Urban Deformation Monitoring using Persistent Scatterer Interferometry and SAR tomography

This book focuses on remote sensing for urban deformation monitoring. In particular, it highlights how deformation monitoring in urban areas can be carried out using Persistent Scatterer Interferometry (PSI) and Synthetic Aperture Radar (SAR) Tomography (TomoSAR). Several contributions show the capabilities of Interferometric SAR (InSAR) and PSI techniques for urban deformation monitoring. Some of them show the advantages of TomoSAR in un-mixing multiple scatterers for urban mapping and monitoring. This book is dedicated to the technical and scientific community interested in urban applications. It is useful for choosing the appropriate technique and gaining an assessment of the expected performance. The book will also be useful to researchers, as it provides information on the state-of-the-art and new trends in this fiel

Advancing railway track health monitoring:Integrating GPR, InSAR and machine learning for enhanced asset management

Railway track health monitoring and maintenance are crucial stages in railway asset management, aiming to enhance the train operation quality and service life. For this aim, various inspection means (using diverse non-destructive testing techniques) have been applied, however, these means are mostly not able to monitor whole railway track network or track underlying layers (e.g., ballast and subgrade). The use of remote sensing techniques, such as Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR), can expedite the defect diagnosis process for railway tracks, elevating the scope of health monitoring to a network-wide level. The Ground Penetrating Radar (GPR) has emerged as a particularly reliable method, especially for detecting structural deficiencies in underlying layers. As a result, combining the two distinct non-destructive testing techniques – GPR and InSAR – presents a promising strategy for efficient railway asset management. Recognizing the significance of embracing newer and more advanced monitoring strategies, this paper reviews the fusion of GPR and InSAR methodologies, and explores the potential integration of machine learning models to develop a predictive health monitoring and condition-based maintenance approach for railway tracks

GMES-service for assessing and monitoring subsidence hazards in coastal lowland areas around Europe. SubCoast D3.5.1

This document is version two of the user requirements for SubCoast work package 3.5, it is SubCoast deliverable 3.5.1. Work package 3.5 aims to provide a European integrated GIS product on subsidence and relative sea level rise. The first step of this process was to contact the European Environment Agency as the main user to discover their user requirements. This document presents these requirments, the outline methodology that will be used to carry out the integration and the datasets that will be used. In outline the main user requirements of the EEA are: 1. Gridded approach using an Inspire compliant grid 2. The grid would hold data on: a. Likely rate of subsidence b. RSLR c. Impact (Vulnerability) d. Certainty (confidence map) e. Contribution of ground motion to RSLR f. A measure of certainty in the data provided g. Metadata 3. Spatial Coverage - Ideally entire coastline of all 37 member states a. Spatial resolution - 1km 4. Provide a measure of the degree of contribution of ground motion to RSLR The European integration will be based around a GIS methodology. Datasets will be integrated and interpreted to provide information on data vlues above. The main value being a likelyhood of Subsidence. This product will initially be developed at it’s lowest level of detail for the London area. BGS have a wealth of data for london this will enable this less detialed product to be validated and also enable the generation of a more detailed product usig the best data availible. One the methodology has been developed it will be pushed out to other areas of the ewuropean coastline. The initial input data that have been reviewed for their suitability for the European integration are listed below. Thesea re the datasets that have European wide availibility, It is expected that more detailed datasets will be used in areas where they are avaiilble. 1. Terrafirma Data 2. One Geology 3. One Geology Europe 4. Population Density (Geoland2) 5. The Urban Atlas (Geoland2) 6. Elevation Data a. SRTM b. GDEM c. GTOPO 30 d. NextMap Europe 7. MyOceans Sea Level Data 8. Storm Surge Locations 9. European Environment Agencya. Elevation breakdown 1km b. Corine Land Cover 2000 (CLC2000) coastline c. Sediment Discharges d. Shoreline e. Maritime Boundaries f. Hydrodynamics and Sea Level Rise g. Geomorphology, Geology, Erosion Trends and Coastal Defence Works h. Corine land cover 1990 i. Five metre elevation contour line 10. FutureCoas

Review of works combining GNSS and insar in Europe

The Global Navigation Satellite System (GNSS) and Synthetic Aperture Radar Interferometry (InSAR) can be combined to achieve different goals, owing to their main principles. Both enable the collection of information about ground deformation due to the differences of two consequent acquisitions. Their variable applications, even if strictly related to ground deformation and water vapor determination, have encouraged the scientific community to combine GNSS and InSAR data and their derivable products. In this work, more than 190 scientific contributions were collected spanning the whole European continent. The spatial and temporal distribution of such studies, as well as the distinction in different fields of application, were analyzed. Research in Italy, as the most represented nation, with 47 scientific contributions, has been dedicated to the spatial and temporal distribution of its studied phenomena. The state-of-the-art of the various applications of these two combined techniques can improve the knowledge of the scientific community and help in the further development of new approaches or additional applications in different fields. The demonstrated usefulness and versability of the combination of GNSS and InSAR remote sensing techniques for different purposes, as well as the availability of free data, EUREF and GMS (Ground Motion Service), and the possibility of overcoming some limitations of these techniques through their combination suggest an increasingly widespread approach

