Analisi e monitoraggio di frane mediante misure laser scanner terrestre da lunga distanza

Capitolo II. MONITORAGGIO DEI MOVIMENTI FRANOSI CON LA TECNICA 
DEL TERRESTRIAL LASER SCANNING - TLS 
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2. MONITORAGGIO DEI 
MOVIMENTI FRANOSI CON LA 
TECNICA DEL TERRESTRIAL 
LASER SCANNING - TLS 
La frana è uno dei disastri naturali più devastanti per i paesi di tutto il mondo, che porta 
al pericolo di vita, di proprietà e danni infrastrutturali. Un monitoraggio accurato della 
cinematica di una frana è un aspetto importante per la comprensione fisica dei 
meccanismi di rottura e la quantificazione dei rischi associati (Travelletti et al., 2014). 
Quindi, è necessaria una tecnica efficace per monitorarla, riducendo così l’impatto 
causato da questo tipo di disastro (Lau et al., 2014). 
Il Terrestrial Laser Scanning (TLS) è una delle tecniche di rilevamento più interessanti 
per la caratterizzazione e il monitoraggio di versanti rocciosi. Movimenti franosi e crolli 
rocciosi possono essere rilevati mediante il confronto di scansioni sequenziali che 
opportunamente elaborate possono portare a una combinazione di previsione temporale 
e spaziale delle frane (Abellán et al., 2009). Negli ultimi dieci anni l’efficacia del TLS 
per monitorare lenti movimenti franosi è stata ampiamente dimostrata ma sono ancora 
necessari metodi di elaborazione accurati per estrarre informazioni utili disponibili nelle 
serie storiche delle nuvole di punti (Travelletti et al., 2014). 
Fotogrammetria e scansione laser, grazie allo sviluppo significativo negli ultimi anni, 
sono tecniche di rilevamento paragonabili nel generare, senza contatto con l’oggetto e 
con una precisione commisurata alla scala dei Digital Terrain Model (DTM), uno 
strumento fondamentale per individuare, classificare e monitorare le frane. Le indagini 
realizzate su aree test hanno dimostrato che, in molti casi, il TLS può rappresentare un 
efficace e rapida soluzione per produrre economici, accurati e precisi DTM ai fini di 
indagine su pendii interessati da movimenti franosi (Bitelli et al., 2004). Anche se il 
numero di pubblicazioni sull’uso del TLS nello studio dei versanti rocciosi è 
rapidamente aumentato negli ultimi 5-10 anni, è stato però fatto poco per valutare i 
principali sviluppi, stabilire la miglior procedura operativa e unificare gli approcci di 
ricerche future.
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L’acquisizione di dense informazioni 3D del terreno ad alta precisione, alta velocità di 
acquisizione dati e sempre più efficienti flussi di lavoro di post-processing sta aiutando 
a quantificare meglio i parametri chiave di instabilità di versanti rocciosi a diverse scale 
spaziali e temporali che vanno rispettivamente da decimetri cubi a milioni di metri cubi 
e da tempi di ore a anni. Approfondimenti chiave per affrontare l’uso del TLS nelle 
indagini dei versanti rocciosi includono la capacità di ottenere da remoto l’orientamento 
delle discontinuità del versante, che costituisce un grande passo avanti nella meccanica 
delle rocce, e la possibilità di monitorare pendii rocciosi, che permette la modellazione 
spazio-temporale della deformazione del versante roccioso con un livello di dettaglio 
senza precedenti (Abellán et al., 2013). 
