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

Abstract

Resumo: 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.