Università degli Studi di Salerno Dipartimento di Ingegneria Civile Laurea Magistrale in Ingegneria per l’Ambiente ed il Territorio Corso di Frane ANNO

Università degli Studi di Salerno Dipartimento di Ingegneria Civile Laurea Magistrale in Ingegneria per l’Ambiente edil Territorio

Corso di FraneANNO ACCADEMICO 2014-2015

ESERCITAZIONE n° 6

Analisi di un caso di studiodescritto in un articolo scientifico in

lingua inglese

Docente: Prof. Ing. Michele Calvello

Studente: Amatucci Federico Matr: 0622500156

Analisi di un caso di studio descritto in un articolo scientifico in lingua inglese

“Comparazione di inventari di fenomeni

franosi: il caso test del bacino di

Pogliaschina, Italia”

pubblicato il 15 luglio 2014 sulla rivista scientifica NHESS (Natural Hazards and Earth System Sciences)

A. C. Mondini1, A. Viero2, M. Cavalli2, L. Marchi2, G. Herrera3, and F. Guzzetti1

Analisi di un caso di studio descritto in un articolo scientifico in lingua inglese1 ILLUSTRAZIONE DEL CASO DI STUDIO

Il caso di studio presentato nell’articolo oggetto di analisi riguarda diverse frane superficiali che hanno colpito il bacino di Pogliaschina, nell’Appennino nord-occidentale dell’Italia settentrionale, il 25 ottobre 2011, causando 6 morti.

CAUSA INNESCANTE: forte pioggiaMASSIMA INTENSITA’ ORARIA: 150 mm/h dalle 10 alle 16

Nell’area sono stati individuati diversi tipi di frane che, data la massima profondità di due metri, sono classificate tutte come superficiali e suddivise in colate (figura A,B) e in scorrimenti superficiali (figura C,D).

Analisi di un caso di studio descritto in un articolo scientifico in lingua inglese2 PRESENTAZIONE DEL LAVORO SCIENTIFICO SVILUPPATO DAGLI AUTORI

In questo lavoro si procede alla realizzazione di due inventari di fenomeni franosi realizzati utilizzando tecniche di monitoraggio e mappature diverse in modo da poter stabilire un grado di affidabilità per le carte di frana delineandone aspetti positivi e negativi.

a. un paio di immagini stereoscopiche scattate il 29 ottobre 2011, quattro giorni dopo la frana innescata dalle precipitazioni;

b. fotografie aeree digitali consistenti in 24 fotogrammi, ognuno che copre circa 1km x 1,3 km, scattate il 28 ottobre 2011 ed un ortofoto di 26 fotogrammi, ciascuno dedicato a 0,8 km x 1 km, scattata il 28 novembre 2011;

c. tre immagini VHR pre-evento scattate il 28 ottobre 2003, il 6 febbraio 2006 ed il 20 luglio 2011 ed un immagine post-evento scattata il 16 maggio 2012.

MATERIALE REPERITO DAGLI AUTORI:


La realizzazione dei due inventari è stata poi eseguita da due diversi gruppi di operatori in modo da avere due inventari distinti e indipendenti. Il primo inventario, denominato ‘’photo-interpreted’’ (PI) è stato ottenuto dall’interpretazione visiva delle fotografie aeree disponibili, delle ortofoto e delle immagini satellitari stereoscopiche pancromatiche. Il secondo inventario, denominato ‘’semi-automatic’’ (SA) è stato ottenuto attraverso la classificazione semiautomatica delle immagini satellitari.


REALIZZAZIONE INVENTARIO P.I.REALIZZAZIONE INVENTARIO P.I.

Sono state organizzate in un sistema informativo territoriale (GIS) le ortofoto digitali pre e post evento, insieme ad una carta geologica in scala 1:50000, ad una carta di copertura del suolo in scala 1:10000, a carte a base topografica in scala 1:10000, e ad un modello digitale di elevazione 10m (DEM).

Successivamente, le fotografie aeree sono state geo-referenziate e aggiunte al GIS. Per georeferenziare le fotografie aeree, si sono cercate coppie di punti di controllo a terra (GCP) nelle fotografie digitali post-evento, nelle ortofoto pre-evento e nelle carte topografiche, e si è effettuata una prima interpolazione polinomiale usando un minimo di sei coppie di GCP.

Dopo si è passato a confrontare visivamente le ortofoto pre-evento acquisite nel 2006 con un’immagine dal satellite scattata il 20 luglio 2011, due mesi prima dell’evento, disponibile su Google Earth. Il confronto visivo delle due immagini ha consentito di verificare che nessun evento significativo di attivazione di frana si era verificato nella zona tra il 2006 e la data dell’immagine satellitare (20 luglio 2011). Le informazioni aneddotiche hanno confermato che le frane non si sono verificate tra il 20 luglio e il 25 ottobre 2011.

