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INGEGNERIA FERROVIARIA – 729 – 9/2010 1. Premessa La tecnica PSInSAR TM (1) è uno strumento efficace per il monitoraggio ad alta precisione dei fenomeni di defor- mazione della superficie terrestre, ed è basata sull’impie- go di serie temporali di immagini radar satellitari. Italferr ha recentemente siglato un Accordo Quadro con la società che ne ha la licenza in esclusiva (2) , aprendo la strada ad una serie di applicazioni della tecnica in ambito ferrovia- rio, di utile supporto in tutte le fasi della vita di una infra- struttura: dal concepimento progettuale alla fase realizza- tiva e, infine, all’esercizio. Nell’articolo viene descritta questa particolare tecni- ca di elaborazione delle immagini satellitari, sottoli- neandone i limiti e le potenzialità; tra quest’ultime si evi- denzia in particolare la disponibilità sull’intero territorio nazionale di archivi storici di immagini satellitari, che consentono di recuperare serie storiche di spostamento sin dal 1992. Vengono quindi analizzate le possibili applicazioni in ambito ferroviario, con riferimento a casi di studio che coinvolgono opere in sotterraneo (la galleria Cassia-Mon- te Mario a Roma e la galleria Scianina-Tracoccia a Messi- na). In particolare, le recenti analisi condotte nella zona dei cantieri del Nodo di Bologna, durante i lavori per il completamento della galleria naturale della nuova linea AV/AC, hanno offerto la possibilità di un utile confronto tra le misure di spostamento ottenute dall’elaborazione dei dati satellitari e quelle tradizionali dei dati del moni- toraggio previsto in progetto a presidio dei lavori. 1. Abstract PSInSAR TM(1) is an efficient tool for high precision monitoring of deformation of the Earth’s surface and is based on the use of a time series of satellite radar images. Italferr has recently signed a Framework Agreement with the company owning the exclusive patent (2) of the PSIn- SAR TM technique thus opening the way to a series of ap- plications in the railway field; these applications could be a useful support in all life phases of the infrastructure: from the design phase to the construction and operation phases. This paper describes the satellite image processing technique revealing its limits and its potentials: a partic- ular potential is the availability of a satellite image his- torical archive all over the nation thus allowing the re- covery displacement historic time series dating back up to 1992. Some possible applications in the railway field are then analyzed with particular reference to case studies in- volving underground works (the Cassia-Monte Mario tun- nel in Rome and the Scianina–Tracoccia tunnel in Messi- na). Recent analyses carried out in the area of the work- ing sites of the Bologna Node, during work for the com- pletion of the tunnel along the new High-Speed/High-Ca- pacity line, provided a useful comparison between the dis- placement measurements obtained by satellite data pro- cessing and the topographic measurement data obtained during the work. OSSERVATORIO (*) Italferr – Direzione Tecnica, Responsabile U.O. Gallerie. (**) Italferr – Direzione Tecnica, U.O. Gallerie, Settore Calcoli Geotecnici e Strutturali. (***) Italferr – Direzione Tecnica, U.O. Gallerie, Capo Setto- re Calcoli Geotecnici e Strutturali. (****) TRE – Tele-Rilevamento Europa srl Milano. (1) La tecnica PSInSAR TM è stata sviluppata e brevettata dal Politecnico di Milano nel 1999. (2) Tele-Rilevamento Europa srl Milano, primo spin off del Politecnico di Milano. (*) Italferr – Direzione Tecnica, Responsabile U.O. Gallerie. (**) Italferr – Direzione Tecnica, U.O. Gallerie, Settore Calcoli Geotecnici e Strutturali. (***) Italferr – Direzione Tecnica, U.O. Gallerie, Capo Set- tore Calcoli Geotecnici e Strutturali. (****) TRE – Tele-Rilevamento Europa srl Milano. (1) PSInSAR TM technique was developed and patented in 1999 by the “Politecnico di Milano”. (2) Tele-Rilevamento Europa srl Milan, first spin off of the “Politecnico di Milano”. La tecnica PSInSAR TM di telerilevamento satellitare applicata al progetto ed alla realizzazione delle infrastrutture ferroviarie Satellite remote-sensing PSInSAR TM technique applied to design and construction of railway infrastructures Dott. Ingg. Andrea PIGORINI (*) , Massimo RICCI (**) , Alessandra SCIOTTI (***) , Chiara GIANNICO (****) , Dott. Geol. Andrea TAMBURINI (****)

La tecnica PSInSAR di telerilevamento satellitare ... · 3. Il telerilevamento radar satellitare 3.1. Satelliti radar I sistemi radar satellitari forniscono immagini elettro-magnetiche

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INGEGNERIA FERROVIARIA – 729 – 9/2010

1. Premessa

La tecnica PSInSARTM (1) è uno strumento efficace peril monitoraggio ad alta precisione dei fenomeni di defor-mazione della superficie terrestre, ed è basata sull’impie-go di serie temporali di immagini radar satellitari. Italferrha recentemente siglato un Accordo Quadro con la societàche ne ha la licenza in esclusiva(2), aprendo la strada aduna serie di applicazioni della tecnica in ambito ferrovia-rio, di utile supporto in tutte le fasi della vita di una infra-struttura: dal concepimento progettuale alla fase realizza-tiva e, infine, all’esercizio.

Nell’articolo viene descritta questa particolare tecni-ca di elaborazione delle immagini satellitari, sottoli-neandone i limiti e le potenzialità; tra quest’ultime si evi-denzia in particolare la disponibilità sull’intero territorionazionale di archivi storici di immagini satellitari, checonsentono di recuperare serie storiche di spostamentosin dal 1992.

Vengono quindi analizzate le possibili applicazioni inambito ferroviario, con riferimento a casi di studio checoinvolgono opere in sotterraneo (la galleria Cassia-Mon-te Mario a Roma e la galleria Scianina-Tracoccia a Messi-na). In particolare, le recenti analisi condotte nella zonadei cantieri del Nodo di Bologna, durante i lavori per ilcompletamento della galleria naturale della nuova lineaAV/AC, hanno offerto la possibilità di un utile confrontotra le misure di spostamento ottenute dall’elaborazionedei dati satellitari e quelle tradizionali dei dati del moni-toraggio previsto in progetto a presidio dei lavori.

1. Abstract

PSInSARTM(1) is an efficient tool for high precisionmonitoring of deformation of the Earth’s surface and isbased on the use of a time series of satellite radar images.Italferr has recently signed a Framework Agreement withthe company owning the exclusive patent(2) of the PSIn-SARTM technique thus opening the way to a series of ap-plications in the railway field; these applications could bea useful support in all life phases of the infrastructure:from the design phase to the construction and operationphases.

This paper describes the satellite image processingtechnique revealing its limits and its potentials: a partic-ular potential is the availability of a satellite image his-torical archive all over the nation thus allowing the re-covery displacement historic time series dating back upto 1992.

Some possible applications in the railway field arethen analyzed with particular reference to case studies in-volving underground works (the Cassia-Monte Mario tun-nel in Rome and the Scianina–Tracoccia tunnel in Messi-na). Recent analyses carried out in the area of the work-ing sites of the Bologna Node, during work for the com-pletion of the tunnel along the new High-Speed/High-Ca-pacity line, provided a useful comparison between the dis-placement measurements obtained by satellite data pro-cessing and the topographic measurement data obtainedduring the work.

OSSERVATORIO

(*) Italferr – Direzione Tecnica, Responsabile U.O. Gallerie.(**) Italferr – Direzione Tecnica, U.O. Gallerie, Settore

Calcoli Geotecnici e Strutturali.(***) Italferr – Direzione Tecnica, U.O. Gallerie, Capo Setto-

re Calcoli Geotecnici e Strutturali.(****) TRE – Tele-Rilevamento Europa srl Milano.(1) La tecnica PSInSARTM è stata sviluppata e brevettata

dal Politecnico di Milano nel 1999.(2) Tele-Rilevamento Europa srl Milano, primo spin off

del Politecnico di Milano.

(*) Italferr – Direzione Tecnica, Responsabile U.O. Gallerie.(**) Italferr – Direzione Tecnica, U.O. Gallerie, Settore

Calcoli Geotecnici e Strutturali.(***) Italferr – Direzione Tecnica, U.O. Gallerie, Capo Set-

tore Calcoli Geotecnici e Strutturali.(****) TRE – Tele-Rilevamento Europa srl Milano.(1) PSInSARTM technique was developed and patented in

1999 by the “Politecnico di Milano”. (2) Tele-Rilevamento Europa srl Milan, first spin off of

the “Politecnico di Milano”.

La tecnica PSInSARTM di telerilevamento satellitare applicata al progetto ed alla realizzazione

delle infrastrutture ferroviarie

Satellite remote-sensing PSInSARTM technique appliedto design and construction of railway infrastructures

Dott. Ingg. Andrea PIGORINI(*), Massimo RICCI(**), Alessandra SCIOTTI(***),Chiara GIANNICO(****), Dott. Geol. Andrea TAMBURINI(****)

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2. Introduzione

A partire dagli anni ’90 i primi dati della superficie ter-restre forniti da Radar ad Apertura Sintetica (SAR) mon-tati a bordo di satelliti, hanno impresso una svolta signifi-cativa al settore dell’Osservazione della Terra, aprendonuove prospettive, fino a quel momento impensabili, all’a-nalisi e al monitoraggio dei fenomeni di deformazione su-perficiale.

I sistemi radar di tipo SAR consentono di ottenere im-magini della superficie terrestre ad alta risoluzione e sonoin grado di misurare la distanza sensore-bersaglio regi-strando il tempo intercorso tra l’emissione dell’onda elet-tromagnetica inviata verso la superficie terrestre dal sen-sore radar montato sul satellite e la ricezione del segnaleretro-diffuso dal bersaglio stesso a terra.

I satelliti SAR, ad un’altezza di circa 800 km, ripercor-rono la stessa orbita con cadenza regolare e consentono,pertanto, di ottenere sequenze temporali di immagini del-la stessa area. Grazie a questa periodicità di acquisizione,i dati SAR forniscono misure ripetute nel tempo della di-stanza sensore-bersaglio lungo la direzione di vista del sa-tellite. Eventuali variazioni della distanza misurata inistanti di tempo diversi consentono di mettere in luce glispostamenti del bersaglio a terra, e di apprezzare quindi ledeformazioni sulla superficie terrestre.

La tecnica PSInSARTM si pone come obiettivo quello disfruttare tutte le acquisizioni disponibili su una stessaarea ed individuare quei bersagli radar identificati sullasuperficie terrestre dal satellite che si distinguono per ilfatto di possedere una elevata stabilità nel tempo della ri-sposta elettromagnetica (Permanent Scatterers - PS). I PScorrispondono generalmente ad elementi presenti al suo-lo quali manufatti (edifici, monumenti, strade, linee ferro-viarie, antenne, tralicci, elementi metallici, etc.), oppureelementi naturali (affioramenti rocciosi, accumuli di de-trito, etc.).

L’affinamento della tecnologia ha permesso di raggiun-gere oggi una precisione millimetrica nella stima delle mi-sure di spostamento sul terreno, che, unita alle tipiche ca-ratteristiche dei sistemi di telerilevamento, ed in partico-lare alla capacità di coprire da remoto vaste aree della su-perficie terrestre (da poche unità fino a migliaia di chilo-metri quadri), ha di fatto messo a disposizione uno stru-mento nuovo e molto efficace per il monitoraggio ad altaprecisione dei fenomeni di deformazione della superficieterrestre, di utile supporto per analisi di carattere geologi-co, geotecnico e geofisico, a qualsiasi scala, fino a studi didettaglio su singole strutture.

3. Il telerilevamento radar satellitare

3.1. Satelliti radar

I sistemi radar satellitari forniscono immagini elettro-magnetiche della superficie terrestre a frequenze compre-

2. Introduction

Early Earth surface data from Synthetic ApertureRadars (SAR) installed onboard the satellites have given,since the early 90’s, a significant impulse to the Earth ob-servation field and opened new unimaginable perspec-tives on the analysis and monitoring of the surface defor-mation phenomena.

SAR radar systems allow high resolution images of theEarth surface to be obtained; they are able to measure thesensor to target distance by recording the time elapsed be-tween the emission of the electromagnetic wave from thesatellite towards the Earth’s surface and the reception ofthe signal that is back-scattered by the ground itself.

SAR satellites orbit at a height of about 800km with thesame frequency, thus allowing time sequences of images ofthe same area to be obtained. Thanks to this periodical ac-quisition, SAR data returns a time sequence of measure-ments of the sensor-target distance along the sight direc-tion of the satellite. Possible variations in distance mea-sured at different times allow the detection of ground tar-get displacements, thus ground surface deformations.

The PSInSARTM technique aims to exploit all availabledata for a definite area, and to detect radar targets on theEarth’s surface identified by the satellite in that area thatare characterised by a stable temporal electromagnetic re-sponse (Permanent Scatterers – PS).

The Permanent Scatterers generally correspond toground elements such as manufactured structures (build-ings, monuments, streets, railway lines, antennas, metal-lic structures, etc,) or natural elements (rocky outcrops,debris accumulations, etc.).

Refinement of the technology has allowed millimetricprecision to be achieved in the estimation of the grounddisplacement measurements. This particularity, alongwith the characteristics of remote sensing systems (suchas the capacity to cover large areas of the Earth’s surfacefrom a few to thousands of square kilometres), representsa new and very efficient tool for high precision monitor-ing of surface deformation phenomena. It is moreover auseful support for geological, geotechnical and geophysi-cal interpretation on different scales and for detailed stud-ies on single specific structures.

3. The Radar Satellite Remote Sensing System

3.1. Radar Satellites

Satellite radar systems allow electromagnetic (e.m)images of the Earth surface to be obtained in a frequencyrange from 500 MHz to 10 GHz with a spatial resolutionof a few meters. Compared with optical sensors, radarsatellite systems can acquire data independently of weath-er conditions and sun illumination conditions.

