Modificări geomorfologice determinate cu ajutorul tehnologiilor moderne de achiziție și prelucrare a datelor [310267]

Doctorat

Modificări geomorfologice determinate cu ajutorul tehnologiilor moderne de achiziție și prelucrare a datelor [310267]

Byadmin ianuarie 1, 2024

UNIVERSITATEA TEHNICĂ "GHEORGHE ASACHI" [anonimizat] a datelor

Conducător de doctorat:

Prof. Dr .univ. ing. Florian Stătescu

Doctorand: [anonimizat]. Macarof Paul

2017

INTRODUCERE

Capitolul I

INTERFEROMETRIA RADAR SATELITARĂ

Introducere în tehnologia SAR

Cuvâtul RADAR deriva din prescurtarea expresiei ”radio detection and ranging”, adică detectarea prin radio și determinarea distanței. [anonimizat], [anonimizat] (ținte). [anonimizat]-semnal (sau ecouri. Retro-semnalul este procesat pentru a [anonimizat], poziția unghiulară si alte caracteristici ce pot defini ținta.

Radarul cu diafragmă sintetică (SAR) este utilizat pe scară largă ca parte a teledetecției de peste 30 de ani. Această tehnologie poate oferi date (imagini) [anonimizat], cât și a nopții, [anonimizat] o multitudine de aplicații precum: [anonimizat] (2-D) și tridimensionale (3-D), [anonimizat] [1-9] etc..

1.2.Principii și metode de lucru

Conform specialiștilor tehnica radarului cu diafragmă sintetică a intrat într-o [anonimizat] 20 [anonimizat]. [anonimizat] o precizie ridicată la diferite scări. În anii 80 și 90 ai secolului XX s-au dezvoltat tehnici SAR precum polarimetria și interferometria [13-16, 35-36], iar în ultimii 10 ani s-au combinat cele 2 tehnici [18].

Interferometria SAR este o [anonimizat] a [anonimizat], deformarea/[anonimizat], precum și mișcările ghețarilor [13], [52] – [54]. Ideea de bază a interferometriei SAR este de a compara pentru o anumită scenă (zonă obiectiv) componenta fază a datelelor pentru două sau mai multe imagini radar complexe care au fost achiziționate din poziții ușor diferite sau în momente diferite. [anonimizat] o mică parte din lungimea de undă a radarului, este posibil să se detecteze și să se măsoare diferențele minime ale traiectoriei cu o precizie centimetrică sau chiar milimetrică [200]. Această precizie excelentă este independentă de distanța dintre senzor și zona obiect ceea ce face interferometria SAR foarte importantă. [anonimizat] [18, 55-59] sau a sistemelor satelitare [16, 60-70]. Un dezavantaj și o provocare pentru interferometriei SAR este totuși că diferența de distanță măsurată este ambiguă cu lungimea de undă. [anonimizat]te despre scena imagistică, un proces cunoscut sub denumirea de determinarea diferențelor de faze [71]. Aplicații importante privind detectarea obiectelor în mișcare [70], [72], observarea curenților de suprafață oceanică [57], [73], observarea ghețarilor [62], [63], [67], studiul deformărilor seismice și a activităților vulcanice [16], [66], precum și monitorizarea subsidenței terenurilor [69].

1.2.1. Interferometria SAR diferențială (DInSAR)

Observațiile DInSAR oferă un instrument unic pentru monitorizarea deformărilor suprafațelor având acoperire mare și costuri reduse [201]. Tehnica interferometrică implică compararea în fază a datelor SAR între minim două imagini, preluate la momente temporale diferite, din poziții ușor diferite. Extragerea diferenței de fază dintre cele două imagini (una numită master-prima imagine și celălaltă numit slave-imaginile următoare) se generează o interferogramă care poate oferi o reprezentare a deplasărilor de la sol care au apărut în intervalul de timp dintre cele două observații radar.

Precizia de măsurare a deplasării care poate fi obținută prin interferometrie diferențială de-a lungul direcției LOS (linia de vizare, adică linia care conectează senzorul radar prin satelit și ținta de radar de la sol) este în intervalul mai mic decât lungimea de undă a semnalului radar. De obicei, dimensiunile variază de la câțiva milimetri până la câțiva centimetri. Precizia ridicată este consecința observării diferențelor de pe interferograme și nu calcularea schimbărilor diferențelor de elevație a modelelor tridimensionale. Aceasta permite detectarea precisă a mișcării țintă. Pentru a obține o astfel de precizie ridicată a detecției mișcării, este necesară o bună cunoaștere a topografiei și a poziției și direcției antenei. Numai măsurătorile pe o singură direcție reprezintă un inconvenient substanțial al acestei tehnici, în timp ce avantajul major este posibilitatea de acoperire spațială a zonei observate. Combinarea datelor radar din orbitele ascendente și descendente în analize permit definirea a două componente ale mișcării, care este de obicei suficientă pentru analize.

Fig.1.1.Schemă simplificată a DinSAR [202].

Fig.1.2. Interferograma diferențială a cutremurului Landers. Interferograma a fost generată prin intermediul a două imagini ERS-1 realizate înainte și după cutremur [202].

Măsurătorile deplasărilor cu tehnologia SAR depind de natura mișcării. Există două condiții de bază pentru obținerea unor rezultate satisfăcătoare [203]:

• Modificările în timpul achiziționării imaginilor nu trebuie să fie prea mari. Acest lucru se referă în special la gradient, care nu ar trebui să fie prea mare într-un pixel. De obicei, această condiție nu ridică probleme majore.

• Dispersia pixelilor la momentul achiziției trebuie să fie cât mai egală. Mai precis, poziția emițătorilor din cadrul celulei de rezoluție observată nu trebuie să schimbe mai mult de 20% din lungimea de undă a radiației micro-undelor utilizate. Atunci când nu este îndeplinită această condiție poate ridica probleme mai mari – nesincronizare temporală. Nesincronizarea temporală presupune observarea minimă a suprafețelor care nu sunt acoperite de vegetație (de ex. deșert sau zone urbane). În general, suprafețele lipsite de vegetație prezintă un grad de favorabilitate superior față de zonele verzi (acoperite de vegetație), zonele uscate sunt mai indicate decât cele umede, iar radarele cu o lungime de undă mai mare sunt mai potrivite decât cele cu dimensiuni mai reduse. Dificultățile cu decorelația pot fi rezolvate prin selectarea care sunt coerente (adică, stabile de fază).

Interferometria diferențială are două limitări foarte importante, conform mai multor studii [203-205]. Radiația radar reflectată (Retro-semnalul) a tuturor imaginilor trebuie să fie în corelație – nu trebuie să existe nesincronizare temporală. A doua limitare mai importantă este că fazele interferogramelor trebuie calculate înainte de comparație. Numai atunci poate fi utilizată cea de-a doua interferogramă pentru a detecta mici modificări ale suprafeței. Această problemă poate fi rezolvată prin utilizarea unui model de elevație digitală (DEM). Totuși, în acest caz se obține o interferogramă diferențială, pentru care trebuie să fie calculate diferențele de fază pentru a putea determina mișcările absolute.

Principalul avantaj îl reprezintă accuratețea ridicată în măsurarea discontinuității suprafețelor (deplasări țintă milimetrice)

Principalele limitări sunt:

• măsurătorile pe o perioadă mai lungă de timp nu sunt în mare parte posibile din cauza pierderii sincronizării,

• pierderea coerenței,

• influențele atmosferice nedorite nu sunt eliminate

• sensibilitate privind geometria imaginilor achiziționate.

Fig.1.3.Schemă funcționare DinSAR (după Claudio de Luca)

Formula pentru calcul conform lui De Luca este urmatoarea:

df=-(r2-r1)=(-r1)- (r2-)d_LOS=

unde, reprezintă faza topografica, iar d_LOS este deformarea fazei.

1.2. Analiza rezultatelor actuale din domeniu

Aplicații importante ale tehnologiei SAR sunt privind detectarea obiectelor în mișcare [70], [72], observarea curenților de suprafață oceanică [57], [73], observarea ghețarilor [62], [63], [67], studiul deformărilor seismice și a activităților vulcanice [16], [66], precum și monitorizarea subsidenței terenurilor [69]. Subiectele de studiu au devenit din ce în ce mai specializate, fiecare cercetare prezentând probleme specifice și generând noi direcții de cercetare pe tema respectivă. Prima reușită din sfera monitorizării deplasărilor versanților îi aparține lui Freneau, acesta reușind să genereze 6 interferograme în vederea monitorizării fenomenului de instabilitate al versantului La Clapiere. Studiul a relevat o deplasare la baza versantului de 30 mm/zi, în timp ce tipul alunecării de teren a fost translațional simplu [206]. Carnec pentru același zonă (La Clapiere) a obținut rezultate asemănătoare [207]. Prin aceste studii autorii au identificat limitarea tehnicii InSAR în privința deplasărilor rapide (alunecări de teren în cazul descris), fiindcă deformațiile depășesc limitele fazei undei.

Fig.1.4. Mișcările verticale înregistrate în bazinul Bovec, o zonă afectată de cutremurul de pământ la 12 aprilie [204].

Timp de 3 ani Rott a efectuat măsurători, iar deplasările observate au fost de ordinul centimetrilor sau chiar milimetrilor pe an [208]. Același autor realizează un studiu similar peste câțiva ani dar pentru monitorizarea unei zone extinsă [209]. Avantajele reliefate constau în posibilitatea aplicării metodei atunci când există puține imagini (date) disponibile, făcând-o fezabilă pentru studiile ce au acces la un număr limitat de preluări (imagini) SAR sau când bugetul destinat este limitat. Cercetările efectuate pentru zonele ce prezintă alunecări de teren având viteze de deplasare foarte mici indică faptul că metoda InSAR aplicată pentru urmărirea alunecărilor/deplasărilor de teren poate consemna deplasări de câțiva metri dacă intervalul de achiziție al datelor să fie de ordinul 1-3 zile. În cazul zonelor având o acoperire a vegetație redusă sau chiar lipsite de vegetație, studiul poate fi extins pe o perioadă de mai mulți ani. Pentru zonele ce prezintă vegetație abundentă, aplicațiile interferometrice întâmpină probleme din cauza decorelării de fază, problema rezolvându-se prin folosirea sistemelor radar care au lungimi de undă mai mari. Metoda Permanent Scatterers (PS) reprezintă o soluție alternativă și presupune prelucrarea a minim douăzeci și cinci de imagini SAR pentru un rezultat plauzibil, dar și existența unor puncte reflectoare stabile la sol. Aplicând această metodă, chiar și pentru zonele cu coerență scăzută se poate obține o precizie de ordinul milimetrilor.

Fig.1.6. Deteminări DInSAR-Grecia [220].

Fig.1.5.Reprezentarea deplasărilor pentru zona Tianjin prin aplicarea metodei DInSAR [219].