Studiare pendii rocciosi con il TLS presenta una serie di sfide, come l’importanza del 
carattere frattale della superficie della roccia per rilevare la deformazione precursore 
che può aiutare in futuro la previsione delle frane (Abellán et al., 2013). I Digital 
Elevation Model (DEM) sono ampiamente utilizzati per determinare le caratteristiche 
dei processi di movimento di massa, come l’accumulo e la deposizione di materiale, le 
stime del volume o l’orientamento delle discontinuità. Per creare tali DEM la nuvola di 
punti è generata dalla scansione con il TLS e quindi utilizzata per l’analisi dei 
movimenti di massa (Prokop and Panholzer, 2009). Sono stati sviluppati e sperimentati 
metodi per l’analisi delle deformazioni basati sull’impiego del TLS. Tale metodologia è 
stata progettata con un livello di flessibilità tale che possa essere utilizzata sia per 
superfici regolari che irregolari. Le pareti rocciose costituiscono un esempio 
omnicomprensivo di queste caratteristiche: la loro complessa morfologia e la presenza 
di molteplici fattori che ne cambiano la forma (accrescimenti, distacchi e deformazioni) 
si sono dimostrati un caso ideale per validare la metodologia proposta (Alba)
1
. 
L’attuale disponibilità del TLS a lungo raggio rende possibile l’uso operativo di questo 
strumento di rilevazione, che può fornire risultati che non possono essere ottenuti con 
altri metodi topografici e fotogrammetrici, o comunque possono essere ottenuti più 
facilmente e in minor tempo (Lichun et al., 2009). Tra i principali vantaggi del rilievo 
laser applicato alla geologia, sono quindi l’acquisizione veloce dei dati grazie alla 
raccolta di dati a distanza e la maggior completezza delle informazioni rispetto alle 
indagini tradizionali usando acquisizioni di dati puntuali con una maggiore precisione di 
                                                 
1
 http://www.autec-geomatica.it/wp-content/uploads/2012/06/Alba.pdf
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misura (Scaioni et al., 2004). I dati laser scanner devono essere trasformati in coordinate 
terrestri usando i punti di controllo a terra (Ground Control Point - GCP) di solito 
segnalizzati con prismi. Le coordinate del prisma sono misurate precisamente 
utilizzando ricevitori satellitari e stazione totale. Tuttavia l’acquisizione di informazioni 
accurate delle coordinate del prisma nei dati scanner laser è molto difficile. 
Oggi perciò, la tecnologia TLS sta guadagnando popolarità nel monitoraggio e la 
previsione del movimento del corpo di frana a causa dell’elevata capacità di 
acquisizione dati ad alta velocità senza richiedere un contatto diretto con la superficie 
monitorata. Pertanto, è una scelta adatta per il monitoraggio del territorio di pendii 
instabili. È indiscutibile che è necessaria una corretta pianificazione del progetto prima 
di effettuare la raccolta dei dati per il monitoraggio. Un aspetto importante che richiede 
la ricerca è la risoluzione ottimale della scansione. Questa risoluzione dipende 
principalmente dalla distanza tra lo scanner e la superficie e procede da cm a mm di 
risoluzione. Oltre a ciò, il tipo di risoluzione dipende anche dalla caratteristica minima 
della dimensione che deve essere raccolta e la maggior parte dei ricercatori stanno 
usando un’alta risoluzione per questo tipo di applicazioni. La risoluzione del DTM che 
può essere generato per analisi di deformazione e lo sforzo richiesto per la gestione dei 
dati sono direttamente influenzati dalla densità della nuvola di punti (Lau et al., 2014). 
Il rilevamento aereo in frana, tradizionalmente fatto con metodi fotogrammetrici, 
richiede strumenti più costosi (telecamere aeree metriche, scanner fotogrammetrici, 
workstation fotogrammetriche digitali o plotter analitici) e un’organizzazione più 
complessa mentre la strumentazione TLS viene facilmente trasportata a mano e 
utilizzata da un solo operatore. In effetti ci sono almeno sei passi per ottenere DTM 
mediante tecniche fotogrammetriche e realizzare quindi studi multi-temporali: 
pianificazione del rilievo aereo ed esecuzione; misurazione dei GCP; determinazione 
dei parametri dell’orientamento rispetto ad un sistema di coordinate spazio oggetto; 
controlli e editing dei DTM. Queste operazioni richiedono più tempo rispetto ad una 
semplice indagine ed elaborazione di dati TLS. Inoltre, anche se la fotogrammetria 
analitica viene gradualmente sostituita dalla fotogrammetria digitale, grazie al 
miglioramento della potenza del computer e del software, il lavoro manuale di un 
operatore esperto è generalmente indispensabile per generare un DTM in modalità semi 
automatica o correggere errori provenienti da procedure image matching (Bitelli et al., 
2004).
