Newsletter n.3/2009   
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18/12/09

Questo numero della nostra newsletter parlerà di SqueeSAR™. 
SqueeSAR™ è il nuovo algoritmo proprietario di elaborazione dei dati satellitari sviluppato da TRE e da Gennaio 2010 disponibile sul mercato per tutti i nostri clienti.

In questo numero:

Dalla tecnica PSInSAR™ a SqueeSAR™: dieci anni di innovazione tecnologica
Scatteratori permanenti (PS) e scatteratori distribuiti (DS): due facce di una stessa medaglia
Esempi di applicazione del nuovo algoritmo SqueeSAR™
Frequently asked question


Dalla tecnica PSInSAR™ a SqueeSAR™: dieci anni di innovazione tecnologica

La nostra storia inizia al Politecnico di Milano negli anni novanta, al Dipartimento di elettronica e informazione, dove il gruppo di ricerca, capitanato da Fabio Rocca, studia l’interferometria radar satellitare e la possibilità di generare con essa mappe di deformazione della superficie terrestre.

Il 1999 rappresenta l’anno della svolta: il gruppo formula e registra il brevetto della tecnica PSInSAR™, compiendo un deciso passo in avanti rispetto all’interferometria convenzionale, riuscendo nell’intento di misurare lo spostamento millimetrico di una serie di “punti” al suolo (i PS) nel tempo.
La nuova tecnologia diventa uno standard, mentre tecniche molto simili si affacciano sul mercato.

TRE nasce nel 2000.  Sono trascorsi quasi dieci anni dai nostri esordi con la tecnica PSInSAR™, e da allora non ci siamo mai fermati. Sviluppare le potenzialità della nostra tecnologia e inseguire nuovi traguardi sono sempre stati il motore della nostra attività.
Dieci anni dopo il brevetto PSInSAR™ TRE presenta SqueeSAR™, una nuova tecnologia proprietaria, che permetterà di ampliare ulteriormente le possibilità offerte dai dati satellitari e dall’interferometria. Ancora una volta i primi nel mondo, a segnare un netto vantaggio competitivo rispetto alla concorrenza.

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Scatteratori permanenti (PS) e scatteratori distribuiti (DS): due facce di una stessa medaglia

Gli scatteratori distribuiti, o DS, rappresentano il cuore del nuovo algoritmo SqueeSAR™ e una soluzione per il monitoraggio di tutte le aree extra-urbane, dove la densità delle misure PS talvolta risulta troppo bassa per fornire risultati soddisfacenti.
Per capire meglio di che cosa si tratta, facciamo un passo indietro e torniamo a parlare di immagini radar satellitari. Un sensore rileva immagini che contengono dati provenienti da bersagli di varia natura, sia naturali (boschi, rocce, prati, ecc.), che artificiali (manufatti, strutture metalliche, veicoli, ecc.). Le caratteristiche elettromagnetiche possono dunque variare significativamente anche tra pixel adiacenti di una stessa immagine radar.  E’ possibile tuttavia classificare i pixel dell’immagine in due famiglie di bersagli: i bersagli puntiformi, che caratterizzano un solo pixel, o al più pochi altri pixel ad esso connessi, e i bersagli distribuiti, che caratterizzano tutto un gruppo di pixel e che generano caratteristiche pressoché identiche del segnale radar riflesso. I primi rappresentano i già noti PS, mentre i secondi costituiscono la nuova famiglia dei DS (Distribute Scatterer) e richiedono elaborazioni sostanzialmente diverse.
A differenza di un target puntiforme, dove l’energia retro-diffusa verso il sensore risulta elevata e concentrata in un’area molto ridotta, l’intensità dell’eco radar per un pixel appartenente a un DS è solitamente meno intensa, perché manca un bersaglio dominante. D’altra parte, l’utilizzo congiunto di tutti i pixel appartenenti al DS permette di ridurre il rumore presente nei dati, migliorando in modo significativo la qualità della stima, tanto che le serie storiche di movimento di un DS appaiono meno rumorose.
Esempi di target distribuiti, che possono beneficiare del nuovo approccio SqueeSAR™, sono le aree detritiche, i campi non coltivati, le aree desertiche non sabbiose.
E’ importante sottolineare come il nuovo approccio di analisi contenga in sé anche la catena di processing delle misure PS. Questo significa che i PS continueranno a esistere accanto ai DS. Più misure e maggiore informazione per tutte quelle aree finora non accessibili al monitoraggio satellitare.

Riassumendo:

PSInSAR™  SqueeSAR™
  • Punti di misura al suolo: PS
  • Elevata densità di punti di misura in ambito urbano (PS)
  • Apprezzabile densità di punti di misura in ambito extra-urbano (PS)
  • Serie storiche fornite per ciascun punto di misura al suolo (PS)
  • Misure di spostamento con precisione millimetrica
  • Punti di misura al suolo: PS e DS
  • Elevata densità di punti di misura in ambito urbano (PS)
  • Elevata densità di punti di misura in ambito extra-urbano (PS e DS)
  • Serie storiche fornite per ciascun punto di misura al suolo (PS e DS)
  • Misure di spostamento con precisione millimetrica
  • Valori di deviazione standard sulle serie storiche ridotti – la coerenza aumenta e  il rumore diminuisce
  • Maggiore comprensione dei fenomeni di spostamento superficiale grazie ad un aumento della copertura  dei punti misura – specialmente significativo nel caso di frane, aree rocciose e detritiche e, genericamente, aree a bassa riflettività

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Esempi di applicazione del nuovo algoritmo SqueeSAR™

Le immagini proposte mostrano la differenza tra i risultati ottenuti da processing PSInSAR™ e SqueeSAR™ sulla stessa area di interesse.