As well known, a radar (RAdio Detecting And Rang-ing) is an active sensor: an antenna irradiates electro-

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se tra 500 MHz e 10 GHz, con risoluzione spaziale diqualche metro. Rispetto ai più noti sistemi ottici operanocon continuità, potendo acquisire dati in presenza di co-pertura nuvolosa, sia di giorno che di notte.

Il principio di funzionamento RADAR (acronimo diradio detecting and ranging) è il seguente: un apparecchiotrasmittente illumina lo spazio circostante con un’ondaelettromagnetica che incidendo sulla superficie terrestresubisce un fenomeno di riflessione disordinata (diffusio-ne, scattering). Una parte del campo diffuso torna verso lastazione trasmittente, equipaggiata anche per la ricezio-ne, dove vengono misurate le sue caratteristiche. Il dispo-sitivo è in grado d’individuare (detecting) il bersaglio elet-tromagnetico e, misurando il ritardo temporale tra l’i-stante di trasmissione e quello di ricezione, valutare la di-stanza (ranging) a cui è posizionato, localizzandolo inmodo preciso lungo la direzione di puntamento dell’an-tenna (direzione di range).

I sistemi SAR (Synthetic Aperture Radar - Radar adApertura Sintetica) consentono di ottenere immagini adalta risoluzione osservando, lungo la propria orbita, lastessa porzione di terreno sotto angoli di vista differenti ecombinando tra loro i diversi contri-buti relativi a una stessa cella.

Poiché il sistema SAR illumina lospazio circostante con radiazioni elet-tromagnetiche proprie è detto sistemaattivo: non è richiesta infatti illumina-zione solare e le frequenze utilizzatedal radar penetrano attraverso le nuvo-le, evitando così i già accennati proble-mi di acquisizione dei sistemi ottici.

Le immagini che si ottengono daisistemi radar satellitari sono matricidi numeri complessi definiti dallegrandezze di ampiezza e fase: ad ognielemento della matrice (pixel) corri-sponde una zona a terra. La dimensio-ne del pixel varia in funzione del sen-sore utilizzato (20 per 5 metri per i sa-telliti ERS o RADARSAT o fino a 1metro per i nuovi satelliti in banda X).

L’ampiezza individua la quantitàdi campo elettromagnetico retrodiffu-sa verso il satellite, mentre la fase di-pende da diversi fattori, tra cui la di-stanza sensore-bersaglio. Proprio lafase costituisce l’informazione chiaveper le applicazioni interferometrichevolte a misurare fenomeni di movi-mento superficiale.

In fig. 1 è illustrato il confrontotra un’acquisizione di tipo ottico euna radar (immagine di ampiezza)della stessa area. Le informazioni

magnetic waves towards a certain area of interest or atarget; a fraction of the field is backscattered by the tar-get and returns to the sensor, where both amplitude andphase information can be recorded. Such a device is typ-ically able to detect an object and to evaluate its distance(range) by measuring the time-delay between transmis-sion and reception, thus locating precisely the targetalong the antenna pointing direction (range direction).The shorter the electromagnetic impulse used to illumi-nate the target, the better the spatial resolution of theradar in range direction.

SAR (Synthetic Aperture Radar) systems can achievehigh resolution images also in the direction parallel to theplatform velocity by properly combining, as the sensorgoes along its orbit, different radar returns belonging tosame radar target on ground, actually synthesizing amuch larger antenna than the real one.

A SAR image is a matrix of complex numbers definedby amplitude and phase values: each matrix element (pix-el) corresponds to a ground area. Pixel dimensions de-pends on the sensor used and its acquisition mode (20x5mfor ERS or RADARSAT satellites, or up to 1m for the new

Fig. 1 - Linate-Idroscalo (Milano). Confronto tra acquisizione ottica (in basso) e acqui-sizione radar di tipo SAR (in alto). La direzione del nord è a sinistra dell’immagine. Li-nate-Idroscalo (Milano). Comparison between optical acquisition (top image) and SAR-ty-

pe radar acquisition (bottom image). North direction is on the left of the image.

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X-band satellites).

While amplitude values depend on the amount of elec-tromagnetic field back-scattered towards the satellite,phase values are related to the sensor-to-target distance.Indeed, phase values are the key information element forinterferometric applications aiming at measuring surfacedeformation phenomena.

Figure 1 illustrates a comparison between an opticaland a radar acquisition (amplitude image) over the samearea. Although similar, the radar image reveals a differentresponse to ground structures: streets and ponds appearblack, as they reflect away from the satellite the electro-magnetic field (the incidence angle is never zero, sosmooth surfaces backscatter only a small fraction of the il-luminating beam towards the sensor), while metallicstructures appear as very bright pixels, as should be ex-pected by a radar sensor.

Many different SAR satellites, whose data can be usedfor PSInSAR™ analyses, are presently in orbit. An imagearchive is available back to 1992 with a large coverage

3.2. Geometria di acquisizione

I satelliti radar percorrono orbite eliosincrone lieve-mente inclinate rispetto ai meridiani, illuminando, da unaquota attorno a 800 km, una striscia di terreno larga circa100 km con un sistema radar SAR operante nel dominio

Satellite ProprietàProperty

Tempo di rivisitazioneRevisiting time

Risoluzione(azimuth x range)

Resolution(azimuth x range)

BandaBand

OperativitàOperation

ERS1-2 Agenzia Spaziale EuropeaEuropean Space Agency

35 giorni35 days

20x5 m C 1992-2001

ENVISAT Agenzia Spaziale EuropeaEuropean Space Agency

35 giorni35 days

20x5 m C 2003-ad oggiSince 2003 to date

RADARSAT 1 Agenzia Spaziale CanadeseCanadian Space Agency

24 giorni24 days

Fino a - Up to10 x 5 m C 1995-ad oggi

Since 1995 to date

RADARSAT 2 Agenzia Spaziale CanadeseCanadian Space Agency

24 giorni24 days

Fino a - Up to3 x 3 m C 2008-ad oggi

Since 2008 to date

Cosmo SkyMed Agenzia Spaziale ItalianaItalian Space Agency

8 giorni8 days

Fino a - Up to1 x 1 m X 2008-ad oggi

Since 2008 to date

TerraSAR X Agenzia Spaziale tedescaGerman Space Agency

11 giorni11 days

Fino a 1 - Up tox 1 m X 2008-ad oggi

Since 2008 to date

TABELLA 1 - TABLE 1

SATELLITI IN ORBITA UTILIZZABILI PER ANALISI PSInSAR™. PER RISOLUZIONE SI INTENDE LA DIMEN-SIONE DEL PIXEL DELL’IMMAGINE(3) - ORBITING SATELLITES THAT CAN BE USED FOR THE PSInSAR™ TE-

CHNIQUE ANALYSIS. RESOLUTION IS INTENDED AS THE DIMENSION OF THE IMAGE’S PIXEL(3)

(3) La dimensione reale del PS è in genere più piccola della di-mensione del pixel: i PS corrispondono ad elementi dominantiall’interno della cella.

(3) The PS real dimension is usually lower than the pixel di-mension: Permanent Scatterers correspond to dominating ele-ments within the cell.

geografiche di carattere generale sono le stesse, tuttavianell’immagine radar si può notare come le strutture alsuolo rispondano in modo differente alle onde elettroma-gnetiche emesse: le strade o i bacini d’acqua appaiono ne-ri poiché riflettono specularmente il campo trasmesso,mentre le strutture metalliche sono particolarmente lu-minose.

Ad oggi in orbita si contano diverse costellazioni di sa-telliti SAR i cui dati sono utilizzabili per analisi PSIn-SAR™. Per vaste aree del pianeta è disponibile un archi-vio di immagini sin dal 1992; in particolare per l’interoterritorio italiano sono disponibili due archivi storici: l’ar-chivio ESA-ERS che copre in modo pressoché continuo ilperiodo 1992-2001 e un archivio di dati RADARSAT-1 daMarzo 2003 ad oggi (tabella 1).

Negli ultimi anni l’utilizzo dei nuovi sensori operantiin banda X (Cosmo Sky-Med e TerraSAR-X) ha permessoun ulteriore miglioramento dei risultati in termini di riso-luzione sia spaziale che temporale (tempo di rivisitazione8 e 11 giorni, risoluzione a terra fino a 1 metro).

over the planet; in particular, two historical archives areavailable for the whole Italian territory: the ESA-ERSarchive, covering almost continuously the period 1992 -2001, and the RADARSAT-1 data archive, covering the pe-riod 2003 to date (Table 1).

The use of X-band sensors (COSMO-SkyMed and Ter-raSAR-X) has recently allowed a significant improvement inboth space and time resolution of SAR data (revisiting timesas low as a few days and ground resolution down to 1m).

3.2. Acquisition Geometry

Radar satellites follow sun-synchronous orbits, slight-ly inclined with respect to the Earth meridians. They ac-quire data along ground strips about 100 km wide, by us-ing SAR sensors working at different bands of the mi-crowave domain (C, X and L), corresponding to wave-lengths (λ) ranging from 3 cm to 24 cm.

SAR sensors can acquire data on the same area of inter-est at different times, as they orbit the Earth. The directionparallel to the satellite trajectory is called ‘azimuth’ and is al-most parallel to the North-South direction. The azimuth res-olution (i.e. the capability of discerning two nearby radartargets) is usually equal to some meters (see section 4.4).

The ‘sensor to target’ direction (orthogonal to the orbitand inclined of an angle ‘θ’ – called the off-nadir angle –with respect to the vertical) is referred to as range or LineOf Sight (LOS).

Therefore, radar images extend along the range andazimuth directions, usually referred to as SAR coordi-nates. For instance, Figure 2 shows the acquisition geom-etry of the ESA-ERS SAR systems.

The combination of the motion of the satellite and themotion of the Earth makes it possible to look at the samearea of interest from two opposite acquisition geometries:one with the sensor moving from South to North (ascendinggeometry) looking towards East, and the other with thesatellite moving North to South (descending geometry) look-ing West (fig. 3). The joint use of both satellite geometries inPSlnSARTM analyses allows one to significantly increase thenumber of measurement points in a certain area of interestand to better characterize the local displacement field.

3.3. Differential Interferometry (DInSAR)

The conventional technique for monitoring surface de-formation phenomena using SAR data is called Differen-tial SAR Interferometry (DInSAR). DInSAR is based onthe computation, on a pixel-by-pixel basis, of the differ-ence of phase values between two satellite images ac-quired at different times.

As already mentioned, the key-element in any interfer-ometric analysis is the phase value of each image pixel.Phase values of a single SAR image depend on differentfactors that can be summarized in the following equation:

where ψ is the so-called phase reflectivity (depending on

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delle microonde a varie bande (C, X, L), ovvero con lun-ghezze d’onda λ pari a 3-24 cm, caratteristica fondamen-tale per poter apprezzare movimenti millimetrici.

La stessa orbita nominale viene ripercorsa dopo un in-tervallo definito (tempo di rivisitazione), consentendo co-sì di acquisire dati relativi alla stessa scena al suolo intempi differenti.

La direzione parallela all’orbita è detta azimuth e coin-cide approssimativamente con la direzione Nord-Sud. Larisoluzione (ovvero la capacità di riconoscere come distin-ti due bersagli) in azimuth vale solitamente qualche metrocfr. par. 4.4).

La direzione della congiungente sensore-bersaglio(perpendicolare all’orbita ed inclinata di un angolo θ - det-to off-nadir - rispetto alla verticale) è detta range oppureLine Of Sight (LOS).

Le immagini radar si sviluppano pertanto lungo le di-rezioni di range e azimuth, dette usualmente coordinateSAR. In fig. 2 è rappresentata come esempio la geometriadi acquisizione dei sistemi SAR-ERS.

Dalla combinazione della rotazione terrestre con le or-bite eliosincrone risulta che una stessa area della superficieterrestre viene illuminata dalla radiazione radar sia duran-te un passaggio del satellite in direzione Nord-Sud, denomi-nata geometria discendente, sia durante un passaggio delsatellite in direzione Sud-Nord, denominata geometriaascendente (fig. 3). Ciò significa che l’area al suolo viene ri-levata sotto due angoli di vista praticamente speculari. En-trambe le geometrie hanno lo stesso tempo di rivisitazione.

L’uso congiunto di entrambe le geometrie del satellitenella analisi PSInSAR™ consente un notevole aumentodei punti di misura al suolo.

3.3. Interferometria differenziale DInSAR

La tecnica tradizionale per lo studio di dati SAR è l’in-terferometria differenziale (DInSAR), che si basa sull’ana-lisi dell’evoluzione del valore di fase tra due distinte acqui-sizioni satellitari in modo tale da mettere in luce eventua-

Fig. 2 - Geometria d’acquisizione SAR delle piattaforme ERS-1ed ERS-2. Acquisition geometry of the ESA-ERS SAR systems.

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li differenze riconducibili a fenomeni di moto.

Come accennato, le immagini radar sono definite dallegrandezze di ampiezza e fase. L’ampiezza individua laquantità di campo elettromagnetico retrodiffusa dal bersa-glio verso il satellite, mentre la fase dipende da diversi fat-tori che possono essere riassunti nella seguente equazione:

dove ψ è il termine di fase dovuto alla riflettività del ber-saglio (dipendente dal materiale e dalla sua geometria), αè un contributo di fase dovuto all’atmosfera, r è la distan-za sensore-bersaglio (questo valore, moltiplicato per ilfattore riportato nell’equazione, viene indicato con il ter-mine di propagatore) e n è un inevitabile rumore propriodel sistema di acquisizione.

I valori di fase di una singola immagine SAR non so-no utilizzabili, dal momento che non risulta possibile se-pararne i vari contributi. Molto più utile è lo studio dellevariazioni di fase da un’immagine radar ad un’altra, ac-quisita in tempi diversi dalla stessa orbita.

L’interferogramma è il risultato del confronto (diffe-renza) tra le matrici di fase di due singole immagini SARacquisite sulla stessa area. In condizioni ideali (ovveroqualora i termini di fase dovuti alla riflettività e al contri-buto atmosferico possano essere ritenuti pressoché iden-tici nelle due acquisizioni) può essere assimilato ad unamappa degli spostamenti, ma le informazioni ad esso as-sociate sono solo qualitative e areali.