è stato preparato l’inventario PI interpretando visivamente le ortofoto post evento e le fotografie aeree digitali, che coprono, come detto, complessivamente il 62,5%; per il restante 37% dell’area di studio sono state interpretate le immagini pancromatiche satellitari.

Le fotografie aeree digitali scattate il 28 ottobre 2011 erano di alta qualità e risoluzione, e hanno permesso agli operatori di rilevare e mappare costantemente scorrimenti superficiali molto piccoli e le aree che hanno subito erosioni superficiali. Invece le ortofoto aeree del 28 novembre 2011 sono state scattate in condizioni di illuminazione meno favorevole, rendendo l’individuazione e la mappatura delle frane più difficile e localmente meno accurata.

L’interpretazione visiva delle immagini aeree e satellitari è stata supportata dai risultati di indagini sul campo.

Le frane sono state infine classificate e raggruppate in quattro categorie:1. scorrimenti traslazionali,2. scorrimenti rotazionali, 3. colate di terra,4. scorrimenti superficiali.


REALIZZAZIONE INVENTARIO P.I.


REALIZZAZIONE INVENTARIO P.I.

L’inventario PI raggruppa 588 frane, di dimensioni variabili, con una maggioranza di colate (53%), seguite da scorrimenti superficiali (36%) e da scorrimenti traslazionali (9,5%) e rotazionali (1,5%), per una superficie totale di 436787 m2. Da notare che rispetto alle colate gli scorrimenti superficiali sono più ampi.


REALIZZAZIONE INVENTARIO S.A.REALIZZAZIONE INVENTARIO S.A.

Per la realizzazione dell’inventario SA è stato usato il fascio multispettrale scattato dal satellite WorldView-2 con un angolo off nadir di 6.6, il 29 ottobre 2011, quattro giorni dopo l’evento. L’immagine, però, non è risultata adatta per l’analisi e per questo motivo si è corretto geometricamente il fascio multispettrale attraverso una trasformazione ortorettificata.

Per il risultato è stata usata la disposizione DEM co-registrando l’immagine delle mappe topografiche, in scala 1:10000, con 15 GCP.

Successivamente è stata controllata la co-registrazione utilizzando 10 supplementari GCP e ne è risultata una buona co-registrazione.

Dallo studio della frequenza delle diverse bande dell’immagine satellitare co-registrata è stata notata una differenza tra zone d’ombra e zona di non ombra.


REALIZZAZIONE INVENTARIO S.A.

Da questa analisi gli operatori hanno deciso di trattare separatamente le due zone dividendo l’immagine al 68% di zone di non ombra e al 32% di zone di ombra, utilizzando come soglia il punto di sella nella curva di frequenza per la fascia blu .

Successivamente è stata esaminata un’immagine pre-evento disponibile su Google Earth ed è stato scoperto che le ombre dell’immagine post evento erano in corrispondenza di terreni ripidi e dove c’era folta vegetazione. Per questo motivo è stato assunto che i valori di NDVI erano dovuti alla mancanza di vegetazione sui pendii a causa di nuovi fenomeni franosi.


REALIZZAZIONE INVENTARIO S.A.

L’inventario SA mostra 537 frane, di dimensioni variabili per una area totale di 382935 m2 .


CONFRONTO INVENTARI

INVENTARIO P.I.

i. Tempo di preparazione 20 giorni

ii. 8,7% di frane in più (588)

iii. 12,6% di aree di frana in più ( 4,37 x 105 m2 )

iv. Frana più grande 1,4 x 104 m2

v. Frana più piccola 1,1 x 101 m2

INVENTARIO S.A.

i. Tempo di preparazione 24 ore

ii. 537 frane

iii. Area di frana pari a 3,82 x 105 m2

iv. Frana più grande 7,9 x 103 m2

v. Frana più piccola 3 x 101 m2

DENSITA’ SPAZIALE:COEFFICIENTE DI CORRELAZIONE = 0,57INDICE DI MISMATCH = 0,71

DOPPIA FUNZIONE DENSITA’ DI PROBABILITA’ PARETO

la densità di probabilità per i due inventari coincide per le grandi frane e discosta molto per le piccole frane


CONFRONTO INVENTARI

Lo studio della risposta spettrale delle frane è stato eseguito esaminando l’indice NDVI che è relativo alla presenza o meno di vegetazione. Nel GIS è stata sovrapposta la mappa del NDVI ottenuta per elaborare le informazioni multispettrali catturate dall’immagine del satellite WorldView-2 presa il 29 ottobre sui due inventari. Il confronto visivo e GIS dei due inventari ha rivelato che le principali differenze tra le due mappe consistevano nelle zone d’ombra.

