Flusso di Elaborazione

Dai dati radar grezzi al prodotto di deformazione millimetrica

Riveliamo il nucleo tecnico dell'elaborazione professionale, integrando standard globali e algoritmi industriali.

Acquisizione e pre-elaborazione: Fondamenti fisici

Strategie di selezione dati
  1. Compatibilità bande

    Banda C (Sentinel-1) per monitoraggio a breve termine.
    Banda L (ALOS-2) penetra la vegetazione; Banda X (TerraSAR-X) offre risoluzione 0.25m.

  2. Ottimizzazione spazio-temporale

    Algoritmo Dijkstra seleziona coppie interferometriche ottimali (base verticale <300m per banda C).

  3. Fonti internazionali

    Copernicus ESA: Download automatico dati Sentinel-1 SLC
    ASF DAAC: Flusso dati ALOS/PALSAR-2
    Satelliti commerciali: Acquisizione on-demand via ICEYE/Capella Space


Correzione orbitale di precisione
  1. Raffinamento orbita POE

    File orbitali ESA (<5cm) eliminano errori di posizione.

  2. Modellazione base

    Decomposizione SVD calcola parametri orbitali con errore <1%.

  3. Correzione Doppler

    Compensa spostamenti spettrali in modalità Sliding Spotlight.


Calibrazione e riduzione rumore
  1. Calibrazione radiometrica

    Conversione DN a σ0 mediante corner reflector o target omogenei.

  2. Elaborazione multi-look

    Rapporto 4:1 (distanza:azimuth) bilancia risoluzione e SNR.

  3. Filtraggio adattativo

    Filtro Goldstein-Werner con finestra ottimale 32x32 pixel.

Nucleo di elaborazione: Decodifica della fase

Generazione interferogramma
  1. Registrazione complessa

    Correlazione incrociata con precisione sub-pixel 0.001 pixel.

  2. Rimozione fase topografica

    Calcolo teorico mediante parametri orbitali e DEM (es: SRTM 30m).

  3. Correzione residua orbitale

    Modello polinomiale elimina gradienti di fase (residuo <1rad).


Svolgimento fase
  1. Algoritmo flusso minimo

    Triangolazioni in aree con coerenza >0.3 (errore <5%).

  2. Strategia multi-scala

    Scala grossolana: Superficie di tendenza a bassa risoluzione
    Scala fine: Metodo branch-cut per dettagli
    IA: Modello U-Net triplica l'efficienza di svolgimento

  3. Correzione atmosferica

    Modello MERRA-2 genera mappe di fase atmosferica (APS).
    Filtraggio spazio-temporale: Separa segnale di deformazione (taglio 20km).
    Integrazione GNSS: Stazioni CORS migliorano precisione a ±1.5mm.

Modellazione e prodotti finali

Inversione temporale

1. Algoritmo SBAS: Rete ridondante (15 interferenze/pixel), soluzione via SVD.
2. PS-InSAR: Selezione punti stabili (indice dispersione ampiezza <0.25).


Geocodifica e validazione

Conversione a WGS84/UTM con validazione a terra.

1. Verifica GNSS: R² >0.95 con stazioni IGS.
2. Livellamento: Errore medio ±2.3mm in aree chiave.
3. Incertezza: Simulazione Monte Carlo genera ellissi d'errore.


Prodotti ingegneristici

1. Formati standard

-- GeoTIFF: Tasso di deformazione (mm/anno)
-- CSV: Dati temporali (timestamp UTC al millisecondo)
-- KMZ: Layer visualizzazione Google Earth

2. Servizi API (in sviluppo)

-- API RESTful per allarmi personalizzabili
-- SDK Python/Matlab per algoritmi core


L'innovazione industriale nell'elaborazione InSAR sta ridefinendo i limiti del monitoraggio superficiale. Come fornitore globale, garantiamo precisione millimetrica e tracciabilità completa.
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