In realtà, diversi fattori riducono (o addirittura com-promettono) la qualità dei risultati ottenuti con l’analisiDInSAR.

In primo luogo i fenomeni di decorrelazione tempora-le causati dalla variazione delle proprietà elettromagneti-che (riflettività) dei bersagli radar nel tempo, fenomeniche risultano più marcati al crescere dell’intervallo ditempo tra le due acquisizioni utilizzate. Le zone coperteda vegetazione, facilmente influenzabili dal vento e di di-verso aspetto a seconda della stagione, sono fonte di de-correlazione, mentre i centri urbani e le rocce esposte ri-mangono maggiormente stabili nel tempo, ovvero la loro“risposta elettromagnetica” al segnale emesso dal radar èstabile nel tempo.

In secondo luogo è rilevante il disturbo del segnaleelettromagnetico causato dalla presenza dell’atmosferaterrestre che, variando sensibilmente tra un’acquisizionee la successiva, può determinare sfasamenti significativiche si sovrappongono a quelli dovuti alle deformazioni,tanto da rendere impossibile la stima di questi ultimi.

4. La tecnica PSInSAR™

Le tecniche sviluppatesi in seguito ai primi promet-

the specific material and its geometry), r is the sensor-to-target distance, α is the phase contribution due to propa-gation of the e.m. wave through the atmosphere and n isa noise term inherent in any acquisition system.

The phase values of a single SAR image are of no prac-tical use, since it is not possible to separate the differentphase contributions. A far more useful approach is thestudy of phase variations between two or more differentradar images, acquired at different times from the samenominal orbit.

A SAR interferogram is a comparison (difference) ofthe phase matrixes of two SAR images acquired over thesame area. Under ideal conditions (i.e. should the phaseterms due to the reflectivity of the target and to atmos-pheric effects be identical and the noise term negligible),the phase values of an interferogram are simply propor-tional to displacement values affecting the area of interestbetween the first and the second acquisitions.

Different factors reduce (or even compromise) thequality of DInSAR results. The most important one is re-lated to temporal-decorrelation phenomena caused bythe variation of the electromagnetic properties of theradar targets. If the phase reflectivity value of a certainimage pixel changes with time, the generation of an inter-ferogram, i.e. the computation of the difference betweenthe phase values of two SAR images, cannot highlight thedisplacement values, since the first term in the equationcannot be considered identical in the two SAR images.The impact of temporal decorrelation phenomena in-creases as the temporal baseline of the interferogram (i.e.the time lag between the two SAR acquisitions) increases.Of course, different objects are characterized by differentdecorrelation times: areas covered by vegetation changereflectivity much more quickly than rocky or urban areas.

Apart from phase decorrelation, propagation effectsin both troposphere and ionosphere can differ signifi-cantly during the first and the second acquisition, thuscreating phase disturbances hindering the interpretationof SAR interferograms.

Fig. 3 - Geometrie di acquisizione discendente (a sinistra) eascendente (a destra). Descending acquisition geometry (on the

left side) and ascending geometry (on the right side).

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tenti risultati interferometrici prevedono un’analisi multi-immagine per ovviare alle limitazioni dell’interferometriae per ottenere misurazioni quantitative e puntuali.

4.1. Permanent Scatterers: misure di precisione delledeformazioni superficiali

L’algoritmo PSInSAR™ nasce da oltre 10 anni di studidel gruppo radar del Politecnico di Milano. Brevettato nel1999 è stato concesso in licenza esclusiva alla TRE di Mi-lano, primo spin-off del Politecnico, che ha continuato aperfezionarlo, migliorandone costantemente caratteristi-che e prestazioni.

Come descritto nei paragrafi precedenti, l’idea alla ba-se della tecnica è semplice (fig. 4): il sensore radar monta-to sul satellite invia un impulso elettromagnetico verso lasuperficie terrestre; gli elementi a terra riflettono il segna-le, rinviandone verso il satellite una porzione (retrodiffu-sione). Misurando il tempo trascorso tra l’invio del segna-le e la ricezione del segnale retrodiffuso, il sistema radar èin grado di determinare la distanza tra il sensore ed il ber-saglio. Dunque, se l’oggetto si trova in un’area affetta dafenomeni di deformazione superficiale, il sensore rilevatra un’immagine e l’altra una variazione di distanza equindi il movimento del bersaglio. Utilizzando più acqui-sizioni sulla stessa area è possibile ricostruire la storia del-lo spostamento avvenuto.

La tecnica PSInSAR™ consente di superare i limitipropri dell’interferometria tradizionale considerando ilfatto che un piccolo sottoinsieme di bersagli radar, deno-minati Permanent Scatterers (PS), è praticamente immu-

4. The PSInSAR™ Technique

Since phase decorrelation phenomena and atmospher-ic effects can compromise interferometric measurementsusing SAR satellites, only the development of multi-inter-ferogram techniques could overcome the limits of conven-tional DInSAR analyses.

4.1. Permanent Scatterers: Precise Measurements ofSurface Deformations

The PSInSARTM algorithm is the result of more than10 years of research of the SAR group at the Politecnico diMilano (POLIMI) technical university. It was patented in1999. In March 2000, an ad hoc spin-off company, calledTele-Rilevamento Europa (TRE), was incorporated to ex-ploit commercially this technology and to further improvethe algorithms for precise surface deformation measure-ments.

As described in the previous paragraphs, the basic ideais simple (see Figure 4): the radar sensor is installed on-board a satellite and transmits an electromagnetic pulsetowards the Earth’s surface: ground elements reflect afraction of the signal back to the satellite. The radar sys-tem is able to estimate the target-sensor distance by mea-suring the time elapsed between the signal transmissionand the reception of the back-scattered signal. The accu-

racy is of the order of a few meters.However, if the phase values of twoSAR images acquired over the samearea from the same acquisition geom-etry are compared (i.e. an interfero-gram is generated), the interferomet-ric phase values are related to possi-ble variations of the sensor-to-targetdistance.

The PSInSARTM technique over-comes most of the difficulties encoun-tered in conventional DInSAR analy-ses by identifying a small subset ofradar targets, called Permanent Scat-terers (PS), only slightly affected byphase decorrelation phenomena andwhere the signal-to-noise ratio is ex-tremely favourable.

PS correspond to radar targets al-ready present in the area of interest,such as man-made objects (buildings,monuments, railway lines, antennae,metallic elements, etc.) or natural ele-ments (rocky outcrops, boulders, de-bris accumulations, etc.) having a sta-ble radar signature in time and where

the signal level is much higher than the background noiseof the sensor.

Considering the phase variation between two SAR im-ages, the interferometric phase (∆φ) is given by:

Fig. 4 - Principio di funzionamento della tecnica PSInSAR™ basato sulla misura di va-riazione di distanze. Functioning principle of the PSInSAR™ technique based on the di-

stance variation measurements.

The terms ∆ψ and n can be neglected in correspon-dence of a PS, and the only problem is the estimation andremoval of atmospheric effects. The atmospheric filteringis based on a statistical analysis of the signals involved:phase values proportional to range variations are (usual-ly) strongly correlated in time, while atmospheric distur-bances vary slowly in space and are not correlated in time.It is then possible to apply specific algorithms to estimateand remove spurious atmospheric effects and to highlightany displacement. The efficiency of such algorithms in-creases as the number of images acquired over the samearea increases.

For all PS identified in a certain area, it is possible toestimate with high precision the relative displacementwith respect to a reference PS, properly selected. The dif-ferential approach allows one to strongly limit the impactof any systematic errors in the data (e.g. satellite orbitalvariations). In general, a data-set of at least 15–20 imagesand a PS spatial density higher than 5 PS/km2 is recom-mended to be able to successfully apply the technique,achieving high-quality measurements.

The PS density depends on the sensor used in analysis,the kind of terrain and its morphology. PS reach very highdensities in urban areas (>500 PS/km2), while are almostabsent in heavily vegetated areas.

All displacement measurements associated with a PSare the projection, along the satellite line of sight, of thedisplacement vector affecting the target. As already men-tioned, these are differential measurements with respectto a reference point, time referenced to the acquisitiondate of the first image. Movement data exhibited by a PSare then relative, not absolute, data. Measurements can beupdated in time with a frequency depending on the satel-lite sensor used for the application (revisiting time – seeTable 1).

PS can be seen as a ‘natural’ ground network of radarbenchmarks, similar to a GPS (Global Positioning Sys-tem) network, that can be used to monitor both the dis-placement of individual structures (a building for in-stance), and the evolution of a large displacement field af-fecting hundreds of square kilometres (due, for example,to subsidence, slope instability, fault creeping, volcanicactivity, etc.).

It should be noted that PS density is usually muchhigher than the density of benchmarks used in any con-ventional geodetic network; moreover, PS measurementsdo not require any installation and fast algorithms allowthe update of the information concerning thousands of PSquickly and reliably.

A further advantage of SAR interferometry with re-spect to conventional techniques is the possibility to ex-ploit radar data already acquired, taking advantage of thehistorical archives of SAR data. Indeed, thanks to the

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ne agli effetti di decorrelazione geometrica (i PS sonobersagli molto più piccoli della cella di risoluzione) etemporale (sono stabili nel tempo). I PS corrispondonoad elementi già presenti al suolo, quali manufatti (edifi-ci, monumenti, strade, linee ferroviarie, antenne, tralic-ci, elementi metallici, etc.) oppure elementi naturali (af-fioramenti rocciosi, accumuli di detrito, etc.), sui quali èpossibile effettuare misure di spostamento di alta preci-sione.

Considerando due immagini SAR, possiamo scriverela loro differenza di fase (∆φ) come:

In corrispondenza dei PS, i termini ∆ψ e n risultanotrascurabili e l’unico problema è quello del filtraggio del-le componenti atmosferiche.

Considerando il fatto che il moto risulta (solitamente)fortemente correlato nel tempo, mentre le condizioni at-mosferiche variano lentamente nello spazio e non sonocorrelate nel tempo, è possibile applicare specifici algorit-mi di stima e rimozione dei contributi spuri atmosfericied evidenziare i contributi dovuti agli eventuali sposta-menti; l’efficienza di tali algoritmi aumenta se invece didue sole immagini radar sono disponibili molte immaginiacquisite con regolarità sulla stessa area.

Per tutti i PS individuati nell’immagine è possibile sti-mare con estrema precisione lo spostamento relativo ri-spetto ad un PS selezionato come riferimento. L’approcciodifferenziale consente infatti di eliminare tutte le compo-nenti sistematiche degli errori di misura (ad esempio do-vute alle inevitabili variazioni dell’orbita del satellite neltempo) e permette di migliorare fortemente l’accuratezzadelle stime di spostamento. In generale, affinché la tecni-ca risulti applicabile con successo è necessario disporre didataset di almeno 25-30 immagini, e una densità spazialedi PS superiore a 5 PS/km2.

La densità spaziale dei PS risulta variabile a secondadel sensore utilizzato per l’analisi, dell’uso del suolo e del-la morfologia del terreno. In generale, i PS raggiungonouna densità molto elevata in corrispondenza dei centri ur-bani e delle aree antropizzate (>500 PS/km2), mentre sonoassenti nelle zone vegetate o innevate.

Tutte le misure di spostamento, associate a ciascunPS, sono rilevate lungo la linea di vista del sensore (ossia,la congiungente sensore-bersaglio o Line Of Sight, LOS) e- come già ricordato - sono di tipo differenziale, ovvero ri-ferite spazialmente ad un punto a terra di coordinate no-te, detto reference point, e temporalmente alla data di ac-quisizione della prima immagine; le informazioni di mo-vimento fornite dai PS sono pertanto relative e non asso-lute. Inoltre, i dati vengono acquisiti con cadenza varia-bile da sensore a sensore (tempo di rivisitazione cfr. tabel-la 1).

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archives of the European Space Agency (ESA) and theCanadian Space Agency (CSA), it is possible to recon-struct the dynamics of a certain area since 1992: this canspeed-up the detection of slow deformation phenomenaaffecting a certain area, possibly triggering faster localphenomena.

It should be noted, however, that, rather than beingcompetitor technologies, in situ measurements often be-come complementary surveys that can significantly enrichthe understanding of the phenomena under study. Thesynergistic use of both remote sensed and in situ data canallow the development of new monitoring paradigms thatcan significantly improve the present scenario.

4.2. What can be Measured: Displacement Maps andHistoric Time-Series

For each PS, the following parameters are provided:

1. ground target position (latitude/North, longitude/Ea-st, altitude);

2. annual average displacement rate (mm/year), calcula-ted over the time span of the SAR acquisitions used inthe analysis, with respect of a reference point suppo-sed motionless (Fig. 5);

3. displacement time series - differential displacementmeasurement along the satellite LOS direction (Fig. 6).

The PS position is usually known with a precision ofa few meters, while the average velocity and the displace-ment time series can be estimated with millimetre preci-sion on the sparse PS grid.

Usually, the PS velocity map is represented using acolour-scale adopting the following convention: yellow,orange and red colours indicate increases in the distance

Sul territorio l’insieme dei PS può essere visto comeuna rete naturale di “capisaldi radar”, concettualmenteanaloga ad una rete di stazioni GPS (Global Positioning

System), utile sia per conoscere lo spostamento di un sin-golo bersaglio a terra (ad esempio, un edificio), sia per ri-costruire, a livello regionale, la distribuzione territoriale el’evoluzione dei fenomeni deformativi superficiali legati asubsidenza, instabilità di versante, faglie, attività vulcani-ca, ecc. La differenza sostanziale è che la densità dei PS èdi gran lunga superiore a quella dei capisaldi di una retegeodetica tradizionale e che i PS non necessitano di alcu-na installazione. Inoltre, la tecnica PS consente di cam-pionare aree molto ampie in tempi relativamente ristretti,condizione assolutamente irrealizzabile con le altre tecni-che di monitoraggio.

Un ulteriore vantaggio della tecnologia satellitare ri-spetto alle comuni tecniche di rilevamento degli sposta-menti superficiali è costituito dalla possibilità di disporredi una cospicua serie di immagini radar già acquisite sul-l’intero territorio nazionale. Infatti, grazie agli archivi del-l’ESA (European Space Agency) e della CSA (Canadian

Space Agency), è possibile ricostruire la dinamica dell’areadi interesse a partire dal 1992. Questo può rivelarsi un ele-mento decisivo per l’indagine, soprattutto laddove le tec-niche convenzionali richiederebbero anni prima di poterdare misure significative.

