Comparative Evaluation of PS and SBAS InSAR methodologies for ground deformation monitoring: workflow automation and application in contrasting environments

Ground deformation monitoring is fundamental for assessing geodynamic hazards and structural stability. While traditional geodetic techniques provide high precision at discrete points, satellite-borne Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) enables an area based strategy, delivering spatially continuous displacement maps. This research evaluates the operational reliability of Persistent Scatterer Interferometry (PS) and Small BAseline Subset (SBAS) methodologies across contrasting urban and rural environments. To address the technical complexity of modular radar processing frameworks, a custom Graphical User Interface (GUI) was developed to automate the workflow and ensure parameter consistency. This integrated chain, supported by utilities for water masking and phase stabilization, facilitated a rigorous evaluation of algorithm performance in distinct geodynamic contexts. Validation was conducted in an urban volcanic setting characterized by a coherent deformation signal. Results showed strong agreement with independent ground truth data, confirming the robustness of both methodologies in man made environments and the utility of multiple viewing geometries for resolving vertical and horizontal motion components. A subsequent study at a rural infrastructure site with vegetated slopes revealed a significant performance gap. While both methods captured subtle infrastructure settlement, only the SBAS approach resolved localized geomorphological hazards that were missed by the PS technique. This divergence highlights the limitations of the PS approach in natural terrains due to temporal decorrelation, underscoring the necessity of specialized algorithm selection for reliable hazard assessment and the monitoring of remote assets.

Il monitoraggio delle deformazioni del suolo è fondamentale per la valutazione dei rischi geodinamici e della stabilità strutturale delle infrastrutture. Mentre le tecniche geodetiche tradizionali offrono un'elevata precisione in punti discreti, l'interferometria radar satellitare (InSAR) abilita una strategia di monitoraggio ad area, fornendo mappe di spostamento spazialmente continue che integrano le lacune dei sensori a terra. Questa ricerca valuta l'affidabilità operativa delle metodologie Persistent Scatterer Interferometry (PS) e Small BAseline Subset (SBAS) in contesti ambientali urbani e rurali contrapposti. Per far fronte alla complessità tecnica dei framework modulari per l'elaborazione radar, è stata sviluppata un'interfaccia grafica (GUI) personalizzata volta ad automatizzare il flusso di lavoro e garantire la coerenza dei parametri tra le diverse geometrie di acquisizione. Questa catena integrata, supportata da utilità per il mascheramento dell'acqua e la stabilizzazione della fase, ha facilitato una valutazione rigorosa delle prestazioni degli algoritmi in distinti contesti geodinamici, riducendo l'incidenza di errori manuali e ottimizzando la gestione dei dati. La validazione è stata condotta in un contesto vulcanico urbano caratterizzato da un segnale di deformazione coerente e di forte entità. I risultati hanno mostrato un elevato grado di accordo con i dati geodetici indipendenti, confermando la robustezza di entrambe le metodologie in ambienti antropizzati e l'utilità di integrare diverse geometrie di osservazione per risolvere le componenti verticale e orizzontale del movimento. Un successivo studio presso un sito infrastrutturale rurale con pendii vegetati ha rivelato un divario significativo nelle prestazioni degli algoritmi. Sebbene entrambi i metodi abbiano rilevato il sottile cedimento dell'infrastruttura primaria, solo l'approccio SBAS è stato in grado di risolvere i pericoli geomorfologici localizzati nell'area circostante, che sono invece rimasti non identificati dalla tecnica PS. Questa divergenza evidenzia i limiti dell'approccio PS nei terreni naturali a causa della decorrelazione temporale, sottolineando la necessità di una selezione specializzata degli algoritmi per il monitoraggio di asset remoti e per una valutazione affidabile dei rischi naturali.