Sentinel-1 data exploitation for terrain deformation monitoring

Persistent Scatterer interferometry (PSI) is a group of advanced differential interferometric Synthetic Aperture Radar (SAR) techniques used to measure and monitor terrain deformation. Sentinel-1 has improved the data acquisition throughout and, compared to previous sensors, increased considerably the Differential Interferometric SAR (DInSAR) and PSI deformation monitoring potential. The effect of the refractive atmosphere on the interferometric phase and phase unwrapping ambiguity are two critical issues of InSAR. The low density of Persistent Scatterer (PS) in non-urban areas, another critical issue, has inspired the development of alternative approaches and refinement of the PS chains. Along with the efforts to develop methods to mitigate the three above-mentioned problems, the work presented in this thesis also deals with the presence of a new signal in multilooked interferograms which cannot be explained by noise, atmospheric or earth surface topography changes. This paper describes a method for atmospheric phase screen estimation using rain station weather data and three different data driven procedures to obtain terrain deformation maps. These approaches aim to exploit Sentinel-1 highly coherent interferograms and their short revisit time. The first method called the splitting makes uses of the power spectrum of the interferograms to split the signals into high and low frequency, and following a mutually exclusive consecutive processing chain for the two sets. This approach has resulted in greater density of PSs with decreased phase unwrapping errors. The second approach, called Direct Integration (DI), aims at providing a very fast and straightforward approach to screen wide areas and easily detect active areas. This approach fully exploits the coherent interferograms from the consecutive images provided by Sentinel-1 resulting in a very high sampling density. However, it lacks robustness and its usability lays on the operator experience. The third method, called PSIG (Persistent Scatterer Interferometry Geomatics) short temporal baseline, provides a constrained application of the PSIG chain, the CTTC approach to the PSI. It uses short temporal baseline interferograms and do not assume any deformation model for point selection. It is also quite a straightforward approach and a perfect complement to the direct integration approach. It improves the performances of the standard PSIG approach, increasing the PS density and providing robust measurements. The effectiveness of the approaches is illustrated through analyses performed on different test sites.La técnica Persistent Scatterer Interferometry (PSI) es un grupo de técnicas avanzadas de radar de apertura sintética interferométrica diferencial (SAR) que se utiliza para medir y monitorear losmovimientos del terreno. Sentinel-1 ha mejorado sensiblemente la adquisición de datos y, en comparación con los sensores SAR anteriores, ha aumentado considerablemente el potencial uso de la interferometría diferencial SAR y del PSI para medir y monitorizar desplazamientos del terreno. El efecto de la atmósfera sobre la fase interferométrica y la naturaleza ambigua de esta son dos cuestiones críticas de InSAR. Además, la baja densidad de Persistent Scatterer (PSs) en áreas no urbanas, es otro tema crítico que ha inspirado el desarrollo de enfoques alternativos y el refinamiento de las cadenas PS existentes. Junto con los esfuerzos por desarrollar métodos para mitigar los tres problemas antes mencionados, el trabajo presentado en esta tesis también aborda la presencia de una nueva señal en interferogramas multilooked que no puede explicarse por cambios de ruido, atmosféricos o topográficos de la superficie terrestre. Esta tesis describe un método para la estimación de la fase atmosférica utilizando datos meteorológicos adquiridos in-situ y tres aproximaciones diferentes basadas en datos Sentinel-1 para obtener mapas de deformación del terreno. Estos enfoques tienen como objetivo explotar los interferogramas altamente coherentes proporcionados por Sentinel-1 gracias a su corto tiempo de revisita. El primer método llamado división hace uso de filtros en el dominico frecuencial de los interferogramas para dividir las señales en alta y baja frecuencia, y siguiendo una cadena de procesamiento consecutiva independiente para cada clase. Este enfoque ha dado como resultado una mejora substancial de PS minimizando los errores debidos al desenrollado de fase. El segundo enfoque, llamado Integración Directa (DI), tiene como objetivo proporcionar un enfoque muy rápido y sencillo para examinar áreas amplias y detectar fácilmente áreas activas. Este enfoque aprovecha al máximo los interferogramas coherentes de las imágenes consecutivas proporcionadas por Sentinel-1, lo que da como resultado una densidad de muestreo muy alta. Sin embargo, carece de robustez y su usabilidad depende de la experiencia del operador. El tercer método, llamado PSIG (Persistent Scatterer Interferometry Geomatics) de línea de base temporal corta, proporciona una aplicación restringida de la cadena PSIG, el enfoque CTTC para el PSI. Utiliza interferogramas de línea base temporales cortos y no asume ningún modelo de deformación para la selección de puntos. Su uso es complementario al enfoque de integración directa proporcionando robustez en las zonas. Mejora el rendimiento del enfoque estándar de PSIG, aumentando la densidad de PS y proporcionando mediciones robustas. La efectividad de los enfoques se ilustra a través de análisis realizados en diferentes sitios de prueba.Postprint (published version

Robust and Flexible Persistent Scatterer Interferometry for Long-Term and Large-Scale Displacement Monitoring