Figura 1
: L'area di analisi si trova nel sud del Saskatchewan, in Canada. Nell'immagine di sinistra (processing PSInSAR™), solo in corrispondenza della città di Weyburn si trovano dei PS. Nell'immagine di destra, tutti i nuovi punti di misura (DS) appartengono all'area di pascoli e praterie, che si sviluppa intorno a Weyburn.

 

      
Figura2: Confronto tra risultati ottenuti con l’algoritmo  PSInSAR™ (a sinistra) e SqueeSAR™ (a destra), utilizzando lo stesso data-set di immagini RADARSAT, su un'area montana.
 

      
Figura 3: Confronto tra due serie storiche ottenute tramite processing PSInSAR™ (a sinistra) e SqueeSAR™ (a destra).
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FAQ

Qual è la principale differenza tra gli algoritmi PSInSAR™ e SqueeSAR™?
Un’analisi  con SqueeSAR™ rende possibile monitorare lo spostamento di due differenti tipologie di target al suolo, i PS e i DS (in termini areali, una maggiore superficie), mentre la tecnica PSInSAR™ fornisce solo le misure di spostamento dei PS.
Tuttavia, ci sono situazioni che continuano a essere inaccessibili al monitoraggio satellitare, a prescindere dall’algoritmo con cui vengono processate le immagini: tipicamente le aree densamente vegetate.
Perché le serie storiche con SqueeSAR™ risultano meno rumorose?
Le serie storiche dei DS sono meno rumorose perché vengono mediati  i valori di tutti i pixel appartenenti al medesimo DS, e diminuisce in tal modo la componente di rumore.
Non si rischia con SqueeSAR™ di ricevere informazione in eccesso e, se così fosse, si può ancora richiedere di processare i dati solo con l’algoritmo PSInSAR™?
Non c’è dubbio che SqueeSAR™ genererà una quantità di misure di spostamento superiore a quanto ottenibile con un’analisi PS. Tuttavia questo incremento riguarderà solo le aree dove la densità dei PS è bassa. Questo significa che in ambito urbano, SqueeSAR™ non aggiungerà alcuna informazione: dove elevata è la densità dei PS, i DS non vengono evidenziati.

L’algoritmo PSInSAR™ diventerà ridondante con l’introduzione di SqueeSAR™ e non verrà pertanto più utilizzato singolarmente.
Quali opportunità si apriranno nel mercato per SqueeSAR™?
Abbiamo chiesto ai responsabili commerciali di TRE e TRE Canada quale potrebbe essere l’impatto di SqueeSAR™ sul mercato.

Stefano Cespa, sales manager di TRE, riassume così i vantaggi che SqueeSAR™ comporterà per le nostre diverse tipologie di clienti.
“In Italia, la Protezione civile, il Ministero dell’ambiente e alcune Amministrazioni pubbliche apprezzano da tempo l’efficacia delle analisi satellitari per il monitoraggio delle frane. L'avvento di SqueeSAR™  potrà garantire una densità superiore di punti di misura in quelle regioni dove più elevato è il rischio di frana. I primi test fatti con SqueeSAR™ in area alpina sono stati alquanto promettenti. La ricaduta principale sarà sulla possibilità di individuare nuovi fenomeni di instabilità e migliorare l’identificazione dei confini di frana. In definitiva, la gestione e la mitigazione del rischio di frana, e la salvaguardia delle popolazioni minacciate, ne usciranno ulteriormente rafforzate.
SqueeSAR™ potrà rappresentare una soluzione ottimale anche per l’industria dell’estrazione di petrolio e gas, sempre grazie alla capacità del nuovo algoritmo di fornire ottimi risultati in aree extra-urbane, dove si localizzano la maggior parte delle attività del settore.
Vorrei concludere accennando ai benefici che SqueeSAR™ porterà alle aziende di trasporti e costruzioni. Migliora con SqueeSAR™ la comprensione di  dinamiche di spostamento complesse e la conseguente precisione delle serie storiche di spostamento, tutti elementi determinanti quando si parla di monitorare attività di scavo e costruzione e il loro impatto sull’ambiente circostante”.  

Mentre Brian Young, CEO di TRE Canada, aggiunge per quanto riguarda le caratteristiche del mercato nord-americano:
“ Il mercato nord americano dimostra sicuramente di essere più lento del mercato europeo nel riconoscere le potenzialità del monitoraggio da satellite, forse perché è mancato il ruolo guida di un’Agenzia spaziale europea. Da noi si può dire che ci si trovi ancora in una fase di scoperta.
Un'altra importante considerazione riguarda la geografia del Nord America e del Canada: enormi spazi aperti tra un centro abitato e l’altro, dove spesso si localizzano le attività di estrazione di metalli e minerali, o di estrazione di petrolio e gas, e in futuro anche i siti per lo stoccaggio a lungo termine della CO2. Con SqueeSAR™, finalmente, si aprirà una prospettiva per il monitoraggio di tutte queste attività, localizzate in aree finora difficilmente monitorabili con la tecnica PSInSAR™. 
Sono convinto che più si diffonderà la conoscenza di SqueeSAR™, più l’intero universo delle tecniche interferometriche guadagnerà credibilità e opportunità di impiego presso il pubblico di utilizzatori nord americano.


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