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Radar interferométrico de apertura sintética

El radar de apertura sintética interferométrico , abreviado InSAR (o en desuso IfSAR ), es una técnica de radar utilizada en geodesia y teledetección . Este método geodésico utiliza dos o más imágenes de radar de apertura sintética (SAR) para generar mapas de deformación de la superficie o elevación digital , utilizando diferencias en la fase de las ondas que regresan al satélite [1] [2] [3] o aeronave. La técnica puede medir potencialmente cambios a escala milimétrica en la deformación en lapsos de días a años. Tiene aplicaciones para el monitoreo geofísico de peligros naturales, por ejemplo terremotos, volcanes y deslizamientos de tierra, y en ingeniería estructural , en particular el monitoreo de hundimientos y estabilidad estructural .

Interferograma elaborado con datos del ERS-2 del 13 de agosto al 17 de septiembre de 1999, que abarca el terremoto de İzmit de 1999. (NASA/JPL-Caltech)

Técnica

Imagen de amplitud SAR de Kilauea (NASA/JPL-Caltech)

Radar de apertura sintética

El radar de apertura sintética (SAR) es una forma de radar en la que se utiliza un procesamiento sofisticado de los datos del radar para producir un haz efectivo muy estrecho. Puede utilizarse para formar imágenes de objetivos relativamente inmóviles; los objetivos en movimiento pueden aparecer borrosos o desplazados en las imágenes formadas. El SAR es una forma de teledetección activa: la antena transmite la radiación que se refleja en el área de la imagen, a diferencia de la detección pasiva, en la que el reflejo se detecta a partir de la iluminación ambiental. Por lo tanto, la adquisición de imágenes mediante el SAR es independiente de la iluminación natural y las imágenes pueden tomarse de noche. El radar utiliza radiación electromagnética en frecuencias de microondas ; la absorción atmosférica en las longitudes de onda típicas del radar es muy baja, lo que significa que las observaciones no se ven impedidas por la cobertura de nubes.

Fase

Diferencia de fase

El SAR utiliza la amplitud y la fase absoluta de los datos de la señal de retorno. En cambio, la interferometría utiliza la fase diferencial de la radiación reflejada, ya sea de múltiples pasadas a lo largo de la misma trayectoria o de múltiples centros de fase desplazados (antenas) en una sola pasada. Dado que la onda saliente es producida por el satélite, la fase es conocida y se puede comparar con la fase de la señal de retorno. La fase de la onda de retorno depende de la distancia al suelo, ya que la longitud del camino hasta el suelo y de regreso constará de un número de longitudes de onda completas más una fracción de una longitud de onda. Esto se observa como una diferencia de fase o un desplazamiento de fase en la onda de retorno. La distancia total al satélite (es decir, el número de longitudes de onda completas) se conoce en función del tiempo que tarda la energía en hacer el viaje de ida y vuelta de regreso al satélite, pero es la fracción adicional de una longitud de onda la que es de particular interés y se mide con gran precisión.

En la práctica, la fase de la señal de retorno se ve afectada por varios factores, que juntos pueden hacer que el retorno de fase absoluto en cualquier recopilación de datos SAR sea esencialmente arbitrario, sin correlación de píxel a píxel. Para obtener información útil de la fase, algunos de estos efectos deben aislarse y eliminarse. La interferometría utiliza dos imágenes de la misma área tomadas desde la misma posición (o, para aplicaciones topográficas, posiciones ligeramente diferentes) y encuentra la diferencia de fase entre ellas, produciendo una imagen conocida como interferograma. Esta se mide en radianes de diferencia de fase y, debido a la naturaleza cíclica de la fase, se registra como franjas repetidas que representan cada una un ciclo completo .

Factores que afectan la fase

El factor más importante que afecta la fase es la interacción con la superficie del suelo. La fase de la onda puede cambiar al reflejarse , dependiendo de las propiedades del material. La señal reflejada de vuelta desde cualquier píxel es la contribución sumada a la fase de muchos "objetivos" más pequeños en esa área del suelo, cada uno con diferentes propiedades dieléctricas y distancias del satélite, lo que significa que la señal devuelta es arbitraria y completamente no correlacionada con la de los píxeles adyacentes. Sin embargo, es importante destacar que es consistente: siempre que nada en el suelo cambie, las contribuciones de cada objetivo deben sumar idénticamente cada vez y, por lo tanto, eliminarse del interferograma.

