DinSAR1small

Terremoti, frane, eruzioni vulcaniche o, più in generale, fenomeni di deformazione della superficie terrestre, possono essere monitorati grazie all’uso di sensori  Radar ad Apertura Sintetica (SAR).

Il SAR è in grado di rivisitare la stessa area ad intervalli regolari, fornendo informazioni ad altissima risoluzione spaziale della scena osservata. Nel caso dei satelliti ERS 1/2 ed ENVISAT dell’Agenzia Spaziale Europea (ESA), attivi dal 1992 il tempo di rivisitazione stabilito è ogni 35 giorni, per i sensori invece di nuova generazione come ad esempio la costellazione Cosmo SKY-Med, tale intervallo si è ridotto ad 8 giorni. Utilizzando la tecnica denominata Interferometria Differenziale SAR (DInSAR), in cui si confrontano (si fanno “interferire”) due immagini acquisite da posizioni leggermente differenti (baseline spaziale) e in tempi diversi (baseline temporale) è possibile ottenere immagini tridimensionali della superficie terrestre, misurandone anche la topografia. Se qualcosa è cambiato, nell’intervallo di tempo tra le due acquisizioni, ossia se si rileva una deformazione del terreno tra i due passaggi successivi del sensore, questa viene visualizzata mediante una serie di strisce colorate, le cosiddette frange di interferenza o interferogramma.  Le onde elettromagnetiche utilizzate sono caratterizzate da una alternanza di creste distanziate di circa 5 cm; questa distanza è la cosiddetta lunghezza d’onda. È proprio “contando” queste creste che il radar riesce a capire a quale distanza si trova l’oggetto che sta osservando. Non solo, se l’oggetto, che può trovarsi anche a centinaia di chilometri di distanza, si sposta di appena qualche centimetro il numero di creste che caratterizzano le onde elettromagnetiche cambierà, consentendo di rilevare e misurare lo spostamento con accuratezza, appunto, centimetrica. 

Le tecniche interferometriche generano non solo le mappe di deformazione del suolo misurata lungo la linea di vista del sensore, ma usufruendo di una serie di immagini (invece di due sole) acquisite nel corso del tempo, consentono di seguire l’evoluzione temporale della deformazione stessa. Per esempio, la misura delle deformazioni del suolo in aree vulcaniche è di estrema importanza in quanto queste sono spesso precursori di eruzioni, o comunque indice di un incremento dell’attività vulcanica. E se si considera che i primi satelliti utilizzabili a tale scopo hanno raccolto dati fin dal 1992, è evidente la possibilità di analizzare con un dettaglio precedentemente impensabile la storia deformativa di un vulcano negli ultimi 19 anni. Tutto questo senza avere alcuna necessità di accedere al vulcano, un ulteriore vantaggio, in caso di crisi eruttiva, rispetto a tecniche più “tradizionali”.

Queste ultime prevedono una raccolta manuale di dati da effettuarsi mediante campagne di misura sul territorio, oppure l’istallazione, in postazioni fisse, di ricevitori GPS del tutto analoghi a quelli dei navigatori satellitari. In entrambi i casi, il numero di punti di misura risulta essere limitato.

Una mappa di deformazione satellitare, invece, permette di coprire aree molto vaste e con una densità di punti di misura molto elevata.

 

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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.

 

Giovedì, 03 Febbraio 2011 14:55

SBAS

Sbas1smallL’approccio DInSAR denominato SBAS, acronimo di Small BAseline Subset  è una tecnica interferometrica che consente di generare mappe di velocità media di deformazione e di seguire l’evoluzione temporale degli spostamenti di singoli punti dell’immagine; questo può essere fatto a due scale spaziali: a media risoluzione (risoluzione al suolo di circa 100x100m) e a piena risoluzione (risoluzione al suolo di circa 10x10m) .

