Identifying riverscape forms and processes from short time Sentinel-1 data stack

River monitoring represents a key issue for river management science. At the same time, recent advances in remote sensing technologies have disclosed unprecedented opportunities to perform high quality monitoring for a wide range of environmental fields including river systems. In this context, the Synthetic Aperture Radar (SAR) is able to provide high resolution, all-weather, day and night data. Despite numerous applications in the environmental sciences, SAR technology is still poorly exploited in river science, mainly due to the demanding pre-processing tasks and the complexity of the signal interpretation. The full operational capability of the Sentinel-1 (S-1) constellation, made up of twin C-band SARs, represents a cornerstone of remote sensing (RS), providing an almost global coverage with a revisit time of 6 days and a spatial resolution of 5 by 20 meters (IW-TOPS), respectively in range and azimuth. In this work, a robust workflow aimed at the exploitation of S-1 data for large and medium (wider than 20-25 m) rivers monitoring is presented, supplying the whole underlying theoretical background. Here, monitoring is intended as delineation of both the riverscape forms and processes, which is obtained by the systematic production of the workflow output in time. The main outcomes of the presented workflow are a water probability map allowing the extraction of a fixed-confidence water mask, which addresses the channel width and a set of coherence derived map useful as diagnostic tool for analysing channel fluvial processes. The water maps are validated through correlation with in-situ flow rate and precipitation data, plus a comparison with medium-high resolution optical data. For all the other coherence-derived products possible links between the emerging information and environmental forcing are explored.

Il monitoraggio fluviale rappresenta un punto chiave per la gestione dei fiumi stessi, allo stesso tempo i recenti progressi nel campo del telerilevamento hanno rivelato opportunità senza precedenti per monitoraggio di alta qualità in un’ampia gamma di applicazioni ambientali, inclusa quella fluviale. In questo contesto il Radar ad Apertura Sintetica (SAR) è in grado di fornire osservazioni ad alta risoluzione, meteo e tempo invarianti. Nonostante le numerose applicazioni nei settori ambientali, il SAR è ancora poco utilizzato nel campo fluviale, principalmente a causa della complessità nel pre-processamento dei dati e nell’interpretazione del segnale. La completa operatività della costellazione Sentinel-1 (S-1), composta da due SAR banda C gemelli, rappresenta una pietra angolare del telerilevamento, fornendo copertura globale alla risoluzione spaziale di 5 x 20 m (rispettivamente in azimut e range) e temporale di sei giorni (IW-TOPS). In questa tesi è presentato un workflow robusto che mira a sfruttare con la massima efficienza possibile i dati di S-1 per il monitoraggio di fiumi medio-grandi (più larghi di 20 m), nonché tutta la sottostante base teorica. In questa trattazione il monitoraggio è inteso come delineazione sia dei tratti morfologici che dei processi fluviali, delineazione che è ottenuta attraverso l’applicazione sistematica del workflow nel tempo. I risultati principali di questo lavoro sono una mappa di probabilità della presenza d’acqua che permette l’estrazione di una maschera caratterizzata da una fissata confidenza e una serie di mappe derivate dalla coerenza interferometrica, utili come strumento diagnostico per l’analisi dei processi. Le mappe d’acqua sono validate attraverso correlazione con i dati di portata e precipitazione prodotti da una stazione idrometrica di riferimento, nonché con dati ottici a medio-alta risoluzione. Per i prodotti derivata dalla coerenza interferometrica, invece, sono speculati possibili collegamenti le principali forzanti idrologiche.