Inoltre, grazie all’automatismo dell’elaborazione che liproduce e all’ottimizzazione dei tempi di calcolo, i risulta-ti ottenuti con l’analisi PSInSAR™ permettono di ottenereun quadro sinottico dei fenomeni in atto a costi decisa-mente competitivi rispetto alle analisi convenzionali, datoche il sensore rileva punti di misura che si trovano già sulterreno e che non richiedono alcun intervento di installa-zione e manutenzione.

4.2. Che cosa è possibile misurare: mappe di sposta-

mento e serie storiche

Le informazioni basilari fornite per ciascun PS sono:

1. la posizione del bersaglio a terra, ovvero le sue coordi-nate spaziali (latitudine/nord, longitudine/est, quota);

2. la velocità media annua di spostamento, espressa inmm/anno, calcolata nell’intervallo di acquisizione del-le immagini elaborate ed in relazione al punto di rife-rimento (fig. 5);

3. la serie storica di spostamento, ossia una serie di valo-ri che rappresenta, acquisizione per acquisizione, l’e-voluzione dello spostamento subito da ciascun PS,espresso in mm e misurato nella direzione di vista delsistema (fig. 6).

Mentre la posizione dei PS è solitamente nota con unaprecisione di qualche metro, le velocità medie e le seriestoriche degli spostamenti del terreno possono essere sti-mate con precisione millimetrica sul singolo punto. Nelleimmagini seguenti la mappa delle velocità dei PS è rap-

Fig. 5 - Esempio di applicazione di dati PS nello studio di feno-meni di subsidenza (Roma). Campo di velocità PS rappresentatetra -5 (rosso) e +5 mm/anno (blu). Example of application of PSdata to the study of subsidence phenomena (Rome). PS velocity

range represented between -5 (red) and +5 mm/year (blue).

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from the sensor to the radar target on ground (i.e. the PS),green PS represent stable points (velocity values rangingfrom -1 to 1 mm/year), while different blue tones indicatea reduction in the distance from the sensor to the PS.

It is worth recalling here that PSInSAR data are 1Dmeasurements. This means that displacement values mea-sured over a PS are the projection of the 3D displacementvector along the satellite line of sight (Fig. 7). A conse-quence of this is that no phase variation is detected if theradar target is affected by a displacement in the directionperpendicular to the line of sight.

It should be noted that any motion component alongthe North-South direction is not detectable by SAR sys-tems in use today (since it doesn’t create a significantrange variation), as a consequence of the satellite orbits,almost parallel to the Earth meridians.

In general, the use of a single acquisition geometrydoesn’t allow one to distinguish between horizontal orvertical movements. However, if PS data are available forboth ascending and descending acquisition geometries, itis possible to estimate two components of the displace-ment vector, as is described in the section 4.3.

4.3. Estimation of the Vertical and East-West Horizon-tal Components

Let us consider a Cartesian reference system (x, y, z),where the three reference directionsare parallel to the Easting (x), theNorthing (y), and the vertical direc-tion (z), respectively.

If a PS is visible in both descend-ing and ascending data-sets, the PStechnique can provide two compo-nents of the 3D displacement vectoraffecting this radar target. For exam-ple, considering its average velocity,the following equation holds:

where VX, Vy and Vz are the compo-nents of the velocity vector along

presentata con una scala colori semaforica: con i colorigiallo, arancione e rosso si indicano allontanamenti dalsensore lungo la direzione di LOS, con il verde punti so-stanzialmente stabili (valori di velocità compresi tra -1 e1 mm/anno) e con varie tonalità di blu gli avvicinamential sensore sempre lungo la direzione sensore-bersaglio.

È importante ricordare che i satelliti acquisisconolungo una direzione inclinata di un angolo θ rispetto allaverticale (fig. 2 – Line Of Sight, LOS). Questo significa chei movimenti misurati sul singolo PS sono la proiezionedegli spostamenti reali lungo la congiungente sensore-bersaglio.

La direzione di LOS varia a seconda del satelliteutilizzato (da ca. 20 a 45 gradi). Per un dato PS, lacomponente del movimento misurato è tanto maggiorequanto più la direzione del vettore spostamento realesi avvicina alla direzione di puntamento del sensore; alcontrario, in caso di moto perpendicolare alla linea divista del satellite, lo spostamento misurato risulta esse-re nullo.

In fig. 7 sono rappresentati tre casi che illustranocome al variare della direzione reale del moto (vettorerosso) il sistema misuri una componente lungo la LOS(vettore blu) che può variare notevolmente in modulo eavere segni opposti. Si ricorda che la componente delmoto lungo la direzione N-S non è rilevabile dai siste-mi SAR proprio per la geometria di acquisizione de-scritta.

In generale, utilizzando una sola geometria di acquisi-zione, non è possibile distinguere i vari contributi di spo-stamento dovuti a moti orizzontali o verticali. Tuttavia, sesi dispone, per una stessa area di interesse, di dati PS ac-quisiti sia in modalità ascendente che discendente, si puòprocedere alla stima del vettore di spostamento in direzio-ne verticale e in direzione orizzontale est-ovest.

4.3. Stima della componente verticale e orizzontaleE-W

Il problema può essere compreso meglio se inqua-

Fig. 6 - Esempio di serie storica di spostamento di un PS.Example of displacement historic time series of a PS.

Fig. 7 - Componente di spostamento rilevata dal sensore in funzione delle diverse dire-zioni dello spostamento reale. In rosso è rappresentato il vettore di spostamento realementre in blu quello rilevato dal sistema. Si noti che l’angolo di incidenza del satellite(LOS) varia da 20° a 45°. Displacement component measured by the sensor as a functionof the different directions of the real displacement. The real displacement vector is represen-ted in red while the component measured by the system is represented in blue. It can be no-

ted that the satellite incidence angle (LOS) varies from 20° to 45°.

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drato da un punto di vista geometrico. Si consideri a talproposito un sistema di riferimento cartesiano x, y, z, incui le tre direzioni coincidono nella realtà rispettiva-mente con quella orizzontale E-W, orizzontale N-S e ver-ticale.

Si consideri un PS, corrispondente alla stessa struttu-ra a terra, individuato sia nel dataset discendente che inquello ascendente. La tecnica PS fornisce per questo ele-mento le corrispondenti velocità Va e Vd rilevate dai duediversi punti di vista (ascendente e discendente).

Nel sistema di riferimento x, y, z, il vettore velocità Vpuò essere espresso in generale come:

dove Vx, Vy e Vz sono le componenti del vettore velocità Vlungo le direzioni orizzontale E-W, orizzontale N-S e ver-ticale e sx, sy, sz i versori dei tre assi coordinati del siste-ma cartesiano.

I dati orbitali del satellite consentono di stabilire l’o-rientamento nel sistema di riferimento x, y, z della con-giungente sensore-bersaglio (LOS) nelle due differentigeometrie e quindi i coseni direttori dei rispettivi vettoriVa e Vd. Dunque, utilizzando le stime di velocità derivan-ti dall’elaborazione delle due diverse geometrie di acqui-sizione (ascendente e discendente), si può scrivere il se-guente sistema:

in cui sxasce, syasce, szasce e sxdesce, sydesce, szdesce rappresenta-no i coseni direttori dei rispettivi vettori velocità Va e Vd equindi i coseni degli angoli che il vettore Va o Vd, misura-to lungo la LOS, forma con i tre assi coordinati.

Come si può osservare nel precedente sistema il nu-mero di incognite (Vx, Vy e Vz) è superiore a quello del-le equazioni e quindi esso non è risolvibile. Tuttavia, dalmomento che il sensore risulta molto poco sensibile aglispostamenti in direzione N-S (coincidente con la dire-zione y), considerare il moto in questa direzione ugualea zero (Vy=0) è un’approssimazione accettabile e per-mette di risolvere il precedente sistema in modo da risa-lire all’entità delle componenti del moto in direzione E-W e in direzione verticale (corrispondenti alle direzionix e z).

In definitiva, sotto l’ipotesi di spostamento nullo in di-rezione N-S, noti i parametri di puntamento del satellite(ossia, i coseni direttori) al momento dell’acquisizionenelle due rispettive geometrie e a condizione che i valoriascendente e discendente della velocità siano riferiti allostesso bersaglio radar, è possibile calcolare le componen-ti verticale, Vv, ed orizzontale in direzione E-W, VE, delvettore velocità reale esplicitando il precedente sistemanella forma:

East-West, North-South and vertical direction respective-ly, and SX, SY, SZ are the versors of the Cartesian system.

Since both acquisition geometries are known, the fol-lowing system of linear equation should be considered:

where sxasce, syasce, szasce, sxdesce, sydesce, szdesce are the direc-tion cosines of the two acquisition geometries (ascendingand descending) and Va and Vd are the projections of thevelocity vectors along the two opposite lines of sight.

Since the number of unknowns (Vx, Vy and Vz) in thesystem is greater than the number of equations, the full3D vector cannot be estimated. However, since the satel-lite orbits are almost parallel to the Earth meridians andso the radar is almost insensitive to any target displace-ments in North-South direction (y), it is then a reasonableapproximation to assume syasce and sydesce equal to zeroand focus our efforts on the estimation of Easting (x) andvertical (z) components only.

Under the hypotheses of zero displacement in a N-Sdirection, the satellite pointing parameters (directioncosines) at the time of the acquisition are known and thatthe ascending and descending velocity values refer to thesame radar target, it is possible then to calculate the ver-tical component Vv and the E-W horizontal component Ve

of the actual velocity vector, by solving the following sys-tem of equations:

where Va and Vd are the velocity values estimated by as-cending and descending data, respectively, θasce and θdesce

are the incidence angles proper to the two acquisitiongeometries and VV and VE the unknown quantities to beestimated.

Whenever PS identified along ascending and descend-ing orbits do not correspond to the same objects, but it isreasonable to assume that PS belonging to the same smallpatch of terrain (say, 50 x 50 m wide) are affected by thesame displacement vector, data are re-sampled on a regu-lar grid (50 x 50 m) and the above mentioned approach isthen applied to the ‘pseudo PS’ relative to each groundpatch (Fig. 8).

4.4. Precision of the Measurements

The precision of PS measurements depends on differ-ent factors, among which we recall:

- number of images used for the analysis;

- PS density (i.e. the presence of good radar targetswithin the area of interest);

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in cui Va e Vd sono rispettivamente i valori di velocitàascendente e discendente relativi al bersaglio, θasce e θdesce

gli angoli di incidenza nelle due geometrie e Vv e VE le in-cognite da esplicitare.

Poiché spesso non è possibile che le posizioni dei PScoincidano nelle due geometrie, dal punto di vista opera-tivo è necessario ricampionare il dato PS in celle regola-ri di larghezza fissa (es: 50 x 50 m) così da descrivere ilmoto relativo a quella cella con un unico “pseudo PS”.L’ipotesi è che tutti i PS all’interno della stessa cella pre-sentino valori di spostamento simili così che il moto lo-cale possa essere descritto mediante un unico vettore dispostamento. Sotto questa ipotesi le velocità e le seriestoriche di spostamento di tutti i PS identificati all’inter-no della stessa cella con una medesima geometria di ac-quisizione (ascendente o discendente) vengono mediatee opportunamente proiettate per ottenere il risultato fi-nale (fig. 8).

4.4. Precisione delle misure

La precisione delle misure PS dipende da diversi fatto-ri, tra cui i principali sono:

- numero di immagini utilizzate in sede di analisi;

- densità dei PS ottenuti dall’elaborazione;

- distance from the reference point;

- weather conditions at time of acquisitions;

- ground morphology and topography.

Considering a 5-year SAR data-set of at least 40 data,for all PS within 1km from the reference point, the follow-ing statements hold (Table 2):

- the precision (standard deviation) of the (differential)displacement measurements of each PS is better than5mm;

- the precision (standard deviation) of the average di-splacement rate is better than 1mm/year;

- as far as the geocoding accuracy of the PS is concer-ned, for standard ERS and RADARSAT data the PS lo-cation precision is about ±7m in Easting direction,±2m in Northing direction, and ±1.5m on the verticalaxis. For the new X-band generation COSMO-SkyMedand TerraSAR-X satellites the PS location precisioncan go down to ±4m in Easting and ±1m in Northingand the vertical axis.

The apparent inconsistency between the precision fig-ures of the displacement measurement (millimetre) andthe positioning values (metre) of the PS depends on thefact that while PS displacements are measured as a frac-tion of the operating wavelength (a few centimetres), thepositioning precision is a function of the ground pixel di-mension (a few meters) (4).

4.5. Advantages and Disadvantages

Based on our experience, in thissection we report a list of advantagesand disadvantages of PSInSAR™ datafor the analysis of surface deforma-tion phenomena.

The main strengths include:

• PS data allow the detection andmonitoring of displacement fieldswith sub-centimetre accuracy.

• PS data are multi-scale data: theycan be used for regional studies aswell as for monitoring individualbuildings and structures.

• Whenever the PS density is highenough, PSInSAR™ does not re-quire the installation of anyground instrumentation.

Fig. 8 - Esempio di scomposizione del moto su griglia regolare. In alto i dati PS di ori-gine (ascendenti e discendenti sulla stessa area misurati lungo la LOS), in basso il risul-tato della scomposizione lungo le componenti verticale e orizzontale est-ovest. Exam-

ple of vertical and E-W horizontal components calculation.

(4) For further details see: C. COLESAN-TI, A. FERRETTI, R. LOCATELLI, F. NOVALI, G.SAVIO, “Permanent Scatterers: PrecisionAssessment and Multi-platform Analy-sis”, IGARSS 2003, 21-25 July 2003, Tou-louse, France. pp 1-3.

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- distanza dal punto di riferimento;

- condizioni climatiche;

- morfologia del terreno.