Una delle caratteristiche peculiari della metodologia SBAS è la possibilità di preservare le caratteristiche di ampia copertura tipiche dei sistemi di immagini satellitari. Per ottenere questo, la tecnica SBAS utilizza interferogrammi ottenuti a partire da dati satellitari acquisiti da orbite sufficientemente vicine (piccole baseline spaziali) e con tempi di rivisitazione non elevati (piccole baseline temporali). Queste caratteristiche consentono di minimizzare alcuni effetti (denominati rumore di decorrelazione spaziale e temporale) che disturbano i dati, aumentando il numero di punti per unità di area sui quali si riesce a fornire una misura affidabile della deformazione. I prodotti ottenuti con questo metodo sono, quindi, caratterizzati da un’elevata densità spaziale di punti monitorabili, i quali presentano un’accuratezza di circa 1 mm/anno sulle misure di velocità media di deformazione e di circa 5 mm sulle misure di deformazione (Casu et al., 2006). Inoltre, l’estensione tipica dell’area analizzabile (a media risoluzione spaziale) è dell’ordine dei 100x100 km, benché sia stata dimostrata l’applicabilità della tecnica anche ad aree molto più vaste. Una versione estesa dell’algoritmo SBAS, infatti, è in grado di generare mappe di velocità e serie storiche di deformazione in aree molto vaste (estensione spaziale dell’ordine di varie decine di migliaia di km2) e di fornire informazioni sulle caratteristiche spazio-temporali delle deformazioni individuate con accuratezze che sono risultate essere in linea con quelle tipiche dell’algoritmo SBAS convenzionale.

Un ulteriore sviluppo della tecnica sopra descritta, particolarmente importante per la continuità nel tempo del monitoraggio delle deformazioni superficiali, consiste nella possibilità di utilizzare congiuntamente dati acquisiti da sensori diversi, purché caratterizzati dalla stessa geometria di illuminazione. E’ questo il caso dei sensori messi in orbita dall’Agenzia Spaziale Europea, ERS-1/2 ed ASAR-ENVISAT, entrambi operanti in banda-C (5 GHz) e caratterizzati da frequenze portanti leggermente diverse. L’algoritmo sviluppato in IREA (Pepe et al., 2005) offre il vantaggio di poter estendere “temporalmente” le serie storiche ottenute con dati acquisiti dai sensori ERS-1 ed ERS-2 lanciati rispettivamente nel 1991 e 1995 e già (ERS-1) o in procinto di essere (ERS-2) dismessi. Tale estensione è possibile mediante l’utilizzo dei dati acquisiti dal sensore ENVISAT (in orbita dal 2002) e consente, pertanto, di ottenre una analisi dei fenomeni deformativi su intervalli temporali sempre più lunghi (dal 1992 ad oggi).

Da questa analisi ne consegue che l’elaborazione SBAS fornisce un grande numero di misure di deformazione, implicando, pertanto, la gestione di un’elevata mole di dati. Allo stato attuale le procedure SBAS disponibili permettono di ottenere mappe di deformazione e le relative serie storiche nell’arco di circa 30 giorni, per un data set di dati ERS-1/2 ed ENVISAT composto in media da circa 40-60 immagini.

La tecnica SBAS a media risoluzione spaziale è oramai consolidata ed è stata già sperimentata con esito positivo (utilizzando dati SAR ERS-1/2 ed ENVISAT) per lo studio di deformazioni in aree soggette a deformazioni di natura vulcanica, sismica, antropica, ecc.. In particolare, è stata applicata con successo all’analisi delle deformazioni dell’Etna  del Vesuvio e del Pico de Teide (Fernandez et al., 2009), delle caldere dei Campi Flegrei (Trasatti et al., 2008) e di Long Valley; in tali contesti spesso sono stati individuati trend deformativi di grande entità (con tassi di spostamento compresi tra 1 mm/anno e qualche cm/anno) e caratterizzati da andamenti prettamente non lineari. Ad alcuni di tali risultati è stato dato risalto, tra l’altro, anche dalla stampa non specializzata nazionale ed estera (Science, Le Scienze, la Repubblica, Il Mattino, Il Corriere della Sera, etc.).

