El proyecto SARAI tiene como objetivo mejorar las capacidades de explotación de las técnicas de teledetección basadas en radar para medir y monitorear la deformación de la tierra: SAR interferométrico diferencial (DInSAR) e interferometría de dispersión persistente (PSI). Estas técnicas juegan un papel clave en el área temática de las Ciencias de la Tierra. Hoy en día se utilizan con frecuencia en una amplia gama de aplicaciones como geología, hidrogeología, geología aplicada, sismología, vulcanología, glaciología, monitoreo de deslizamientos, monitoreo de subsidencias, etc.
La importancia de DInSAR y PSI ha crecido considerablemente en la última década. Un factor clave es la disponibilidad de varias misiones que incluyen sensores de radar de apertura sintética (SAR). En particular, el lanzamiento de las misiones Sentinel-1A y 1B del Programa Copernicus marcó un cambio de paradigma: los datos SAR estarán disponibles durante muchos años a partir de ahora en todo el mundo y de forma gratuita. La consolidación de tal crecimiento está representada por la creación de los servicios Ground Motion Services (GMS). Estos servicios comenzaron en un ámbito a escala regional. En 2016, una iniciativa europea planteó implementar un Servicio Europeo de Movimiento de Tierra (EGMS) basado en DInSAR para proporcionar datos consistentes a escala continental. Este servicio se encuentra actualmente en desarrollo. Una parte importante de este proyecto está relacionada con la explotación de los próximos resultados del EGMS.
Mapas de velocidad de deformación media en la línea de visión del radar, que cubre una gran parte de Europa (de Lanari et al. 2020).
Otro factor fundamental ha sido el desarrollo de herramientas y procedimientos para procesar y analizar los datos DInSAR o PSI y aumentar las capacidades computacionales. En particular, el CTTC posee una cadena de procesado DInSAR y PSI desarrollada internamente. Parte de este proyecto estará dedicado a la mejora de los algoritmos de esta cadena. Esta parte es la continuación natural del proyecto DEMOS, Monitoreo de deformaciones usando datos Sentinel-1 (Referencia del proyecto: CGL2017-83704-P).
Mapa de velocidad de deformación promedio de las islas La Gomera, Tenerife y Gran Canaria. procesadas por el equipo del CTTC (de Solari et al. 2017)
Los principales productos de DInSAR y PSI son la velocidad de deformación y las series de tiempo. El mapa de velocidades muestra la deformación lineal durante todo el período observado. Se calcula asumiendo una tasa o velocidad constante durante todo el período. Este producto es bastante robusto. Las series de tiempo de deformación describen el historial de tiempo de deformación de los puntos de medición. Este producto aporta una información mucho más detallada con respecto al anterior: es útil para seguir los fenómenos de deformación a lo largo del tiempo y así comprender su cinemática y sus causas. A pesar de su gran potencial, el uso principal de estos mapas se ha limitado a la comunidad científica, debido a particularidades de la propia técnica que pueden complicar la interpretación de los resultados. Por este motivo, el uso de datos InSAR sigue siendo muy limitado o nulo entre las autoridades encargadas de la gestión y prevención de desastres (Protección Civil en España) y otros usuarios potenciales.
Mapa de Actividad de Riesgos Geológicos de la Isla de Tenerife derivado de la interpretación geológico-geomorfológica de datos de campo e información auxiliar (de Solari et al. 2017).
Para facilitar el uso de estos datos y crear productos y herramientas más amigables para usuarios no expertos, proponemos crear herramientas para:
- Identificar las señales de deformación y separarlas del ruido;
- Clasificar estas señales según el fenómeno causante, natural o antrópico;
- Estimar las áreas más susceptibles de experimentar movimientos del terreno ;
- Predecir la evolución temporal de la deformación del terreno.
Referencias
- Lanari et al. (2020). Automatic Generation of Sentinel-1 Continental Scale DInSAR Deformation Time Series through an Extended P-SBAS Processing Pipeline in a Cloud Computing Environment. Remote Sens. 2020, 12, 2961; doi:10.3390/rs12182961.
- Solari, L., Barra, A., Herrera, G., Bianchini, S., Monserrat, O., Béjar-Pizarro, M., Crosetto, M., Sarro, R., Moretti, S. (2017). Fast detection of ground motions on vulnerable elements using Sentinel-1 InSAR data. Geomatics, Natural Hazards and Risk. DOI: 10.1080/19475705.2017.1413013.