Semi-automatic analysis of landslide spatio-temporal evolution

Le tecniche di rilevamento rappresentano un utile strumento per rilevare e caratterizzare i processi gravitativi di versante, in particolare attraverso l’uso di approcci volti ad individuare le aree in movimento. Nel dettaglio, tecniche come il laser scanner terrestre e la fotogrammetria digitale permettono di ottenere rappresentazioni ad alta risoluzione dello scenario osservato sotto forma di una nuvola di punti (point cloud) in tre dimensioni. Durante gli ultimi anni, l’uso delle nuvole di punti per investigare i cambiamenti morfologici a scala temporale e spaziale, è notevolmente aumentato. In questo contesto è maturato il presente progetto di ricerca, durante il quale, l’efficacia dell’utilizzo delle nuvole di punti per la caratterizzazione e il monitoraggio di versanti instabili è stata testata e valutata attraverso lo sviluppo di un tool semi-automatico in linguaggio di programmazione MATLAB. Lo strumento di analisi proposto consente di investigare le principali caratteristiche morfologiche dei versanti instabili indagati e di determinare le variazioni morfologiche e gli spostamenti dalla comparazione di nuvole di punti acquisite in tempi differenti. In seguito, attraverso una tecnica di clustering, il codice permette di estrapolare i gruppi le zone interessate da spostamenti significativi e calcolarne l’area. Il tool introdotto è stato testato su due casi di studio contraddistinti da differenti caratteristiche geologiche e da diversi fenomeni di instabilità: l’ammasso roccioso di San Leo (RN) e il versante presso l’abitato di Ricasoli (AR). Per entrambi i casi di studio, sono state individuate e descritte le aree caratterizzate da deformazione superficiale o accumulo di materiale e le aree caratterizzate da distacco di materiale. Inoltre, sono stati approfonditi i fattori che influenzano i risultati della change detection tra nuvole di punti. Remote sensing techniques represent a powerful instrument to detect and characterise earth’s surface processes, especially using change detection approaches. In particular, TLS (Terrestrial Laser Scanner) and UAV (Unmanned Aerial Vehicles) photogrammetry technique allow to obtain high-resolution representations of the observed scenario as a threedimensional array of points defined by x, y and z coordinates, namely point cloud. During the last years, the use of 3D point clouds to investigate the morphological changes occurring over a range of spatial and temporal scales, is considerably increased. During the three-years PhD research programme, the effectiveness of point cloud exploitation for slope characterization and monitoring was tested and evaluated by developing and applying a semi-automatic MATLAB tool. The proposed tool allows to investigate the main morphological characteristics of unstable slopes by using point clouds and to point out any spatio-temporal morphological changes, by comparing point clouds acquired at different times. Once defined a change detection threshold, the routine permits to execute a cluster analysis and automatically separate zones characterized by significant distances and compute their area. The introduced tool was tested on two test sites characterized by different geological setting and instability phenomena: the San Leo rock cliff (Rimini province, Emilia Romagna region, northern Italy) and a clayey slope near Ricasoli village (Arezzo province, Tuscany region, central Italy). For both case of studies, the main displacement or accumulation zones and detachment zone were mapped and described. Furthermore, the factors influencing the change detection results are discussed in details.