La tecnica SBAS a piena risoluzione spaziale è stata ampiamente applicata nello studio di dettaglio delle deformazioni di strutture antropiche. In particolare, sono stati analizzati deformazioni relative a singoli edifici.

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Un ulteriore sviluppo, particolarmente importante in ambito urbano, si è avuto con l’estensione dell’approccio SBAS per l’elaborazione di dati SAR a piena risoluzione spaziale (circa 5-10 m) al fine di rilevare fenomeni deformativi, anche molto localizzati spazialmente, che mostrano uno spostamento relativo rispetto a quello medio del terreno.
 
L’approccio SBAS consente, quindi, di generare serie temporali di deformazione a due differenti scale spaziali, definite scala regionale e locale. La prima sfrutta i dati SAR a media risoluzione spaziale (dimensione dei pixel intorno ai 90-100 m), che consentono di generare mappe di velocità media e serie storiche di deformazione relative all’intero frame (tipicamente intorno ai 100 x 100 km). Alla scala locale, la tecnica sfrutta gli interferogrammi single-look generati a piena risoluzione spaziale (dimensione dei pixel intorno ai 5-10 m), che permettono di individuare ed analizzare fenomeni deformativi localizzati che possono interessare singoli edifici e strutture isolate. L’approccio SBAS a due scale spaziali necessita, come punto di partenza, dell’informazione di deformazione media del suolo, generata dall’analisi alla scala regionale, la quale viene opportunamente sottratta dagli interferogrammi a piena risoluzione spaziale per isolare la sola componente ad alta frequenza, che deve essere successivamente elaborata per estrarre il segnale di deformazione ad alta risoluzione spaziale.
 
Un esempio della capacità dell’approccio SBAS-DInSAR a piena risoluzione spaziale di identificare deformazioni molto localizzate alla scala della singola struttura è riportato in Figura 1, dove è rappresentata la mappa di velocità di deformazione a piena risoluzione spaziale, sovrapposta ad un’immagine ottica della diga sul Lago Locone, relativa all’elaborazione dei dati ERS-1/2 ed ENVISAT acquisiti da orbite discendenti nel periodo 1992-2007. E’ da notare la precisione con cui è stato possibile tracciare il campo di deformazione a piena risoluzione della struttura.
 
In tale ambito, l’attività in corso è principalmente focalizzata sulla generazione di serie storiche di deformazione a piena risoluzione spaziale utilizzando lunghe sequenze di dati SAR acquisiti dai più sensori, in particolare dai sensori europei ERS-1/2 ed ENVISAT. Un risultato di questo tipo consente di sfruttare a pieno l’archivio di dati SAR acquisiti dai sensori ERS ed ENVISAT dell’Agenzia Spaziale Europea dal 1992 fino ad oggi e permette di creare serie storiche di deformazione molto lunghe relative ad un intervallo di studio anche superiore a 15 anni, consentendo, così, di studiare fenomeni deformativi lenti in atto da parecchi anni.
 
AreaUrbana1smallI risultati ottenuti finora hanno dimostrato l’importanza di avere a disposizione dati ad alta risoluzione spaziale con tempi di rivisitazione più bassi possibile per l’analisi efficace delle deformazioni localizzate alla scala del singolo edificio. A tal proposito, la disponibilità di dati SAR acquisiti dai sensori di nuova generazione, come ad esempio la costellazione italiana COSMO-SkyMed ed il sensore TerraSAR-X, ha certamente ricadute importanti sullo studio e monitoraggio delle deformazioni che interessano singole strutture ed edifici isolati.  Tali sensori, infatti, operanti in banda X, grazie alle loro elevate risoluzioni spaziali (circa 3m e fino a 1 m nella modalità denominata spotlight), alle accuratezze geometriche delle immagini prodotte e alla riduzione dei tempi di rivisitazione dei satelliti stessi (circa 8 giorni), diventano strategici per il monitoraggio del territorio, consentendo un controllo molto spinto delle aree urbane, grazie alla possibilità di rilevare anche movimenti differenziali degli edifici (movimenti intra-buildings).

