Landslide monitoring using european ground motion service

One of the most common and destructive natural disasters, landslides are frequently caused by both natural occurrences like intense rains or earthquakes and human activities like deforestation and inadequate land management. Although field surveys and geotechnical testing are examples of traditional methods that yield accurate results, they are frequently time-consuming and have limited spatial coverage. The southern Italian region of Calabria, which is geologically complex and prone to slope failures, is the subject of this study. To monitor slope stability and landslide hazard, it combines ground deformation data from the European Ground Motion Service (EGMS) with land-use maps, Digital Elevation Models, and past landslide inventories. The study uses InSAR techniques to identify subtle ground movements that could be early indicators of instability. The study reduces false positives and increases the detection of landslide candidates by integrating terrain analysis, expert filtering, and satellite-derived data. In areas vulnerable to landslides, this strategy promotes better hazard assessment, early warning, and land-use planning.

Una delle catastrofi naturali più comuni e distruttive, le frane sono spesso causate sia da eventi naturali come piogge intense o terremoti, sia da attività umane come la deforestazione e la cattiva gestione del territorio. Sebbene i rilievi sul campo e i test geotecnici rappresentino metodi tradizionali che offrono risultati accurati, sono spesso lunghi da eseguire e coprono aree limitate. Oggetto di questo studio è la regione Calabria, nel sud Italia, un’area geologicamente complessa e soggetta a instabilità dei versanti. Per valutare la stabilità dei pendii e la pericolosità di frana, lo studio combina i dati di deformazione del suolo forniti dal Servizio Europeo di Monitoraggio del Suolo (EGMS) con mappe dell’uso del suolo, Modelli Digitali di Elevazione (DEM) e inventari storici delle frane. Vengono impiegate tecniche InSAR per identificare piccoli movimenti del terreno che potrebbero rappresentare segnali precoci di instabilità. Integrando l’analisi del terreno, il filtraggio da parte di un esperto e i dati satellitari, lo studio riduce i falsi positivi e permette di individuare candidati di aree in frana. In aree vulnerabili, questa strategia favorisce una valutazione più efficace del rischio, un’allerta precoce e una pianificazione territoriale più informata.