaziale) è dell’ordine dei 100x100 km, benché sia stata dimostrata l’applicabilità della tecnica anche ad aree molto più vaste. Una versione estesa dell’algoritmo SBAS, infatti, è in grado di generare mappe di velocità e serie storiche di deformazione in aree molto vaste (estensione spaziale dell’ordine di varie decine di migliaia di km2) e di fornire informazioni sulle caratteristiche spazio-temporali delle deformazioni individuate con accuratezze che sono risultate essere in linea con quelle tipiche dell’algoritmo SBAS convenzionale.

Un ulteriore sviluppo della tecnica sopra descritta, particolarmente importante per la continuità nel tempo del monitoraggio delle deformazioni superficiali, consiste nella possibilità di utilizzare congiuntamente dati acquisiti da sensori diversi, purché caratterizzati dalla stessa geometria di illuminazione. E’ questo il caso dei sensori messi in orbita dall’Agenzia Spaziale Europea, ERS-1/2 ed ASAR-ENVISAT, entrambi operanti in banda-C (5 GHz) e caratterizzati da frequenze portanti leggermente diverse. L’algoritmo sviluppato in IREA (Pepe et al., 2005) offre il vantaggio di poter estendere “temporalmente” le serie storiche ottenute con dati acquisiti dai sensori ERS-1 ed ERS-2 lanciati rispettivamente nel 1991 e 1995 e già (ERS-1) o in procinto di essere (ERS-2) dismessi. Tale estensione è possibile mediante l’utilizzo dei dati acquisiti dal sensore ENVISAT (in orbita dal 2002) e consente, pertanto, di ottenre una analisi dei fenomeni deformativi su intervalli temporali sempre più lunghi (dal 1992 ad oggi).

Da questa analisi ne consegue che l’elaborazione SBAS fornisce un grande numero di misure di deformazione, implicando, pertanto, la gestione di un’elevata mole di dati. Allo stato attuale le procedure SBAS disponibili permettono di ottenere mappe di deformazione e le relative serie storiche nell’arco di circa 30 giorni, per un data set di dati ERS-1/2 ed ENVISAT composto in media da circa 40-60 immagini.

La tecnica SBAS a media risoluzione spaziale è oramai consolidata ed è stata già sperimentata con esito positivo (utilizzando dati SAR ERS-1/2 ed ENVISAT) per lo studio di deformazioni in aree soggette a deformazioni di natura vulcanica, sismica, antropica, ecc.. In particolare, è stata applicata con successo all’analisi delle deformazioni dell’Etna  del Vesuvio e del Pico de Teide (Fernandez et al., 2009), delle caldere dei Campi Flegrei (Trasatti et al., 2008) e di Long Valley; in tali contesti spesso sono stati individuati trend deformativi di grande entità (con tassi di spostamento compresi tra 1 mm/anno e qualche cm/anno) e caratterizzati da andamenti prettamente non lineari. Ad alcuni di tali risultati è stato dato risalto, tra l’altro, anche dalla stampa non specializzata nazionale ed estera (Science, Le Scienze, la Repubblica, Il Mattino, Il Corriere della Sera, etc.).

La tecnica SBAS a piena risoluzione spaziale è stata ampiamente applicata nello studio di dettaglio delle deformazioni di strutture antropiche. In particolare, sono stati analizzati deformazioni relative a singoli edifici.

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Un ulteriore sviluppo, particolarmente importante in ambito urbano, si è avuto con l’estensione dell’approccio SBAS 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.
 
L’approccio SBAS consente, quindi, di generare serie temporali di deformazione a due differenti scale spaziali, definite scala regionale e locale. La prima sfrutta i dati SAR a media risoluzione spaziale (dimensione dei pixel intorno ai 90-100 m), che consentono di generare mappe di velocità media e serie storiche di deformazione relative all’intero frame (tipicamente intorno ai 100 x 100 km). Alla scala locale, la tecnica sfrutta gli interferogrammi single-look generati a piena risoluzione spaziale (dimensione dei pixel intorno ai 5-10 m), che permettono di individuare ed analizzare fenomeni deformativi localizzati che possono interessare singoli edifici e strutture isolate. L’approccio SBAS a due scale spaziali necessita, come punto di partenza, dell’informazione di deformazione media del suolo, generata dall’analisi alla scala regionale, la quale viene opportunamente sottratta dagli interferogrammi a piena risoluzione spaziale per isolare la sola componente ad alta frequenza, che deve essere successivamente elaborata per estrarre il segnale di deformazione ad alta risoluzione spaziale.
 
Un esempio della capacità dell’approccio SBAS-DInSAR a piena risoluzione spaziale di identificare deformazioni molto localizzate alla scala della singola struttura è riportato in Figura 1, dove è rappresentata la mappa di velocità di deformazione a piena risoluzione spaziale, sovrapposta ad un’immagine ottica della diga sul Lago Locone, relativa all’elaborazione dei dati ERS-1/2 ed ENVISAT acquisiti da orbite discendenti nel periodo 1992-2007. E’ da notare la precisione con cui è stato possibile tracciare il campo di deformazione a piena risoluzione della struttura.
 
In tale ambito, l’attività in corso è principalmente focalizzata sulla generazione di serie storiche di deformazione a piena risoluzione spaziale utilizzando lunghe sequenze di dati SAR acquisiti dai più sensori, in particolare dai sensori europei ERS-1/2 ed ENVISAT. Un risultato di questo tipo consente di sfruttare a pieno l’archivio di dati SAR acquisiti dai sensori ERS ed ENVISAT dell’Agenzia Spaziale Europea dal 1992 fino ad oggi e permette di creare serie storiche di deformazione molto lunghe relative ad un intervallo di studio anche superiore a 15 anni, consentendo, così, di studiare fenomeni deformativi lenti in atto da parecchi anni.
 
AreaUrbana1smallI risultati ottenuti finora hanno dimostrato l’importanza di avere a disposizione dati ad alta risoluzione spaziale con tempi di rivisitazione più bassi possibile per l’analisi efficace delle deformazioni localizzate alla scala del singolo edificio. A tal proposito, la disponibilità di dati SAR acquisiti dai sensori di nuova generazione, come ad esempio la costellazione italiana COSMO-SkyMed ed il sensore TerraSAR-X, ha certamente ricadute importanti sullo studio e monitoraggio delle deformazioni che interessano singole strutture ed edifici isolati.  Tali sensori, infatti, operanti in banda X, grazie alle loro elevate risoluzioni spaziali (circa 3m e fino a 1 m nella modalità denominata spotlight), alle accuratezze geometriche delle immagini prodotte e alla riduzione dei tempi di rivisitazione dei satelliti stessi (circa 8 giorni), diventano strategici per il monitoraggio del territorio, consentendo un controllo molto spinto delle aree urbane, grazie alla possibilità di rilevare anche movimenti differenziali degli edifici (movimenti intra-buildings).

Figura 1. Mappa geocodificata della velocità di deformazione a piena risoluzione spaziale, espressa in mm/anno, sovrapposta ad un’immagine ottica della diga sul Lago Locone (Puglia). L’immagine si riferisce all’elaborazione dei dati ERS-1/2 ed ENVISAT acquisiti da orbite discendenti nel periodo 1992-2007. La serie storica DInSAR a piena risoluzione spaziale di un punto selezionato in corrispondenza della zona di massima deformazione è riportato nel plot sottostante.

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