Figura 1. Mappa geocodificata della velocità di deformazione a piena risoluzione spaziale, espressa in mm/anno, sovrapposta ad un’immagine ottica della diga sul Lago Locone (Puglia). L’immagine si riferisce all’elaborazione dei dati ERS-1/2 ed ENVISAT acquisiti da orbite discendenti nel periodo 1992-2007. La serie storica DInSAR a piena risoluzione spaziale di un punto selezionato in corrispondenza della zona di massima deformazione è riportato nel plot sottostante.

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Attività: Tecniche di tomografia SAR satellitare

Le tecniche di tomografia SAR consentono di ricostruire in 3D la scena osservata. Le tecniche Tomografia Differenziale o Imaging 4D (spazio-tempo) consentono di monitorare ad alta risoluzione i target al suolo in modo più’ robusto ed accurato rispetto alle tecniche Persistent Scatterer Interferometry (PSI), avendo anche la capacità di entrare all’interno dei pixel radar per separare contributi provenienti da bersagli localizzati in punti diversi della stessa struttura o su diverse strutture. In tale ambito l’IREA ha contribuito in modo determinante allo sviluppo tecnologico del settore ed ha anche in tal caso l’IREA ha dimostrato per la prima volta l’applicabilità della tecnica con dati reali acquisiti dai satelliti ERS-1 ed ERS-2.

 

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INCENDI FORESTALI IN EUROPA

fuochi immagine1In Europa, si verificano circa 65000 incendi ogni anno e risulta incendiato, in media, circa mezzo milione di ettari di aree vegetate; più dell’85% delle aree bruciate si trova nei Paesi dell’Europa mediterranea (Francia meridionale, Grecia, Portogallo, Spagna e Italia) (San-Miguel-Ayanz and Camia, 2010). Se le condizioni meteorologiche sono particolarmente sfavorevoli, gli incendi possono sfuggire al controllo e causare ingenti danni all’ambiente ed alle persone, nonché importanti danni di tipo economico. Le attività umane sono la causa prima degli incendi e l’uomo è responsabile del 97% di tutti gli incendi forestali in Europa (Ganteaume et al., 2013). In Europa meridionale, il 2003 e 2007 sono stati tra gli anni più disastrosi per quanto riguarda gli incendi, come mostrato nella figura che riporta il numero di eventi registrati negli archivi dell’ESA ATSR World Fire Atlas. Anche secondo le statistiche riportate dall’European Forest Fires Information System, JRC (EFFIS), circa 700,117 ha e 862,452 ha di foresta sono bruciati a causa degli incendi avvenuti nel 2007 e nel 2003, rispettivamente.

fuochi atsr atlasLe indagini in situ permettono di raccogliere informazioni molto affidabili sugli effetti degli incendi (e.g. area bruciata) ma a scala regionale diventano troppo costose e poco praticabili; per questo motivo le tecniche di telerilevamento forniscono dati e misure fondamentali in grado di integrare i metodi più tradizionali basati su campagne in situ. Inoltre, negli ultimi anni la diminuzione dei costi dei dati satellitari e l’aumento della risoluzione spaziale delle immagini hanno reso le tecniche di osservazione delle terra competitive per il monitoraggio degli incendi forestali. Sebbene quasi tutti i sensori satellitari, sia di tipo attivo che passivo, siano stati testati per la mappatura delle aree percorse dal fuoco (Corona et al., 2008), i sensori ottici hanno dimostrato di possedere le caratteristiche più idonee per questo tipo di applicazione. In particolare, il sensore Landsat TM/ETM+ (Thematic Mapper / Enhanced Thematic Mapper Plus) è stato ampiamente utilizzato per il monitoraggio degli incendi a scala regionale in Europa, anche grazie alla facilità di accesso agli archivi di dati messi a disposizione in rete da US-USGS (Glovis) ed ESA (e.g. Mitri and Gitas, 2004; Bastarrika et al., 2011). Questa disponibilità gratuita di dati, unitamente al lancio dei sensori Operational Land Imager (OLI) e Thermal Infrared Sensor (TIRS) sulla piattaforma Landsat 8 che garantiranno continuità con gli archivi Landsat TM, rappresentano un forte incentivo allo sviluppo dialgoritmi automatici per la mappatura delle aree percorse dal fuoco e, più in generale, di attività di ricerca finalizzate alla mitigazione del rischio associato agli incendi.