Una vez eliminados los efectos de suelo, la principal señal presente en el interferograma es una contribución de los efectos orbitales. Para que la interferometría funcione, los satélites deben estar lo más cerca posible de la misma posición espacial cuando se adquieren las imágenes. Esto significa que no se pueden comparar imágenes de dos plataformas satelitales con diferentes órbitas y, para un satélite determinado, se deben utilizar datos de la misma trayectoria orbital. En la práctica, la distancia perpendicular entre ellas, conocida como línea de base , suele conocerse con una precisión de unos pocos centímetros, pero solo se puede controlar en una escala de decenas a cientos de metros. Esta ligera diferencia provoca una diferencia regular en la fase que cambia suavemente a lo largo del interferograma y se puede modelar y eliminar.

Interferograma correspondiente de Kilauea , que muestra franjas topográficas (NASA/JPL-Caltech)

La ligera diferencia en la posición del satélite también altera la distorsión causada por la topografía , lo que significa que se introduce una diferencia de fase adicional por un efecto estereoscópico . Cuanto más larga sea la línea de base, menor será la altura topográfica necesaria para producir una franja de cambio de fase, conocida como altitud de ambigüedad . Este efecto se puede aprovechar para calcular la altura topográfica y utilizarla para producir un modelo digital de elevación (DEM).

Si ya se conoce la altura de la topografía, se puede calcular y eliminar la contribución de la fase topográfica. Esto se ha hecho tradicionalmente de dos maneras. En el método de dos pasadas , se utilizan los datos de elevación de un DEM derivado externamente junto con la información orbital para calcular la contribución de la fase. En el método de tres pasadas se utilizan dos imágenes adquiridas con un breve intervalo de tiempo para crear un interferograma, que se supone que no tiene señal de deformación y, por lo tanto, representa la contribución topográfica. Luego, este interferograma se resta de una tercera imagen con una separación temporal mayor para obtener la fase residual debida a la deformación.

Una vez que se han eliminado las contribuciones terrestres, orbitales y topográficas, el interferograma contiene la señal de deformación, junto con cualquier ruido restante (ver Dificultades a continuación). La señal medida en el interferograma representa el cambio de fase causado por un aumento o disminución de la distancia desde el píxel terrestre hasta el satélite, por lo tanto, solo el componente del movimiento terrestre paralelo al vector de la línea de visión del satélite hará que se observe una diferencia de fase. Para sensores como ERS con un ángulo de incidencia pequeño , esto mide bien el movimiento vertical, pero es insensible al movimiento horizontal perpendicular a la línea de visión (aproximadamente de norte a sur). También significa que el movimiento vertical y los componentes del movimiento horizontal paralelos al plano de la línea de visión (aproximadamente de este a oeste) no se pueden resolver por separado.

Una franja de diferencia de fase se genera por un movimiento del suelo de la mitad de la longitud de onda del radar, ya que esto corresponde a un aumento de longitud de onda completa en la distancia de viaje en ambos sentidos. Los cambios de fase solo se pueden resolver en relación con otros puntos del interferograma. La deformación absoluta se puede inferir suponiendo que un área del interferograma (por ejemplo, un punto alejado de las fuentes de deformación esperadas) no experimentó deformación, o utilizando un control terrestre ( GPS o similar) para establecer el movimiento absoluto de un punto.

Dificultades

Una variedad de factores determinan la elección de imágenes que se pueden utilizar para la interferometría. El más simple es la disponibilidad de datos: los instrumentos de radar utilizados para la interferometría por lo general no funcionan de manera continua y adquieren datos solo cuando están programados para ello. Para requisitos futuros, puede ser posible solicitar la adquisición de datos, pero para muchas áreas del mundo los datos archivados pueden ser escasos. La disponibilidad de datos está además limitada por criterios de referencia. La disponibilidad de un DEM adecuado también puede ser un factor para InSAR de dos pasadas; por lo general, los datos SRTM de 90 m pueden estar disponibles para muchas áreas, pero en latitudes altas o en áreas de cobertura deficiente se deben encontrar conjuntos de datos alternativos.

Un requisito fundamental para la eliminación de la señal terrestre es que la suma de las contribuciones de fase de los objetivos individuales dentro del píxel permanezca constante entre las dos imágenes y se elimine por completo. Sin embargo, hay varios factores que pueden hacer que este criterio no se cumpla. En primer lugar, las dos imágenes deben estar corregistradas con precisión a un nivel de subpíxel para garantizar que los mismos objetivos terrestres contribuyan a ese píxel. También existe una restricción geométrica sobre la longitud máxima de la línea base: la diferencia en los ángulos de visión no debe hacer que la fase cambie en el ancho de un píxel en más de una longitud de onda. Los efectos de la topografía también influyen en la condición, y las líneas base deben ser más cortas si los gradientes del terreno son altos. Cuando el corregistro es deficiente o se excede la línea base máxima, la fase del píxel se volverá incoherente: la fase se vuelve esencialmente aleatoria de píxel a píxel en lugar de variar suavemente, y el área parece ruidosa. Esto también es cierto para cualquier otra cosa que cambie las contribuciones a la fase dentro de cada píxel, por ejemplo, cambios en los objetivos terrestres en cada píxel causados ​​por el crecimiento de la vegetación, deslizamientos de tierra, agricultura o cubierta de nieve.