În vederea aplicării tehnicii DInSAR pentru monitorizarea alunecărilor de teren s-au constatat o serie de condiții necesare, în relație cu mărimea suprafeței de cedare, viteza de deplasare, suprafața acoperită și mecanismul de declanșare [210-211]. Articolul lui Colesati studiază și tehnica PS, care depășește în limitări metoda DInSAR, oferind rezultate elocvente în privința deplasărilor terenului. Această metodă necesită un număr suficient de ținte de vizare fixe (zonele urbane dense cu puțină vegetație reprezentă amplasamentul perfect), dar prezintă și avantaje avantaje în privința raportului cost-eficiență pentru monitorizarea unei suprafețe extinse, posibilitatea folosirii unor reperi naturali și geo-localizarea acestora cu o precizie de 1-5 metri. Printre principalele limitări ale tehnicii PS sunt incapacitatea de a furniza rezultate ale mișcări uni-dimensionale în lungul lungul axei de vizare senzor-țină și o dependență de reperii naturali ce presupune imposibilitatea alegerii necondiționate în avans a acestora. Aceastș metodă a fost aprofundată și de Farina, considerând că metoda poate fi utilizată la 2 scări diferite: una regională, ca suport pentru întocmirea hărților de marcare a zonelor cu teren instabil, și a doua scară pentru analiza detaliată a unei/unor alunecări/deplasări anume, putând fi utilizată pentru întocmirea hărților de activitate și interpretarea geometriei mișcării [212].

Într-un alt studiu Power a concatenat, metoda de prelucrare imaginilor InSAR cu algoritmii de prelucrare conecși (DInSAR, PS, SqueeSAR), deoarece a observat limitarea primei metode ]n vederea monitorizării deplasărilor terenului, în special al alunecărilor de teren [213].

Fig.1.6.Monitorizarea deplasărilor-Italia [221].

S-au efectuat cercetări și cu privire la benzile de lungimi de undă diferite (C cu [-0.5-1] GHz în intervalul (30-60 cm) și L cu [–40–60] GHz în intervalul (0.5–0.75 cm)) și efectul lor asupra rezultatului observațiilor DInSAR [214]. Concluziile au reliefat faptul că metoda este foarte potrivită pentru monitorizarea zonelor complexe, cea mai indicată abordare fiind aceea a utilizării unor perechi diferite de intervale, datele sistemelor SAR preluate în bandă C sunt mai potrivite pentru consemnarea deplasărilor în intervalul 5-10 cm, în timp ce sistemele dezvoltate în banda L se adaptează mai bine pentru deformările în intervalul 2-40 cm. Un alt studiu, cu privire la utilizarea datelor SAR în benzi de lungimi de undă diferite (C și L), a indicat faptul că decorelările datorate mișcărilor rapide sunt mai frecvente în cazul observațiilor efectuate de sistemele ce utilizeză banda C față de cele realizate în banda L [215].

În 2010, Cascini, într-un studiu privind utilizarea metodei DInSAR, a indicat faptul că aplicarea acestui proces de determinare al deplasărilor poate reprezenta un efort extrem de costisitor și extins din punct de vedere temporal atunci când sunt monitorizate suprafețe vaste și că tehnica nu poate fi utilizată facil până la dezvoltarea și validarea unor instrumente standardizate în cazul alunecărilor de teren [216]. De asemenea autorul mai precizează că viitoarele sisteme SAR cu o rezoluție mai bună și o perioadă de revizie (intervalul dintre 2 preluări succesive de date-imagini) mai mică vor furniza date suplimentare, permițând noi validări ale tehnicii [216]. De asemenea Cascini efectuează analize și cu privire implicațiile folosirii ”scenelor” (imaginilor) DInSAR de joasă și înaltă rezoluție [217]. Recent tehnica DInSAR a fost utilizata pentru monitorizarea vestigiilor romane din Pompei cu rezultate foarte bune [218].

Capitolul II

Sisteme de achiziție a datelor în interferometria satelitară

2.1. Sistemul Sentinel-1

2.1.1.Noțiuni generale despre S-1

Sentinel-1 reprezintă varianta europeană a sistemelor SAR, fiind prima componentă spațială din noul sistem GMES (Global Monitoring for Environment and Security), conceput și dezvoltat de ESA și finanțată de CE (Comisia Europeană). S-1 este compus dintr-o constelație de doi sateliți, Sentinel-1A și Sentinel-1B, care au același plan orbital cu o diferență de fază orbitală de 180°. Misiunea S-1 include imaginile în banda C care funcționează pe patru tipuri de preluare a imaginilor cu rezoluție diferită (până la 5 m) și acoperire extinsă (până la 400 km). Oferă capacitate dublă de polarizare (verticală și orizontală), timpi de revizie reduși și preluare rapidă a produselor finale
(imagini SAR). Pentru fiecare observație sunt disponibile măsurători precise ale poziției satelitului în momentul preluării datelor [222].

Fig.2.1.Caracteristici sateliți S-1

Satelitul Sentinel-1A a fost lansat în aprilie 2014 și funcționează din luna octombrie a aceluiași an, în tim ce satelitul Sentinel-1B a fost trmis în spațiu doi ani mai târziu, pe 25 aprilie 2016. S-1 propune un ciclu de revizie (diferența temporală dintre 2 preluări succesive pentru aceeași zonă) de douăsprezece zile pentru fiecare satelit, devenind de șase zile prin utilizarea ambilor sateliți, deoarece S-1A și S-1B au poziții opuse pe orbită. Acest avantaj la care se adaugă faptul că sateliții sistemul S-1 sunt specializați în determinări SAR (adică nu poartă nici o altă instrumentație la bord ca misiunile anterioare ERS/EnviSAT) înseamnă că S-1 oferă o acoperire fără precedent a Pământului în spațiu și timp. Datele obținute de sistemul Sentinel sunt puse la dispoziția celor interesați în mod gratuit, acesta fiind poate cel mai important avantaj pentru ce care doresc să efectueze studii prin utilizarea datelor SAR, deschizând o serie de oportunități care anterior nu puteau fi realizate din cauza costurilor sau a lipsei de date [222].

2.1.2.Sistemul de achiziție a datelor

O parte din motivul pentru care Sentinel-1 este capabil să realizeze aceste perioade scurte de revizie este dat de poziția ușor înclinată a sateliților pe orbită, permițându-i să capteze imagini radar care acoperă o lățime de 250 km. Deși au existat și alte misiuni care au folosit un mod larg de baleiere, Sentinel-1 este primul sistem care utilizează modul Terrain Observation by Scan Progressive (TOPS). Modul TOPS este unic prin faptul că permite detectarea mai multor benzi pe direcția orbitei, asigurând totodată că toate punctele din ”scene” (imagine) primesc aceeași cantitate de impulsuri radar [223]. TOPS realizează acest lucru prin baleierea fasciculului în direcția zborului (azimut), înainte de trecerea la următoarea fășie. Această acțiune de baleiere asigură o distribuire constantă a impulsurilor.

Baleierea fasciculului în direcția azimutului (traiectoria satelitului) împarte imaginea radarului în "burst-uri", în timp ce comutarea între benzi împarte imaginea în fășii. Partea din stânga a Figurii 2.2. prezintă o descriere schematică a geometriei de achiziție în modul TOPS, incluzând împărțirea imaginii în ”burst-uri” și fâșii. Mutarea fasciculului de-a latul fâșiilor lărgește suprafața acoperită de imaginea radar, cu costul rezoluției pe azimutului. Baleierea fasciculului pe direcția azimutului creează o variație a frecvenței Doppler-ului de-a lungul ”burst-urilor” [223](vezi partea dreaptă din figura 2.3).

În cazul suprapunerii dintre două ”burst-uri” consecutive din aceeași fâșie, aceasta creează o diferență signifiantă între frecvențele Doppler ale semnalului recepționat (retro-semnalul). Această diferență în frecvența Doppler este sensibilă la mișcarea pe direcția azimutului, similar cu interferometria cu aperturi multiple. O înregistrare greșită între imaginea master și slave pe direcția azimutului este echivalentă cu o mișcare constantă a azimutului pe întreaga scene (imagine). Din cauza diferenței pentru frecvențele Doppler pe zonele cu suprapuneri, orice înregistrare eronată poate crea o diferență de fază în interferograma pe marginea ”burst-urilor”, creând astfel o discontinuitate a interferogramei. Aceasta înseamnă că, prin utilizarea modului TOPS, precizia coregistrării, pe direcția azimutului, trebuie să fie mult mai bună decât ar fi cazul altor moduri de achiziție, cu până la trei ordine de mărime [224].

Fig.2.2.Mod de funcționare S-1

La atingerea extremității ”burst-ului” unghiul Q¸ este mărit pentru baleia ”burst-ul” din fâșia următoarea, procesul fiind repetitiv. După baleierea completă a unui ”burst” în toate cele trei fâșii, începe urmatorul ciclu cu primul ”burst” din prima fâșie care este baleiat (dreapta). ”Burst-urile” consecutive se suprapun. Din cauza baleierii fasciculului radar pe direcția azimutului, apare o diferență în unghiul de vizualizare (DY), ceea ce duce la o diferență în frecvența Doppler a datelor din zonele cu suprapuneri pentru ciclurile consecutive. Această diferență în frecvență Doppler poate fi utilizată pentru a detecta mișcarea pe azimut, fie aparent sau real, o înregistrare greșită a deplasării suprafeței [224].

Fig.2.3. Principiul modului TOPS imagistic. (stânga) Modul TOPS folosește baleierea fasciculului radar prin unghiul 2Y cu o viteză unghiulară kY pentru a observa un ”burst”.

Fig.2.4.Tipul de scanare TOPS pentru modul S-1IW compus din 3 fâșii. Achiziția începe cu primul ”burst” (albastru) in partea stânga sus cu fasciculul orientat de-a lungul azimutului în aceeași direcție cu mișcările platformei (așa cum se arată prin săgețile roșii).

Din fericire, cauza problemei oferă și răspunsul. Diferența în frecvențele Doppler creează un decalaj în frecvențele Doppler, furnizând exact ceea ce este necesar pentru a estima deviația azimutului utilizând diversitatea spectrală. Utilizarea metodei diversității spectrale dă precizia pe direcția azimutului necesară pentru a realiza interferograme continue în absența influențelor deformatoare sau ionosferice. Mai mult, această tehnică poate fi de asemenea utilizată pentru a detecta deformarea reală în direcția azimutului, cu o precizie mai mare decât cea posibilă anterior datorită diferenței mari de lățime de bandă [225].

Produsele Single Look Complex au rezoluții spațiale care depind de modul de achiziție. În tabelul 2.1. pentru produsele SLC SM / IW / EW, rezoluțiile spațiale și spațierea pixelilor sunt furnizate la unghiurile de minimă și cea mai mare incidență. Pentru produsele SLC WV, rezoluția spațială și spațierea pixelilor sunt furnizate pentru imaginile WV1 și WV2 [222].

Produsele SM și WV SLC sunt eșantionate la spațierea pixelilor naturali, ceea ce înseamnă că spațierea pixelilor este determinată în azimut de frecvența de repetare a impulsurilor (PRF) și în intervalul de frecvență de eșantionare a intervalului radar. Astfel, vor exista mici variații în jurul orbitei.

Rețineți că rezoluția spațială este o măsură a capacității sistemului de a distinge între țintele (obiectivele) adiacente, în timp ce spațierea pixelilor este distanța dintre pixelii adiacenți dintr-o imagine măsurată în metri.

Tabel. 2.1. Rezolutii imagini SLC

2.2. Alte sisteme de achiziție a datelor SAR

2.2.1. COSMO-SkyMed

Sistemul COSMO-SkyMed, proiectat și finanțat de Agenția Spațială Italiană și Ministerul Italian al Apărării, este format dintr- o constelație de patru sateliți, pe o orbită a Pământului, fiecare fiind echipat cu un radar cu apertura sintetică de înaltă rezoluție multi-mode care operează în banda X.

În domeniul civil acest sistem poate opera în trei moduri, și anume: Reflectorizant, Modul Stripmap și Modul ScanSAR. Caracteristicile sistemului sunt prezentate în tabelul 2.2..

