L’impiego della geofisica e del remote sensing nel monitoraggio dei fenomeni franosi: stato dell’arte, sviluppi recenti e prospettive future

I fenomeni franosi rappresentano una delle principali cause di rischio idrogeologico a livello globale. La complessità dei processi che ne regolano l’innesco e l’evoluzione – strettamente legati a fattori litologici, idrogeologici, geomorfologici e antropici – rende estremamente difficile una loro previsione accurata e una gestione efficace del rischio. In Italia, secondo i dati del Rapporto ISPRA 2023, oltre il 16,6% del territorio è classificato come a elevata o molto elevata suscettibilità da frana, coinvolgendo direttamente centri abitati, infrastrutture strategiche e aree produttive.

L’adozione di tecniche innovative per l’analisi non invasiva dei versanti instabili, unitamente a strumenti di monitoraggio in tempo reale, costituisce oggi una delle sfide più rilevanti per la ricerca e la protezione civile.

In questo contesto, la geofisica applicata e il remote sensing satellitare e da drone hanno assunto un ruolo centrale, fornendo strumenti capaci di integrare i dati di terreno con osservazioni multi-sorgente ad alta risoluzione spaziale e temporale.

Scopo di questo articolo è fornire una panoramica esaustiva e aggiornata sull’impiego delle principali metodologie geofisiche (ERT, GPR, EM) e di telerilevamento (InSAR, multispettrale, UAV-LiDAR) applicate allo studio e al monitoraggio dei fenomeni franosi, discutendone potenzialità, limiti e prospettive future.

I CONTENUTI IN BREVE
- Inquadramento dei processi franosi e criticità del monitoraggio tradizionale
- Tecniche geofisiche: ERT 2D/3D/4D, GPR, EM e applicazioni 
- Remote sensing: InSAR (PS/SBAS), multispettrale/NDVI-NDWI, UAV-LiDAR e SfM
- Integrazione GIS e modelli idro-meccanici; sistemi di Early Warning e ML per soglie pluviometriche
- Casi studio italiani e prospettive: Digital Twin, reti IoT/5G, SAR geostazionari

Inquadramento dei processi franosi e criticità del monitoraggio tradizionale

Classificazione e dinamiche

Secondo la classificazione proposta da Varnes (1978), aggiornata successivamente da Cruden & Varnes (1996), le frane possono essere suddivise in funzione della tipologia di movimento (crolli, ribaltamenti, scorrimenti rotazionali e traslativi, colamenti, espandimenti laterali) e della natura del materiale (roccia, terra, detrito).

Ogni tipologia è caratterizzata da dinamiche cinematiche e meccanismi di innesco differenti, influenzati da parametri idrogeologici (es. grado di saturazione, variazioni piezometriche), geotecnici (coesione, angolo d’attrito, plasticità dei materiali), nonché da fattori esterni (precipitazioni intense, variazioni termiche, sismi, attività antropica).

Fattori predisponenti e scatenanti

L’evoluzione di una frana è determinata dall’interazione tra fattori predisponenti (litologia, assetto strutturale, acclività, tessitura granulometrica) e fattori scatenanti (eventi pluviometrici estremi, terremoti, azioni antropiche). La comprensione di tali relazioni richiede approcci multidisciplinari che integrino dati geologici, idrogeologici, geotecnici, geofisici e geomatici.

Criticità dei metodi tradizionali

I metodi convenzionali di monitoraggio (piezometri, inclinometri, estensimetri) sono efficaci a scala locale, ma presentano alcuni limiti:

• invasività e necessità di installazioni permanenti;
• copertura spaziale limitata;
• costi elevati per reti estese;
• difficoltà nell’acquisizione e trasmissione in tempo reale.

Da qui l’interesse crescente verso metodologie geofisiche e di telerilevamento, che permettono indagini rapide, non invasive e con possibilità di copertura spaziale e temporale più ampia.

Tecniche geofisiche applicate ai versanti instabili

Tomografia di Resistività Elettrica (ERT)

La ERT si basa sulla misura della distribuzione della resistività elettrica del sottosuolo attraverso iniezione di corrente e rilevamento della differenza di potenziale.

Applicazioni principali nello studio delle frane:

• identificazione di superfici di scivolamento profonde;
• individuazione di zone sature e canali di percolazione idrica;
• definizione dei volumi mobilizzati;
• monitoraggio time-lapse per studiare la dinamica dell’umidità.

Avanzamenti recenti:

• ERT 3D e 4D con acquisizioni ad alta densità di elettrodi;
• sistemi wireless e automatizzati per monitoraggio continuo;
• integrazione con inversione geostatistica e modelli idrogeotecnici.

Ground Penetrating Radar (GPR)

Il GPR utilizza impulsi elettromagnetici ad alta frequenza (10–1000 MHz) per generare radargrammi con risoluzione sub-metrica.

Applicazioni tipiche:

• individuazione di fratture e cavità;
• definizione di superfici di scorrimento superficiali (<10 m);
• analisi in contesti infrastrutturali e urbani.

Limiti: scarsa penetrazione in terreni argillosi o saturi.

Sviluppi: GPR multi-canale e multi-frequenza, elaborazioni avanzate (migration, analisi attributi spettrali), integrazione con rilievi UAV-GPR.

Metodi Elettromagnetici (EM)

I metodi EM (FDEM e TDEM) misurano la conducibilità apparente del suolo, sensibile al contenuto d’acqua e alla presenza di materiali fini.

Applicazioni:

• mappatura tridimensionale di zone di accumulo idrico;
• ricostruzione di frane profonde;
• caratterizzazione geoelettrica di ampie aree.

Sviluppi recenti includono piattaforme montate su drone per rilievi EMI ad alta risoluzione.

Remote sensing satellitare

Interferometria SAR (InSAR)

La tecnica InSAR sfrutta la differenza di fase tra immagini radar acquisite da satellite in momenti diversi.

Applicazioni chiave:

• misurazioni di deformazioni millimetriche;
• ricostruzione delle serie temporali (SBAS, PSInSAR);
• identificazione di zone soggette a subsidenza o frane lente.

Vantaggi: copertura regionale, archivi storici (dal 1992 con ERS-1).

Limiti: decorrelazione in aree vegetate, sensibilità ridotta a movimenti rapidi.

Progetti attuali: Copernicus Sentinel-1, COSMO-SkyMed Seconda Generazione, NISAR (NASA-ISRO).

Remote sensing ottico e multispettrale

L’analisi multispettrale (Sentinel-2, Landsat 9, PlanetScope) consente di calcolare indici di vegetazione (NDVI) e di umidità (NDWI), utili per identificare cambiamenti dovuti a instabilità.

Applicazioni:

• rilevamento frane post-evento;
• mapping su larga scala mediante machine learning (Random Forest, CNN).

Sviluppi futuri: utilizzo di dati iperspettrali (EnMAP, PRISMA).

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