Otra fuente de error presente en la mayoría de los interferogramas es causada por la propagación de las ondas a través de la atmósfera. Si la onda viajara a través del vacío, teóricamente debería ser posible (sujeto a suficiente precisión de tiempo) utilizar el tiempo de viaje bidireccional de la onda en combinación con la fase para calcular la distancia exacta al suelo. Sin embargo, la velocidad de la onda a través de la atmósfera es menor que la velocidad de la luz en el vacío y depende de la temperatura del aire, la presión y la presión parcial del vapor de agua. [4] Es este retraso de fase desconocido lo que impide que se calcule el número entero de longitudes de onda. Si la atmósfera fuera homogénea horizontalmente en la escala de longitud de un interferograma y verticalmente en la de la topografía, entonces el efecto sería simplemente una diferencia de fase constante entre las dos imágenes que, dado que la diferencia de fase se mide en relación con otros puntos en el interferograma, no contribuiría a la señal. Sin embargo, la atmósfera es lateralmente heterogénea en escalas de longitud tanto mayores como menores que las señales de deformación típicas. Esta señal espuria puede parecer completamente ajena a las características de la superficie de la imagen, sin embargo, en otros casos el retraso de la fase atmosférica es causado por la falta de homogeneidad vertical a bajas altitudes y esto puede dar lugar a franjas que parecen corresponderse con la topografía.

Dispersor persistente InSAR

Las técnicas de dispersión persistente o permanente son un desarrollo relativamente reciente de los sistemas InSAR convencionales y se basan en el estudio de píxeles que permanecen coherentes a lo largo de una secuencia de interferogramas. En 1999, investigadores del Politécnico de Milán ( Italia) desarrollaron un nuevo método de imágenes múltiples en el que se busca en la pila de imágenes objetos en el suelo que proporcionen reflexiones de radar consistentes y estables al satélite. Estos objetos pueden tener el tamaño de un píxel o, más comúnmente, de un subpíxel, y están presentes en todas las imágenes de la pila. Esa implementación específica está patentada.

Algunos centros de investigación y empresas se inspiraron para desarrollar variaciones de sus propios algoritmos que también superarían las limitaciones de InSAR. En la literatura científica, estas técnicas se denominan colectivamente interferometría de dispersores persistentes o técnicas PSI. El término interferometría de dispersores persistentes (PSI) fue propuesto por la Agencia Espacial Europea (ESA) para definir la segunda generación de técnicas de interferometría de radar. Este término es comúnmente aceptado hoy en día por la comunidad científica y de usuarios finales.

Por lo general, estas técnicas son más útiles en áreas urbanas con muchas estructuras permanentes, por ejemplo, los estudios PSI de sitios de riesgo geológico europeos realizados por el proyecto Terrafirma. [5] El proyecto Terrafirma proporciona un servicio de información sobre riesgos de movimiento del suelo, distribuido en toda Europa a través de estudios geológicos e instituciones nacionales. El objetivo de este servicio es ayudar a salvar vidas, mejorar la seguridad y reducir las pérdidas económicas mediante el uso de información PSI de última generación. Durante los últimos 9 años, este servicio ha proporcionado información relacionada con el hundimiento y levantamiento urbano, la estabilidad de pendientes y los deslizamientos de tierra, la deformación sísmica y volcánica, las costas y las llanuras de inundación.

Producción de interferogramas

La cadena de procesamiento utilizada para producir interferogramas varía según el software utilizado y la aplicación precisa, pero normalmente incluirá alguna combinación de los siguientes pasos.

Se necesitan dos imágenes SAR para producir un interferograma; estas pueden obtenerse preprocesadas o pueden ser producidas por el usuario a partir de datos sin procesar antes del procesamiento InSAR. Las dos imágenes primero deben co-registrarse , utilizando un procedimiento de correlación para encontrar el desplazamiento y la diferencia en la geometría entre las dos imágenes de amplitud. Luego, una imagen SAR se vuelve a muestrear para que coincida con la geometría de la otra, lo que significa que cada píxel representa la misma área de tierra en ambas imágenes. Luego, el interferograma se forma mediante la multiplicación cruzada de cada píxel en las dos imágenes, y se elimina la fase interferométrica debido a la curvatura de la Tierra , un proceso conocido como aplanamiento. Para aplicaciones de deformación, se puede utilizar un DEM junto con los datos de referencia para simular la contribución de la topografía a la fase interferométrica, que luego se puede eliminar del interferograma.

