Análise de subsidência em áreas urbanas : um estudo envolvendo a interferometria diferencial de imagens SAR em uma abordagem multitemporal

Orientadora: Profª. Drª. Regiane DalazoanaCoorientadoras: Profª. Drª. Cláudia Pereira Krueger e Profº. Drº. Laurent PolidoriTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências da Terra, Programa de Pós-Graduação em Ciências Geodésicas. Defesa : Curitiba, 14/08/2023Inclui referências: p. 111-124Resumo: Para compreender e monitorar adequadamente os riscos decorrentes de processos deformantes, como a subsidência, é fundamental identificá-los e avaliar sua magnitude de forma precisa. O uso difundido do GNSS permite uma avaliação geral dessas instabilidades por meio de posições absolutas ou medições contínuas dos pontos dentro das áreas afetadas. Além disso, a abordagem interferométrica de abordagem multi-temporal (MT-InSAR), como a técnica PSInSAR, possibilita o monitoramento e a detecção de pequenas variações no terreno causadas por movimentos da superfície, como deslizamentos de terra ou subsidência. Neste trabalho, os resultados do processamento interferométrico empregando a técnica PSInSAR foram analisados. Inicialmente, um estudo foi realizado em uma área com histórico de subsidência no bairro Pinheiro, em Maceió, Brasil, para verificar o processo de subsidência após um terremoto em 2018. Foram utilizados pacotes de processamento gratuito, como a integração SNAP-StaMPS. Em um segundo estudo, complementamos os resultados de uma análise de subsidência por meio de observações GPS realizadas no bairro Guabirotuba, em Curitiba (PR). O processamento PSInSAR foi aplicado a 77 imagens SAR da missão Sentinel-1A, adquiridas no modo descendente no período de 2016 a 2019. Os resultados obtidos no primeiro teste permitiram a detecção e mensuração da taxa de deslocamento na área estudada. No bairro Pinheiro, os processamentos foram capazes de identificar a subsidência de forma precisa durante e após o terremoto. A velocidade média de subsidência na direção Line-of-Sight foi classificada como lenta, enquanto nas áreas circundantes foi classificada como extremamente lenta. No bairro Guabirotuba, a subsidência detectada apresentou uma velocidade extremamente lenta, possivelmente devido às características geológicas do terreno ou a um deslocamento sazonal da região. Em suma, o uso da técnica PSInSAR revelou-se eficaz na detecção e monitoramento da subsidência em ambas as áreas de estudo. Os resultados obtidos contribuem para o entendimento dos processos deformantes e fornecem informações valiosas para a avaliação e o gerenciamento dos riscos associados. Com a continuidade desse tipo de pesquisa, será possível aprimorar ainda mais as técnicas de monitoramento e compreender melhor os fenômenos que afetam o terreno, possibilitando uma tomada de decisão mais informada e uma mitigação eficaz dos riscos.Abstract: To properly understand and monitor the risks arising from deformative processes such as subsidence, it is essential to identify them and assess their magnitude accurately. The widespread use of GNSS allows for a general evaluation of these instabilities through absolute positioning or continuous measurements of points within the affected areas. Additionally, the multi-temporal interferometric approaches (MT-InSAR), such as the PSInSAR technique, enable monitoring and detection of small variations in the terrain caused by surface movements, such as landslides or subsidence. In this study, the results of interferometric processing using the PSInSAR technique were analyzed. Initially, a study was conducted in an area with a history of subsidence in the Pinheiro neighborhood, Maceió, Brazil, to investigate the subsidence process following an earthquake in 2018. Free processing packages like SNAP-StaMPS were used. In a second study, we complemented the results of a subsidence analysis with GPS observations conducted in the Guabirotuba neighborhood, Curitiba (PR). The PSInSAR processing was applied to 77 SAR images from the Sentinel-1A mission, acquired in descending mode from 2016 to 2019. The obtained results allowed for the detection and measurement of the subsidence rate in the studied area. In the Pinheiro neighborhood, the processing was able to accurately identify subsidence during and after the earthquake. The average subsidence velocity in the Line-of- Sight direction was classified as slow, while in the surrounding areas, it was classified as extremely slow. In the Guabirotuba neighborhood, the detected subsidence exhibited an extremely slow velocity, possibly due to the geological characteristics of the terrain or seasonal displacement in the region. In summary, the use of the PSInSAR technique proved effective in detecting and monitoring subsidence in both study areas. The obtained results contribute to the understanding of deformative processes and provide valuable information for risk assessment and management. With the continuation of this type of research, it will be possible to further improve monitoring techniques and gain a better understanding of the phenomena affecting the terrain, enabling informed decision-making and effective risk mitigation

Utilisation de la télédétection pour l’analyse de la dynamique de la biomasse aérienne sèche totale des forêts et des palmiers à huile d’une plantation mature dans le Bassin du Congo