Tab.2.2.Caracteristici sistem COSMO-SkyMed

2.2.2. Envisat

Envisat a fost cea mai ambițioasă misiune de observare a Pământului dezvoltată și operată de ESA, până la Sentinel. Atât mărimea satelitului (26 m x 10 m x 5 m, 8000 kg), cât și numărul de senzori de la bord sunt unici.

Împreună cu predecesorii săi, ERS-1 și ERS-2, misiunea Envisat a contribuit profund la extinderea cercetărilor în domeniul științelor Pământului și în dezvoltarea aplicațiilor operaționale legate de monitorizarea mediului.

Envisat a fost lansat de Ariane-5 la 28 februarie 2002 și a eșuat la 08 aprilie 2012 după 10 ani de activitate, dublând durata de viață nominală de 5 ani.

Obiectivele sale principale au fost:

să asigure continuitatea observațiilor începute cu sateliții ERS, inclusiv cele obținute din observațiile bazate pe radar;

să consolideze misiunea ERS, în special misiunea pentru oceane și gheață;

să extindă intervalul de parametri observat pentru a satisface nevoia de cunoaștere a factorilor care determină mediul;

să contribuie semnificativ la studiile de mediu, în special în domeniul chimiei atmosferice și al studiilor oceanice (inclusiv în domeniul biologiei marine).

2.2.3.RADARSAT

Constelația RADARSAT reprezintă ”evoluția” programului RADARSAT cu scopul de a asigura continuitatea datelor, utilizarea operațională îmbunătățită a radarului diafragmă sintetică (SAR) și o fiabilitate sporită a sistemului.

Configurația cu trei satelit va oferi date zilnice ale vastului teritoriu al Canadei și ale zonelor maritime, precum și accesul zilnic la 90% din suprafața Terrei.

Lansarea sateliților a avut loc în anul 2018. RCM oferă continuitate pentru precedentele misiuni RADARSAT 1&2. RADARSAT-1 poate prelua în ambele moduri descendente în timpul zilei locale și în modul ascendent pe timpul nopții locale. RADARSAT-2 a fost echipat cu un radar îmbunătățit (λ=5.405 cm), față de precedentul (λ=5.6cm).

2.2.4. TerraSAR-X

TerraSAR-X este un parteneriat public-privat (PPP) între Centrul Aerospațial German (DLR) și cea mai importantă companie spațială din Europa, EADS Astrium GmbH, fiind lansat în iunie 2007. TerraSAR-X dispune de un radar în bandă X, direcțional, cu opțiuni de polarizare unică și dublă.

Datele de bază ale sistemului TerraSAR-X pot fi achiziționate într-unul din următorele 5 moduri: High Resolution SpotLight, SpotLight, StripMap, ScanSAR și o combinație a ultimelor două.

2.3. Analize comparative

Începând cu anii ’90 ai mileniului trecut s-au efectuat diverse studii și cercetări utilizând date SAR de la sistemete satelitare disponibile. Multe articole și studii realizate de cercetători nord-americani în ultima decadă a milenuiului trecut și prima decadă a mileniului III au utilizat date preluate ssistemul RADARSAT. Acestea au avut multe validări, dar totuși există și numeroase limitări, datele mai fiind utilizate destul de puțin de către lumea academică asiatică și aproape deloc de cea europeană.

Studiile și cerecetările relizate tagma științifică europenă a utilizat trei sisteme SAR: COSMO-SkyMed, în special de către italieni, TerraSAR-X pentru vorbitorii de gemană și Envisat (la care se adaugă ERS1&2) care apare în multe cercetări ale lumii francofone.

Cercetătorii din sfera universitară inaliană, din cauză specificului geografic local s-au axat pe modelarea vulcanilor utilizând date SAR. Sacco, în 2015, [226] într-un articol utiliza sistemul COSMO-SkyMed pentru a prelua date și a reliza un model al vulcanilor Sinabung și Etna, concluzionând că această constelație de sateliți poate oferi date extrem de utile în vederea monitorizării activității vulcanice, dar și a subzistenței. Karagiannopoulou [227], un an mai târziu prezenta o lucrare în care utiliza imagini Sentinel pentru a modela muntele (vulcanul) Etna și conchidea afirmând faptul că Sentinel oferă posibilități multiple și îmbunătățite față de celelalte sisteme europene, dar și ca polarizarea verticală este ideală pentru monitorizarea activității seismice, vilcanice și a deplasărilor terenului. Spaans, tot în 2016, [228] prezenta în cadrul lucrării sale de doctorat susținută la Universitataea din Leeds o metodă de modelare pentru mai mulți vulcani din Islanda utilzând date SAR Sentinel. Alegerea acestor date a fost motivată de către autorul menționat anterior prin faptul că oferă o ”excelentă acuratețe”.

O altă comparație se poate face între datele Envisat (plus ERS1&2) și Sentinel.

În cazul primului sistem [229-231] au fost efectuate numeroase cercetări mai ales în privința deplasării terenului, totuși și în acest caz Sistemul Sentinel și-a dovedit superioritatea [232-234].

Lazecky, într-un articol [235], realizează o comparație între sistemul german TerraSAR-X și cel proiectat de ESA, Sentinel, ajungând la concluzia că cel de-al doilea sistem este superior. O motivație poate fi găsită în lucrarea realizată de Mittermayer [236].

Capitolul III

Studiu privind comportarea terenurilor în Municipiul Iași

3.1. Caracterizarea morfometrică a zonei de studiu

3.1.1. Elemente ale cadrului natural

Situat în partea de S-E a județului, mun. Iași este reședința de județ și cel mai important oraș din regiunea istorică a Moldovei. Acesta este unul dintre cele mai importante centre culturale ale României, fiind al doilea centru universitar, după capitala București.

În trecut acest areal se regăsea pe 7 coline; astăzi, prin extindere, acestal este poziționat pe 9 coline (Cetățuia, TătărașiCopou-Aurora, Bucium-Păun, , Galata, Ciric, Repedea, Ciorogari și Bârnova) [237-243].

Figura 3.1.Încadrarea geografică a municipiului Iași

3.1.2. Noțiuni morfometrice și geomorfologice

Municipiul Iași se regăsește în cadrul platformei Podișului Moldovei, la joncțiunea a 2 unități mari de relief: Câmpiei Moldovei și Câmpia Jijiei cu Podișul Central Moldovenesc [237-243].

Fig.3.2..Harta formelor de relief

Câmpia Moldovei (Câmpia Jijiei /Depresiunea Jijiei) reprezintă o vastă depresiune deschisă către Valea Prutului ce ia forma unui amfiteatru lung, având linii ondulate și cote în intervalul 150-180m, drenată de rețeaua hidrografică a Râului Jijia. Valoarea de 118m reprezintă media ponderată hipsometrică pentru Câmpia Moldovei [237-243].

Sub aspect geomorfologic, arealul Mun. Iași face parte din regiunea Podișului Moldovei, fiind o subregiunea Câmpia Moldovei, unitate a Câmpiei Jijiei Inferioare, din subunitatea Culoarul Bahluiului, cu terasa inferioară a Râului Bahlui [237-243].

Au o înfățișare domoală colinele pur sculpturale, fiind ușor bombate și înclinate treptat către Râul Bahlui. Este prezentă o serie cu 4-5 terase, orientate spre Prut și Bahlui. Pentru partea dreaptă a râulu Bahluiului, colinele sunt poziționate altfel față de valea acestuia, nemaifiind perpendiculare, ci paralele. Versanții ce prezintă o expunere către sud-est, sud-vest și sud sunt mai stabili, iar versanții cu expunere nordică, sunt mai instabili, fiind umbriți. Analizând constituția petrografică a acestor areale observăm că sunt acoperite de luturi eluviale atingând chiar și 3 m grosime, ele apărând în urma loessoidizării diagenetice a marnoargilelor constituiente [237-243].

Terasele pe care se află poziționat Mun. Iași se regăsesc de-a lungul râului Bahlui. În teren acestea sunt prezente pe 2 trepte bine individualizate, diferențiate altitudinal și pozițional față de albia Bahlui. Componentă stratigrafică a acestor trepte e aproximativ identică, diferența făcându-se la nivelul grosimilor straturilor aluviunare cuaternate de vârstă Riss-Würm, variind între 5 și 23m [237-243].

Fig.3.3. Harta geologica a platformei Moldovei

3.1.3. Solurile. Tipuri și caracteristici

O Consecința a diversității factorilor pedogenetici (vegetație, climă, ape, rocă), este faptul că solurile Municipiului se prezintă într-o gama diversificată. Pot fi clasificate în 2 categorii importante: soluri evoluate (zonale) și solurile slab evoluate (intrazonale). În categoria solurilor evoluate fac parte molisolurile și agiluvisolurile, în timp ce solurile intrazonale sunt reprezentate de: erodisoluri, regosoluri, coluvisoluri, soluri aluviale și lăcoviști [237-248].

În cazul zonei de studiu, cele mai importante areale cu cernoziom se întâlnesc în cazul podurilor aplatizate ale teraselor medii și joase ale Bahluiului și Nicolinei, dar mai apar și pe unele glacișuri bine drenate, sub forma unor fâșii foarte înguste, pe Valea Lungă și bazinul Vămașoaia. În aceste zone întâlnim cernoziom tipic, fiind caracterizat printr-un conținut ridicat de humus (3 – 5%), având o reacție neutra ori slab alcalină (pH 6,8 – 7,5) și un grad de saturație în bază ridicat (90 – 100%) [239, 242-248].

Cernoziomurile cambice (de la slab până la mijlociu levigate) au cea mai importantă răspândire pe terasele superioare, medii și pe zonele interfluviale ale dealurilor sudice Bahlui. Cernoziomurile argiloiluviale (puternic levigate), fac tranziția dintre cernoziomurile cambice și solurile cenușii argiloluviale, apar sub forma unor fâșii înguste în zonele cu cele mai ridicate altitudini ale teraselor [239, 242-248].

Molisolurile din cadrul UAT-ului, modificate de activitățile umane, includ și rendzinele. Acestea s-au format direct pe unele aflorimentele de calcar și se găsesc pe areale restrânse în cadrul platoului Repedea – Păun [239, 242-248]. Argiluvisolurile reprezentate prin soluri podzolite, cenușii și brune. Solurile cenușii se regăsesc în cea mai mare parte în zona Coastei Iașului, întâlnindu-se separat sau în asociere cu regosoluri. Mai pot fi sporadic întâlnite pe areale restrânse în zonele înalte ale dealurilor (cu peste 200m) de la nord de Bahlui [239, 242-248]. Solurile brune au un caracter tranzitoriu către solurile brune podzolite (luvice) și apar ca o fâșie în jurul platoului Repedea-Păun [239, 242-248].

Solurile brune luvice se regăsesc pe platoul Repedea–Păun și se remarcă printr-un grad scăzut de saturație în baze (55 – 70%), cu o reacția accentuat acidă (cu pH-ul 5,3-5,7), și conținut nesemnificativ de humus (2 – 2,5%) [239, 242-248].

Cea de-a doua categorie a tipurilor de soluri (cele slab evoluate) sunt localizate în general pe șesuri sau versanți, fiind reprezentate prin erodisoluri, coluvisoluri, regosoluri, soluri aluviale și lăcoviști [239].

Regosolurile apar sub formă unor areale discontinui pe versanți, adesea în asociere cu alte soluri (erodisol, cernoziom de pantă etc.). Sunt caracteristice versanților ce au o pantă de la moderat la accentuat și conținut foarte scăzut de humus (1-2%) [239, 242-248].

