Mappatura e classificazione a livello nazionale dei fenomeni di deformazione del suolo attraverso analisi di clustering di dati satellitari radar

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Open access - Available online 6 May 2022

Nation-wide mapping and classification of ground deformation phenomena through the spatial clustering of P-SBAS InSAR measurements: Italy case study

Davide Festa, Manuela Bonano, Nicola Casagli, Pierluigi Confuorto, Claudio De Luca, Matteo Del Soldato, Riccardo Lanari, Ping Lu, Michele Manunta, Mariarosaria Manzo, Giovanni Onorato, Federico Raspini, Ivana Zinno, Francesco Casu, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Volume 189, 2022, Pages 1-22, ISSN 0924-2716, https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2022.04.022. (https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0924271622001253) 

"La crescente disponibilità di dataset interferometrici multitemporali che coprono grandi aree della superficie terrestre costituisce una risorsa enorme nell'ambito delle attività voltie a migliorare la valutazione e la gestione del rischio del territorio. Nel lavoro è descritta una procedura semi-automatica per identificare, mappare e inventariare rapidamente gli spostamenti del terreno e delle infrastrutture per mezzo di clustering spaziale eseguito su serie di dati interferometrici DInSAR (Differential Synthetic Aperture Radar Interferometry) su larga scala.

Impostando una soglia di tasso di spostamento di ±1 cm/anno, un numero totale di 14.638 aree sono risultate affette da fenomeni di instabilità, la cui origine è a sua volta preliminarmente ordinata in 11 classi suddivise tra cause naturali e attività antropiche. Con 2 gradi di confidenza, abbiamo classificato gli eventi di frana e subsidenza come le principali cause di deformazione sul territorio italiano, costituendo rispettivamente il 31% e il 27% del totale delle aree instabili, seguite dai processi vulcanici (22%).


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