Considerando l’elaborazione di un dataset di immagi-ni di 5 anni, per un’area di qualche centinaio di chilome-tri quadrati ed entro 1 km dal punto di riferimento, si ot-tiene che (tabella 2):

- la precisione (deviazione standard) della misura dispostamento dei PS è tipicamente minore di 5 mm;

- la precisione (deviazione standard) della velocità mediadi spostamento può essere derivata come l’errore sullospostamento diviso la durata del periodo in analisi. Incasi favorevoli dove sono presenti grandi quantità didati si raggiungono valori inferiori ad 1 mm/anno;

- la precisione (deviazione standard) di localizzazionedei PS è funzione del sensore che si sta utilizzando.Per i dati ERS e RADARSAT Standard è generalmentedell’ordine dei ±7 m in direzione Est, ±2 m in direzio-ne Nord e ±1,5 m sull’asse verticale. Per i satelliti dinuova generazione Cosmo - TerraSAR X si arriva a ±4m in direzione Est, ±1 m in direzione Nord. Le preci-sioni sull’asse verticale rimangono invariate e dipendo-no dal numero di immagini SAR, dal DEM di riferi-mento e dalle caratteristiche della scena osservata.

L’apparente incongruenza fra la precisione di sposta-mento (millimetrica) e la precisione di posizionamento(metrica) dei PS dipende dal fatto che lo spostamento deiPS è misurato come frazione della lunghezza d’onda (sfa-samento di pochi centimetri) mentre la precisione di posi-zionamento è di fatto funzione della dimensione del pixela terra (alcuni metri)(4).

By properly combining two acquisition geometries ispossible to estimate both vertical and horizontal (East-West) displacement components.

Two historical archives covering the whole Italian ter-ritory are available: the ESA-ERS archive (1992-2001) pe-riod and the RADARSAT-1 data archive (2003-today).

• PS data are often complementary to conventional insitu measurements (such as GPS and optical levelling).

• PS density can exceed 500 PS/km2 in urban and rockyareas.

• PS analyses can cover thousands of square kilometres.Results can be obtained in a limited amount of time,using reliable (and repeatable) algorithms.

The advent of new X-band SAR sensors allows betterspatial resolution and more frequent acquisition over anarea of interest. These sensors will play a key role for themonitoring of individual structures (such as a dam, a lev-ee system, etc.)

The main weaknesses include:

• The absence of measurements in areas where no PScan be identified (such as heavily vegetated areas). Theproblem can be solved by installing (passive) artificialreflectors, carefully designed to create PS measure-ment points.

• Unfortunately, it is very difficult to estimate - beforeactually processing the radar data - the number andthe location of the PS of a certain area, although a fea-sibility study can be carried out using a limitedamount of data (8-10).

• A minimum of 15-20 radar scenes are required for hi-

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SpostamentiDisplacements

Velocità media di spostamentoAverage displacement rate

Singola MisuraSingle measurement

Precisione (1σ)Precision (1σ)

<1 mm/anno<1 mm/year

<5 mm

PosizionePosition

EstEast

NordNorth

VerticaleVertical

Precisione (1σ)Precision (1σ)

7 m (satelliti ERS-RSAT)4 m (satelliti in banda X)7 m (ERS-RSAT satellites)

4 m(X-band satellites)

2 m(satelliti ERS-RSAT)1m (satelliti in banda X)2 m(satelliti ERS-RSAT)1m (X-band satellites)

1.5 m

TABELLA 2 - TABLE 2

VALORI TIPICI PER PS ENTRO 1 KM DAL PUNTO DI RIFERIMENTO OTTENUTI DALL’ANALISI DI UN DATASET DI IMMAGINI DI 5 ANNI. TYPICAL VALUES FOR WITHIN 1KM

FROM THE REFERENCE POINT, CONSIDERING A 5 YEARS SAR DATA SET

(4) Per maggiori approfondimenti cfr: C. COLESANTI, A. FER-RETTI, R. LOCATELLI, F. NOVALI, G. SAVIO, “Permanent Scatterers:Precision Assessment and Multi-platform Analysis”, IGARSS2003, 21-25 July 2003, Toulouse, France. pp 1-3.

gh quality results. The higher the number of scenesavailable the better the precision of the measurementand the reliability of the PS detection algorithms.

• Phase ambiguity: common to any interferometric sy-

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4.5. Vantaggi e limiti

A sintesi dei principi generali della tecnica di telerile-vamento satellitare esposti, si propone di seguito un elen-co dei principali vantaggi e limiti della tecnica PSIn-SARTM applicata allo studio delle deformazioni della su-perficie terrestre.

Principali punti di forza:

• Grazie alla tecnica PS, l’interferometria diventa a tuttigli effetti una tecnica applicabile con successo allo stu-dio ed al monitoraggio dei movimenti superficiali,consentendo di apprezzare spostamenti di entità milli-metrica su vaste aree, sia a scala regionale che del sin-golo edificio.

• La tecnica PS consente di monitorare le deformazionida remoto senza l’installazione di strumentazione aterra e permette di misurare movimenti in due dimen-sioni: verticale ed orizzontale in direzione E-W, graziealla disponibilità di dati di spostamento in due geome-trie (ascendente e discendente).

• Per l’intero territorio italiano sono disponibili due ar-chivi storici: l’archivio ESA-ERS che copre in modopressoché continuo l’intervallo 1992-2001 e un archiviodi dati RADARSAT-1 a partire da Marzo 2003 ad oggi.

• La complementarietà con la strumentazione tradizio-nale in situ (GPS, livellazione, misure topografiche): latecnica PSInSAR™ garantisce una maggiore densità dipunti di misura (>500 PS/km2), ma non permette mo-nitoraggi in tempo reale (al più 8 giorni).

• L’utilizzo dei nuovi sensori in banda X garantisce unulteriore miglioramento in termini di risoluzione spa-ziale (più punti di misura) e temporale (maggiore fre-quenza di osservazione).

Principali punti deboli:

• L’assenza di misure in aree prive di bersagli radar, tipi-camente aree vegetate; il problema può essere risoltomediante l’installazione di riflettori artificiali.

• L’impossibilità di stabilire a priori il numero dei PS ela loro distribuzione areale: questa informazione puòessere ottenuta solo al completamento dello studio,poiché rappresenta uno dei risultati dell’elaborazione.

• E’ richiesta l’elaborazione di un numero minimo di 25-30 immagini radar.

• L’ambiguità della misura: trattandosi di una misura in-terferometrica le differenze tra un’acquisizione e lasuccessiva possono essere calcolate solo come frazionedi un ciclo d’onda.

• La mancanza di informazioni di spostamento in dire-zione N-S.

Nel complesso, considerato l’elevato contenuto infor-mativo, la possibilità di ricostruire l’evoluzione pregressadell’area in esame, l’elevata precisione dei risultati e lacomplementarietà con le tecniche di rilievo tradizionali,

stem, displacement measurements are obtained fromphase values. These are known modulo-2pi. Under cer-tain circumstances displacement values can be unde-restimated by one or more wavelengths. This problemis however similar to the well know cycle-slip problemin differential GPS measurements.

• The system is almost insensitive to target displace-ments along the North-South direction.

Based on the previous paragraphs, it is probably worthpointing out that radar data are becoming a very impor-tant tool for surface deformation monitoring and will playa key-role in any monitoring projects in the future.

4.6. Future Developments

Research and development efforts carried out by TREand the POLIMI SAR group recently allowed the develop-ment of a new technology known as SqueeSAR™, whichcan be considered as the natural evolution of the PSIn-SAR™ technique for non-urban areas, where PS densitycan be low. The algorithm couples the PS population withthe so-called Distributed Scatterers (DS), that can be usedsuccessfully only after a sophisticated identification andestimation algorithm, also subject to a patent.

This new technology will allow a more effective use ofSAR data coming from the new high resolution sensorsoperating at X-band, characterized by low repeat-cyclesand where DS can be then successfully exploited.

5. Applications to the Railways

5.1. The Project Phase

During the feasibility and preliminary project phase ofany infrastructure development, satellite remote-sensingdata can offer a useful contribution to the analysis and thestudy of the area of interest. The identification of unstableareas affected by surface movements and the reconstruc-tion of their displacement over time by means of a histor-ical PS analysis (possibly integrated with geological andgeo-technical information) allows the reconstruction of asynoptic view of the local dynamics in a geographic infor-mation system (GIS), useful for the definition and theplanning of a railway route. When constructing large lin-ear structures, such as a railway, satellite remote-sensingdata offer the advantage of minimizing survey times andcosts, compared to other monitoring techniques.

The analysis of satellite radar data by means of thePSInSAR™ technique is currently being applied in thepreliminary design of the new Venice-Trieste railway line,specifically the Ronchi-Trieste section, for assessment ofthe planned route, which, between the two towns of San-ta Chiara and Trieste, crosses the coastal slopes and theTrieste Flysch formations (Fig. 9). The analysis aims toidentify any areas subject to surface movements: the feed-back from the geological studies and the geotechnical sur-

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l’indagine PSInSARTM rappresenta uno strumento inegua-gliabile per studiare movimenti del terreno ad ampia sca-la spaziale e temporale.

4.6. Sviluppi futuri

Gli sforzi di ricerca e innovazione portati avanti daTRE e dal Politecnico di Milano hanno recentementepermesso di mettere a punto una nuova tecnologia deno-minata SqueeSAR™, che di fatto può essere consideratacome il naturale sviluppo della tecnica PSInSAR™ peraree extra-urbane dove, in assenza di strutture rifletten-ti o aree rocciose, la densità di PS può risultare bassa. AiPermanent Scatterer l’algoritmo affianca i cosiddetti Di-stributed Scatterer (DS), punti di misura radar che posso-no essere utilizzati con successo solo dopo un comples-so algoritmo di identificazione e stima, oggetto anch’es-so di brevetto.

Questa nuova tecnologia permetterà un più efficacesfruttamento dei dati provenienti dai nuovi sensori ad al-ta risoluzione operanti in banda X che, nei prossimi anni,andranno a creare un formidabile strumento per il moni-toraggio del nostro territorio e dove l’Italia, con la costel-lazione COSMO-SkyMed, sta giocando un ruolo di primopiano nel panorama internazionale.

5. Le applicazioni della tecnica nel settore deltrasporto ferroviario

5.1. La fase progettuale

Nello studio di fattibilità e nella fase preliminare dellaprogettazione di opere infrastrutturali il telerilevamentosatellitare può fornire un utile contributo all’analisi e allostudio del territorio. L’individuazione di aree soggette amovimenti superficiali e la ricostruzione del loro decorsotemporale tramite gli archivi storici, consentono, infatti,unitamente alle informazioni di carattere geologico e geo-tecnico, di ricostruire le condizioni evolutive di versanti odi evidenziare fenomeni deformativi su grande scala, ar-ricchendo il complesso di informazioni necessarie per ladefinizione e la scelta del tracciato. Nel caso di opere agrande sviluppo lineare, quali le linee ferroviarie, il teleri-levamento satellitare, rispetto ad altre tecniche di monito-raggio, presenta, inoltre, il grande vantaggio di ottimizza-re tempi e costi di indagine.

L’analisi di dati radar satellitari tramite tecnica PSIn-SARTM è in corso di applicazione nell’ambito della proget-tazione preliminare della nuova linea ferroviaria Venezia-Trieste, tratta Ronchi-Trieste, per la verifica del tracciato,che, tra i comuni di Santa Chiara e Trieste, attraversa iversanti costieri nelle Formazioni del Flysch di Trieste(fig. 9). L’analisi è mirata all’individuazione di eventualiaree soggette a movimenti superficiali: il riscontro con lostudio geologico e con le indagini geotecniche in corsofornirà gli elementi utili alla definizione di un approfondi-mento di indagine geotecnica.

veys currently under analysis will provide data for a morein-depth geotechnical survey.

5.2. The Construction Phase

5.2.1. Case Study 1: the Cassia - Monte Mario Tunnel inRome

The Cassia-Monte Mario tunnel is part of the railwaybelt North of Rome. The tunnel’s construction started im-mediately after the war and finished in 1984, due to severedifficulties encountered when crossing sandy silty soils,requiring several ground improvement works in the tun-nel area.

In November 2004, during the upgrading works re-quiring the invert reconstruction, a sudden flow of waterand mud occurred in the tunnel. Despite the tunnel depthin the area exceeds 50 m, the flow of water and mud cre-ated fractures and displacements up to the ground sur-face, affecting the area by subsidence of tens of centime-tres. Private properties were damaged, with private gar-dens and a building being affected.

Shortly after this event, a topographic monitoring sys-tem was set up to monitor the development of ground de-formation phenomena as well as the stability of the struc-tures surrounding the area. Satellite radar data analysiswas also exploited to assess the extent of the area affectedby displacements.

The study covered an area of approximately 1 km2,centred around the area affected by the event (Fig. 10).Satellite radar data analysis was carried out using 306satellite radar images. Data gathered by the ESA ERS-1

OSSERVATORIO

Fig. 9 - Analisi PSInSAR™. Dati preliminari sull’area di studio(estensione 10 km lineari). Dati ERS 1992-2000 (geometria discen-dente). PSInSAR™ analysis. Preliminary data on the area of study(10 km linear length). ERS 1992-2000 data (descending geometry).

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OSSERVATORIO

and ERS-2 sensors (1992-2000) and by the CSARADARSAT-1 satellite (2003-2008) were carefully ana-lyzed. Both acquisition geometries (ascending and de-scending) were considered. For each PS, the average dis-placement rate was calculated and, for points of high in-terest, displacement time series data were generated to beable to look into the onset and evolution of deformationalphenomena. The historical analysis, which covered anarea much wider than the area affected by displacementfield triggered by the event, highlighted a general stabilityof the area in the period 1992-2000 (Fig. 11), with averagedisplacement rates of about 2-3 mm/year (Fig. 12).

On the contrary, the PS analysis carried out on theSAR data covering the time span 2003-2008 highlighted asignificant increase in the values of the average displace-ment rates over the area of interest (Fig. 13). PS time se-ries clearly highlighted the displacements associated withthe event in November 2004, proceeding during 2005 withvelocities ranging between 15-30 mm/year, and finally ex-hibiting a progressive reduction in displacement rate val-ues up to a full stabilization in 2006 (Fig. 14). The slightvelocity increase measured in 2008 is attributed to smallsurface deformation phenomena due to the rainfall infil-tration in the still unrecovered loose and fractured groundsurface.