Le stockage de la biomasse aérienne (BA) sèche totale des forêts est indispensable à la lutte contre les changements climatiques. Depuis quelques décennies, il y a une tendance à l’introduction de cultures agro-industrielles, comme les plantations de palmiers à huile, dans les forêts tropicales dans le Bassin du Congo. Ces conversions participent à l’augmentation ou à la diminution des émissions ou absorptions de dioxyde de carbone (CO2) dans l’atmosphère, tout en occasionnant des changements climatiques. Dans cette région, la disponibilité des données de terrain et de télédétection est relativement limitée pour évaluer la BA. L’estimation de la BA des palmiers à huile n’est également pas maitrisée dans le Bassin du Congo. Les incertitudes rapportées dans les études précédentes utilisant la télédétection demeurent encore élevées. Plusieurs approches à fort potentiel restent encore à développer ou à évaluer. À titre d’exemple, l’approche MARS (régressions multivariées par spline adaptative) pour estimer la BA n’a pas encore été testée, notamment avec des données combinées optiques, LiDAR et radar. Les pertes et les gains de la BA dus aux changements des forêts en palmiers à huile dans le Bassin du Congo, particulièrement au Gabon, n’ont pas encore été quantifiés. La présente étude vise alors à contribuer au développement des méthodes d’estimation de la BA par l’utilisation de la télédétection pour comprendre l’impact des plantations des palmiers à huile sur les variations de la BA des forêts. Au cours de la présente étude, nous avons développé les premiers modèles allométriques d’estimation de la BA des palmiers à huile à l’aide de mesures in situ originales, que nous avons acquises dans le Bassin du Congo. Des modèles de BA des palmiers à huile ont également été établis avec MARS et les régressions linéaires multiples (RLM) en utilisant des indices dérivés de la transformée de Fourier (indices FOTO) à partir d’images satellitaires FORMOSAT-2 et PlanetScope. Finalement, cette thèse propose aussi des modèles MARS qui combinent des données de télédétection optiques (SPOT 7), LiDAR et radar polarimétrique interférométrique (PolInSAR) pour estimer la BA des forêts tropicales. À l’aide des estimations fournies par les modèles construits, la dynamique des BA des forêts et des plantations de palmiers à huile a été analysée. Les résultats ont montré que le modèle allométrique local de BA, utilisant la variable composée formée par le diamètre à hauteur de poitrine, la hauteur et la densité, ou le nombre de feuilles, permettait d’avoir les meilleures estimations (erreur quadratique moyenne relative (%RMSE) = 5,1 %). Un modèle allométrique de BA relativement performant a également été construit en utilisant seulement le diamètre et la hauteur (%RMSE = 8,2 %). Pour l’estimation des BA des palmiers à partir d’images FORMOSAT-2 et PlanetScope, les résultats démontrent que l’approche MARS permet les évaluations les plus précises (%RMSE ≤ 9,5 %). Cela est particulièrement vrai lorsque les images FORMOSAT-2 sont considérées (%RMSE ≤ 6,4 %). Les modèles de régression linéaire multiple donnent aussi des résultats avec des erreurs faibles, mais n’atteignent pas l’approche MARS (%RMSE ≥ 6,6 %). Cette dernière a été utilisée pour développer une série de modèles afin d’estimer les BA des forêts de la région d’étude. Les résultats montrent que le modèle utilisant la variable individuelle de la hauteur médiane de la canopée (RH50) dérivée des données LiDAR a estimé la biomasse avec plus de précision (%RMSE = 28 %). La combinaison de données de télédétection (optique, LiDAR et radar) a réduit de près de 4 % les erreurs d’estimation de la biomasse du modèle exploitant la variable individuelle (RH50). Les analyses de la dynamique de BA due aux remplacements des forêts en palmeraies ont enfin permis de constater que les forêts sont plus des vecteurs de gains de BA que les palmeraies particulièrement pour les forêts matures (512 t ha-1 de plus de BA que les palmeraies, soit un surplus de 88 %). Ce constat est identique pour les forêts secondaires vieilles (168 t ha-1, soit 70 % de surplus de BA que les palmeraies) et les forêts secondaires jeunes-adultes ou inondables (74 t ha-1 de plus que les palmeraies, soit un excédent de 51 %). En revanche, l’installation de plantations de palmiers à huile dans les zones de sols nus ou forêts en repousse pourrait être gagnante en termes de BA, car celles-ci ne présentent que 72 t ha-1 de BA (100 % moins que les palmiers). C’est le cas aussi dans les zones occupées par les forêts secondaires jeunes-adultes avec des BA minimales et des sols nus ou des forêts en repousse avec des BA maximales de 52 t ha-1 (20 t ha-1, soit 38 % de BA de moins que les palmeraies)