Die Persistent Scatterer Interferometrie (PSI) ist eine Methode zur Überwachung von Verschiebungen der Erdoberfläche aus dem Weltraum. Sie basiert auf der Identifizierung und Analyse von stabilen Punktstreuern (sog. Persistent Scatterer, PS) durch die Anwendung von Ansätzen der Zeitreihenanalyse auf Stapel von SAR-Interferogrammen. PS Punkte dominieren die Rückstreuung der Auflösungszellen, in denen sie sich befinden, und werden durch geringfügige Dekorrelation charakterisiert. Verschiebungen solcher PS Punkte können mit einer potenziellen Submillimetergenauigkeit überwacht werden, wenn Störquellen effektiv minimiert werden. Im Laufe der Zeit hat sich die PSI in bestimmten Anwendungen zu einer operationellen Technologie entwickelt. Es gibt jedoch immer noch herausfordernde Anwendungen für die Methode. Physische Veränderungen der Landoberfläche und Änderungen in der Aufnahmegeometrie können dazu führen, dass PS Punkte im Laufe der Zeit erscheinen oder verschwinden. Die Anzahl der kontinuierlich kohärenten PS Punkte nimmt mit zunehmender Länge der Zeitreihen ab, während die Anzahl der TPS Punkte zunimmt, die nur während eines oder mehrerer getrennter Segmente der analysierten Zeitreihe kohärent sind. Daher ist es wünschenswert, die Analyse solcher TPS Punkte in die PSI zu integrieren, um ein flexibles PSI-System zu entwickeln, das in der Lage ist mit dynamischen Veränderungen der Landoberfläche umzugehen und somit ein kontinuierliches Verschiebungsmonitoring ermöglicht. Eine weitere Herausforderung der PSI besteht darin, großflächiges Monitoring in Regionen mit komplexen atmosphärischen Bedingungen durchzuführen. Letztere führen zu hoher Unsicherheit in den Verschiebungszeitreihen bei großen Abständen zur räumlichen Referenz. Diese Arbeit befasst sich mit Modifikationen und Erweiterungen, die auf der Grund lage eines bestehenden PSI-Algorithmus realisiert wurden, um einen robusten und flexiblen PSI-Ansatz zu entwickeln, der mit den oben genannten Herausforderungen umgehen kann. Als erster Hauptbeitrag wird eine Methode präsentiert, die TPS Punkte vollständig in die PSI integriert. In Evaluierungsstudien mit echten SAR Daten wird gezeigt, dass die Integration von TPS Punkten tatsächlich die Bewältigung dynamischer Veränderungen der Landoberfläche ermöglicht und mit zunehmender Zeitreihenlänge zunehmende Relevanz für PSI-basierte Beobachtungsnetzwerke hat. Der zweite Hauptbeitrag ist die Vorstellung einer Methode zur kovarianzbasierten Referenzintegration in großflächige PSI-Anwendungen zur Schätzung von räumlich korreliertem Rauschen. Die Methode basiert auf der Abtastung des Rauschens an Referenzpixeln mit bekannten Verschiebungszeitreihen und anschließender Interpolation auf die restlichen PS Pixel unter Berücksichtigung der räumlichen Statistik des Rauschens. Es wird in einer Simulationsstudie sowie einer Studie mit realen Daten gezeigt, dass die Methode überlegene Leistung im Vergleich zu alternativen Methoden zur Reduktion von räumlich korreliertem Rauschen in Interferogrammen mittels Referenzintegration zeigt. Die entwickelte PSI-Methode wird schließlich zur Untersuchung von Landsenkung im Vietnamesischen Teil des Mekong Deltas eingesetzt, das seit einigen Jahrzehnten von Landsenkung und verschiedenen anderen Umweltproblemen betroffen ist. Die geschätzten Landsenkungsraten zeigen eine hohe Variabilität auf kurzen sowie großen räumlichen Skalen. Die höchsten Senkungsraten von bis zu 6 cm pro Jahr treten hauptsächlich in städtischen Gebieten auf. Es kann gezeigt werden, dass der größte Teil der Landsenkung ihren Ursprung im oberflächennahen Untergrund hat. Die präsentierte Methode zur Reduzierung von räumlich korreliertem Rauschen verbessert die Ergebnisse signifikant, wenn eine angemessene räumliche Verteilung von Referenzgebieten verfügbar ist. In diesem Fall wird das Rauschen effektiv reduziert und unabhängige Ergebnisse von zwei Interferogrammstapeln, die aus unterschiedlichen Orbits aufgenommen wurden, zeigen große Übereinstimmung. Die Integration von TPS Punkten führt für die analysierte Zeitreihe von sechs Jahren zu einer deutlich größeren Anzahl an identifizierten TPS als PS Punkten im gesamten Untersuchungsgebiet und verbessert damit das Beobachtungsnetzwerk erheblich. Ein spezieller Anwendungsfall der TPS Integration wird vorgestellt, der auf der Clusterung von TPS Punkten basiert, die innerhalb der analysierten Zeitreihe erschienen, um neue Konstruktionen systematisch zu identifizieren und ihre anfängliche Bewegungszeitreihen zu analysieren