The processing of both ascending and descending da-ta-sets allowed the estimation of vertical and horizontal(East-West) components, providing an evidence that dis-placements occurred predominantly in the vertical direc-tion (settlements), while horizontal displacements point-ed towards the tunnel.

5.2. La fase realizzativa

5.2.1. Il caso della galleria Cassia-Mon-te Mario a Roma

La galleria Cassia-Monte Mario faparte dell’incompleta cintura ferrovia-ria a nord di Roma. I lavori di realiz-zazione della galleria ebbero inizionell’immediato dopoguerra e si con-clusero nel 1984, anche per le notevo-li difficoltà incontrate nell’attraversa-re terreni limo-sabbiosi sotto falda,che hanno richiesto numerosi e diver-si interventi di consolidamento deiterreni al contorno del cavo.

Nel novembre 2004, durante i la-vori per la messa in sicurezza e per l’a-deguamento a sagoma della galleria,nella fase di demolizione e rifacimen-to per campioni dell’arco rovescio, si èverificato un improvviso ingresso diacqua e fango in galleria. Nonostantela copertura della galleria in tale zonasia superiore a 50 m, l’ingente venutad’acqua con trasporto di materiale fi-no ha prodotto fratture ed abbassa-menti del piano campagna, dell’ordine delle decine di cen-timetri e in qualche punto fin quasi ad un metro. I disse-sti hanno interessato proprietà private, coinvolgendo zoneadibite ad orto e giardino e un’abitazione.

Subito dopo l’evento è stato predisposto un sistema dimonitoraggio topografico per controllare l’evoluzione de-gli spostamenti del terreno e delle strutture circostanti e,successivamente, si è fatto ricorso all’analisi di dati radarsatellitari, mirata alla verifica del completo esaurimentodegli spostamenti conseguenti al dissesto del 2004 e allavalutazione, tramite le serie storiche, di eventuali feno-meni deformativi lenti presenti prima del dissesto.

L’analisi ha riguardato un’area di estensione di circa 1 km2 , centrata sulla zona interessata dai dissesti super-ficiali (fig. 10). L’elaborazione dei dati radar satellitari èstata condotta utilizzando 306 immagini satellitari. Sonostati analizzati i dati radar dei sensori ERS-1 ed ERS-2dell’Agenzia Spaziale Europea acquisiti nell’arco tempo-rale 1992-2000 e del sensore RADARSAT-1 dell’AgenziaSpaziale Canadese acquisiti nel periodo 2003-2008. Sonostate considerate entrambe le geometrie di acquisizione(ascendente e discendente).

Per ciascun PS è stata ricavata la velocità media an-nua di deformazione e per i punti di maggiore interessesono state generate le serie storiche di spostamento peranalizzare in maggior dettaglio l’evoluzione deformativanel periodo di acquisizione considerato. L’analisi, estesasu una superficie più ampia di quella interessata dal dis-sesto, ha permesso di evidenziare la sostanziale stabilitàdell’area nel periodo 1992-2000 (fig. 11) con velocità dispostamento medie dell’ordine di 2-3 mm/anno (fig. 12).

Fig. 10 - Inquadramento dell’area oggetto dell’analisi PSInSARTM. In giallo il tracciatodella galleria. Focus on the area object of PSInSARTM analysis. Tunnel line layout in yellow.

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OSSERVATORIO

Fig. 11 - Campo di velocità PS. Dati ERS 1992-2000 (geometria discendente). La scala colori identifica con il giallo, arancione e ros-so (valori negativi) allontanamenti del punto di misura dal sensore lungo la direzione di vista. PS velocity range. ERS 1992-2000 data(descending geometry). The colour scale shows the point of measurement’s movement away from the sensor along the sight direction in

yellow, orange and red (negative values).

Fig. 12 - Serie storica di spostamento del PS identificato in Fig. 11. PS displacement time series data shown in Fig. 11.

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OSSERVATORIO

Le analisi condotte con riferi-mento al periodo temporale 2003-2008 evidenziano un significativoincremento della velocità di sposta-mento media nell’area interessatadal dissesto (fig. 13). Le serie stori-che dei PS ben evidenziano gli spo-stamenti associati al dissesto in gal-leria del novembre 2004, che prose-guono nel corso del 2005 con velo-cità comprese tra 15 e 30 mm/annoe con progressiva diminuzione del-la velocità di spostamento fino allacompleta stabilizzazione nel 2006(fig. 14). Il modesto incremento divelocità riscontrato nel 2008 è daattribuire alla presenza di situazio-ni di dissesto del piano campagnaancora non risanate, che, favoren-do l’infiltrazione delle acque me-teoriche, hanno prodotto la ripresadi fenomeni deformativi superficia-li, comunque di scarso rilievo.

L’elaborazione dei due datasetascendente e discendente ha con-sentito la scomposizione del motolungo le direzioni verticale ed orizzontale Est-Ovest, di-mostrando che il movimento si è manifestato prevalente-mente in direzione verticale (cedimento) e, per la compo-nente orizzontale, in direzione della galleria.

L’analisi dei dati satellitari elaborati con tecnicaPSInSARTM ha fornito, pertanto, un quadro dei fenome-ni deformativi, prodottisi con il dissesto del 2004, con-gruente con le osservazioni e con i rilievi topografici,completandolo con le informazioni ricavate su un’areadi maggiore estensione e sul periodo temporale antece-dente il 2004. Ha, inoltre, confermato la raggiunta stabi-lizzazione dell’area ed evidenziato l’esistenza di situazio-ni singolari e puntuali caratterizzate da lenti spostamen-ti, presenti anche prima del disse-sto del 2004.

La ripresa dei lavori di adegua-mento della galleria Cassia-MonteMario, avvenuta nel 2007, ha ri-chiesto, a presidio degli scavi perla demolizione e ricostruzione del-l’arco rovescio ammalorato dellagalleria, l’adozione della tecnicadel congelamento artificiale deiterreni per una tratta di circa 300m a cavallo della zona in cui si ve-rificò il dissesto in galleria. I lavo-ri di ricostruzione dell’arco rove-scio sono terminati nell’agosto2009 e non hanno manifestatonessuna interazione, né profonda,né superficiale con l’area in esame.

The analysis of satellite PS data provided a synopticview of the deformation phenomena caused by the 2004event over an area where ground observations were avail-able and topographic surveys were carried out. The PS da-ta covered a wider area than in situ data and, more impor-tantly, allowed the analysis of the local dynamics before theevent. Additionally, the study confirmed that the area hadachieved stability and highlighted the existence of local andspecific small areas characterised by slow displacements,which were also present before the 2004 event.

The resumption of the invert reconstruction works inthe Cassia-Monte Mario tunnel required the adoption ofartificial ground freezing technique for a length of ap-

Fig. 13 - Campo di velocità PS. Dati RSAT 2003-2008 (geometria ascendente). La scala co-lori identifica con il giallo, arancione e rosso (valori negativi) allontanamenti del punto dimisura dal sensore lungo la direzione di vista. PS velocity range. RSAT 2003-2008 data(ascending geometry). The colour scale shows the point of measurement’s movement away

from the sensor along the sight direction in yellow, orange and red (negative values).

Fig. 14 - Serie storica di spostamento del PS identificato in Fig. 13. PS displacement timeseries data shown in Fig. 13.

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5.2.2. Il caso della galleria naturale del Nodo AV di Bologna

Nell’ambito della penetrazione urbana della nuova li-nea Milano-Napoli AV/AC nella città di Bologna, sono at-tualmente in fase di esecuzione i lavori per il completa-mento della galleria naturale a nord del camerone dellafutura stazione.

Si tratta di una galleria a doppio binario con un’area discavo di circa 130 m2, scavata con metodo tradizionale indepositi alluvionali sotto falda, che attraversa sotto bassecoperture (circa 10 m) un contesto urbano ricco di inter-ferenze commerciali e di civili abitazioni.

Considerato il delicato contesto urbano e geotecnico incui l’opera si inserisce, e gli attesi effetti indotti dalle lavo-razioni sulle interferenze a piano campagna, appare evi-dente come in questo caso specifico l’esame degli aspettideformativi in superficie assuma un’importanza fonda-mentale.

In fase di esecuzione, si è così ritenuto opportuno in-tegrare il già complesso sistema di monitoraggio di pro-getto previsto a presidio dei lavori, con un’attività di mo-nitoraggio degli spostamenti superficiali mediante dati ra-dar satellitari elaborati con la tecnica PSInSARTM.

L’analisi dei dati satellitari ha consentito di acquisirepreziosi elementi di monitoraggio della zona inquadran-dola nell’ambito di un’area ben più estesa di quella coper-ta dal monitoraggio di progetto; l’elaborazione dei datistorici ha consentito inoltre di verificare il comportamen-to deformativo dell’area precedente all’apertura dei can-tieri e quindi indipendente dai lavori.

La contemporanea presenza del monitoraggio di pro-getto ha infine offerto l’opportunità di un utilissimo con-fronto tra i dati del monitoraggio satellitare e quelli ottenu-ti con tecniche tradizionali, per una sorta di mutua valida-zione delle misure e a conferma dell’affidabilità e della pre-cisione della tecnica di elaborazione dei dati satellitari.

In fig. 15 è mostrata l’area di studio dell’estensione dicirca 1 km2 centrata sulla zona di cantiere del tratto di gal-leria attualmente in fase realizzativa. Il fronte di scavodella galleria procede da ovest verso est parallelamente avia de’ Carracci a circa 30 m dall’asse stradale; ad oggi re-stano da scavare gli ultimi 200 m circa per raggiungere ilcamerone della futura stazione.

In particolare, il tratto attualmente in fase di scavo, dilunghezza pari a circa 270 m, è quello la cui sezione tipodi progetto (denominata C1) prevedeva la costruzione pre-ventiva di 10 microtunnel con diametro esterno pari a cir-ca 2 m, al contorno della calotta di scavo. Per la realizza-zione dei microtunnel, eseguita con scavo meccanizzato,sono stati realizzati preliminarmente anche due pozzi diimmissione ed estrazione fresa.

Per l’analisi in oggetto sono stati utilizzati i dati radardel sensore RADARSAT-1 dell’Agenzia Spaziale Canadese(CSA) acquisiti nel periodo 2003-2008, e i dati storici deisensori ERS-1 ed ERS-2 dell’Agenzia Spaziale Europea(ESA) acquisiti nel periodo 1992-2000. Per tutti i sensori

OSSERVATORIO

proximately 300 m overlapping the area where the 2004event had occurred. Tunnel invert reconstruction workswere completed in August 2009 and did not show any fur-ther interaction, either on the surface or below, with thearea under examination.

5.2.2. Case Study 2: the High-Speed/High-Capacity BolognaNode Tunnel

In the framework of the construction of the urban sec-tion of the new High-Speed/High-Capacity Milan-Naplesrailway line across the city of Bologna, tunnelling works arecurrently underway. In particular, a double-track tunnelNorth of the future railway station is under construction: ithas an excavation area of approximately 130 m2 through al-luvial soils below groundwater table, crossing urban areasat low depths (approximately 10 m) with a high density ofcommercial activities and residential housing.

Considering the sensitive urban and geotechnical con-text and the expected effects induced by the tunnel, themonitoring of surface deformation is of utmost impor-tance. Thus, during the construction, it was decided tocombine the comprehensive in situ monitoring systemwith PSInSAR™ data.

Satellite analysis provided a precise monitoring surveyof an area much wider than that covered by the originalmonitoring system. The processing of historic SAR dataallowed additional assessment of deformation behaviourante operam (i.e. before the start of tunnelling activities),and therefore independent of any construction work.

The availability of both satellite and in situ measure-ments provided a great opportunity for a comparison be-tween the two data-sets, resulting in a mutual confirma-tion of the measurements and confirming the accuracyand reliability of the satellite data.

Figure 15 shows the study area of approximately 1 km2

centred around the construction area. The tunnel excava-tion proceeds from West to East in parallel to Via de’ Car-racci, approximately 30 m from the road centre line. Todate, excavation of the remaining 200 m is needed toreach the future station.

In particular, the stretch currently under excavation,approximately 270 m long, was designed according to across section (named C1) which requires the preliminaryconstruction of 10 micro-tunnels, with an outer diameterof approximately 2 m, around the excavation crown. Forthe mechanised excavation of the micro-tunnels, twoshafts were also constructed: one for launching and onefor receiving the tunnel boring machine.

For the PS analysis, both RADARSAT-1 satellite data(for the period 2003-2008) and ESA ERS-1 and ERS-2 im-ages (for the period 1992-2000) were used. More than 250images were processed.

By December 2008, date of the last radar image usedin the analysis, tunnel excavation in section C1 had been

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OSSERVATORIO

sono state utilizzate entrambe le geometrie di acquisizio-ne a disposizione (ascendente e discendente) per un tota-le di 251 immagini satellitari.

A dicembre 2008, data di acquisizione dell’ultima im-magine radar utilizzata nell’analisi, lo scavo della galleriain sezione C1 risultava completato per i primi 32 m a par-tire dal pozzo di immissione dei microtunnel.

Come noto ed ampiamente documentato nella lettera-tura tecnica, l’area della provincia di Bologna, e più in ge-nerale l’intera pianura dell’Emilia Romagna, è affetta sto-ricamente da un fenomeno di subsidenza le cui cause so-no da ascriversi a vari processi naturali ed antropici (com-pattazione di sedimenti, estrazione di acque sotterraneeetc.). L’analisi dei dati satellitari su una zona di inquadra-mento ben più ampia della suddetta area di studio, haconsentito di evidenziare tale fenomeno.

Nella fig. 16 si riporta il risultato dell’elaborazione perl’arco temporale 1992-2000 (dato ERS) e per quello 2003-2008 (dato RSAT), in termini di velocità medie di sposta-mento annue, avendo definito il punto di riferimento nel-la zona degli Appennini a sud della città.

completed up to the first 32 m, starting from the microtunnels launching shaft.