Erodisolurile apar adesea în asociere cu regosolurile, pe pante puternic înclinate cu eroziuni intense și afectate de alunecări de teren, din cauza acestor fenomene ajungându-se la bază solului sau chiar pe alocuri la substratul argilo-mărnos [239, 242-248].

Coluvisolurile întâlnite la contactul dintre versanți și partea joasă a luncilor (ex.: șesul Bahluiului), sub forma unor benzi înguste, oarecum paralele cu forma și aspectul albiei rețelei hidrografice [239, 242-248].

Lăcoviștile se regăsesc în special în șesul Bahluiului și ale afluenților, formarea lor fiind efectul apropierii de suprafața topografică a stratului acvifer mineralizat [239, 242-248].

3.2. Etapele metodologiei de cercetare în cazul prelucrării imaginilor SAR prin metoda DInSAR în serie

3.2.1.Prezentare soft-uri utilizate

3.2.1.1. Sentinel Application Platform (SNAP)

ESA dezvoltă instrumente gratuite cu sursă deschisă pentru exploatarea științifică a misiunilor de observare a Pământului în cadrul programului programului Exploatarea științifică a misiunilor operaționale (SEOM). STEP este platforma comunității ESA pentru accesarea software-ului și a documentației sale, comunicarea cu dezvoltatorii, dialogul în cadrul comunității științifice, promovarea rezultatelor și realizărilor, precum și furnizarea de tutoriale și materiale pentru instruirea oamenilor de știință utilizând Toolbox-urile [249].

Instrumentele ESA sprijină exploatarea științifică pentru misiunile ERS-ENVISAT, misiunile Sentinels 1/2/3 și o serie de misiuni naționale și terțe. Cele trei cutii de instrumente sunt denumite Sentinel 1, 2 și 3 Toolboxes și partajează o arhitectură comună numită SNAP. Acestea conțin câteva funcționalități ale instrumentelor istorice, cum ar fi BEAM, NEST și Orfeo Toolbox, care au fost dezvoltate în ultimii ani [249].

3.2.1.2. SNAPHU

SNAPHU prezintă un algoritm pce permite liniarizarea fazelor. Având în vedere o interferogramă de intrare și alte date observabile, rezultatele se calculează prin soluții congruente, care sunt maxim probabile într-un sens a posteriori. Algoritmului se bazează pe optimizarea rețelei [249-252].

SNAPHU este o implementare a algoritmului Statistic-cost, pentru ”despachetarea” fazelor propus de Chen și Zebker. SNAPHU încorporează trei modele statistice rezultatele depinzând de catitatea de informații introduse. Problema de optimizare prezentată este rezolvată prin utilizarea tehnicilor de flux de rețea. Întrucât SNAPHU utilizează o procedură de optimizare iterativă, timpul de execuție depinde de dificultatea interferogramei. Software-ul este scris în C ruleză pe majoritatea platformelor Linux, dar poate fi adaptat și pe dispozitivele ce utilizează sistemul de operare Windows [249-252].

3.2.2.Prezentarea tenici utilizate în vederea determinării deplasărilor pe verticală

În vederea prelucrării imaginilor SAR oferite de platforma satelitară S-1 pentru a se detrmina deplasările/deformațiile terestre ale zonei de studiu s-a aplicat tenica DInSAR în serie. Principiul de funcționare al acestei metode a fost prezentat în cadrul capitolului I. Figura 3.4. redă o schemă a principalilor pași ce trebuie parcurși pentru aplicarea acestei metode.

Fig.3.4.Pașii aplicați în dederea determinării deplasărilor verticale

Până la utilizarea soft-ului SNAPHU primii pași se vor desfășura în cadrul programului SNAP, pus la dispoziția utilizatorilor de către ESA în mod gratuit. După achiziționarea imaginilor SAR și introducera acestora în SNAP se pot extrage fâșiile coprespunzătoare zonei-obiect (arealul de studiu). În acest moment se pot selecta subspațiile necesare cu ”burst-urile” corespunzătoare, zona de studiu putându-se regăsi pe o fâșie sau mai multe (maxim 3), în cel de-al doilea caz fiind ulterior necesară o concatenare a subspațiilor.

Vectorii de stare ai orbitei furnizați în metadatele unui produs SAR nu sunt, în general, exacți și pot fi corectate cu date prvind efemeridele precise, care sunt disponibile la câteva zile/săptămâni după generarea produsului (imaginea SAR). Fișierul oferă informații precise privind poziția și viteza satelitului. Pe baza acestor informații, vectorii de stare a orbitei din metadatele produsului vor fi actualizate. Aplicarea acestor efemeride precise constituie operația secundă [253].

Mai departe se va efectua o ”geocodificare”, în cadrul cărei are loc o modificare (adaptare) a imaginilor slave funcție de parametrii imaginii master și demodularea acesteia pentru ca în final să se aplice interpolarea ”truncated-sinc” [253].

În continuare se va aplica operatorul Enhanced Spectral Diversity (ESD). Mai întâi, se estimează o deviere pentru fâși/afâțiile imaginii SLC scindate, prin folosire de corelații încrucișate. Estimarea se face pentru fiecare ”burst” folosind un bloc mic de date în centrul acesteia. Estimările din toate ”burst-urile” sunt apoi utilizate ca medii pentru a obține compensarea finală pentru întreaga imagine [253, 258, 259]. Operatorul estimează apoi un decalaj constant al azimutului pentru întregul subspațiu, utilizând metoda Enhanced Spectral Diversity (ESD). ESD exploatează datele din zona suprapusă a ”burst-urilor” adiacente. Estimarea se face pentru un număr de areale dinn fiecare zonă suprapusă, iar compensarea finală a azimutului este obținută prin medierea tuturor estimărilor [253]. Aceste date sunt salvate în fișiere ASCII astfel încât ele pot fi consultate ulterior. În cele din urmă, operatorul efectuează corecții de distață și azimut pentru fiecare ”burst” folosind compensările de distanță și azimut estimate anterior prin metoda ”phase ramp” în domeniul frecvențelor [253, 259].

Al cincilea pas presupune formarea interferogramelor, acestea pot fi calculate (formate) cu/fără faza de referință, cel de-al doilea caz (fară) fiind utilizat doar în scopuri demonstrative sau educative. În cadrul acestei operații se estimează faza de referință ce poate fi scăzută (eliminată-condiție necesară pentru un studiu științific) prin utilizarea unei metode polinomiale bi-dimensionale [253]. Faza de referință este determinată de curbura pământului, iar soft-ul o poate determina pe baza metadatelor referitoare la efemeride. Un polinom de gradul 5 este în mod normal suficient pentru a modela faza de referință pentru o scenă (imagine) completă SAR (aproximativ 100×100 km) [253, 260].

În continuare se va aplica operatorul ”Deburst”. În cazul utilizării de imagini S-1 acest operator se aplică doar pentru produsele de tip IW și EW. Pixelii tuturor ”burst-urilor” din toate fâșiile sunt reeșantionați într-o rețea comună funcție de azimut și distanță, astfel va fi asigurată sincronizarea ”burst-urilor”. Pe direcția azimutului ”burst-urile” sunt concatenate funcție de timpul zero Doppler [253]. De asemenea în acest moment, dacă se dorește, se poate efectua o decupare a interfeogramei funcție de limitele zonei de studiu în vederea facilitării aplicării următorilor pași, deoarece procesarea imaginilor SAR este foarte groaie din punct de vedere temporal inclusiv pe calculatoare echipate cu tehnică de ultimă generație.

Următorul pas îl constituie extragerea și estimarea fazei topografice. Mai precis, acest operator "codează radar" în prealabil modelul digital al elevațiilor (DEM) din zona interferogramei și apoi îl scade (extrage) din interferograma complexă [253]. Por fi utilizate atât DEM-uri introduse manual (realizate de obicei pe baza unor măsurători și sau pe baza digitizării ale unor hărți) cât și DEM-uri derivate din observații satelitare (ex.: SRTM). Utilizarea unui DEM obținut pe baza măsurătorilor și sau a digitizării harților conferă o precizie superioară pentru determinarea deplasărilor zonei-obiect. Dacă DEM-ul este obținut cu o precizie de până la 10cm, atunci deplasările pot determinate cu o precizie sub lungimea de undă a sistemului satelitar SAR (ex.: S-1 λ=5.546cm). Operatorul se aplică în 2 pași: mai întâi DEM-ul este codat radar în coordonatele imaginii master și apoi se obține faza de referință prin interpolarea coordonatele grilei de referința. Se folosește o interpolare liniară bazată pe o triangulare Delaunay [253, 255-257].

Un alt pas îl constituie aplicarea operatorului Multilook, acesta permite eliminarea zgomotului din imagine. Acestă operație se realizează utilizând mai multe imagini pentru compararea zomotului și a metadatelor [253-254].

Aplicarea filtrului ”Goldstein Phase” se efectuează în continuarea pașilor anteriori. Acest filtru [253, 262-263] reprezintă o tehnică de preprocesare care reduce foarte mult reziduurile pentru etapa ulterioară în care se efectuează ”despachetarea fazelor” și se îmbunătățește precizia acestora. Metoda implementată în acest operator este un algoritm adaptiv neliniar propus de Goldstein și Werner [261] în 1998. În continuare pentru o operativitate mai bună se poate decupa zona de studiu, acest proces fiind opțional.

Antepenultimul proces efectuat în SNAP presupune aplicarea operatorului ”Range Doppler Terrain”, dar acest operator poate fi aplicat și după determinatea deplasărilor/deformărilor, deoarece presupune o/un conversie/transcalcul de coordonate. Din cauza variațiilor topografice prezente într-o scenă (imagine) și a unghiului sub care senzorul satelitului preia imaginile, distanțele pot fi distorsionate în imaginile SAR. Corecțiile de teren sunt destinate să compenseze aceste distorsiuni, astfel încât reprezentarea geometrică a imaginii să fie cât mai aproape imaginea reală [253, 264]. Figura 3.5 prezintă efectul distorsiunii topografice, astfel se poate vedea că punctul B cu înălțimea h deasupra elipsoidului este înregistrat în poziția B' în imaginea SAR, deși poziția sa reală este B". Decalajul Δr între B' și B" prezintă efectul distorsiunilor topografice.

Fig.3.5.Geometria distorsiunii topografice

Penultima operație efectuată în SNAP o reprezintă exportarea fazelor și prelucrarea acestora în SPANHU, unde se realizează o liniarizare a acestora, după care sunt importate iar în soft-ul produs de ESA.

În acest moment se pot determina deplasările terenului funcție de LOS (line of sight) sau deplsările pe verticală corespunzătoare formulelor aplicate pentru zona de studiu. Se vor obține produse sub forma unor hărți ce pot fi exportate sub diverse forme.

3.3. Determinarea deplasărilor pe verticală utilizînd tehnologia SAR

Utilizând datele SAR furnizate de sistemul Sentinel s-a realizat studiu de caz, în vederea determinării deplasărilor raportate la LOS, dar și pe verticală, iar ca zonă de studiu s-a considerat Municipiul Iași. Cercetarea s-a efectuat în intervalul temporal ianuarie-decembrie 2018 prin utilizarea a peste cincizeci de imagini SAR de tip SLC (Single Look Complex), preluate în modul IW (Interferometric Wide swath) , atât pe traiectorie ascendentă cât și descendentă de observare a zonei-obiect. Conform informațiilor prezentate în capitolul II, S-1 are capacitate de polarizare duală (verticală și orizontală), dar în studiul efectuat s-a utilizat doar polarizarea verticală, deoarece aceasta este recomandată de către studii anterioare efectuate de Bonforte, Garcia, Yu etc [265-269].

