Ambiti di intervento

Il monitoraggio statico delle infrastrutture è una necessità per prevenire il loro degrado, intervenire tempestivamente in caso di necessità, anticipare per quanto possibile evenienze future e ottimizzare l’allocazione di investimenti e risorse.

Le Smart Cities devono avere la capacità di monitorare se stesse e offrire ai cittadini, alle aziende e alle Amministrazioni che operano sul territorio gli strumenti per analizzare, rilevare e intervenire.

I principali ambiti di intervento riguardano:

• infrastrutture di trasporto, su ferro e su gomma;
• viadotti, sotto e sovrappassi, gallerie;
• edifici, monumenti, beni storici;
• infrastrutture tecniche, tralicci, cabine.

Esiste una vasta gamma di interventi possibili, partendo da un early assessment, fino ad interventi mirati in loco con l’ausilio di ingegneri strutturalisti, passando per reti di sensori più o meno sofisticati e costosi/invasivi.

Monitoraggio interferometrico differenziale

La soluzione di Umpi per l’early assessment si basa sul monitoraggio interferometrico differenziale, una tecnica che si avvale di immagini satellitari, disponibili a partire dal 1994 analizzate con le moderne tecniche di interferometria ed elaborazione delle immagini.

La tecnica dell’Interferometria Differenziale SAR è utilizzabile per il monitoraggio sia di deformazioni superficiali del terreno su area vasta (migliaia di Km2) sia di spostamenti di strutture ed infrastrutture con precisione sub – centimetrica.

E’ possibile analizzare lunghe serie di dati storici ed estrarre misure di spostamento estremamente accurate basandosi su punti di riferimento denominati Persistent Scattered (PS), che corrispondono ad oggetti a terra che hanno un comportamento stabile nel tempo (linee ferroviarie, strade, monumenti, etc).

Gli output consistono in mappe delle velocità medie di spostamento e serie temporali delle deformazioni.

Vantaggi dell’Early Assessment

I vantaggi di questa soluzione sono:

• Remote Sensing su aree vaste;
• Monitoraggio in Early Warning;
• Back analysis sugli spostamenti dell’area di studio;
• Monitoraggio di elementi antropici (strutture e infrastrutture) e naturali (frane, versanti in roccia, vulcani, ecc…);
• Mitigazione del rischio idrogeologico;
• Costi ridotti ed elevata accuratezza;
• Possibile applicazione di tecniche di machine learning e predictive maintenance.