As well known and broadly documented in technicalliterature, the area of the District of Bologna (and in gen-eral the whole of the Emilia Romagna plain) is historical-ly characterised by a subsidence phenomenon caused bydifferent natural and anthropogenic processes (sedimentcompaction, groundwater extraction, etc.). The analysis ofsatellite data, covering on a much wider area than theabove mentioned area of interest, clearly confirmed thisphenomenon.

Figure 16 illustrates the PS results for the period1992-2000 (ERS data) and the period 2003-2008 (RSATdata) in terms of annual average displacement rate. Thereference point was defined and located in the Apen-nines area, South of the town of Bologna. Figures 17 to20 show in detail the same results for the area of inter-est, both in terms of annual average displacement ratevalues and displacement time series for two PS chosenas representatives of the area average behaviour. The dis-placement velocities are represented by a colour scale

Fig. 15 - Area di studio. Area of study.

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Nelle successive figg. da 17 a 20 gli stessi risultati del-l’elaborazione sono mostrati in dettaglio per l’area di stu-dio, ancora in termini di velocità medie di spostamentoannue ed anche come serie storiche di spostamento perdue PS scelti come rappresentativi del comportamentomedio dell’area.

Le velocità di spostamento sono rappresentate in sca-la a colori saturata tra ±20 mm/anno (si ricorda che valo-ri positivi indicano avvicinamenti dei PS al satellite).

Le elaborazioni indicano la vastità del fenomeno ed evidenziano una attenuazione delle velocità di sposta-mento tra il primo periodo (1992-2000) dove nell’area distudio si hanno valori medi di 20 mm/anno e il secondoperiodo (2003-2008) dove i valori medi si attestano sui 12 mm/anno. La subsidenza risulta inoltre crescente pro-cedendo in direzione nord con gradienti di spostamentonon trascurabili anche nell’ambito della limitata estensio-ne dell’area di studio.

Sulla base dei risultati di questa analisi preliminare di

ranging from -20 to +20 mm/year (it should be noted thatpositive values indicate PS movement towards the satel-lite).

PS data show the extent of the area affected by subsi-dence and reveal a reduction in the displacement velocitybetween the first period (1992-2000), during which aver-age values of about 20 mm/year were measured in thearea of interest, and the second period (2003-2008), char-acterised by average values of about 12 mm/year. Subsi-dence rates increase towards North with non-negligibledisplacement gradients, even within the limited extent ofthe area under study.

On the basis of the preliminary results, and above allthanks to SAR archive data processing, it was possible tohighlight a significant deformation trend in the area ofstudy before the construction activities. The effects in-duced by tunnel construction arose in addition to the pre-existing deformation phenomena.

In order to highlight the displacements induced bytunnelling activities, it was considered appropriate to se-

OSSERVATORIO

Fig. 16 - Campo di velocità PS sull’area di Bologna, a sinistra dati ERS 1992-2000 (geometria discendente) a destra dati RSAT 2003-2008 (geometria discendente). Nel quadrato blu è indicata l’area di studio di Fig. 15. PS velocity range in the area of Bologna – ERS1992-2000 data (descending geometry) on the left side – RSAT 2003-2008 data (descending geometry) on the right side. The blue frame

shows the area of study of Fig. 15.

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OSSERVATORIO

inquadramento, soprattutto grazie all’elaborazione dei da-ti storici, è stato così possibile definire compiutamente unsignificativo trend deformativo dell’area, precedente all’i-nizio dei lavori, cui oggi vanno a sommarsi gli effetti in-dotti dalle lavorazioni per la realizzazione della galleria.

Al fine di evidenziare gli spostamenti indotti dalle sole

lect a reference point in such a way tominimize the displacement gradientsdue to generalised subsidence and todetect the sole displacements inducedby the excavation works.

The RADARSAT data processingfor the time period 2003-2008 identi-fied hundreds of PS around the tunnelcentreline. These PS are characterisedby the highest displacement veloci-ties, although the velocity gradientdue to the large-scale subsidence phe-nomenon affecting the area was stillvisible.

Critical analysis of single PS dis-placement time series, along withthe chronology of site and tunnel ex-cavation activities (even before initi-ation of site works) have provided adetailed evaluation of any interfer-ence and other interesting deforma-tion aspects occurring at the groundlevel.

Figure 21 shows an example of aPS time series located near the tunnelcentre line, approximately in the cen-tre of the area of interest. After thefirst section (2003-2006) charac-terised by displacements with low ze-ro-average ripples, it is evident an in-crease in displacement values, and, inparticular a continuous increasethroughout 2007 (up to 2 cm), fol-lowed again by a section with practi-cally zero displacement values untilthe end of December 2008.

This behaviour is in perfect agree-ment with site work activities in 2007.The displacement increase is relatedto the construction of the 10 micro-tunnels between March and October2007. In the subsequent period untilDecember 2008, the tunnel excavationdid not proceed, remaining far fromthe considered PS, and the displace-ments quickly stopped (confirmingthe final section of the historic timeseries).

As already mentioned, the use ofsatellite data provided a very useful

data-set to be compared with the displacement valuesmeasured by in situ devices. In this case, it was also pos-sible to compare the historical time series of PSInSAR™data with the settlement rates estimated by optical level-ling surveys.

In order to make such a comparison possible, it was

Fig. 17 - Campo di velocità PS sull’area di studio. Dati ERS 1992-2000 (geometria di-scendente). All’interno del cerchio rosso è scelto il PS di cui è mostrata la serie storicadi spostamento in Fig. 18. PS velocity range in the area of study. ERS 1992-2000 data (de-scending geometry). The red circle indicates the chosen PS whose displacement historical

series is shown in Fig. 18.

Fig. 18 - Serie storica di spostamento rappresentativa del comportamento medio dell’a-rea di studio. Dati ERS 1992-2000 (geometria discendente). Displacement historic timeseries representing the average behavior of the area of study. ERS 1992-2000 data (descen-

ding geometry).

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attività di cantiere, si è ritenuto op-portuno approfondire le elaborazioniscegliendo un punto di riferimentosufficientemente lontano dall’assedella galleria ma interno all’area distudio, in modo da minimizzare i gra-dienti di spostamento dovuti alla sub-sidenza generalizzata e cogliere inve-ce gli spostamenti indotti dalle opera-zioni di scavo.

La ripetizione in tal senso delleelaborazioni dei dati RSAT, per l’arcotemporale 2003-2008, ha in effetticonsentito di evidenziare tutti queiPS nell’intorno dell’asse della galleriache, nell’ambito dei suddetti gradien-ti di velocità di spostamento da attri-buire alla subsidenza generalizzata, sidistinguevano per velocità di sposta-mento più elevate.

Per ciascuno di tali PS l’analisi cri-tica delle singole serie storiche di spo-stamento in relazione alla cronologiadelle attività del cantiere (anche pri-ma dell’avvio del monitoraggio diprogetto) e all’avanzamento del fron-te di scavo della galleria, ha consenti-to di effettuare valutazioni di detta-glio su ciascuna interferenza sensibi-le e su qualsiasi altro aspetto defor-mativo di interesse a piano campa-gna.

A scopo esemplificativo in fig. 21 èriportata la serie storica di un PS ubi-cato in corrispondenza dell’asse dellagalleria approssimativamente al cen-tro dell’area di studio.

Dopo il tratto iniziale (da inizio2003 a fine 2006) con spostamenti ca-ratterizzati da modeste oscillazionistagionali a media nulla, si osserva unincremento degli spostamenti che ri-sultano crescenti con continuità du-rante tutto il 2007 (fino a 2 cm), equindi nuovamente un tratto con ve-locità di spostamento praticamentenulla fino al termine dell’elaborazio-ne (dicembre 2008).

Tale andamento trova pieno ri-scontro con le attività del cantiere,che solo nel 2007 hanno interessato lazona in oggetto. Gli incrementi di spostamento appenadescritti sono infatti attribuibili alla realizzazione dei 10microtunnel avvenuta tra marzo e ottobre 2007. Nel perio-do successivo, fino a Dicembre 2008, il fronte di scavo del-la galleria è rimasto fermo, lontano dal PS considerato, e

necessary to define a common reference point. The topo-graphic monitoring design refers to a datum point “ARPA75/02 line 324” located in Zanardi street, n. 83 (on thebuilding at the corner with De’ Carracci street), 400 mfrom the reference point chosen for the satellite analysis.

OSSERVATORIO

Fig. 19 - Campo di velocità PS sull’area di studio. Dati RSAT 2003-2008 (geometria di-scendente). All’interno del cerchio rosso è scelto il PS di cui è mostrata la serie storicadi spostamento in Fig. 20. PS velocity range in the area of study. RSAT 2003-2008 data (de-scending geometry). The red circle indicates the chosen PS whose displacement historical

series is shown in Fig. 20.

Fig. 20 - Serie storica di spostamento rappresentativa del comportamento medio dell’a-rea di studio. Dati RSAT 2003-2008 (geometria discendente). Displacement historic timeseries representing the average behavior of the area of study. RSAT 2003-2008 data (descen-

ding geometry).

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OSSERVATORIO

gli spostamenti si sono rapidamenteesauriti (a conferma del tratto finaledella serie storica).

Come anticipato, l’impiego del-l’analisi satellitare ad integrazionedel monitoraggio di progetto, ha of-ferto l’opportunità di un utilissimoconfronto con gli spostamenti misu-rati mediante tecniche tradizionali,così da poterne verificare l’accordo oevidenziare eventuali discrepanze.In particolare è stato possibile con-frontare le serie storiche di sposta-mento delle misure PSInSAR™ con icedimenti misurati nei corrispondenticapisaldi di livellazione presenti nel-l’area.

Per poter eseguire tale confronto, si è reso necessarioinnanzitutto omogeneizzare i dati in termini di punti di ri-ferimento. In effetti tutto il monitoraggio topografico diprogetto si riferisce al caposaldo ARPA 75/02 linea 324ubicato in via Zanardi 83 (sul fabbricato d’angolo con viade’ Carracci), che risulta distante circa 400 m dal punto diriferimento scelto per l’analisi satellitare di dettaglio.

A causa del forte fenomeno di subsidenza sopra de-scritto che interessa l’area di studio, la diversa posizionedei due punti di riferimento si traduce in una differenza di velocità media di spostamento valutabile in circa 2 mm/anno, che è stato necessario compensare.

Altro aspetto da considerare ai fini del confronto è ilfatto che le misure ottenute dal monitoraggio satellitarenon sono relative a spostamenti verticali bensì lungo la di-rezione di vista del satellite secondo la geometria di acqui-sizione del sensore radar.

Come già evidenziato nella descrizione generale dellatecnica, nei casi in cui sono disponibili entrambe le geo-metrie di acquisizione dal satellite (ascendente e discen-dente) e dall’elaborazione risulta una densità di PS ade-guata, è possibile ottenere una stima rigorosa del motoverticale dei PS secondo la procedura di calcolo descrittaal precedente paragrafo 4.3.

In questo particolare caso di studio, considerato l’am-bito del problema, si è ritenuto lecito trascurare la compo-nente orizzontale del moto ed ipotizzare che il moto realedei PS fosse puramente verticale. Con tale assunzione lemisure di spostamento lungo la linea di vista del satelliterappresentano una componente del moto reale per cui èstato possibile calcolare i cedimenti, dividendo il moto sti-mato per il coseno dell’angolo di incidenza (nello specifi-co, per il dato RSAT discendente, pari a circa 34°).

Infine, a causa della diversa origine temporale delle mi-sure, alle serie storiche di cedimento del monitoraggio to-pografico è stato aggiunto lo spostamento verticale stimatodalla serie storica PS in corrispondenza della data del28/03/2007, origine temporale delle misure topografiche.

Due to strong subsidence phenomenon describedabove, the different location of the two reference pointsdetermines a difference of about 2 mm/year in the aver-age displacement rate: this had to be taken into accountbefore the comparison. Another important factor to betaken into account is the fact that satellite data do notmeasure vertical displacements directly, although thesecan be estimated by properly combining two data-setsacquired along two opposite acquisition geometries (seeSection 4.3).

In this particular case study, it was considered ac-ceptable to neglect the horizontal components of the de-formation field and to assume that the PS movementwas merely vertical. Under this assumption, the dis-placement measurement along the satellite LOS wasused to calculate the relevant settlements by dividingthe estimated movement by the cosine of the incidenceangle of the illuminating beam (specifically the inci-dence angle was equal to about 34° for the descendingRADARSAT dataset).

Finally, the vertical displacement estimated by the PStime series on March 28th 2007 (starting time of topo-graphic survey) was added to the settlement time series ofthe topographic monitoring data, as the time origin of themeasurements was different. Figure 22 shows a compari-son between the PS time series of Figure 21, properly cor-rected as described above, and the settlement time seriesof the corresponding topographic levelling benchmark ex-isting in the area. The optimal correlation between thetwo data-sets confirmed the precision of the PSInSAR™technique for the detection and estimation of surface dis-placement phenomena.

It should also be noted that the positive result of thecomparison gave an evidence of the accuracy and reliabil-ity of satellite data not only for monitoring slow and con-stant-velocity movements, but even in cases characterisedby small absolute displacements with abrupt changes andsignificant variations in average velocity values.

Fig. 21 - Serie storica di spostamento rappresentativa degli effetti indotti dallo scavo del-la galleria. Dati RSAT 2003-2008 (geometria discendente). Displacement historic time se-ries representing the effects induced by tunnel excavation. RSAT 2003-2008 data (descen-

ding geometry).

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A scopo esemplificativo, in fig.22 è mostrato il confronto tra la se-rie storica del PS già mostrata nellaprecedente fig. 21, opportunamentecorretta secondo quanto detto so-pra, e quella dei cedimenti del cor-rispondente caposaldo di livellazio-ne topografica.

Risulta evidente l’ottimo accor-do tra le due serie storiche, a con-ferma della precisione della tecnicaPSInSARTM nella stima degli spo-stamenti superficiali.

