Técnica PSInSAR na Avaliação de Deslocamentos: Análise Conceitual, Aplicações e Perspectivas

Autor: Sérgio da Conceição Alves, Cláudia Pereira Krueger, Regiane Dalazoana
Jazyk: English<br />Portuguese
Rok vydání: 2023
Předmět:
Zdroj: Revista Brasileira de Cartografia, Vol 75, Iss 0a (2023)
Druh dokumentu: article
ISSN: 0560-4613
1808-0936
DOI: 10.14393/rbcv75n0a-66102
Popis: Persistent Scatterer Interferometric Synthetic Aperture Radar (PSInSAR™) é uma técnica de sensoriamento remoto que usa como base a técnica Differential InSAR (DInSAR), porém, emprega uma série de interferogramas diferenciais advindas de uma pilha de imagens Single Look Complex - Synthetic Aperture Radar (SLC-SAR) devidamente corregistradas e adquiridas em um intervalo de tempo sobre uma mesma área para, de tal modo, selecionar pixels que apresentam um índice de dispersão da amplitude dentro de um limiar estabelecido e, assim, gerar uma série histórica de deslocamento da superfície. A PSInSAR™ usa pixels que contenham dispersores persistentes que são caracterizados por obras de engenharia como pontes, taludes, telhados, casas, prédios, e algumas feições naturais como rochas. Por meio da análise da fase desses pixels, a PSInSAR™ consegue superar algumas dificuldades encontradas com a DInSAR, tais como, problemas correlacionados com a falta de correlação atmosférica, temporal e espacial. Desde a sua idealização no início dos anos de 2000 e devido a sua capacidade de mapear deslocamentos superficiais a uma acurácia milimétrica, a PSInSAR™ vem sendo amplamente usada em estudos sobre subsidências, deslizamentos, monitoramento de barragens, monitoramento de minas e de estruturas de engenharia no modo geral. Nesse sentido, o presente artigo descreve o princípio básico de funcionamento da técnica, investiga a sua aplicabilidade no âmbito nacional e internacional e apresenta os pacotes de processamento existentes no mercado assim como o acesso de dados interferométricos que possibilitam à utilização da PSInSAR™.
Databáze: Directory of Open Access Journals