Una vez que se ha producido el interferograma básico, se suele filtrar utilizando un filtro de espectro de potencia adaptativo para amplificar la señal de fase. Para la mayoría de las aplicaciones cuantitativas, las franjas consecutivas presentes en el interferograma tendrán que ser desenrolladas , lo que implica interpolar sobre los saltos de fase de 0 a 2π para producir un campo de deformación continuo. En algún momento, antes o después del desenrollado, las áreas incoherentes de la imagen pueden quedar enmascaradas. La etapa de procesamiento final implica la geocodificación de la imagen, que remuestrea el interferograma desde la geometría de adquisición (relacionada con la dirección de la trayectoria del satélite) a la proyección geográfica deseada .

Hardware

Seasat (NASA/JPL-Caltech)

Transbordador espacial

Las primeras aplicaciones de InSAR basadas en satélites incluyeron el uso de datos de Seasat en la década de 1980, pero el potencial de la técnica se amplió en la década de 1990, con el lanzamiento de ERS-1 (1991), JERS-1 (1992), RADARSAT-1 y ERS-2 (1995). Estas plataformas proporcionaron las órbitas estables y bien definidas y las líneas de base cortas necesarias para InSAR. Más recientemente, la misión STS-99 de la NASA de 11 días en febrero de 2000 utilizó una antena SAR montada en el transbordador espacial para recopilar datos para la Misión de Topografía Radar del Transbordador (SRTM). En 2002, la ESA lanzó el instrumento ASAR, diseñado como sucesor del ERS, a bordo del Envisat . Si bien la mayoría de InSAR hasta la fecha ha utilizado sensores de banda C, misiones recientes como ALOS PALSAR , TerraSAR-X y COSMO-SkyMed están ampliando los datos disponibles en las bandas L y X.

Sentinel-1A y Sentinel-1B , ambos sensores de banda C, fueron lanzados por la ESA en 2014 y 2016, respectivamente. Juntos, proporcionan cobertura InSAR a escala mundial y en un ciclo de repetición de seis días.

Aerotransportado

Los sistemas de adquisición de datos InSAR aerotransportados son construidos por empresas como la estadounidense Intermap , la alemana AeroSensing y la brasileña OrbiSat. [6]

Terrestre o basado en tierra

Un gráfico de deformación que muestra la inestabilidad de la pendiente utilizando Terrestrial InSAR

La interferometría SAR terrestre (TInSAR o GBInSAR) es una técnica de teledetección para la monitorización del desplazamiento de pendientes, [7] escarpes rocosos, volcanes, deslizamientos de tierra, edificios, infraestructuras, etc. Esta técnica se basa en los mismos principios operativos de la interferometría SAR por satélite, pero la apertura sintética del radar (SAR) se obtiene mediante una antena que se mueve sobre un raíl en lugar de un satélite que se mueve alrededor de una órbita. La técnica SAR permite obtener una imagen de radar 2D del escenario investigado, con una alta resolución de rango (a lo largo de la línea de visión instrumental) y resolución de rango cruzado (a lo largo de la dirección de escaneo). Dos antenas emiten y reciben respectivamente señales de microondas y, calculando la diferencia de fase entre dos mediciones tomadas en dos momentos diferentes, es posible calcular el desplazamiento de todos los píxeles de la imagen SAR. La precisión en la medición del desplazamiento es del mismo orden de magnitud que la longitud de onda EM y depende también de las condiciones locales y atmosféricas específicas.

Aplicaciones

Subsidencia rápida del terreno sobre el campo petrolífero Lost Hills en California. (NASA/JPL-Caltech)

Tectónico

El InSAR se puede utilizar para medir la deformación tectónica , por ejemplo, los movimientos del suelo debido a los terremotos . Se utilizó por primera vez para el terremoto de Landers de 1992 , [8] pero desde entonces se ha utilizado ampliamente para una amplia variedad de terremotos en todo el mundo. En particular, se estudiaron ampliamente los terremotos de Izmit de 1999 y Bam de 2003. [9] [10] El InSAR también se puede utilizar para monitorear la fluencia y la acumulación de tensión en fallas .

