NESTOR
NESTOR
optimiziNg satEllite baSed moniToring Of stRucture (NESTOR)
Pier Francesco Giordano (Responsabile Scientifico)
NESTOR mira a potenziare il monitoraggio strutturale (SHM) delle infrastrutture civili tramite satellite, con particolare attenzione ai ponti. Il progetto si basa sul crescente utilizzo del radar interferometrico ad apertura sintetica (InSAR) per il monitoraggio remoto e su larga scala degli spostamenti, sfruttando la sua capacità di fornire misurazioni storiche e continue delle deformazioni senza la necessità di installare una fitta rete di sensori in loco. Nonostante i suoi vantaggi, il monitoraggio basato su InSAR presenta delle sfide relative all'interpretazione degli spostamenti in linea di vista, alle incongruenze spaziali e temporali tra i set di dati satellitari in salita e in discesa e alla selezione di Persistent Scatterers (PS) affidabili. NESTOR affronta queste sfide integrando le tecniche InSAR con la Teoria delle Decisioni Bayesiana e il quadro del Valore dell'Informazione (VoI) per ottimizzare le strategie di monitoraggio. Il progetto si concentra sul miglioramento della selezione dei PS, delle strategie di ricampionamento spaziale e temporale e delle procedure di aggregazione degli spostamenti per migliorare l'accuratezza e l'affidabilità dei risultati di monitoraggio derivati dai satelliti. Quantificando il valore informativo delle diverse configurazioni di monitoraggio, NESTOR mira a supportare un processo decisionale e un'allocazione delle risorse più efficaci nella gestione delle infrastrutture, facendo progredire in ultima analisi l'SHM basato sui satelliti dall'analisi osservativa verso sistemi di monitoraggio orientati alle decisioni.
Attività DABC
Il Dipartimento ABC partecipa al partenariato esteso RETURN del PNRR, nell'ambito del quale si inserisce il presente progetto.
Partner
ETH Zurich, TU Delft.
Pubblicazioni
Pier Francesco Giordano, Antonios Kamariotis, Giorgia Giardina, Eleni Chatzi, Maria Pina Limongelli, Uncertainty propagation in satellite InSAR data analysis for structural health monitoring, Automation in Construction, Volume 177, 2025, 106371, ISSN 0926-5805, https://doi.org/10.1016/j.autcon.2025.106371