Nell'ambito del monitoraggio degli incendi forestali, IREA-CNR ha sviluppato competenze specifiche nell'utilizzo di dati satellitari a media risoluzione spaziale sia ottici che radar per la mappatura delle aree percorse dal fuoco a scala regionale (algoritmo fuzzy di mappatura delle aree bruciate).


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L’attività svolta si è concentrata sullo sviluppo di un algoritmo per la generazione di serie storiche di deformazione da dati SAR interferometrici per l’analisi degli spostamenti superficiali a larga scala spaziale. Inoltre è stata sviluppata una procedura di unwrapping della fase di interferogrammi SAR a bassa risoluzione spaziale, basata su un approccio region growing orientato alla generazione di serie temporali.

dottorando: Francesco Casu
tutor: prof. Giuseppe Mazzarella, ing. Riccardo Lanari
Università degli Studi di Cagliari - Dipartimento di Ingegneria Elettrica ed Elettronica
Dottorato in Ingegneria Elettronica ed Informatica
Settore ScientificoDisciplinare: Ing-Inf/02 
anno accademico: 2007/2008
 
Pubblicazioni:

1. Neri, M., Casu, F., Acocella, V., Solaro, G., Pepe, S., Berardino, P., Sansosti, E.,
Caltabiano, T., Lundgren, P., and Lanari, R. (2009), Deformation and eruptions
at Mt. Etna (Italy):a lesson from 15 years of observations, Geophys. Res. Lett.,
vol. 36, doi: 10.1029/2008GL036151.

2. Fernández, J., Tizzani, P., Manzo, M., Borgia, A., González, P.J., Martí, J., Pepe,
A., Camacho, A.G., Casu, F., Berardino, P., Prieto, J.F., Lanari, R. (2009),
Gravity-driven deformation of Tenerife measured by InSAR time series analysis,
Geophys. Res. Lett., vol. 36, L04306, doi:10.1029/2008GL036920.

3. Pepe, A., Manzo, M., Casu, F., Solaro, G., Tizzani, P., Zeni, G., Pepe, S. (2008),
Surface Deformation of Active Volcanic Areas Retrieved with the SBAS-DInSAR
Technique: an Overview, Annals of Geophysics, vol. 51, N. 1.

4. Trasatti, E., Casu, F., Giunchi, C., Pepe, S., Solaro, G., Tagliaventi, S.,
Berardino, P., Manzo, M., Pepe, A., Ricciardi, G.P., Sansosti, E., Tizzani, P.,
Zeni, G., Lanari, R. (2008), The 2004–2006 uplift episode at Campi Flegrei
caldera (Italy): Constraints from SBAS-DInSAR ENVISAT data and Bayesian
source inference, Geophys. Res. Lett., vol. 35, L073078, doi:10.1029/
2007GL033091.

5. Casu, F., Manzo, M., Pepe, A., Lanari R. (2008), SBAS-DInSAR Analysis of Very
Extended Areas: First Results on a 60,000 km2 Test Site, IEEE Geoscience and
Remote Sensing Letters, vol. 5, no. 3, doi:10.1109/LGRS.2008.916199.