După achiziționarea imaginilor se trece la prelucrarea acestora, iar primul pas îl constituie ”splitarea” fâșiilor urmata de aplicarea efemeridelor precise (fig.3.6.). În cazul în care zona de studiu se află pe mai multe subspații se poate efectua o concatenare a acestora, iar datele ”orbitelor precise” sunt disponibile de obicei la câteva zile după preluarea datelor SAR.

Fig.3.6.Prelucrare imagini SAR; extragere fâșii (stânga) și aplicare efemeride precise (dreapta)

”Stiva de imagini” se va realiza prin geocodificare, iar după demodularea imaginilor slave, se realizează reeșantionarea acestora, metoda aleasă fiind cea biliniară (fig.3.7), deoarece și-a dovedit eficiența conform M. Foumelis. Tot în acest moment se atașează și un DEM-ul extern, în detrimentul descărcării unui model digital al elevațiilor realizat prin determinări satelitare (fig.3.7). DEM-ul (fig.3.8) a fost generat prin digitizarea curbelor de nivel, dar și introducerea de puncte măsurate prin tehnologie GNSS într-un program specializat (AutoCAD). De asemenea s-a realizat și un transcalcul astfel coordonatele punctelor fiind date în sistemul WGS-84. Operatorul ESD, ce oferă corecții pentru coordonate, se va aplica stivei de imagini rezultată în urma geocodificării (fig.3.7).

Crearea interferogramelor în SNAP și estimarea fazei de referință, care este determinată de curbura pământului (soft-ul o poate determina pe baza metadatelor) reprezintă un pas foarte important în determinarea deplasărilor. Un polinom de gradul 5 este suficient pentru a modela faza de referință (fig.3.7).

Dupa crearea interferogramelor se poate studia coerența. Acest parametru este influențat de o serie de cauze, printre care se pot enumera: suprafețele ocupate de apă, de vegetației (culturi sezoniere / păduri de foioase) inclusiv diferitele tipuri de vegetație (mărimea coerenței depinde inclusiv de înălțimea vegetației și dimensiunea frunzelor) [270]. Așadar, pe baza coerenței interferometrice și imaginilor de amplitudine pot fi efectuate analize pentru detectarea și clasificarea vegetație (culturi, păduri etc.) (o astfel de analiză se regăsește în capitolul V) [270].

Fig.3.7.Aplicare operatori asupra imaginilor SAR

Fiind o mărime sensibilă la schimbările din zona înregistrată din punct de vedere temporal, coerența, s-a demonstrat a fi utilă pentru cartografierea deplasărilor, daunelor provocate de activitatea seismică etc [271]. Alte informații relevante privind coerența [272-278] au oferit în lucrările lor Touzi, Maitre etc.

Coerența, conform lui Ferretti [256], reprezintă variația fazei într-o interferogramă, iar matematic se reprezintă prin coeficientul de corelație.

unde, E este valoarea așteptată a variabilei aleatoare x, Z1,Z2 sunt imaginile SAR complexe. În cazul argumentul funcției ϒ(Φ0), acesta este egal cu valoarea proiectată a fazei interferometrice. Valoarea complexă a pixelului central (fig.3.7.) este atribuită și pixelului corespondent din harta de coerență.

În practică se ține cont de următoarele elemente [275]: eșantionarea datelor, gradul de coerență dintre canale și omogenitate scenei.

Valorile acestui parametru pot lua valori în intervalul [0, 1], 0 desemnând 2 imagini complet decorelate, iar valoarea 1 reliefează două imagini între care nu sunt schimbări [279]. Comparativ cu amplitudinea retro-semnalului care depinde de structura electromagnetică a zonei-obiect, coerența complexă depinde de stabilitatea mecanică. Utilizarea acestor informații permite o segmentare mai bună a imaginilor. În cazul eliminării ”zgomotului aleator” coerența depinde de schimbările proprietăților de difuzie ale obiectivului observat [256].

Spre deosebire de amplitudinea semnalului retrodifuzat care depinde de structura electromagnetică a țintei, coerența complexă depinde mai mult de stabilitatea mecanică a acesteia. Folosirea ambelor informații, despre coerență și despre amplitudine permite o mai bună segmentare a imaginilor. Dacă zgomotul aleator este îndepărtat, atunci coerența depinde de schimbările proprietăților de difuzie ale obiectivului [256]. Se recomandă ca la analiza valorilor coerenței, să se ia în considerare următoarele intervale:

(0 – 0.3) – coerență slabă

(0.3 – 0.6) – coerență scăzută

(0.6 – 0.8) – coerență bună

(0.8 – 1.0) – coerență excelentă

O analiză a terenul și harților de coerență, relevă că zonele cu un nivel ridicat de coerență (0.6 – 1.0) acoperă regiuni cu suprafețe construite sau cu roci și pietre, care au o foarte bună stabilitate în timp, iar arealele cu un nivel scăzut al coerenței (0 – 0.3) se află în zone cu vegetație. Analize comparative privind parametrul coerență și zonele acoperite vegetația sau zonele construite pentru zona de studiu, municipiul Iași, se regasește în capitolul V, în cadrul căruia se construiește o aplicatie SIG în care vor fi introduse atât hărțile de coerență pentru cele două poziții de preluare, ascendentă și descendentă (fig.3.9), dar și hărți ale perimetrelor zonelor construite și a zonelor acoperite de vegetație determianate prin diverse metode.

Hărțile de coerență pentru preluarea în poziție ascendentă și descendentă ale zonei de studiu sunt prezentate în figurile 3.9 și 3.10, în timp ce statistica acestora se regăsește în tabelul 3.1.

Fig.3.8.DEM-ul utilizat (stanga), puncte măsurate cu tehnologie GNNS utilizate pentru corctarea DEM-ului

Având in vedere recomandarile, determinare deplasarilor se va face doar pentru zonele unde coerența interferogramelor este mai mare de 0.6. Conform statisticii coerența medie pentru poziția ascendentă și descendentă este de 0,555 respectiv 0,444 fapt ce evidențiază că mai puțin de jumătate din zona de studiu conferă condițiile propice studierii deplasărilor.

Tab.3.1.Statistica hărtților de coerență

În continuare pentru sincronizarea ”burst-urilor” se aplică operatorul Deburst, după care se determină și elimină faza topografică (fig.3.7). În vederea eliminării zgomotului din imagini și reducere reziduurilor se aplică operatorul Multilook și filtrul Goldstei Phase.

Figura.3.9.Hartile de coerenta pentru zona de studiu-pozitie ascendenta(jos) si descendenta(sus)-pe intervale de incredere

Figura.3.10.Hartile de coerenta pentru aria de studiu-pozitie ascendenta(jos) si descendenta(sus) – pentru zonele avand coerenta>0.6

În continuare se poate efctua transcalculul coordonatelor, înainte de efectuarea calculelor în SNAPHU pentru faze, sau după efctuarea acestora și aplicarea formulelor în vederea determinării deplasărilor terenului în raport cu LOS sau luând în calcul unghiul de incidență în momentul preluării datelor se pot determina deplasările pe verticală.

3.4.Prezentarea și interpretarea rezultatelor obținute

După efectuarea determinărilor asupra fazei în SNAPHU, se vor importa rezultatele în SNAP acolo unde se pot efectua determinările asupra deplasărilor funcție de LOS sau pe verticală prin utilizarea următorelor formule:

Pentru deteminarea deplasarilor raportate la LOS:

(unwrapped phase * λ(m) / -4 *P)

Deplasarile pe verticală vor fi determinate cu ajutorul formulei dezvoltate de HU J. [280]:

(unwrapped phase * λ(m)) / (-4 * P * cos(Q(rad)))

unde, λ=lungimea de undă (pentru S-1, λ= 5.5465763cm) și Q=unghiul de incidență exprimat în radiani.

Expresia grafică a deplasărilor pentru poziție ascendentă și descendentă de preluarea a imaginilor SAR raportată la LOS se gasește la figura 3.11., în timp ce figura 3.12 conține hărțile pentru deplasările pe verticală ale zonei de studiu în poziție ascendentă și descendentă, iar prin combinarea informațiilor de la fig.3.13 se va obține o hartă a deplasării terenului pe verticală pentru Municipiul Iași. Statistica hărților deplasărilor prezentate de figurile amintite anterior sunt redate în tabelele 3.2, 3.3 și 3.4, funcție de modul de raportare.

Tabel.3.2. Statistica hartilor de deplasare in raport cu LOS

A

Tabel.3.2. Statistica hartilor pentru deplasarea pe verticala

A

a

Tab.3.2.Statistica deplasărilor pe verticală

a

Soft-ul creat de ESA, SNAP, permite exportul produselor obținute în diverse forme, printre care și ”.tiff”, astfel se pot efectua diverse analize în programe GIS. Astfel figura 3.14 redă hărțile subzistenței și a ridicărilor, în timp ce fig.3.15 prezintă o hartă tridimensională a deplasărilor pe verticală pentru Municipiul Iași. Analize suplimentare referitoare la distribuția deplasărilor și expoziția versanților și gradientul acestora, a construcțiilor etc se regasesc în aplicația SIG de la capitolul V.

Figura.3.11.Deplasarile LOS pentru aria de studiu-pozitie ascendenta(jos) si descendenta(sus) – pentru zonele avand coerenta>0.6

Figura.3.12.Distribuția subzistenței și a ridicărilor

Figura.3.13.Deplasarile pe verticala pentru aria de studiu

Figura.3.15.Harta 3-D a deplasărilor

Figura.3.14.Deplasarile pe verticala pentru aria de studiu-pozitie ascendenta(jos) si descendenta(sus) – pentru zonele avand coerenta>0.6

Capitolul IV. Utilizarea tehnologiei GNSS pentru validarea rezultatelor

4.1. Rețele geodezice din România

4.1.1.Noțiuni introductive privind rețelele geodezice din România

Rețeaua geodezică natională a fost proiectată și realizată în două variante și etape:

rețeaua de triangulație geodezică (cunoscută și sub denumirea „de stat”), devenită clasică, proiectată și materializată la sol după anul 1956, pe 4 ordine (de la I la IV) care încă se mai folosește și se completează cu puncte de ordin V determinate de către diverși utilizatori, în zonele lor de interes [281];

rețeaua geodezică națională GPS bazată pe determinări în sistemul de poziționare globală GPS, încadrată în cea europeană [281].

Rețeua geodezică națională, per ansamblu, trebuie să fie unitară și omogenă pe întreg teritoriul României și să formeze împreună cu normele tehnice de rigoare un suport pentru lucrările topo-fotogrammetrice, indiferent de zona în care se execută lucrările.

4.1.2. Rețeaua Geodezică Națională GPS

Concepția modernă își propune să asigurare un sistem de referință spațial, unitar atât la nivel național cât și continental astfel rețele geodezice s-au proiectat și realizat în sistem GNSS.

În România problema proiectării și materializării unei rețele geodezice moderne și performante a apărut doar după anul 1990 deoarece:

triangulația geodezică (clasică) este pentru cerințele actuale depășită moral și fizic;

o condiție pentru integrarea în U.E. (Uniunea Europeană) a fost respectarea standardelor europene, incluzând și racordarea la rețeaua geodezică internațională GPS [281].

