• Termografia infrarossa (IRT)
• versanti
• radar interferometrico
• termocamera
• Ground Based Synthetic Aperture Radar (GBSAR)

Il presente lavoro ha l’obiettivo di rilevare come le anomalie nella temperatura di pendii rocciosi, causate da stress termici, possano essere interpretate come segnali di un’instabilità. Il lavoro è stato svolto mediante un’analisi basata sulla comparazione dei risultati ottenuti utilizzando due strumenti di telerilevamento operanti in diverse porzioni dello spettro elettromagnetico e che sfruttano due diversi tipi di principi fisici:
il radar interferometrico ad apertura sintetica GBSAR, che utilizza un sensore attivo movimentato lungo un binario basato al suolo, e che lavora nello spettro delle microonde;
la termocamera che utilizza un sensore passivo operante nella banda dell’ infrarosso.
La prima parte del lavoro ha visto lo studio della termografia infrarossa mediante lo studio di radiazione di corpo nero a seguito del quale è stato deciso lo strumento più consono da utilizzare e che avesse specifiche adatte al tipo di studio da effettuare senza tralasciare l’idea di comparare i risultati con quelli interferometrici.
Una volta selezionato lo strumento e averlo acquistato si è passati all’analisi di un dataset di rifermento in ambiente controllato per testare l’affidabilità delle specifiche dichiarate dai costruttori della termocamera e per prendere confidenza con lo strumento.
Il soggetto dell’inquadratura è stata una scacchiera di cui è stato visto il comportamento nell’infrarosso e su cui sono state posizionate delle termocoppie.
Le prime acquisizioni sono state effettuate con il software proprietario della termocamera, il software SmartView mentre le elaborazioni sono state effettuate in matlab importando manualmente le matrici risultato dall’acquisizione, come file di testo; dalla creazione di uno stack contenente tutte le matrici importate è stata studiata la temperatura media, la deviazione standard e la differenza di temperatura tra l’ultima e la prima immagine acquisita, attraverso le quali sono stati selezionati dei pixel che mostravano un comportamento anomalo; è stato studiato il loro andamento in funzione del tempo e nel caso di matrici corrotte, identificate con picchi rispetto al trend principale di temperatura, tali sono state eliminate e l’elaborazione è stata eseguita dal primo passo.
Il passaggio successivo ha visto l’utilizzo della termocamera in ambiente reale; sono state fatte delle acquisizioni mediante uno streaming appositamente creato in matlab all’interno di una cava in cui sono stati effettuati lanci controllati di materiale per verificare la necessità di un’alta frequenza di acquisizione per l’individuazione di fenomeni rapidi di caduta, come indicato in letteratura. Studiando l’andamento dei pixel in funzione del tempo delle immagini acquisite ed elaborate in quelle porzioni di cava interessate dallo scivolamento di materiale si è potuto comprendere come uno spostamento di materiale possa influenzare la radiazione ricevuta dalla termocamera. Selezionando quei pixel che mostravano un andamento di temperatura anomalo in quelle aree di cava interessate da movimento e seguendone l’andamento nel tempo è stato visto come questi presentavano dei picchi rispetto al trend principale. Selezionando tutti i pixel lungo il pendio è possibile seguire la scia, pixel per pixel, lasciata dal materiale in caduta.
Partendo da quest’analisi controllata è stato deciso di utilizzare l’analisi pixel per pixel per studiare possibili anomalie di temperature.
Partendo da quest’analisi controllata si è deciso di utilizzare l’analisi pixel per pixel per studiare possibili anomalie di temperature.
La scelta di seguire tale data processing deriva dalla comparazione con i dati interferometrici. Il termogramma di temperatura media e la differenza di temperatura tra l’ultima e la prima immagine di uno stesso stack possono essere messe in relazione con la mappa di ampiezza radar e con la mappa di fase interferometrica mentre la selezione dei pixel è uguale per entrambe le metodologie utilizzate.
Lo studio ha riguardato tre diversi dataset reali e in due casi su tre le acquisizioni termografiche sono state confrontate con le acquisizioni interferometriche, che per la prima campagna di misura sono state elaborate in matlab e con il software IBIS-Guardian mentre nella seconda campagna sono state elaborate solamente con il software proprio dello strumento interferometrico.
L’acquisizione dei dati durante l’ultima campagna di misura è stata fatta solo con la termografia e ai risultati delle elaborazioni è stata data un’interpretazione sulla base di quelli ottenuti in precedenza.
Per tutte le campagne di misura le acquisizioni sono state effettuate con uno streaming creato in matlab. L’automatizzazione dell’acquisizione ha permesso che le misure fossero effettuate anche durante le ore notturne. I risultati sono stati degli stack di matrici termografiche con intervallo di campionamento variabile. Sulla base dei risultati ottenuti confrontando le elaborazioni derivanti da entrambi gli strumenti è possibile arrivare ad ottenere il medesimo risultato mediante una ricerca attenta basata sia sulla individuazione di anomalie termiche nella stessa immagine sia su immagini successive.