Volcánico

InSAR se puede utilizar en una variedad de entornos volcánicos , incluyendo la deformación asociada con erupciones , la tensión entre erupciones causada por cambios en la distribución del magma en profundidad, la propagación gravitacional de edificios volcánicos y las señales de deformación volcano-tectónica. [11] Los primeros trabajos sobre InSAR volcánico incluyeron estudios sobre el Monte Etna , [12] y Kilauea , [13] y se estudiaron muchos más volcanes a medida que se desarrollaba el campo. La técnica ahora se usa ampliamente para la investigación académica sobre la deformación volcánica, aunque su uso como técnica de monitoreo operativo para observatorios de volcanes se ha visto limitado por problemas como los tiempos de repetición orbital, la falta de datos archivados, la coherencia y los errores atmosféricos. [14] [15] Recientemente, InSAR se ha utilizado para estudiar los procesos de rifting en Etiopía. [16]

Hundimiento

El hundimiento del terreno por diversas causas se ha medido con éxito utilizando InSAR, en particular el hundimiento causado por la extracción de petróleo o agua de yacimientos subterráneos, [17] la minería subterránea y el colapso de minas antiguas. [18] Por lo tanto, InSAR se ha convertido en una herramienta indispensable para abordar satisfactoriamente muchos estudios de hundimiento. Tomás et al. [19] realizaron un análisis de costos que permitió identificar los puntos más fuertes de las técnicas InSAR en comparación con otras técnicas convencionales: (1) mayor frecuencia de adquisición de datos y cobertura espacial; y (2) menor costo anual por punto de medición y por kilómetro cuadrado.

Deslizamientos de tierra

Aunque la técnica InSAR puede presentar algunas limitaciones cuando se aplica a deslizamientos de tierra, [20] también se puede utilizar para monitorear características del paisaje como deslizamientos de tierra . [21] [22] [23]

Tomás et al. [24] realizaron un estudio bibliométrico sobre las tendencias en publicaciones relacionadas con deslizamientos de tierra e InSAR. Encontraron que las tendencias de publicación siguen un modelo de potencia, lo que indica que a pesar de su inicio en el siglo pasado, InSAR es un tema de creciente actualidad y se ha establecido como una herramienta valiosa para estudiar deslizamientos de tierra.

Flujo de hielo

El movimiento y la deformación de los glaciares se han medido con éxito mediante interferometría satelital. La técnica permite la medición remota y de alta resolución de los cambios en la estructura de los glaciares, el flujo de hielo y los cambios en la dinámica del hielo, todo lo cual coincide estrechamente con las observaciones terrestres. [25]

Península de Kamchatka, datos Landsat sobre el modelo de elevación digital SRTM (NASA/JPL-Caltech)

Monitoreo de infraestructuras y edificios

El sistema InSAR también se puede utilizar para supervisar la estabilidad de las estructuras construidas. [26] Los datos SAR de muy alta resolución (como los derivados del modo TerraSAR-X StripMap o el modo COSMO-Skymed HIMAGE) son especialmente adecuados para esta tarea. El sistema InSAR se utiliza para supervisar los asentamientos en carreteras y vías férreas, [27] [28] la estabilidad de diques, [29] la ingeniería forense [30] y muchos otros usos.

Generación de DEM

Los interferogramas se pueden utilizar para producir mapas digitales de elevación (DEM) utilizando el efecto estereoscópico causado por ligeras diferencias en la posición de observación entre las dos imágenes. Cuando se utilizan dos imágenes producidas por el mismo sensor con una separación en el tiempo, se debe asumir que otras contribuciones de fase (por ejemplo, de deformación o efectos atmosféricos) son mínimas. En 1995, los dos satélites ERS volaron en tándem con una separación de un día para este propósito. Un segundo enfoque es utilizar dos antenas montadas a cierta distancia entre sí en la misma plataforma y adquirir las imágenes al mismo tiempo, lo que garantiza que no haya señales atmosféricas o de deformación. Este enfoque fue seguido por la misión SRTM de la NASA a bordo del transbordador espacial en 2000. Los DEM derivados de InSAR se pueden utilizar para estudios de deformación de dos pasadas posteriores, o para su uso en otras aplicaciones geofísicas.

Mapeo y clasificación de áreas de deformación activa

Se han desarrollado varios procedimientos para identificar de forma semiautomática grupos de dispersores persistentes activos, [31] [32] [33] habitualmente denominados áreas de deformación activa, y asociarlos preliminarmente con diferentes tipos potenciales de procesos de deformación (por ejemplo, deslizamientos de tierra, sumideros, asentamientos de edificios, hundimientos de tierras) en áreas amplias. [34]