Si è proceduto, perciò, a rimuovere dall’inventario SA tutte le frane nelle zone d’ombra e dall’inventario PI tutti gli scorrimenti superficiali, che non sono stati distinti nell’inventario SA a causa della risoluzione meno elevata della tecnica semiautomatica.

Linea continua= inventario SALine spezzata= inventario PI


CONFRONTO INVENTARI

INVENTARIO P.I.

I. Rimozione di 203 frane (36%) per un totale aggiornato di 385 frane.

II. Area di frana 2,78 x 105 m2

III. Frana più grande 1,0 x 104 m2

IV. Frana più piccola 1,2 x 101 m2

INVENTARIO S.A.

i. Rimozione di 172 frane (32%) per un totale aggiornato di 365 frane.

ii. Area di frana pari a 2,45 x 105 m2

iii. Frana più grande 7,9 x 103 m2

iv. Frana più piccola 3,9 x 101 m2

È stato ripetuto il confronto:

La correlazione tra la densità spaziale dei due inventari è aumentata e l’indice di mismatch spaziale è diminuito. la distribuzione del NDVI è risultata essere simile, cosa che non era prima.

Analisi di un caso di studio descritto in un articolo scientifico in lingua inglese3 ANALISI CRITICA DEL LAVORO SCIENTIFICO SVILUPPATO DAGLI AUTORI

DIVERSI ASPETTI RILEVANTI:

1. DIFFERENZE QUANTITATIVE: è chiara la differenza sul numero di frane mappate dai due inventari che risulta maggiore in quello P.I. Il motivo di una tale discordanza è da attribuire sicuramente alla migliore risoluzione che hanno le immagini aeree e le ortofoto utilizzate per l’inventario PI rispetto alla risoluzione di immagini satellitari utilizzate per la mappatura semiautomatica. Tale dato è confermato dal successivo confronto fatto dagli operatori.

2. INDICE DI MISMATCH: conferma come la differenza tra i due inventari è abbastanza significativa.

3. VALUTAZIONE SUL NDVI: evidenzia una grande differenza quando s’incontrano zone ricche di vegetazione nell’inventario SA dato che la procedura semiautomatica non è adatta per rilevare frane in queste tipo di zone.

4. TEMPO: breve se si utilizza la tecnica semiautomatica.


IN BASE A TUTTE QUESTE VALUTAZIONI SI PUO’ AFFERMARE CHE LA TECNICA SEMIAUTOMATICA E’ PIU’ COMPETITIVA. TALE TECNICA POTREBBE RISULTARE PIU’ ADATTA PER UNA MAPPATURA RAPIDA DI FRANE SUBITO DOPO L’INNESCO. LA TECNOLOGIA MANTIENE, PERO’, I SUOI LIMITI.

LA TECNICA SA POTREBBE ESSERE SUPPORTATA DALL’INTERPRETAZIONE VISIVA DI IMMAGINI AEREE CHE NE MIGLIOREREBBE LA PRECISIONE E L’AFFIDABILITA’.


TECNICHE ALTERNATIVE: LIDAR

In alternativa potrebbero essere utilizzate tecniche maggiormente avanzate che sfruttano le informazioni topografiche. Una tecnica molto efficace utilizzata per fare rilevamenti è la LIDAR.

Questa tecnologia di rilevamento aereo permette di determinare le coordinate spaziali e la quota dei punti a terra in base al tempo di ritorno di un impulso laser, fornendo una maglia di dati topografici di grande densità ed alta precisione in tempi molto ridotti, anche su aree vaste, consentendo l’individuazione, la caratterizzazione e la mappatura delle morfologie presenti.

VANTAGGI TECNOLOGIA LIDAR:a) elevata qualità metrica del rilievo;b) altissima densità di campionamento e

produttività;c) informazione della risposta radiometrica del

segnale; d) possibilità di ‘’bucare’’ la vegetazione e quindi

la capacità di determinare la morfologia del terreno naturale anche se parzialmente coperto;

e) relativa indipendenza dalle condizioni meteo e dalla luminosità dell’ambiente;

Il rilievo LIDAR, associato ad una contestuale rilevazione aereofotogrammetrica, permette di monitorare l’evoluzione dei corpi di frana attivi valutando la progressiva entità e direzione degli spostamenti e quindi le reali condizioni del rischio.


TECNICHE ALTERNATIVE: LIDAR

NB: Tale tecnologia, sicuramente innovativa, racchiude in se due caratteristiche che costituivano un limite delle due tecniche utilizzate dagli autori ovvero la capacità di eseguire rilievi anche attraverso la vegetazione e indipendentemente dalla luminosità dell’ambiente. Tale tecnologia supportata anche da indagini sul campo potrebbe essere molto valida soprattutto in casi come questo in analisi.

Grazie per l’attenzione

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