L’interferometria SAR differenziale (DInSAR) è una tecnica per la stima delle deformazioni del suolo con accuratezze centimetriche e in alcuni casi millimetriche. Negli ultimi decenni, grazie ad una sempre crescente disponibilità di dati SAR satellitari e allo sviluppo di algoritmi avanzati come la tecnica SBAS (Small BAseline Subset), l’interferometria differenziale si è affermata come un efficace strumento di telerilevamento non solo per comprendere meglio i fenomeni geofisici a scala locale e regionale ma anche per dare supporto alla gestione e mitigazione dei rischi naturali e antropici.
Lo scenario attuale del DInSAR vede un costante incremento della disponibilità di grossi archivi di dati SAR satellitari, acquisiti dai sensori ERS ed ENVISAT dell’ESA prima e dalle costellazioni TerraSAR-X (DLR) e COSMO-SkyMed (ASI) poi, passando per le missioni canadesi RADARSAT-1/2. Nel prossimo futuro, i sensori SAR a bordo della costellazione europea Sentinel-1 permetteranno di compiere un ulteriore passo in avanti nella disponibilità di dati acquisiti, grazie al tempo di rivisita che può scendere fino a 6 giorni (con Sentinel-1A e 1B) e alla politica di acquisizione global coverage adottata.
Al fine di poter beneficiare di questa enorme mole di dati per l’analisi e il monitoraggio interferometrico delle deformazioni del suolo, è necessario disporre non solo di risorse di calcolo ad alte prestazioni (HPC) ma anche di algoritmi DInSAR che siano in grado di sfruttarle in modo efficace ed efficiente.
In questo contesto, l’attività di ricerca di IREA si concentra sullo studio, sviluppo, ed implementazione di soluzioni algoritmiche DInSAR innovative che sfruttino piattaforme di calcolo ad alte prestazioni. In particolare, ci si concentra sull’utilizzo di architetture distribuite multi-nodo e multi-core (GRID e Cloud) per beneficiare di piattaforme di calcolo parallelo, con conseguente possibilità di abbattimento dei tempi di elaborazione.
Gli obiettivi dell’attività sono la ricerca di soluzioni algoritmiche DInSAR che permettano di gestire ed elaborare la crescente mole di dati SAR disponibili in tempi ragionevoli. Si sta studiando, inoltre, lo sviluppo di nuovi strumenti algoritmici per la generazione di mappe di deformazione del suolo a scala continentale che possano essere utilizzate per l’analisi di fenomeni deformativi di interesse globale. Oltre alle notevoli ricadute scientifiche, il raggiungimento di tali obiettivi ha importanti risvolti in ambiti di Protezione Civile per la gestione, la prevenzione e la mitigazione del rischio naturale ed antropico, sia in fase di preallerta sia in condizioni di emergenza. Infine, la possibilità offerta dalle piattaforme Cloud di ospitare gli archivi di dati, le risorse di processing e gli algoritmi di elaborazione, in congiunzione con la capacità di semplificare la condivisione di dati e risultati, apre nuovi scenari di diffusione e fruizione della conoscenza scientifica.