Fig.4.1. Rețeaua Geodezică Națională Spațială-punctele de clasă A0 și A1 [281]

4.2. Poziționarea în sistemul GNSS

4.2.1. Principii și moduri de poziționare

Determinarea distanțelor dintre punctul supus procesului de măsurare și sateliții GPS vizibili, minim patru, reprezintă procesul practic de determinare a poziției (coordonatelor) punctului ce se dorește a fi măsurat (determinat).

În sistemul geocentric WGS-84 tridimensional coordonatele unui punct se determină în principiu utilizând o retrointersecție liniară spațială, funcție de distanțele dintre sateliți și receptor [283].

Distanța geometrică este dată de relația:

Având în vedere relația cunoscută din fizică d = v × t și faptul că există o nesincronizare între ceasurile sateliților și ale receptoarelor, din cauza erorii Dt vor rezuta pseododistanțe în loc de cele reale.

Utilizând un singur receptor care înregistrează semnalele dinspre cel puțin 4 sateliți redă așa numita poziționare absolută. Modul de lucru descris poate fi utilizat doar ca “soluție de navigare”. În cazul determinărilor geodezice o astfel de metodă nu este luată în considerare, apelându-se la poziționarea relativă sau diferențială, posibilă doar cu utilizarea a două receptoare, unul amplasat în punctul nou, iar înregistrarea semnalului trebuie să fie simultană provenind de la cel puțin 4 sateliți [283].

4.2.2.Metode și procedee de lucru

Poziționarea presupune determinarea poziției obiectelor staționare sau mobile prin una din cele două metode prezentate [282].

Metoda statică prin utilizarea a minim 2 receptoare GPS, amplasate pe punctele supuse determinării și care sunt staționate, concomitent, de mai multe ori, pentru o perioadă timp, intitulată sesiune de observații, durata depinzând de lungimea laturilor, geometria segmentului spațial, numărul sateliților utilizabili, dar și de precizia de determinare [282-284]. În cadrul metodei se remarcă mai multe procedee de lucru:

Varianta statică de poziționare – o metodă de poziționare relativă, ce presupune utilizarea a minm 2 receptoare GPS, care înregistrează date concomitent de la aceiași sateliți pentru cel puțin jumătate de oră. Poziționarea statică convențională reprezintă metoda prin intermediul purtătoarelor ce are cel mai ridicat potențial de precizie [283, 285].

Varianta rapid-static (fast static) – cazul în care perioada de observație se reduce la ordinul minutelor de la ordinul orelor, acest fapt se datorează tehnicilor speciale de diminuare a ambiguităților (aceștia folosesc informații suplimentare precum codul P ori sateliții redundanți) [283, 284, 286].

Varianta cu reocupare (intermittent static, pseudokinematic, reoccupation) – caz în care receptorul din stația de referință trebuie să rămână fix, în timp ce receptorul mobil staționează în punctele noi pentru perioade de 3-5 minute. Acest procedeu de lucru are precizia echivalentă cu cea a procedeul de poziționare rapid-static [285].

Metoda cinematică – procesul de determinare a poziției unui punct presupune efectuarea de măsurători cu minim 2 receptoare, unul amplasat într-un punct având coordonatele cunoscute (base), iar restul receptoarelor (rover) sunt mobile. În cadrul acestei metode poziția punctul nou se va determina în funcție de coordonatele cunoscute ale receptorului fix (amplasat pe punctul cunoscut), prin însumarea creșterilor și a coordonatelor relative date de vectorul format de bază și de rover [283-285].

Varianta semi-cinematică (STOP and GO, PPK) – procedeu ce servește la determinarea rapidă a coordonatelor cu o precizie mai mare având timpul de staționare redus. Varianta Stop and Go este recomandă pentru ridicarea detaliilor cănd distanțele sunt de 5-6 km față de bază. Pentru suprafețe reduse prezintă avantajul rapidității poziționării, dar are dezavantajul, față de metodele statice, că este necesară captarea continuă a semnalului între două puncte măsurabile [285].

Varianta cinematică cu deplasare continuă (true kinematic) – cazul care presupune înregistrarea permanentă a date pentru măsurători hidrografice, măsurarea suprafețelor deluroase, măsurarea albiilor etc., având o precizie de aproximativ 1-5 cm + 1 mm/ km. Prezintă avantajul eliminării intervențiilor externe și înregistrează automat traseul receptorului mobil, totuși are dezavantajul necesității unei capacități crescute a memoriei pentru stocare și asigură o precizie relativ inferioară celorlalte variante [284].

Varianta cinematică în timp real RTK – metodă ce presupune utilizarea unor receptoare conectate la o stație permanentă GPS sau există o legătură cu unele puncte cunoscute. Mai este necesară o legătură radio, GSM între bază și rover, prin care să se transmită datele și corecțiile de aplicat, dar și coordonatele relative [283, 286].

4.3. Analiza comparativă a datelor obținute prin utilizarea tehnologiei SAR cu cele ale tehnologiei GNSS

În vederea efectuării unei evaluări asupra rezultatelor derivate din aplicarea metodei diferențiale de prelucrare a datelor SAR se vor efctua observații GNSS pentru determinarea unor puncte din zona de studiu, Municipiul Iași, pe baza cărora se va opera o analiză comparativă între cele două tehnologii moderne.

În intervalul august – decembrie 2018 au fost efectuate determinări folosind tehnologiei GNSS în vederea creării unei baze de date, ce conține coordonatele punctelor observate și variația (diferență) pe componenta verticală. Aceasta furnizează informații ce vor fi utilizate pentru efectuarea de compații cu privire la determinările SAR efectuate pentru deplasările pe verticală. Observațiile GNSS pentru componenta verticală vor constitui un element verificator pentru tehnologia SAR în cadrul acestei studiu de caz. Pentru efectuarea măsurătorilor s-a utilizat varianta cinematică în timp real RTK, deorece oferă determinări precise într-un timp scurt de lucru. S-au materializat puncte la sol in locuri deschise cu un acces facil dar și reflectori naturali necesari aplicării tehnologiei SAR (ex: parcări, trotuare) (fig.4.2.). Observațiile GNSS pentru aceste puncte s-au efectuat lunar.

În tabelul 4.1 sunt prezentate diferențele pentru componenta verticală pentru cele 40 de puncte pentru care s-au efectuat observații GNSS, dar și diferențele constatate prin aplicarea metodei diferențiale ce utilizează date SAR. Valoarea diferențelor pentru punctele determinate prin tehnologia GNSS s-au deteminat ca diferență între observațiile ulterioare și cea inițială, după care s-a efectuat o medie a diferențelor. Figura 4.3 prezintă cele 40 de puncte măsurate, dar și repartiția acestora raportată la harta tuturor construcțiilor din municipiul Iași, peste aceste layere fiind drapată harta deplasărilor pe verticală obținută prin utilizarea tehnologiei SAR.

Tab.4.1.Diferențele între valorea inițiala și cea finală pentru intervalul august-decembrie 2018

A-analiză date tabel, confirmare sens pt amb tehnologii (%), grafic

A

Fig.4.3.Repartiția punctelor observate în raport cu clădirile, suprapuse peste harta distribuției diferențelor pe verticală determinate prin tehnologie SAR

Fig.4.4. Exemplificarea un punct masurat sub aspectul informațiilor atașate

Figura 4.5 prezintă un exemplu pentru un punct privind cota sa și variația acesteia utilizând tehnologie GNSS. Se poate observa de pe harta distribuției deplasărilor pe verticală rezultată din utilizarea tehnologiei SAR faptul ca rezultatele sunt extrem de apropiate (Tehnologie SAR: -8mm; Tehnologie GNSS:-2mm).

Fig.4.2.Marcarea la sol a punctelor

Capitolul V. Crearea unei aplicații GIS pentru integrarea datelor și efectuarea de analize

5.1. Prezentarea generală a softului utilizat

Din foarte multe puncte de vedere obiective, compania ESRI este numărul 1 pe piețele GIS – fiind o consecință a vastei experiențe a acestei companii și de numărul important de utilizatori.

Pachetul ArcGIS se găsește pe piață în 3 forme:

ArcView – pentru creearea de proiecte GIS nu foarte complicate, sau pentruexploatarea unora deja create;

ArcEditor – pentru crearea de proiecte GIS mari, dezvoltate/eeventual in configuratii multi utilizator;

ArcInfo – pentru crearea de proiecte GIS oricat de mari/complexe [287].

De mentionat ca toate cele trei programe GIS au aspectul identic (interfața gtafică a lui ArcView este identica cu cea lui ArcInfo), doar ca undeva prin meniuri/caseteexista cateva optiuni in minus sau in plus.

Indiferent că este vorba de configurația ArcView, ArcEditor sau ArcInfo, software-ul contine urmatoarele module/aplicatii (apelabile dim meniul principal al Windows-ului:

ArcCatalog – pentru gestionarea datelor GIS (cautarea si organizareasurselor);

ArcMap – pentru crearea de harti tematice, de proiecti/aplicații GIS direct exploatabile; pentru editarea si actualizarea datelor GIS;

Arc Globe – permite lucrul cu date geografice tridimensionale;

ArcScene – pentru analize a datelor in format 3D;

ArcRedear – permite vizualizarea de harti/proiecte GIS [287].

5.2. Realizarea și organizarea straturilor tematice

[1] F. Henderson and A. Lewis, Manual of Remote Sensing: Principles and Applications of Imaging Radar. New York: Wiley, 1998.

[2] J. C. Curlander and R. N. McDonough, Synthetic Aperture Radar: Systems and Signal Processing. New York: Wiley, 1991.

[3] C. Elachi and J. van Zyl, Introduction to the Physics and Techniques of Remote Sensing. New York: Wiley, 2006.

[4] K. Tomiyasu, “Tutorial review of synthetic-aperture radar (SAR) with applications to imaging of the ocean surface,” Proc. IEEE, vol. 66, no. 5, May 1978.

[5] C. Oliver and S. Quegan, Understanding Synthetic Aperture Radar Images. Herndon, VA: SciTech Publishing, 2004.

[6] R. Raney, “Theory and measure of certain image norms in SAR,” IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing, vol. 23, no. 3, May 1985.

[7] I. Woodhouse, Introduction to Microwave Remote Sensing. Boca Raton, FL: CRC Press, 2006.

[8] G. Franceschetti and R. Lanari, Synthetic Aperture Radar Processing. Boca Raton, FL: CRC Press, 1999.

[9] I. G. Cumming and F. H. Wong, Digital Processing of Synthetic Aperture Radar Data: Algorithms and Implementation. Norwood, MA: Artech House, 2005. 200-B. Chen, M. Maddox, M. C. W. Coln, Y. Lu and L. D. Fernando, "Precision Passive-Charge-Sharing SAR ADC: Analysis, Design, and Measurement Results," in IEEE Journal of Solid-State Circuits, vol. 53, no. 5, pp. 1481-1492, May 2018.

[13] P. A. Rosen, S. Hensley, I. R. Joughin, F. K. Li, S. N. Madsen, E. Rodriguez, and R. M. Goldstein, “Synthetic aperture radar interferometry,” Proc. IEEE, vol. 88, no. 3, pp. 333–382, Mar. 2000.

[14] D. Massonnet and J. Souryis, Imaging with Synthetic Aperture Radar. EPFL Press, 2008.

[15] J.-S. Lee and E. Pottier, Polarimetric Radar Imaging: From Basics to Applications. Boca Raton, FL: CRC Press, 2009.

