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SIRIOS

La vulnérabilité croissante des infrastructures de longs linéaires face aux aléas climatiques pousse les gestionnaires à s’adapter. S’appuyant sur la technologie InSAR, SIRIOS développe un outil d’aide à la maintenance conditionnelle au service de la résilience des réseaux ferroviaires et énergétiques, permettant une meilleure anticipation des désordres et l’optimisation des interventions au sol.

Surveillance par interférométrie radar satellitaire des infrastructures de longs linéaires

 

Présentation

Le projet SIRIOS vise à faire évoluer la surveillance et la maintenance des infrastructures le longs linéaires (e.g. ferroviaire, énergétique), en exploitant les capacités de la technologie d’interférométrie radar satellitaire (InSAR). Cette technologie mesure avec précision les variations de distance entre un satellite et la surface terrestre à travers des acquisitions répétées, offrant ainsi une cartographie globale et détaillée des déformations du sol. En intégrant la technologie InSAR dans les stratégies de gestion des infrastructures, l’outil développé permettra d’anticiper les dégradations et d’optimiser les interventions de maintenance en les planifiant au bon endroit et au juste besoin.

Les infrastructures de longs linéaires, telles que le Réseau Ferré National (RFN) géré par SNCF Réseau, s’étendent sur des milliers de kilomètres et sont soumises à des aléas climatiques et des phénomènes de vieillissement structurel. Actuellement, leur surveillance repose principalement sur des tournées de surveillance périodiques, des inspections visuelles et des mesures in situ, qui ne permettent pas une couverture exhaustive et fréquente des réseaux. Grâce au potentiel de surveillance macro-échelle de la technologie satellitaire, SIRIOS répond à ces enjeux en instaurant une approche de maintenance conditionnelle, où les interventions sont planifiées et priorisées en fonction des tendances de déformation détectées par InSAR sur la globalité des réseaux. En améliorant la surveillance des infrastructures, la solution développée contribuera à renforcer la sécurité et la résilience des réseaux d’infrastructures de transport et d’énergie.

Site(s) d’application

Projet à l’échelle d’une région métropolitaine.

Données

Satellite

  • Sentinel-1

Autres

  • Nivellement, GNSS, EGMS, inclinomètre, LiDAR

Résultats – Produit(s) final(aux)

Au terme du projet, une cartographie des zones à risques à l’échelle régionale sera réalisée. Un système d’alerte sera testé et affiné en fonction des différents types d’infrastructures. Une phase de démonstration et d’utilisation permettra à SNCF Réseau d’adapter au mieux les fonctionnalités à ses besoins.

Références

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  • Doin, M. P., Lodge, F., Guillaso, S., Jolivet, R., Lasserre, C., Ducret, G., ... & Pinel, V. (2011, September). Presentation of the small baselin nsbas processing chain on a case example: The etan deformation monitoring from 2003 to 2010 using envisat data. In Fringe Symposium.

  • Ferretti, A., Prati, C., & Rocca, F. (2000). Nonlinear subsidence rate estimation using permanent scatterers in differential SAR interferometry. IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, 38(5), 2202-2212.

  • Ferretti, A., Fumagalli, A., Novali, F., Prati, C., Rocca, F., & Rucci, A. (2011). A new algorithm for processing interferometric data-stacks: SqueeSAR. IEEE transactions on geoscience and remote sensing, 49(9), 3460-3470

  • Martin, G., Hooper, A., Wright, T. J., & Selvakumaran, S. (2022). Blind source separation for MT-InSAR analysis with structural health monitoring applications. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 15, 7605-7618.

  • Massonnet, D.; Rossi, M.; Carmona, C.; Adragna, F.; Peltzer, G.; Feigl, K.; Rabaute, T. The displacement field of the Landers earthquake mapped by radar interferometry. Nature 1993, 364, 138–142

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