Véase también

Referencias

  1. ^ Massonnet, D.; Feigl, KL (1998), "Interferometría de radar y su aplicación a los cambios en la superficie terrestre", Rev. Geophys. , vol. 36, no. 4, págs. 441–500, Bibcode :1998RvGeo..36..441M, doi : 10.1029/97RG03139 , S2CID  24519422
  2. ^ Burgmann, R.; Rosen, PA; Fielding, EJ (2000), "Interferometría de radar de apertura sintética para medir la topografía de la superficie de la Tierra y su deformación", Annual Review of Earth and Planetary Sciences , vol. 28, págs. 169–209, Bibcode :2000AREPS..28..169B, doi :10.1146/annurev.earth.28.1.169
  3. ^ Hanssen, Ramon F. (2001), Interferometría de radar: interpretación de datos y análisis de errores , Kluwer Academic, ISBN 9780792369455
  4. ^ Zebker, HA; Rosen, PA; Hensley, S. (1997), "Efectos atmosféricos en la deformación de la superficie del radar de apertura sintética interferométrica y en los mapas topográficos", Journal of Geophysical Research , vol. 102, núm. B4, págs. 7547–7563, Bibcode :1997JGR...102.7547Z, doi :10.1029/96JB03804
  5. ^ "Terrafirma.eu.com: Un servicio paneuropeo de información sobre peligros terrestres" . Consultado el 22 de enero de 2013 .
  6. ^ "Revista Pesquisa Fapesp".
  7. ^ Longstaff, ID (2011). "Comparación de técnicas de apertura sintética y de haz real para el radar de estabilidad de taludes" (PDF) . Libro blanco, Universidad de Queensland, Australia .[ enlace muerto permanente ]
  8. ^ Massonnet, D.; Rossi, M.; Carmona, C.; Adragna, F.; Peltzer, G.; Feigl, K.; Rabaute, T. (1993), "El campo de desplazamiento del terremoto de Landers mapeado por interferometría de radar", Nature , vol. 364, no. 6433, pp. 138–142, Bibcode :1993Natur.364..138M, doi :10.1038/364138a0, S2CID  4355142
  9. ^ "La visión arcoiris del Envisat detecta que el suelo se mueve al ritmo en que crecen las uñas". Agencia Espacial Europea. 6 de agosto de 2004. Consultado el 22 de marzo de 2007 .
  10. ^ "El terremoto de Izmit del 17 de agosto de 1999 en Turquía". Agencia Espacial Europea. Archivado desde el original el 10 de marzo de 2007. Consultado el 22 de marzo de 2007 .
  11. ^ Wadge, G. (2003), "Una estrategia para la observación del vulcanismo en la Tierra desde el espacio", Phil. Trans. Royal Soc.Lond. , vol. 361, núm. 1802, pp. 145–156, Bibcode :2003RSPTA.361..145W, doi :10.1098/rsta.2002.1117, PMID  12626249, S2CID  25985116
  12. ^ Massonnet, D.; Briole, P.; Arnaud, A. (1995), "Deflación del Monte Etna monitoreada por interferometría de radar espacial", Nature , vol. 375, núm. 6532, pp. 567–570, Bibcode :1995Natur.375..567M, doi :10.1038/375567a0, S2CID  4281294
  13. ^ Rosen, PA; Hensley, S.; Zebker, HA; Webb, FH; Fielding, EJ (1996), "Medidas de coherencia y deformación de la superficie del volcán Kilauea, Hawái, a partir de interferometría de radar SIR C", J. Geophys. Res. , vol. 101, núm. E10, págs. 23, 109–23, 126, Bibcode :1996JGR...10123109R, doi :10.1029/96JE01459
  14. ^ Pritchard, Matthew E.; Simons, Mark (2004). "Estudio de arcos volcánicos con interferometría de radar satelital: los Andes centrales, Kamchatka y más allá". GSA Today . 14 (8): 4. Bibcode :2004GSAT...14h...4P. doi : 10.1130/1052-5173(2004)014<4:svawsr>2.0.co;2 .
  15. ^ Stevens, NF; Wadge, G. (2004), "Hacia la interferometría SAR de repetición operativa en volcanes activos", Natural Hazards , vol. 33, no. 1, págs. 47–76, Bibcode :2004NatHa..33...47S, doi :10.1023/B:NHAZ.0000035005.45346.2b, S2CID  129026183
  16. ^ Wright, TJ; Ebinger, C.; Biggs, J.; Ayele, A.; Yirgu, G.; Keir, D.; Stork, A. (2006), "Segmentación de la grieta mantenida por el magma en la ruptura continental en el episodio de formación de diques de Afar de 2005" (PDF) , Nature , vol. 442, núm. 7100, pp. 291–294, Bibcode :2006Natur.442..291W, doi :10.1038/nature04978, hdl : 2158/1078052 , PMID  16855588, S2CID  4319443
