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Esperienze di mappatura e monitoraggio delle deformazioni con dati Sentinel-1: stato dell’arte e prospettive future
Le deformazioni del suolo, come i fenomeni di instabilità di versante, le subsidenze a scala regionale e locale e le modifiche antropiche al paesaggio, sono tra le maggiori minacce per lo sviluppo urbano e sociale. Ogni anno i danni relativi a questi georischi sono stimati per somme consistenti di denaro. L’Italia è una nazione ininterrottamente colpita da deformazioni del suolo, e gli sforzi impiegati per prevenire questi eventi e le conseguenze ad essi legate ne fanno uno dei paesi più avanzati per quanto riguarda il monitoraggio del territorio. Uno dei progressi più importanti è rappresentato dall’utilizzo dei dati radar ad apertura sintetica da satellite (Synthetic Aperture Radar, SAR). Il monitoraggio basato su dati SAR permette una misura accurata delle deformazioni della superficie su aree vaste, a seconda del tempo di rivisitazione di ogni costellazione satellitare. Il lancio della missione Sentinel-1, caratterizzata da un tempo di rivisitazione dell’orbita di 6 giorni, ha reso possibile l’aggiornamento da una visione statica del territorio a uno streaming continuo delle misurazioni del movimento del suolo. Il primo sistema di monitoraggio in continuo, tramite l’utilizzo di dati Sentinel-1, è stato sviluppato in tre regioni italiane (prima in Toscana, poi in Valle d’Aosta e in Veneto) nell’ambito di un servizio operativo di monitoraggio qui presentato. La catena operativa è composta da quattro fasi: i) generazione della mappa delle deformazioni del suolo con i dati Sentinel-1, includendo anche le serie temporali di spostamento; ii) riconoscimento dei punti cosiddetti anomali, cioè punti che mostrano un cambio nel trend di deformazione; iii) classificazione delle anomalie, a seconda del tipo di deformazione; iv) avvertimento alle autorità locali in caso di segnali anomali persistenti e rilevanti che necessita di verifiche in situ. Queste prime esperienze sono state utili per riconoscere aree con deformazioni ricorrenti, dando la possibilità anche di comprendere la distribuzione spaziale delle anomalie. Sinora, la maggior parte dei dati sono stati utili per individuare aree instabili o catturare segnali precursori o successivi ad eventi deformativi, tuttavia, è stato recentemente dimostrato il potenziale dei dati Sentinel-1 per riconoscere e prevedere le fasi parossistiche di frane attraverso analisi retrospettive di dati InSAR (Interferometria SAR), come testimoniato dal caso della frana di Xinmo (Cina). Tale evento di frana è accaduto nel 24 giugno 2017, e i dati Sentinel-1 hanno dimostrato che una stima precisa dell’istante di collasso era già possibile agli inizi del mese di giugno. I risultati, quindi, mostrano che i dati satellitari, sistematicamente acquisiti su aree vaste e con un tempo di rivisitazione dell’orbita basso, possono essere utilizzati non solo per la mappatura e per il monitoraggio ma anche per implementare un sistema di allertamento in aree instabili per un certo tipo di fenomeni franosi a cinematica lenta.
Ground deformations, e.g. slope instability, regional and local subsidence and anthropogenic modifications of the landscape, are among the major threats for urban and social developments. Every year the damage related to such geohazards accounts for conspicuous amounts of money. Italy is uninterruptedly affected by ground deformations, and the efforts spent to prevent these events and the related consequences make it a forefront country for the monitoring of the territory. One of the most important advancements is represented by the spaceborne Synthetic Aperture Radar (SAR) data. SAR-based monitoring enables accurate measurement of surface deformation over large areas, depending also on the revisiting time of the satellite constellation. The launch of the Sentinel-1 mission, characterized by a 6-days repeat pass, made possible the upgrade from a static view of the territory to a continuous streaming of ground motion measurements. The first continuous monitoring performed through Sentinel-1 data in the framework of an operational monitoring service were developed on three Italian Regions (firstly in Tuscany and then in Valle d’Aosta and Veneto), are presented. The operational chain is organized in four steps: i) generation of Sentinel-1 ground deformation maps including displacement Time Series (TS); ii) detection of “anomalous” points, i.e., targets showing a change in the deformation trend; iii) classification of the “anomalies”, according to the type of deformation; iv) warning of local authorities in case of persistent and significant anomalous trends requiring field checks. These first experiences were useful to detect recurrent patterns of deformation, giving also the possibility to comprehend the spatial distribution pattern of the anomalies. So far, most of data were useful to spot unstable areas or to capture pre- and post-failure signs, however the potential of the Sentinel-1 for the detection of pre-failure accelerating creep has been recently proved through some retrospective InSAR analysis, as testified by the case of the Xinmo landslide (China). Such event occurred on 24 June 2017, and Sentinel-1 data demonstrated that an accurate estimation of the time of collapse was already possible at the beginning of June. This result shows that satellite radar data, systematically acquired over large areas with short revisiting time, could be used not only for mapping, monitoring and, for some typologies of slow sliding phenomena, for implementing a warning system of unstable areas.
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