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Il TLS, come già detto è una tecnica di telerilevamento senza contatto e attiva, e questo 
sistema può fornire immagini a colori utilizzando un solo operatore. Questa 
metodologia di lavoro è efficiente, e l’operatore non deve arrivare alla zona pericolosa 
per impostare le stazioni GNSS o i prismi (Sui et al., 2009). D’altra parte, la 
ricostruzione 3D del terreno con metodi di scansione laser terrestre è un altro modo 
moderno per riprodurre la superficie naturale del suolo con elevata precisione ed elevata 
automazione (Bitelli et al., 2004). 
Il monitoraggio delle frane può essere effettuato utilizzando diversi tipi di strumenti 
terrestri. I risultati più accurati sono dati da stazioni totali o ricevitori satellitari. In 
questo modo si può rilevare la posizione di alcuni punti che devono essere comunque 
accessibili e ben materializzati. Quando abbiamo bisogno di una descrizione dettagliata 
del movimento di un pendio viene utilizzato il TLS che permette di ottenere una 
precisione molto inferiore sui singoli punti, circa 1 - 2 cm sui vettori e 0.5º per le 
rotazioni (Jaszczak, 2006), ma consente di ottenere una modellazione molto più 
dettagliata dell’intera superficie della frana. L’enorme numero di punti rilevati in questo 
caso richiede, tuttavia, molto più lavoro di elaborazione. È comunque importante 
effettuare entrambi i tipi di indagini poiché i dati che possono essere acquisiti da 
ciascuno strumento sono complementari (Barbarella and Fiani, 2013). Ogni tecnica di 
acquisizione, cioè laser scanning, fotogrammetria o tecniche di rilevamento 
convenzionali presentano ovviamente dei limiti, ma le attività sono anche molto 
complementari e gli esperimenti condotti da Grussenmeyer et al., (2008) sul confronto 
tra i vari metodi sopracitati conducono alla conclusione che non è raccomandabile 
l’utilizzo di una sola tecnica (Grussenmeyer et al., 2008). 
Sono stati condotti diversi esperimenti per verificare se l’errore strumentale del TLS è 
sufficientemente piccolo da consentire il rilevamento di spostamenti precursori di 
grandezza millimetrica.
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Uno di questi è stato condotto all’aperto da Abellán et al., (2009) con laser scanner 
Optech ILRIS-3D e consiste nel rilevamento di uno spostamento noto di tre oggetti di 
forma diversa rispetto ad una superficie stabile. 
 
Figura 2.1. (a) Descrizione generale del setup sperimentale (range = 50 m). (b) Zoom dell’area di scansione che 
mostra i 3 oggetti in movimento sulla parte fissa. (c) Viste prospettiche della nuvola di punti TLS.                           
(Da Abellán et al., 2009) 
I risultati mostrano che i cambiamenti millimetrici non possono essere individuati dalle 
analisi dei seti di dati non processati. Le misure degli spostamenti sono migliorate 
notevolmente, applicando la media del punto più vicino - Nearest Neighbours, NN - 
(Lindenbergh and Pfeifer, 2005), che riduce l’errore (1ơ) fino a un fattore 6. La 
deviazione standard dell’errore strumentale è stata calcolata in 7,2 mm ad una distanza 
di 50 m (Abellán et al., 2009). 