  17. ^ Tomás, R.; Márquez, Y.; Lopez-Sanchez, JM; Delgado, J.; Blanco, P.; Mallorquí, JJ; Martínez, M.; Herrera, G.; Mulas, J. (2005). "Cartografía de la subsidencia del terreno inducida por la sobreexplotación de acuíferos mediante interferometría SAR diferencial avanzada: estudio de caso de la Vega Media del río Segura (SE España)". Teledetección del medio ambiente . 98 (2–3): 269–283. Bibcode :2005RSEnv..98..269T. doi :10.1016/j.rse.2005.08.003. hdl :2117/13208.
  18. ^ Herrera, G.; Tomás, R.; López-Sánchez, JM; Delgado, J.; Mallorquí, JJ; Duque, S.; Mulas, J. (2007). "Análisis DInSAR avanzado en zonas mineras: estudio de caso de La Unión (Murcia, SE España)". Ingeniería Geológica . 90 (3–4): 148–159. Código Bib : 2007EngGe..90..148H. doi : 10.1016/j.enggeo.2007.01.001. hdl : 2117/12906 .
  19. ^ Tomás, R.; Romero, R.; Mulas, J.; Marturiá, JJ; Mallorquí, JJ; López-Sánchez, JM; Herrera, G.; Gutiérrez, F.; González, PJ; Fernández, J.; Duque, S.; Concha-Dimas, A.; Cocksley, G.; Castañeda, C.; Carrasco, D.; Blanco, P. (2014). "Técnicas de interferometría radar para el estudio de fenómenos de subsidencia del suelo: una revisión de cuestiones prácticas a través de casos en España". Ciencias Ambientales de la Tierra . 71 (1): 163–181. Código Bib : 2014EES....71..163T. doi :10.1007/s12665-013-2422-z. hdl : 10045/36419 . Número de identificación del sujeto  128740704.
  20. ^ Colesanti, C.; Wasowski, J. (2006). "Investigación de deslizamientos de tierra con interferometría de radar de apertura sintética (SAR) espacial". Ingeniería geológica . 88 (3–4): 173–199. Bibcode :2006EngGe..88..173C. doi :10.1016/j.enggeo.2006.09.013.
  21. ^ "Movimiento terrestre". Agencia Espacial Europea. Archivado desde el original el 21 de mayo de 2008. Consultado el 21 de marzo de 2007 .
  22. ^ Herrera, G.; Tomás, R.; Vicente, F.; Lopez-Sanchez, JM; Mallorquí, JJ; Mulas, J. (octubre de 2010). "Mapeo de movimientos de tierra en áreas de minería a cielo abierto mediante interferometría SAR diferencial". Revista Internacional de Mecánica de Rocas y Ciencias Mineras . 47 (7): 1114–1125. Bibcode :2010IJRMM..47.1114H. doi :10.1016/j.ijrmms.2010.07.006.
  23. ^ Tomás, R.; Li, Z.; Liu, P.; Singleton, A.; Hoey, T.; Cheng, X. (2014). "Características espaciotemporales del deslizamiento de tierra de Huangtupo en la región de las Tres Gargantas (China) restringidas por interferometría de radar". Geophysical Journal International . 197 (1): 213–232. Bibcode :2014GeoJI.197..213T. doi : 10.1093/gji/ggu017 . hdl : 10045/36409 .
  24. ^ Tomás, Roberto; Zeng, Qiming; López-Sánchez, Juan M.; Zhao, Chaoying; Li, Zhenhong; Liu, Xiaojie; Navarro-Hernández, María I.; Hu, Liuru; Luo, Jiayin; Díaz, Esteban; Szeibert, William T.; Pastor, José Luis; Riquelme, Adrián; Yu, Chen; Cano, Miguel (07-11-2023). "Avances en la investigación de deslizamientos de tierra mediante interferometría de radar de apertura sintética espacial". Ciencia de la información geoespacial . 27 (3): 602–623. doi :10.1080/10095020.2023.2266224. hdl : 10045/138430 . ISSN  1009-5020.
  25. ^ Goldstein, RM; Engelhardt, H.; Kamb, B.; Frolich, RM (1993), "Interferometría de radar satelital para monitorear el movimiento de la capa de hielo: aplicación a una corriente de hielo antártica", Science , vol. 262, núm. 5139, págs. 1525–1530, Bibcode :1993Sci...262.1525G, doi :10.1126/science.262.5139.1525, PMID  17829380, S2CID  42622639
  26. ^ Tomás, R.; García-Barba, J.; Cano, M.; Sanabria, MP; Ivorra, S.; Duro, J.; Herrera, G. (noviembre de 2012). "Evaluación de daños por hundimiento de una iglesia gótica mediante interferometría diferencial y datos de campo". Structural Health Monitoring . 11 (6): 751–762. doi :10.1177/1475921712451953. hdl : 10045/55037 . S2CID  112142102.