Da sottolineare peraltro il fattoche il buon esito di tale confrontoha dimostrato l’affidabilità e la pre-cisione dell’analisi satellitare, nonsolo nell’ambito del monitoraggiodi movimenti lenti e costanti neltempo (ideale campo di applicazio-ne della tecnica) ma anche in un ca-so come questo, caratterizzato daspostamenti modesti in valore asso-luto ma con incrementi rapidi e for-ti variazioni di velocità nel tempo.

5.3. La fase di esercizio

5.3.1. Il caso della galleria Scianina – Tracoccia

Nel settembre 2001, mentre erano in corso le attivitàdi scavo della galleria Scianina-Tracoccia per la nuova li-nea ferroviaria Palermo-Messina, tratta Rometta-Pacedel Mela, un grande fenomeno franoso si è sviluppato sulversante settentrionale del rilievo collinare dominatodall’abitato di Tracoccia (località Valdina). Il tratto digalleria scavato dal lato Messina (circa 156 m) è statocompletamente distrutto insieme a parte delle opere diimbocco.

La galleria si trova ad attraversare un contesto geo-morfologico complesso: il versante, costituito da argilleconsistenti pleistoceniche, era stato interessato in passatoda un’intensa attività estrattiva per la produzione di late-rizi, che aveva lasciato acclivi ed estesi fronti di cava,mentre l’area al piede del versante era stata utilizzata co-me sito per discarica di rifiuti solidi urbani. La frana haprodotto una scarpata di distacco di altezza superiore a 20 m e ha provocato la fuoriuscita di percolato dalla di-scarica RSU. Le gallerie autostradali che attraversano il ri-lievo collinare a monte della galleria ferroviaria (fig. 23)non sono state coinvolte dal movimento franoso.

La messa in sicurezza e il ripristino della galleria crol-lata hanno richiesto, dopo la necessaria bonifica ambien-tale della discarica, la stabilizzazione del versante con unimportante intervento di riprofilatura del pendio tramitela costruzione di un rilevato alto circa 20 m (fig. 23). Lagalleria è stata quindi ricostruita secondo il tracciato ori-

5.3. The Operational Phase

5.3.1. Case Study 3: the Scianina – Tracoccia Tunnel

In September 2001, during the excavation of theScianina-Tracoccia tunnel for the Palermo-Messina rail-way line, a landslide occurred on the North slope of thehill near the village of Tracoccia. The tunnel excavationsection on the Messina side (about 156 m) was complete-ly destroyed, together with the tunnel portal.

The tunnel crosses a complex geomorphological con-text: the slope, made of Pleistocene stiff clays, had beenaffected in the past by intense quarry activities for bricksproduction, that left steep slope cuts, while the area at thebottom of the slope had been used as a dump for solidwaste.

The landslide created a crown scarp exceeding 20 m inheight and caused a percolation leak from the dump. Theroadway tunnels crossing the hill area upstream of therailway tunnel (Fig. 23) were not involved by the landslidephenomenon.

Railway tunnel restoration required the slope to bestabilised with a re-profiling intervention by means of an embankment with a maximum height of about 20 m(Fig. 23). The tunnel was then reconstructed, according tothe original layout, by carrying out significant ground im-provement treatments.

After the landslide, an accurate monitoring system aim-ing at controlling the status of the slope and the safety of

OSSERVATORIO

Fig. 22 - Confronto tra il dato satellitare (in rosso) e il dato topografico tradizionale (inblu). Comparison between the satellite data (red points) and the traditional topographic da-

ta (blue points).

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OSSERVATORIO

ginario, realizzando preventivi tratta-menti di consolidamento dei terrenirimaneggiati e allentati dal movimen-to franoso.

A seguito del dissesto, è stato pre-disposto un accurato piano di monito-raggio per controllare l’evoluzionedelle condizioni di stabilità del pendioe la sicurezza delle strutture preesi-stenti. Il monitoraggio è proseguitodurante tutte le fasi di realizzazionedegli interventi di messa in sicurezzae del ripristino della galleria, fornen-do evidenza dell’efficacia dell’inter-vento di stabilizzazione e garanziadella sicurezza dell’opera ferroviaria.

In ogni caso, data la complessità del contesto in cui èrealizzata la galleria, come previsto in progetto e in accordocon le indicazioni della più recente normativa in materia(DM 14/1/2008) si è ritenuto opportuno proseguire il moni-toraggio delle condizioni deformative ed idrauliche del ver-sante per tre anni dalla data di ultimazione dell’opera.

Accanto all’usuale controllo degli spostamenti pro-fondi tramite strumentazione geotecnica, il programma dimonitoraggio ha previsto anche il controllo degli sposta-menti superficiali attraverso l’analisi di dati radar satelli-tari secondo la tecnica PSInSARTM. Sul versante di inte-resse non sono presenti riflettori naturali (manufatti orocce esposte), si è pertanto deciso di installare una rete diPermanent Scatterers artificiali (“riflettori artificiali”) (fig.24), i quali consentono di monitorare da remoto e con unaprecisione millimetrica eventuali fenomeni deformativi.

I riflettori artificiali sono stati rea-lizzati in modo da essere visibili dalsatellite in entrambe le geometrie diacquisizione (fig. 25). Questa tipolo-gia di riflettori garantisce, inoltre, cheil centro di fase visibile dal satellite inentrambe le geometrie sia fisicamentelo stesso punto, garantendo un signifi-cato fisico più robusto alla scomposi-zione delle velocità lungo la linea divista del satellite, ascendente e discen-dente, nelle componenti verticali eorizzontale est-ovest.

Questa rete di riflettori artificiali,che non richiede alcuna manutenzio-ne o alimentazione, potrà essere uti-lizzata anche per un controllo di piùlungo termine, qualora ritenuto ne-cessario.

Ad oggi sono state avviate le atti-vità di acquisizione ed elaborazionedei dati satellitari e i primi risultatiutili saranno disponibili alla fine del2010.

pre-existing structures was installed. Monitoring was con-tinuous during the tunnel restoration activities thus provid-ing evidence of both the efficiency of stabilization activitiesand the safety guarantee of the railway structure.

Given the complexity of the context in which the tun-nel was constructed, it was suggested to continue themonitoring activities of the slope stability for furtherthree years after the completion date, in accordance withrecent Italian regulations (DM 14/1/2008).

The monitoring plan included not only the usual con-trol of any deep displacements by means of geotechnicalinstruments, but also surface displacement monitoring bymeans of satellite data. There were no natural reflectorson the slopes; consequently, a network of PS ‘artificial re-flectors’ was installed.

Fig. 23 - Il versante di Tracoccia dopo l’intervento di riprofilatura con rilevato di stabi-lizzazione. The Tracoccia slope after the re-profiling intervention with a stabilization em-

bankment.

Fig. 24 - Rete dei riflettori artificiali installata sul versante di Tracoccia. Network of artificial reflectors installed on the slope of Tracoccia.

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6. Conclusioni

La tecnica di telerilevamento satellitare PSInSAR™(brevettata dal Politecnico di Milano) costituisce ad oggiuno strumento nuovo e molto efficace per il monitoraggioad alta precisione dei fenomeni di deformazione della su-perficie terrestre. Questa particolare tecnica di elabora-zione delle immagini radar satellitari, superando i limitipropri dell’interferometria tradizionale, ha permesso in-fatti di raggiungere una precisione millimetrica nella sti-ma delle misure di spostamento sul terreno, mantenendointatti tutti i punti di forza del telerilevamento.

La capacità di coprire da remoto vaste aree della su-perficie terrestre senza la necessità dell’installazione distrumentazione a terra, la disponibilità sull’intero territo-rio nazionale di archivi storici di immagini satellitari sindal 1992, unitamente a tempi di elaborazione dei dati re-lativamente brevi, fanno delle indagini PSInSAR™ unostrumento con grandi potenzialità di applicazione nel set-tore dell’ingegneria civile.

Italferr, grazie ad un Accordo Quadro recentemente at-tivato con la società TRE che possiede la licenza in esclu-siva del brevetto, ha già dato il via ad una serie di applica-zioni della tecnica in ambito ferroviario. I casi di studiodescritti in questo articolo (relativi in particolare ad ope-re in sotterraneo), dimostrano come questo strumentopossa costituire un utile supporto in tutte le fasi di vita diuna infrastruttura.

In fase di progettazione, la tecnica PSInSAR™ rappre-senta sicuramente uno strumento integrativo di indagineche può fornire un utile contributo all’analisi del territo-rio. In effetti, anche per opere a grande sviluppo linearecome una linea ferroviaria, è possibile in tempi brevi ese-guire analisi dei dati storici, che consentano di eviden-ziare eventuali aree soggette a movimenti superficiali.Tali indicazioni, unitamente alle informazioni geologi-che e geotecniche, concor-rono all’individuazione dieventuali movimenti di ver-sante, deformazioni gravi-tative profonde o altri feno-meni deformativi su gran-de scala, di primaria im-portanza nella scelta e nel-la definizione dei tracciati.

In fase di realizzazionedelle opere, considerati itempi di rivisitazione dei sa-telliti ad oggi in orbita, l’a-nalisi PSInSAR™ non puòancora utilizzarsi comestrumento di monitoraggioin tempo reale (in futuro, vi-sti i continui investimentidella comunità nazionale einternazionale nel settorespazio, è lecito ipotizzare

The artificial reflectors were constructed and installedin such a way to be seen by the satellite in both ascendingand descending acquisition geometry (Fig. 25). This re-flector typology (patent pending) guarantees that thephase ‘centre’, visible from the satellite in both the acqui-sition geometries, is represented by the same physicalpoint. An artificial reflector doesn’t require any supply ormaintenance activities and can be used, if considered nec-essary, even for long periods.

The activities of acquisition and processing of thesatellite data are in progress and the first useful resultswill be available at the of 2010 end.

6. Conclusions

Satellite radar data today represent a new and efficienttool for high precision monitoring of surface deformationphenomena. PSInSAR™ (patented by the “Politecnico diMilano”) is a sophisticated technique for processing satel-lite radar images, specifically designed to overcome thelimitations of conventional DInSAR analysis, allowingmillimetre precision to be reached in the estimation of dif-ferential displacements, while maintaining all the advan-tage of remote-sensing technologies.

Its capability of covering large areas of the Earth’s sur-face remotely, without any need of installing in situ instru-ments, the availability of historic archives of satellite im-ages dating back to 1992, and the possibility to processlarge amount of data in a limited amount of time makesthe PSInSAR™ technique a very interesting tool for civilengineering projects.

Italferr has already exploited PSInSAR™ data for anumber of railway applications. The case studies de-scribed in this paper (relevant in particular to under-ground works) show that this kind of data may reveal ex-

tremely useful in all lifephases of an infrastructure.

When designing an in-frastructure, PSInSAR™represents a complimenta-ry tool providing a usefulcontribution to any groundstability analysis. Linearinfrastructure, such as rail-way lines, can benefit fromPS data. Such information,along with geological andgeotechnical data, can beextremely valuable to de-tect sliding areas, deepgravitational deformationsor other large scale defor-mation phenomena whichare of utmost importancein track routing.

PSInSAR™ data cannot

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Fig. 25 - Vista di un riflettore artificiale installato sul versante di Tracoccia. View of an articial reflector installed on the slope of

Tracoccia.

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che si arriverà ad avere sistemi che garantiranno acquisi-zioni giornaliere), ma la sua utilità è comunque indubbiase impiegata ad integrazione dei sistemi di monitoraggiotradizionali previsti a presidio dei lavori.

I casi di studio presentati, relativi alla galleria natura-le del Nodo AV di Bologna (par 5.2.2) e alla galleria Cas-sia-Monte Mario a Roma (par 5.2.1), hanno dimostrato in-fatti come l’analisi PSInSAR™ offra la possibilità di acqui-sire preziosi elementi di monitoraggio di una zona di can-tiere, inquadrandola nell’ambito di un’area ben più estesadi quella tipicamente coperta dal monitoraggio di proget-to, e in un arco temporale ben più ampio; in particolare,grazie all’elaborazione dei dati storici, è possibile verifica-re anche il comportamento deformativo dell’area ante ope-ram.

Il caso della galleria naturale del nodo AV di Bologna,ha peraltro offerto l’opportunità di un utilissimo confron-to tra i dati del monitoraggio satellitare e quelli ottenuticon tecniche tradizionali. Il buon esito di tale confrontoha confermato l’affidabilità e la precisione della tecnica dielaborazione dei dati satellitari anche in casi caratterizza-ti da spostamenti con incrementi rapidi e forti variazionidi velocità nel tempo.

Infine, in fase di esercizio, per le verifiche del compor-tamento deformativo dell’opera al termine dei lavori ed ilcontrollo a lungo termine, la tecnica PSInSAR™ può esse-re impiegata come vero e proprio strumento di monito-raggio integrativo, da utilizzare comunque in parallelo atecniche di monitoraggio tradizionali (cfr. il caso della gal-leria Scianina-Tracoccia a Messina par 5.3.1).

be used as a real-time monitoring tool for constructionwork due to the revisiting time of the satellites currentlybeing used. However, considering the growing investmentsof the national and international community in new satel-lite radar sensors, it is reasonable to assume that in thenear future there will be systems offering daily acquisi-tions. In any case, it is already an extremely useful toolwhich can complement conventional monitoring data.

The case studies illustrated in this paper, regarding thetunnel of the HS/HC Railway Bologna Node and to theCassia - Monte Mario Tunnel in Rome, demonstrate howsatellite radar data can provide useful displacement datacovering an area much larger than the typical area of in-terest monitored by means of conventional monitoringtechniques, and offer the possibility to get ante operam in-formation, taking advantage of data archives.

The HS/HC Railway Bologna Node case study was anopportunity to carry out an interesting comparison be-tween satellite radar data and other measurements collect-ed from conventional techniques. The results confirmed theaccuracy and reliability of satellite data even in cases char-acterised by displacements with fast variations, abruptchanges and significant variations in velocity values.

PSInSAR™ can be applied as a monitoring tool duringthe construction phase, with the ultimate aim of verifyingdeformation phenomena caused by site works, and to car-ry out a long-term control. The technique, however,should be used with other traditional monitoring tech-niques allowing a real time monitoring of the construc-tion works.

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