6. Tizzani, P., Berardino, P., Casu, F., Euillades, P., Manzo, M., Ricciardi, G. P.,
Zeni, G., Lanari, R. (2008), Ground deformation of Long Valley caldera and
Mono Basin, eastern California, mapped by satellite radar interferometry,
Technical Note, International Journal of Remote Sensing, vol. 29, pp. 439-441,
doi: 10.1080/01431160701264201.

7. Lanari, R., Casu, F., Manzo, M., Lundgren, P. (2007), Application of the SBAS-
DInSAR technique to fault creep: a case study of the Hayward fault, California,
Remote Sensing of Environment Journal, vol. 109, 1, pp. 20-28, doi: 10.1016/
j.rse.2006.12.003.

8. Lanari, R., Casu, F., Manzo, M., Zeni, G., Berardino, P., Manunta, M., Pepe,
A. (2007), An Overview of the Small BAseline Subset Algorithm: a DInSAR
Technique for Surface Deformation Analysis, Pure and Applied Geophysics
(PAGEOPH), vol. 164, 4, pp. 637-661, doi: 10.1007/s00024-007-0192-9.

9. Gourmelen, N., Amelung, F., Casu, F., Manzo, M., Lanari, R. (2007), Mining-
related ground deformation in Crescent Valley, Nevada: Implications for
sparse GPS networks, Geophysical Research Letters, 34, L09309, doi:10.1029/
2007GL029427.

10. izzani, P., Berardino, P., Casu, F., Euillades, P., Manzo, M., Ricciardi, G.
T
P., Zeni, G., Lanari, R. (2007), Surface deformation of Long Valley caldera
and Mono Basin, California, investigated with the SBAS-InSAR approach,
Remote Sensing of Environment Journal, 108, pp. 277-289, doi: 10.1016/
j.rse.2006.11.015.

11.Casu, F., Manzo, M., Lanari, R. (2006), A quantitative assessment of the SBAS
algorithm performance for surface deformation retrieval from DInSAR data,
Remote Sensing of Environment Journal, 102, pp. 195-210, doi: 10.1016/
j.rse.2006.01.023.

12.Manzo, M., Ricciardi, G. P., Casu, F., Ventura, G., Zeni, G., Borgström, S.,
Berardino, P., Del Gaudio, C., Lanari, R. (2006), Surface deformation analysis
in the Ischia island (Italy) based on spaceborne radar interferometry, Journal
of Volcanology and Geothermal Research, 151, pp 399-416, doi: 10.1016/
j.jvolgeores.2005.09.010.
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Martedì, 28 Giugno 2011 11:25

Tecniche di filtraggio di dati SAR

Tesista Simona Verde

Università: Università Parthenope

Facoltà: Ingegneria

Corso di Laurea: Telecomunicazioni

Anno Accademico 2010-2011

Tipo di tesi: Laurea liv. II

Relatore Vito Pascazio

Correlatori Gianfranco Fornaro, Diego Reale

Attività: Tecniche di filtraggio di dati SAR

Pubblicato in Formazione

Tirocinante: Andrea Angelillo

argomento/titolo: Elaborazione ed interpretazione di dati Radar ad Apertura Sintetica (SAR) in modalità interferometrica con particolare riguardo all'applicazione in aree soggette a rischio vucanico.

tutor: Eugenio Sansosti

Università: Sapienza - Università di Roma

Facoltà: Scienze Fisiche  Matematiche e Natural

Corso di Laurea: geofisica, geodinamica e vulcanologia

Anno accademico: 2009

Tipo di tirocinio:  Laurea magistrale

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Giovedì, 19 Aprile 2012 11:32

Interferometria SAR

Tirocinante: Carmen Esposito

argomento/titolo: Interferometria SAR

tutor: Paolo Berardino, Gianfranco Fornaro, Stefano Perna

Università: Università degli Studi di Napoli "Parthenope"

Facoltà: Ingegneria

Corso di Laurea: Ingeneria delle Telecomunicazioni

Anno accademico: 2010-2011

Tipo di tirocinio: Laurea Specialistica

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