  27. ^ Yu, B.; Liu, G.; Zhang, R.; Jia, H.; Li, T.; Wang, X.; Dai, K.; Ma, D. (2013). "Monitoreo de tasas de subsidencia a lo largo de la red vial mediante interferometría SAR de dispersor persistente con imágenes TerraSAR-X de alta resolución". Journal of Modern Transportation . 21 (4): 236–246. doi : 10.1007/s40534-013-0030-y .
  28. ^ Bianchini Ciampoli, L.; Gagliardi, V.; Clementini, C.; Latini, D.; Del Frate, F.; Benedetto, A. (2020). "Monitoreo de infraestructura de transporte mediante InSAR y GPR Data Fusion". Encuestas en Geofísica . 41 (3): 371–394. doi :10.1007/s10712-019-09563-7.
  29. ^ Tomás, R.; Canó, M.; García-Barba, J.; Vicente, F.; Herrera, G.; López-Sánchez, JM; Mallorquí, JJ (2013). "Seguimiento de una presa de relleno de tierra mediante interferometría diferencial SAR: presa de La Pedrera, Alicante, España". Ingeniería Geológica . 157 : 21–32. Código Bib : 2013EngGe.157...21T. doi :10.1016/j.enggeo.2013.01.022. hdl : 2117/19542 .
  30. ^ Herrera, G.; Tomás, R.; Monells, D.; Centolanza, G.; Mallorquí, JJ; Vicente, F.; Navarro, VD; López-Sánchez, JM; Sanabria, M.; Canó, M.; Mulas, J. (2010). "Análisis de hundimientos utilizando datos de TerraSAR-X: estudio de caso de Murcia". Ingeniería Geológica . 116 (3–4): 284–295. Código Bib : 2010EngGe.116..284H. doi : 10.1016/j.enggeo.2010.09.010.
  31. ^ Barra, Anna; Solari, Lorenzo; Béjar-Pizarro, Marta; Monserrat, Oriol; Bianchini, Silvia; Herrera, Gerardo; Crosetto, Michele; Sarro, Roberto; González-Alonso, Elena; Mateos, Rosa; Ligüerzana, Sergio; López, Carmen; Moretti, Sandro (28 de septiembre de 2017). "Una metodología para detectar y actualizar áreas de deformación activa basada en imágenes SAR Sentinel-1". Teledetección . 9 (10): 1002. Código bibliográfico : 2017RemS....9.1002B. doi : 10.3390/rs9101002 . hdl : 10261/276682 . ISSN  2072-4292.
  32. ^ Bianchini, Silvia; Cigna, Francesca; Righini, Gaia; Proietti, Chiara; Casagli, Nicola (2 de febrero de 2012). "Mapeo de puntos calientes de deslizamientos de tierra mediante interferometría de dispersión persistente". Ciencias Ambientales de la Tierra . 67 (4): 1155-1172. Código Bib : 2012EES....67.1155B. doi :10.1007/s12665-012-1559-5. ISSN  1866-6280.
  33. ^ Tomás, Roberto; Pagán, José Ignacio; Navarro, José A.; Cano, Miguel; Pastor, José Luis; Riquelme, Adrián; Cuevas-González, María; Crosetto, Michele; Barra, Anna; Monserrat, Oriol; López-Sánchez, Juan M.; Ramón, Alfredo; Ivorra, Salvador; Del Soldato, Matteo; Solari, Lorenzo (enero 2019). "Identificación semiautomática y selección previa de procesos deformacionales geológico-geotécnicos utilizando conjuntos de datos de interferometría de dispersión persistente". Teledetección . 11 (14): 1675. Código bibliográfico : 2019RemS...11.1675T. doi : 10.3390/rs11141675 . hdl : 2158/1162779 . Revista de Ciencias  Sociales y Humanidades (1998).
  34. ^ Tomás, Roberto; Pagán, José Ignacio; Navarro, José A.; Cano, Miguel; Pastor, José Luis; Riquelme, Adrián; Cuevas-González, María; Crosetto, Michele; Barra, Anna; Monserrat, Oriol; López-Sánchez, Juan M.; Ramón, Alfredo; Ivorra, Salvador; Del Soldato, Matteo; Solari, Lorenzo (enero 2019). "Identificación semiautomática y selección previa de procesos deformacionales geológico-geotécnicos utilizando conjuntos de datos de interferometría de dispersión persistente". Teledetección . 11 (14): 1675. Código bibliográfico : 2019RemS...11.1675T. doi : 10.3390/rs11141675 . hdl : 2158/1162779 . Revista de Ciencias  Sociales y Humanidades (1998).

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