[16] D. Massonnet, M. Rossi, C. Carmona, F. Adragna, G. Peltzer, K. Feigl, and T. Rabaute, “The displacement field of the Landers earthquake mapped by radar interferometry,” Nature, vol. 364, pp. 138–142, 1993.

[18] K. P. Papathanassiou and S. R. Cloude, “Single-baseline polarimetric SAR interferometry,” IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing, vol. 39, no. 11, pp. 2352–2363, Nov. 2001

[35] S. R. Cloude, Polarisation: Applications in Remote Sensing. New York: Oxford Univ. Press, 2009.

[36] G. Sinclair, “The transmission and reception of elliptically polarized waves,” Proc. IRE (through 1962), vol. 38, no. 2, pp. 148–151, 1950.

[55] L. C. Graham, “Synthetic interferometric radar for topographic mapping,” Proc. IEEE, vol. 62, pp. 763–768, 1974.

[56] H. Zebker and R. M. Goldstein, “Topographic mapping from interferometric synthetic aperture radar observations,” J. Geophys. Res., vol. 91, no. B5, pp. 4993–4999, 1986.

[57] R. Goldstein and H. Zebker, “Interferometric radar measurement of ocean surface currents,” Nature, vol. 328, no. 20, pp. 707–709, 1987.

[58] A. L. Gray and P. J. Farris-Manning, “Repeat-pass interferometry with airborne synthetic aperture radar,” IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing, vol. 31, no. 1, pp. 180–191, Jan. 1993.

[59] R. E. Carande, “Estimating ocean coherence time using dualbaseline interferometric synthetic aperture radar,” IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing, vol. 32, no. 4, pp. 846–854, 1994.

[60] R. M. Goldstein, H. A. Zebker, and C. L. Werner, “Satellite radar interferometry: Two-dimensional phase unwrapping,” Radio Sci., vol. 23, no. 4, pp. 713–720, July 1988.

[61] A. K. Gabriel, R. M. Goldstein, and H. A. Zebker, “Mapping small elevation changes over large areas: Differential radar interferometry,” J. Geophys. Res., vol. 94, pp. 9183–9191, 1989.

[62] R. M. Goldstein, H. Engelhardt, B. Kamb, and R. M. Frolich, “Satellite radar interferometry for monitoring ice sheet motion: Application to an Antarctic ice stream,” Science, vol. 262, pp. 763–768, 1993.

[63] M. A. Fahnestock, R. A. Bindschadler, R. Kwok, and K. C. Jezek, “Greenland ice sheet surface properties and ice flow from ERS-1 SAR imagery,” Science, vol. 262, pp. 1530–1534, 1993.

[64] J. Askne and J. O. Hagberg, “Potential of interferometric SAR for classification of land surfaces,” in Proc. IEEE Int. Geoscience and Remote Sensing Symp. (IGARSS), Tokyo, 1993.

[65] U. Wegmuller and C. L. Werner, “SAR interferometric signatures of forest,” IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing, vol. 33, no. 5, pp. 1153–1163, 1995.

[66] D. Massonnet, P. Briole, and A. Arnaud, “Deflation of mount Etna monitored by spaceborne radar interferometry,” Nature, vol. 375, pp. 567–570, 1995.

[67] P. Dammert, M. Lepparanta, and J. Askne, “SAR interferometry over Baltic Sea ice,” Int. J. Remote Sens., vol. 19, no. 16, pp. 3019–3037, 1998.

[68] S. R. Cloude and K. P. Papathanassiou, “Polarimetric SAR interferometry,” IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing, vol. 36, no. 5, pp. 1551–1565, Sept. 1998.

[69] A. Ferretti, C. Prati, and F. Rocca, “Nonlinear subsidence rate estimation using permanent scatterers in differential SAR interferometry,” IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing, vol. 38, no. 5, pp. 2202–2212, Sept. 2000.

[70] H. Breit, M. Eineder, J. Holzner, H. Runge, and R. Bamler, “Traffic monitoring using SRTM along-track interferometry,” in Proc. IEEE Int. Geoscience and Remote Sensing Symp. (IGARSS), Toulouse, France, 2003.

201 Colesanti C., Wasowski J., 2004. Satellite SAR interferometry for wide-area slope hazard detection and site-specific monitoring of slow landslides. Proceedings of the ninth International Symposium on Landslides

202

www.alpine-space.org

203 Kristof Ostir, Marko Komac, 2007, PSInSAR and DInSAR methodology comparison and their applicability in the field of surface deformations – A case of NW Slovenia

204 Ostir K., 2000, Analysis of the effect of combining radar interferograms on the accuracy of altitude models and movements of the ground surface

205 Hanssen, R. F., Ferretti, A., (2002): Deformation Monitoring by Satellite Interferometry. GIM International, 16/9, 52–57.

206 Fruneau B., Achache J., Delacourt C., 1996, Observation and modeling of the Saint-Etienne-de-Tinee landslide using SAR interferometry, Tectonophysics.

207 Claudie Carnec, Didier Massonnet, Christine King, 1996, Two examples of the use of SAR interferometry on displacement fields of small spatial extent

209 Rott H. et al., 2006, The contribution of radar interferometry to the assessment of landslide hazards.

208 Rott, Helmut & Scheuchl, Bernd & Siegel, Andreas & Grasemann, Bernhard. (1999). Monitoring very slow slope movements by means of SAR interferometry: A case study from a mass waste above a reservoir in the Otztal Alps, Austria. Geophysical Research Letters – GEOPHYS RES LETT. 26. 1629-1632. 10.1029/1999GL900262.

210 Colesanti C., Wasovski J., 2006, Investigating landslides with space born SAR interferometry

211 Delayone R. et al., 2007, ERS InSAR for Detecting Slope Movement in a Periglacial Mountain Environment

212 Farina P. et al., 2006, Permanent Scatterers for landslide investigations: outcomesfrom the ESA-SLAM project.

213 Power D.et al., 2006, InSAR Applications for Highway Transportation Projects

214 Spreckels, Volker & Walter, Diana & Wegmueller, Urs & Werner, Charles. (2008). Evaluation of TerraSAR-X DINSAR and IPTA for ground-motion monitoring.

215 Strozzi T. et al., 2005, Survey and monitoring of landslide displacement by means of L-band satellite SAR interferometry.

216 Cascini L. et al., 2010, A new approach to the use of DinSAR data to study slowmoving landslides over large areas.

217 Cascini, Leonardo & Fornaro, Gianfranco & Peduto, Dario. (2009). Analysis at medium scale of low-resolution DInSAR data in slow-moving landslide-affected areas. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 64. 598-611. 10.1016/j.isprsjprs.2009.05.003.

218 Bonano M., Manzo M., Casu F., Manunta M., Lanari R. (2017) DInSAR for the Monitoring of Cultural Heritage Sites. In: Masini N., Soldovieri F. (eds) Sensing the Past. Geotechnologies and the Environment, vol 16. Springer, Cham

219 Tao, Li et al. “Ground Deformation Retrieval Using Quasi Coherent Targets DInSAR, With Application to Suburban Area of Tianjin, China.” IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing 5 (2012): 867-873.

220 Kourkouli, Penelope & Fakhri, Falah. (2011). Statistical correlation between ground deformation and some phenomena by using DINSAR technique. The case study of Illia prefecture (western Greece. 10.13140/2.1.1353.4407.

221 Roberta Bonì, Massimiliano Bordoni, Alessio Colombo, Luca Lanteri, Claudia Meisina, Landslide state of activity maps by combining multi-temporal A-DInSAR (LAMBDA),Remote Sensing of Environment, Volume 217,2018,Pages 172-190,ISSN 0034-4257,https://doi.org/10.1016/j.rse.2018.08.013.

222 https://sentinels.copernicus.eu

223 De Zan F., Guarnieri A., TOPSAR: Terrain observation by progressive scans, 2006, Ieee Transactions On Geoscience And Remote Sensing, vol. 44 (9), pp. 2352-2360.

224 Grandin, R., E. Klein, M. Métois, and C. Vigny (2016), Three-dimensional displacement eld of the 2015 Mw 8.3 Illapel earthquake (Chile) from across- and along-track Sentinel-1 TOPS interferometry, Geophys Res Lett, 43, doi:10.1002/2016GL067954. 1.3

225 Prats-Iraola P., Scheiber R., Marotti L., Wollstadt S., Reigber A., TOPS interferometry with TerraSAR-X, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol 50(8) pp 3179–3188, 2012.

226 Patrizia Sacco , Maria Girolamo Daraio, Maria Libera Battagliere and Alessandro Coletta, MITIGATION OF VOLCANIC RISK: THE COSMO-SKYMED CONTRIBUTION, Proc. ‘Fringe 2015 Workshop’, Frascati, Italy 23–27 March 2015 (ESA SP-731, May 2015)

227 Aikaterini Karagiannopoulou1, Olga Sykioti, Issaak Parcharidis, Salvatore Giammanco, Pierre Briole, Use of Sentinel-1 Polarimetric backscatter and Sentinel-2 spectral signatures for lava flow land cover type differentiation in Mt. Etna, Sicily, 2016 IAASARS.

228 Karsten Hermann Spaans, Near-real time volcano monitoring and modelling using radar interferometry, 2016, teza doctorat

229 Foumelis, Michael & Mitraka, Zina & Cuccu, Roberto & Desnos, Yves-Louis & Engdahl, Marcus. (2015). Moving from Temporal Coherence to Decorrelation Time of Interferometric Measurements Exploiting ESA?s SAR Archive. 10.5270/Fringe2015.pp206.

230 Raventós i Fornós, Josep & Arroyo, Marcos & Manuel Garcia Guerra, Juan & Conde, Aritz & Garcia, Maite & Salvá, Borja. (2017). The use of InSAR data to monitor slope stability of dams and water reservoirs.

231 N. Yagüe-Martínez et al., "Interferometric Processing of Sentinel-1 TOPS Data," in IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 54, no. 4, pp. 2220-2234, April 2016. doi: 10.1109/TGRS.2015.2497902

232 Darvishi, M.; Schlögel, R.; Kofler, C.; Cuozzo, G.; Rutzinger, M.; Zieher, T.; Toschi, I.; Remondino, F.; Mejia-Aguilar, A.; Thiebes, B.; Bruzzone, L. Sentinel-1 and Ground-Based Sensors for Continuous Monitoring of the Corvara Landslide (South Tyrol, Italy). Remote Sens. 2018, 10, 1781.

233 Keren Dai, Zhenhong Li, Roberto Tomás, Guoxiang Liu, Bing Yu, Xiaowen Wang, Haiqin Cheng, Jiajun Chen, Julia Stockamp, Monitoring activity at the Daguangbao mega-landslide (China) using Sentinel-1 TOPS time series interferometry, Remote Sensing of Environment, Volume 186, 2016, Pages 501-513

234 A. Rucci, A. Ferretti, A. Monti Guarnieri, F. Rocca, Sentinel 1 SAR interferometry applications: The outlook for sub millimeter measurements, Remote Sensing of Environment, Volume 120, 2012, Pages 156-163,

235 Milan LAZECKÝ, Eva JIRÁNKOVÁ and Pavel KADLEČÍK, MULTITEMPORAL MONITORING OF KARVINA SUBSIDENCE TROUGHS USING SENTINEL-1 AND TERRASAR-X INTERFEROMETRY, Acta Geodyn. Geomater., Vol. 14, No. 1 (185), 53–59, 2017

236 J. Mittermayer et al., "TOPS Sentinel-1 and TerraSAR-X Processor Comparison based on Simulated Data," 8th European Conference on Synthetic Aperture Radar, Aachen, Germany, 2010, pp. 1-4.

