La presente invenzione riguarda un metodo di monitoraggio satellitare per rilevare anomalie strutturali di un ponte tramite diffusori permanenti di una prima (IA) ed una seconda (ID) serie temporale di immagini radar satellitari, corrispondenti a geometrie orbitali di un satellite ascendenti e discendenti opposte lungo un asse di un sistema di riferimento di satellite. Il metodo comprende una fase A di selezione di un sottoinsieme comune di diffusori permanenti (PSP), una fase B di allineamento temporale delle serie temporali, una fase C di interpolazione lineare delle serie temporali, una fase D di definizione di un sistema di riferimento mobile locale di ponte M-LCRS, una fase E di proiezione delle serie temporali in un sistema di riferimento ENU, una fase F di proiezione delle serie temporali nel sistema M-LCRS, una fase G di media spaziale tra i diffusori permanenti del sottoinsieme comune delle serie temporali, una fase H di elaborazione secondo un metodo di decomposizione trend-stagionale STL-LOESS e una fase I di confronto con soglie predefinite per la rilevazione di anomalie strutturali.

Metodo di early-warning per predire il comportamento strutturale di ponti esistenti basato su dati MTInSAR / Calò, Mirko; Nettis, Andrea; Ruggieri, Sergio; Uva, Giuseppina. - (2024).

Metodo di early-warning per predire il comportamento strutturale di ponti esistenti basato su dati MTInSAR

Mirko Calò;Andrea Nettis;Sergio Ruggieri;Giuseppina Uva
2024

Abstract

La presente invenzione riguarda un metodo di monitoraggio satellitare per rilevare anomalie strutturali di un ponte tramite diffusori permanenti di una prima (IA) ed una seconda (ID) serie temporale di immagini radar satellitari, corrispondenti a geometrie orbitali di un satellite ascendenti e discendenti opposte lungo un asse di un sistema di riferimento di satellite. Il metodo comprende una fase A di selezione di un sottoinsieme comune di diffusori permanenti (PSP), una fase B di allineamento temporale delle serie temporali, una fase C di interpolazione lineare delle serie temporali, una fase D di definizione di un sistema di riferimento mobile locale di ponte M-LCRS, una fase E di proiezione delle serie temporali in un sistema di riferimento ENU, una fase F di proiezione delle serie temporali nel sistema M-LCRS, una fase G di media spaziale tra i diffusori permanenti del sottoinsieme comune delle serie temporali, una fase H di elaborazione secondo un metodo di decomposizione trend-stagionale STL-LOESS e una fase I di confronto con soglie predefinite per la rilevazione di anomalie strutturali.
2024
102024000002389
23-feb-2026
Metodo di early-warning per predire il comportamento strutturale di ponti esistenti basato su dati MTInSAR / Calò, Mirko; Nettis, Andrea; Ruggieri, Sergio; Uva, Giuseppina. - (2024).
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11589/302204
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