Landslide Modelling and tools for vulnerability assessment Preparedness and REcovery management

(LAMPRE)

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Background

Il progetto FP7 LAMPRE – LAndslide Modelling and tools for vulnerability assessment Preparedness and Recovery management svolge attività di ricerca e di sviluppo tecnologico per migliorare le capacità del sistema europeo Copernicus di far fronte ad eventi di frana e alle loro conseguenze, in Europa e in altre aree del mondo. LAMPRE migliora le capacità di mitigazione e prevenzione del rischio da frana, e di risposta rapida e di ricostruzione post-evento in aree geografiche e geologiche altamente vulnerabili. Il progetto migliora la capacità di individuare e mappare frane, di valutare e prevedere l’impatto degli eventi di frana sugli elementi vulnerabili, e le variazioni indotte nel paesaggio dagli eventi di frana.

Scopo

Lo scopo di LAMPRE è quello di migliorare le attività di mitigazione e prevenzione del rischio da frana, e le capacità di risposta rapida e di ricostruzione post-evento, in aree geologiche e geomorfologiche vulnerabili alle frane. In particolare, LAMPRE migliora le capacità di diversi potenziali utenti di (i) riconoscere e mappare le frane, (ii) valutare e prevedere l’impatto che gli eventi di frana possono avere sugli elementi vulnerabili, e (iii) modellare i cambiamenti del suolo e dei versanti prodotti dalle frane.

Metodi

LAMPRE

  • utilizza tecniche innovative di processamento di immagini satellitari ad alta ed altissima risoluzione per un migliore riconoscimento e mappatura delle frane,
  • utilizza sistemi e strumenti moderni di visualizzazione di immagini satellitari stereoscopicbe per il riconoscimento e la mappatura delle frane,
  • utilizza nuovi software per determine le statistiche delle aree e dei volumi delle frane, e per definire la suscettibilità da frana utilizzando approcci statistici,
  • prepara modelli deformativi 3D combinando dati e informazioni DInSAR da satellite, dati di monitoraggio in-situ, e informazioni geologiche, geotecniche e idrogeologiche, e
  • utilizza simulazioni Montecarlo per valutare la possibile vulnerabilità da frana di rete di trasporto.

Risultati

LAMPRE ha:

  • sperimentato nuovi metodi e tecniche per la preparazione e l’aggiornamento di  carte inventario delle frane, utilizzando immagini satellitari ad altissima risoluzione.
  • preparato carte inventario d’evento in diverse aree pilota di estensione compresa fra 25 e 80 km2, incluse due mappe d’evento nell’area di Kaopin (Taiwan), una mappa d’evento nell’area di Pogliaschina (Liguria) e una mappa d’evento a Giampilieri (Sicilia).
  • preparato modelli e mappe di suscettibilità da frana per aree di estensione compresa fra poche decine ed alcune miglia di chilometri quadri, inclusa l’area di Briga a Messina, la regione dell’Umbria.
  • definito le statistiche delle aree di frana per diversi inventari esistenti, incluso un inventario geomorfologico in Umbria, inventari d’evento in Italia e a Taiwan, e per un nuovo inventario di frane sottomarine al largo di Israele.
  • preparato modelli deformativi per la frana di El Portalet (Huesca, Spagna) e per la frana Ivancich (Assisi, Umbria).

Prodotti

LAMPRE ha sviluppato diversi prodotti e servizi, fra i quali:

  • Carte inventario delle frane
  • Carte inventario delle frane d’evento
  • Software per la modellazione della suscettibilità da frana
  • Software per la determinazione delle statistiche dimensionali delle frane
  • Modelli deformativi 3Dimensionali per frane lente
  • Modelli per valutare la vulnerabilità alle frane di reti infrastrutturali
  • Materiali educazionali e per la disseminazione

 

LAMPRE ha pubblicato diversi lavori, fra i quali:

Mondini, A. C. and Chang, K.-T. (2014) Combining spectral and geoenvironmental information for probabilistic event landslide mapping, Geomorphology, 213(C), 183–189, doi:10.1016/j.geomorph.2014.01.007.

Mondini A.C., Viero A., Cavalli M., Marchi L., Herrera G., Guzzetti F. (2014) Comparison of event landslide inventories: the Pogliaschina catchment test case, Italy. Natural Hazards and Earth System Sciences, 14, 1749-1759, doi:10.5194/nhess-14-1749-2014,

Mondini A.C., Marchesini I., Rossi M., Chang K-T., Pasquariello G., Guzzetti F. (2013) Bayesian framework for mapping and classifying shallow landslides exploiting remote sensing and topographic data. Geomorphology, 201, 135-147, doi:10.1016/j.geomorph.2013.06.015.