Fattibilità del moto del suolo basato su Sentinel-1 nella regione Piemonte

ABSTRACT The Piemonte region of north‑western Italy is prone to landslides because of its varied topography and complex geology. This thesis assesses whether Sentinel‑1 ground‑motion data can be used to support landslide monitoring in the region. The objectives are to map radar visibility, estimate the expected density of stable measurement points (suitability), and evaluate per‑landslide coverage through a Homogeneity Index. Six ascending and descending Sentinel‑1 tracks from the European Ground Motion Service (2018–2022 and 2019–2023) are analysed along with a high‑resolution digital elevation model, the regional landslide inventory and CORINE Land Cover data. The methodology uses slope and aspect from the elevation model, together with orbit geometry, to calculate a range index and to simulate layover and shadow effects. Visibility values are normalised and grouped into four classesn Low, Moderate, High and Very High. Suitability is obtained by weighting visibility with reclassified land‑cover categories that reflect expected measurement‑point density. Each landslide polygon is split into a 50×50 m grid; the Homogeneity Index is the proportion of grid cells containing at least one motion point. Most slopes in Piemonte fall into the high or very high visibility classes, and ascending orbits generally provide better coverage than descending ones. Measurement points are abundant in urban and cultivated areas, whereas forests and natural surfaces yield very few. Suitability strongly correlates with measurement‑point density; high‑suitability zones on ascending tracks exceed 500 points km‑². The patterns are consistent across both time

ASTRATTA Il Piemonte, regione dell'Italia nord-occidentale, è soggetto a frane a causa della sua topografia variegata e della sua geologia complessa. Questa tesi valuta se i dati di moto del suolo di Sentinel-1 possano essere utilizzati a supporto del monitoraggio delle frane nella regione. Gli obiettivi sono mappare la visibilità radar, stimare la densità prevista di punti di misura stabili (idoneità) e valutare la copertura per frana attraverso un indice di omogeneità. Sei tracce ascendenti e discendenti di Sentinel-1 provenienti dall'European Ground Motion Service (2018-2022 e 2019-2023) vengono analizzate insieme a un modello digitale del terreno ad alta risoluzione, all'inventario regionale delle frane e ai dati CORINE Land Cover. La metodologia utilizza la pendenza e l'esposizione del modello di elevazione, insieme alla geometria dell'orbita, per calcolare un indice di escursione e simulare gli effetti di layover e ombra. I valori di visibilità sono normalizzati e raggruppati in quattro classi: Bassa, Moderata, Alta e Molto Alta. L'idoneità si ottiene ponderando la visibilità con categorie di copertura del suolo riclassificate che riflettono la densità prevista dei punti di misurazione. Ogni poligono di frana è suddiviso in una griglia di 50×50 m; l'indice di omogeneità è la proporzione di celle della griglia contenenti almeno un punto di movimento. La maggior parte dei versanti piemontesi rientra nelle classi di visibilità alta o molto alta e le orbite ascendenti forniscono generalmente una copertura migliore rispetto a quelle discendenti. I punti di misurazione sono abbondanti nelle aree urbane e coltivate, mentre le foreste e le superfici naturali ne forniscono pochissime. L'idoneità è fortemente correlata alla densità dei punti di misurazione; le zone ad alta idoneità sulle tracce ascendenti superano i 500 punti/km². I modelli sono coerenti in entrambe le finestre temporali e tra le sottoaree fisiografiche. Integrando i dati InSAR con informazioni topografiche e di copertura del suolo, questo studio fornisce un quadro semplice e pratico per valutare la fattibilità del monitoraggio delle frane e evidenzia le aree critiche per la gestione del rischio.