Tabella 2.2. (a) Misurazioni TLS (mm). (b) Misure di calibrazione (mm). (Da Abellán et al., 2009)
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Questo valore è dello stesso ordine di grandezza dell’errore nei confronti dei dati grezzi 
per il piano, l’emisfero e la forma irregolare (rispettivamente 7,4, 10,1 e 11,2 mm). I 
confronti dei dati grezzi mostrano che gli errori aumentano con la complessità della 
forma (rispettivamente 1,0, 1,4 e 1,5 volte la deviazione standard dell’errore 
strumentale). Questo potrebbe essere dovuto a: bassa riflettività, un elevato angolo di 
incidenza e/o a un diverso carattere della superficie. Da un lato, alcuni autori 
(Soudarissanane et al., 2008; Voegtle et al., 2008) hanno dimostrato l’influenza dei 
bassi valori di riflettività e grandi angoli di incidenza nel ridurre l’accuratezza. Prove di 
questi effetti si trovano nell’emisfero: bassi valori di riflettività e precisione sono stati 
trovati intorno alla parte esterna dell’oggetto (Abellán et al., 2009). 
 
Figura 2.3. Dati grezzi degli spostamenti misurati (7,4 mm < ơ < 11,2 mm) per differenti spostamenti indotti: (a) 5 
mm, (b) 10 mm, (c) 15 mm, (d) 20 mm, (e) 25 mm. La scala di colori (in mm) indica spostamenti fino a 30 mm.    
(Da Abellán et al., 2009) 
Filtrando questi punti, la qualità della misura globale può essere migliorata. 
Nello studio sopra descritto, è stata trascurata l’influenza del materiale dell’oggetto, 
suggerita invece da Voegtle et al., (2008). Per il test eseguito da Voegtle et al., (2008) 
sono stati scannerizzati (o digitalizzati) fogli colorati e a scala di grigi, diverse tipologie 
di legno, una piastra metallica, gessi di diverse dimensioni particellari, ed oggetti in 
diverse condizioni di umidità. La scelta si è basata su materiali comunemente usati nella 
costruzione di facciate (di palazzi). L’analisi dei risultati porta ad alcune conclusioni 
generali. Innanzitutto sono state verificate le specifiche del produttore riguardo al range 
di accuratezza (precisione) di un piano (livello) estratto. Un aspetto interessante è 
l’aumento dell’accuratezza di misurazione di notte e su materiali chiari. L’influenza 
della tipologia di legno e dell’umidità sembra essere marginale, mentre placche 
metalliche e materiali foto-trasmittenti inducono valori MSE enormi, molto più alti del 
range di accuratezza generale del laser scanner (Voegtle et al., 2008).
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Figura 2.4. Range di precisione di giorno e di notte per differenti fogli colorati. (Da Voegtle et al., 2008) 
Spostamenti precursori inferiori a 2ơ non possono essere rilevati con certezza usando il 
set di dati grezzi, nel setup sperimentale, o nel caso reale di studio. Al contrario, le serie 
di dati mediati da un NN ha permesso una misurazione più precisa di questi spostamenti 
millimetrici (Abellán et al., 2009). 
 
 
Figura 2.5. Misurazioni degli spostamenti dopo la media 5×5 del punto più vicino per diversi spostamenti indotti 
(ơ
plane
 = 1,3 mm): (a) 5 mm, (b) 10 mm, (c) 15 mm, (d) 20 mm, (e) 25 mm. La scala di colori (in mm) indica 
spostamenti fino a 30 mm. (Da Abellán et al., 2009) 
È incoraggiante che lo spostamento precursore sia stato chiaramente individuato 
applicando il metodo della media NN. Questi risultati mostrano che usando il TLS 
possono essere rilevati spostamenti millimetrici prima della frattura. La tecnica NN 
richiede la convalida in più casi per verificare l’applicabilità in condizioni reali che 
coinvolgono materiali di superficie diversi e diversi tipi di fratture e sulla rilevazione 
degli spostamenti precursori a diversi intervalli (cioè da 100 fino a 500 m) e per 
variabili direzioni di movimento (Abellán et al., 2009).