237 Margarit M.C., Niculita M., Local stakeholders’ perception of natural risks. Case study of Iași County, NE Romania, Analysis and Management of Changing Risks for Natural Hazard, 2014.

238 DAVID, M. (1941) – Relieful Coastei Iașilor și problemele pe care le ridică sub raportul geomorfologic și antropogeografic, Lucr. Soc. Geogr. „D. Cantemir”, vol. III, Iași, p. 1-56.

239 PUG Iași

240 BĂCĂUANU, V. (1968) – Cîmpia Moldovei – studiu geomorfologic, Edit. Acad. R. S. România, București, 221 p.

241 BĂCĂUANU, V. (1986) – Considerații geomorfologice cu privire la marginea nord-estică a Podișului Central Moldovenesc – Sectorul Țuțora-Răducăneni, Lucr. Sem. Geogr. „D. Cantemir”, nr. 6, Iași, p. 67-76.

242 BARBU N. (1974) – Raporturi pedo-geomorfologice în Cîmpia Moldovei, An. Șt. ale Univ. „Alex. I. Cuza” Iași, s. II, c. Geogr., tom XX, Iași, p. 77-82.

243 BARBU, N. (1985) – Regionarea pedogeografică a Podișului Moldovenesc, Stud. și Cercet. Geol., Geofiz., Geogr., s. Geogr., tom XXXII, Edit. Acad. Rom., București, p. 35-41

244 Florian Stătescu Note curs

245 Stătescu F., Evoluția solurilor ameliorate, Editura Politehnium, lasi, 2004.

246 Stătescu F. , Monitorizarea calității solului, Ed. Gh Asachi lasi, 2003.

247 Stătescu F. , Pavel V.L, Știința Solului. Editura Politehnium, Iasi, 2011.

248 Stătescu F. , Pavel V.L,Procese de degradare a solului 2017.

249 http://step.esa.int

250 C. W. Chen and H. A. Zebker, „Two-dimensional phase unwrapping with use of statistical models for cost functions in nonlinear optimization,'' Journal of the Optical Society of America A, 18, 338-351 (2001).

251 C. W. Chen and H. A. Zebker, „Network approaches to two-dimensional phase unwrapping: intractability and two new algorithms,'' Journal of the Optical Society of America A, 17,401-414 (2000).

252 C. W. Chen and H. A. Zebker, „Phase unwrapping for large SAR interferograms: Statistical segmentation and generalized network models,'' IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 40, 1709-1719 (2002).

253 Instrucțiuni SNAP

254 Small D., Schubert A., Guide to ASAR Geocoding, RSL-ASAR-GC-AD, Issue 1.0, March 2008

255 https://media.asf.alaska.edu

256 Alessandro Ferretti, Andrea Monti-Guarnieri, Claudio Prati, Fabio Rocca, Guidelines for SAR Interferometry Processing and Interpretation, ESA Publications, 2007

257 Hoonyol Lee and Jian Guo Liu, "Topographic phase corrected coherence estimation using multi-pass differential SAR interferometry: differential coherence," IGARSS 2000. IEEE 2000 International Geoscience and Remote Sensing Symposium. Taking the Pulse of the Planet: The Role of Remote Sensing in Managing the Environment. Proceedings (Cat. No.00CH37120), Honolulu, HI, USA, 2000, pp. 776-778 vol.2.

258 K. Wang, X. Xu and Y. Fialko, "Improving Burst Alignment in TOPS Interferometry With Bivariate Enhanced Spectral Diversity," in IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol. 14, no. 12, pp. 2423-2427, Dec. 2017.

259 Yuxiao Qin, Daniele Perissin and Jing Bai, Investigations on the Coregistration of Sentinel-1 TOPS with the Conventional Cross-Correlation Technique, Open Access Remote Sens. 2018, 10(9)

260 H. Yun, H. Zebker, P. Segall, A. Hooper, and Michael P. Poland, Interferogram formation in the presence of complex and large deformation, 2007, Geophysical Research Letters, vol 34, issue 12

261 R.M. Goldstein and C.L. Werner, "Radar Interferogram Phase Filtering for Geophysical Applications," Geophysical Research Letters, 25, 4035-4038, 1998

262 Song, Rui & Guo, Huadong & Guang, Liu & Perski, Zbigniew & Fan, Jinghui. (2014). Improved Goldstein SAR Interferogram Filter Based on Empirical Mode Decomposition. Geoscience and Remote Sensing Letters, IEEE. 11. 399-403. 10.1109/LGRS.2013.2263554.

263 Qingqing Feng, Huaping Xu, Zhefeng Wu, Yanan You, Wei Liu, and Shiqi Ge, Improved Goldstein Interferogram Filter Based on Local Fringe Frequency Estimation, 2016, MDPI, 16(11)

264 Logan, Thomas & Sar Facility, Alaska & , Fairbanks & , Alaska. (1995). Terrain Correction of Synthetic Aperture Radar Imagery Using the Cray T3D.

265 Bonforte, A, and F Guglielmino (2015), Very shallow dyke intrusion and potential slope failure imaged by ground deformation: The 28 December 2014 eruption on Mount Etna. Geophys. Res. Lett., 42, 2727–2733

266 Adrián Jesús García, Matus Bakon, Rubén Martínez & Miguel Marchamalo (2018) Evolution of urban monitoring with radar interferometry in Madrid City: performance of ERS-1/ERS-2, ENVISAT, COSMO-SkyMed, and Sentinel-1 products, International Journal of Remote Sensing, 39:9, 2969-2990

267 Yu, L.; Yang, T.; Zhao, Q.; Liu, M.; Pepe, A. The 2015–2016 Ground Displacements of the Shanghai Coastal Area Inferred from a Combined COSMO-SkyMed/Sentinel-1 DInSAR Analysis. Remote Sens. 2017, 9, 1194.

268 lex Hay-Man Ng, Linlin Ge, Zheyuan Du, Shuren Wang, Chao Ma, Satellite radar interferometry for monitoring subsidence induced by longwall mining activity using Radarsat-2, Sentinel-1 and ALOS-2 data, International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, Volume 61, 2017, Pages 92-103,

269 C. Colesanti, A. Ferretti, F. Novali, C. Prati and F. Rocca, "SAR monitoring of progressive and seasonal ground deformation using the permanent scatterers technique," in IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 41, no. 7, pp. 1685-1701, July 2003.

270 MUNTEANU LAURA-IONELA, ESTIMAREA COERENȚEI – UN INSTRUMENT PENTRU SELECTAREA IMAGINILOR SAR POTRIVITE PENTRU APLICAȚII ALE INTERFEROMETRIEI, 2015

271 Hoffmann, J., Roth, A. and Voigt, S. (2004) – Proc. of the 2004 Envisat & ERS Symposium, Salzburg, Austria 6-10 September 2004 (ESA SP-572, April 2005)

272 Touzi, R., Lopes, A. ; Bruniquel, J. ; Vachon, P.W. (1999) – Coherence estimation for SAR imagery, Geoscience and Remote Sensing, IEEE Transactions on, vol.37, iss.1;

273 Bamler, R., Hart, P. (1998) – Synthetic aperture radar interferometry, in Inverse Problems 14, R1-R54.

274 Zebker, H., Villasensor, J. (1992) – Decorrelation in interferometric radar echoes, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing vol. 10

275 Maitre, H., 2008, Processing of synthetic aperture radar images. ISTE Ltd and John Wiley & Sons Inc.

276 Canaslan, F., Ustun, A. (2012) – Impact of Perpendicular and Temporal Baseline Characteristics on InSAR Coherence Maps, FIG Working Week 2012: Knowing to manage the territory, protect the environment, evaluate the cultural heritage Rome, Italy, 6-10 May 2012

277 Richards, M. (2007) – A Beginner’s Guide to Interferometric SAR Concepts and Signal Processing, IEEE A&E Systems Magazine, vol. 22, nr. 9

278 Jiang, M., Ding, X., Li, Z., Tian, X., Wang, C., Zhu, W. (2014) – InSAR Coherence Estimation for Small Data Sets and Its Impact on Temporal Decorrelation Extraction, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 52, no.10;

279 Tran, V.A., Masumoto, S., Raghavan, V., Shiono, K. (2007) – Accuracy of low relief topographical map derived from JERS-1 SAR Interferometry in Hanoi, Journal of Geosciences, Osaka City University, vol. 50, art.8, p.93-106;

280 Jun, Hu , Zhiwei & Jian-Jun, Zhu & Ren, XiaoChong & Ding, Xiaoli. (2010). Inferring three-dimensional surface displacement field by combining SAR interferometric phase and amplitude information of ascending and descending orbits. Science China Earth Sciences

281 Chirilă Constantin, Note curs Geodezie

282 Moldoveanu C. – Geodezie, Editura Matrixrom, Bucuresti, 2002

283 Neuner J. – Sisteme de Poziționare Globală, Ed. MatrixRom, 2000

284 Păunescu C., Mocanu V., Dimitriu S.G., 2006, Sistemul global de poziționare G.P.S., Editura Universității din București;

285 Hofmann-Wellenhof B., Lichtenegger H., Collins J., 1997, Global Positioning System – Theory and Practice, Editura Springer Wien, New York;

286 Neuner J., Onose D., Coșarcă C., Turcanu R., 2002, Utilizarea rațională a metodelor de măsurare bazate pe sistemele de poziționare globală în lucrările de cadastru, Revista de Geodezie, Cartografie și Cadastru, Lucrări prezentate la Simpozionul Național Cadastru-Tehnologii moderne de determinare, înregistrare și evidență, vol. 11, nr. 1-2, București;

287 https://www.arcgis.com/

Copyright Notice

© Licențiada.org respectă drepturile de proprietate intelectuală și așteaptă ca toți utilizatorii să facă același lucru. Dacă consideri că un conținut de pe site încalcă drepturile tale de autor, te rugăm să trimiți o notificare DMCA.

Acest articol: Modificări geomorfologice determinate cu ajutorul tehnologiilor moderne de achiziție și prelucrare a datelor [310267] (ID: 310267)

Dacă considerați că acest conținut vă încalcă drepturile de autor, vă rugăm să depuneți o cerere pe pagina noastră Copyright Takedown.

Modificări geomorfologice determinate cu ajutorul tehnologiilor moderne de achiziție și prelucrare a datelor [310267]

Copyright Notice

POS DRU 2007 -2013 – Axa prioritară 1: „Educația și formarea profesională în sprijinul creșterii economice și dezvoltării societății bazate pe… [602050]

Evoluția și Perspectivele estetice ale automobilului Concepte fundamentale în design auto de interior și caroserie CONDUCĂTOR ȘTIINȚIFIC: AUTOR:… [307384]

1MINISTERUL EDUCA ȚIEI NAȚIONALE UNIVERSITATEA DIN PETRO ȘANI ȘCOALA DOCTORAL Ă DOMENIUL DE DOCTORAT MINE, PETROL Ș I GAZE Drd. ing. Alina Adela… [627338]

Contribut ii la Teoria Aproxim arii Funct iilor [616079]

Transformarea economicã a Uniunii Europene în contextul ciclurilor KondratieffTransformarea economicã a Uniunii Europene [625781]

TRAFICUL ȘI CONSUMUL ILICIT DE DROGURI ÎN CONTEXT NAȚIONAL ȘI EUROPEAN – TEZĂ DE DOCTORAT – REZUMAT Conducător științific, Doctorand, Prof. univ. dr…. [619725]

Copyright Notice

Similar Posts