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Un altro studio sviluppato da Lau et al., (2014) con l’obiettivo di determinare il livello 
ottimale di risoluzione al suolo per lo scopo di monitoraggio delle deformazioni franose 
è stato condotto su un sito all’interno dell’Università Malaysia Teknologi utilizzando 
uno scanner Leica Scan Station C10. Cinque punti di controllo ben distribuiti sono stati 
stabiliti intorno alla zona di interesse allo scopo di registrazione delle nuvole di punti. 
 
Figura 2.6. (a) Il Leica Scan Station C10 viene utilizzato per eseguire la scansione della superficie della scarpata e (b) 
la stazione totale Topcon ES-105 retroriflettente è utilizzato per la convalida. (Da Lau et al., 2014) 
 
Figura 2.7. La distribuzione dei punti di controllo e la verifica dei punti sulla scarpata. (Da Lau et al., 2014) 
 
Figura 2.8. Tipi di target utilizzati per (a) la verifica dei punti e (b) i punti di controllo. (Da Lau et al., 2014) 
Due stazioni di scansione sono state usate per coprire l’intera superficie del pendio. 
Sono stati utilizzati tre tipi di risoluzione in ciascuna stazione di scansione, bassa, media 
e alta. Dopo aver completato la raccolta dei dati, le nuvole di punti sono state sottoposte 
al processo di registrazione e filtraggio della vegetazione utilizzando il software Leica 
Cyclone. Dopo di che i dati delle nuvole di punti sono stati analizzati utilizzando il 
software Cloud Compare. Questo studio dimostra che la risoluzione di scansione 
influisce sulla mappa degli spostamenti generata, soprattutto il campione a bassa 
risoluzione (Lau et al., 2014).
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Figura 2.9. La mappa degli spostamento generati e il valore medio per lo spostamento rispetto a tre diverse 
risoluzioni di scansione a 130 m di distanza. (Da Lau et al., 2014)
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Figura 2.10. Rappresentazione della media della distribuzione dello spostamento in funzione della distanza di 
scansione per tre diverse risoluzioni di scansione. (Da Lau et al., 2014) 
In conclusione, questo studio dimostra che il TLS può essere utilizzato per monitorare 
le condizioni di tutta la superficie del pendio in frana con la precisione tra mm e il cm 
ma è necessaria un’alta risoluzione di scansione. Indubbiamente, un risultato migliore 
potrebbe essere ottenuto se il filtraggio della vegetazione potesse essere applicato prima 
dell’analisi del calcolo della deformazione (Lau et al., 2014). 
Un altro interessante studio è stato eseguito da Monserrat and Crosetto, (2008) dove il 
nocciolo della procedura è la least squares 3D surface matching proposta da Gruen and 
Akca, (2005). Questo documento descrive le tre fasi principali del procedimento, cioè 
l’acquisizione dei dati TLS, l’allineamento globale delle nuvole di punti e la stima dei 
parametri di deformazione usando un matching locale di superficie. Il documento 
delinea brevemente i vantaggi chiave dell’approccio proposto, come ad esempio la 
possibilità di sfruttare l’alta ridondanza dei dati disponibili utilizzando strumenti di 
analisi avanzati, la flessibilità della soluzione proposta, e la capacità di fornire misure di 
deformazione completamente in 3D, compresi i vettori di spostamento e di rotazione. 
Inoltre, illustra le prestazioni della procedura proposta con un esperimento di 
validazione dove è stato simulato uno scenario di misura della deformazione e sono stati 
acquisiti i dati TLS e i dati topografici (Monserrat and Crosetto, 2008). Sono stati 
distribuiti 10 target e la loro posizione è stata misurata con il TLS Optech ILRIS-3D e 
una stazione totale Trimble 3601 DR, acquisendo i dati da due differenti posizioni, 134 
e 225 m. Successivamente i 10 target sono stati spostati, imponendo spostamenti con 
differenti grandezze e direzioni (approssimativamente tra 20 e 60 cm).