Advances In Remote 3d Point Cloud Approaches For Rockfall Hazard Characterization

The thesis addresses the topic of rockfall hazard assessment, a landslide phenomenon with a high socio-economic impact in Italy. The study begins by framing the problem and reviewing state-of-the-art, which contrasts traditional geomechanical surveys with modern remote sensing techniques like LiDAR (Light Detection And Ranging) and photogrammetry. The latter are established as requiring accurate and quantitative methodologies for characterizing rock masses, particularly in contexts where indirect measurements cannot be validated by direct acquisitions. State of the art analysis reveal that, among the indirect approaches to rock mass characterization, the definition of the propensity to detachment is a field that has seen extensive innovation in recent decades. However, the definition of the volumes and shapes of potentially unstable blocks is a sector that is still under-explored today. This is surprising considering that, for an accurate rock mass analysis, it is necessary to define both the volume and the shape of unstable blocks, as the first parameter directly determines the mass and potential kinetic energy, while the second critically influences the propagation kinematics and the way energy is dissipated or conserved during impacts. This is essential for accurate modeling of the propagation path and, consequently, for the dimensioning of mitigation works The literature has moved beyond the overly simplistic concept of a deterministic volumetric value; however, the applicability of indirect approaches to this issue has not yet been widely explored. The central contribution of this thesis is the development and validation of an innovative methodology based on 3D point clouds for the volumetric and morphometric characterization of unstable blocks. This methodology comprises three interconnected phases: i. segmentation of potentially unstable blocks within the point cloud; ii. 3D modeling to generate a continuous, watertight model of each block for dimensional parameter extraction; and iii. shape definition, introducing a morphometric classification system based on elongation and flatness indices, optimized by a flatness coefficient utilizing the Minimum Oriented Bounding Box (MOBB) dimensions to enhance the representation of real block flatness. The main outputs obtained from applying the proposed method to a dataset of unstable blocks segmented from the 3D Point Cloud (3D PC) are the 3D Block Size Distribution (3D-BSD) and the classification into six morphometric classes (cubic, cubic-to-elongated, elongated, elongated-to-platy, platy, platy-to-cubic). The validity and effectiveness of the integrated workflow are demonstrated through application to both a synthetic primitive shape dataset (validation test 1), with known dimensions, and a real block dataset, some of which were directly measured in the field by expert rock climbers (validation test 2). The results show excellent performance in volume definition for the primitive shapes, confirmed by the comparison with the real block dataset. Sensitivity analysis conducted on both primitive shapes and a real block showed a minimal variation in volume and surface area calculation despite changes in the resolution of the initial point clouds, highlighting a strength of the applied algorithm. Conversely, sensitivity to variations in initial point cloud completeness was tested, showing that reduced completeness leads to reduced accuracy of the modeled block, resulting in an underestimation of volume and surface area. Uncertainty analysis conducted on the volume distribution using non-parametric methods allowed for the evaluation of a 95% confidence interval for the entire 3D-BSD; the statistical treatment further allowed for assessing the reliability and repeatability of the acquired volumetric values, permitting the management of design statistics while incorporating an uncertainty margin based on quantitative results. A crucial step involves using the integrated 3D Block Size and Shape Distribution information as input for propagation modeling using models that explicitly account for block size and shape, as well as their exact position in the rock mass, constituting decisive factors for high-fidelity simulations. To this end, two rock masses within two oriented nature reserves in the complex Palermo Mountain system (Sicily) were proposed as case studies: the first on the northeast slope of Capo Gallo and the second on the north slope of Mount Pellegrino (Valdesi). The Capo Gallo case study applied a workflow based on indirect methodologies aimed at assessing the propensity to detachment, expected magnitude, and rockfall propagation. The first step involved acquiring a high-resolution point cloud via TLS, based on which five homogeneous zones were defined, and the main kinematics analyzed for each. The magnitude of expected phenomena was analyzed through the morphometric and volumetric characterization of 77 unstable blocks identified directly on the point cloud. This data fed the propagation simulation, performed by comparing the Lumped Mass model with the Rigid Body model. The results demonstrated that the Rigid Body model simulates more complex trajectories, less energy dissipation upon impact, and greater runout. Specifically, a moderate correlation was found between volume and runout, confirming the importance of considering the real block shape and its complex interaction with the slope for a realistic risk estimate. For the Valdesi case study (north side of Mt. Pellegrino) a series of tests aimed at analyzing the influence of the choice of block volume and shape on propagation were performed. From the processed and filtered point cloud, 97 unstable blocks were identified and segmented, upon which the proposed methodology was applied to characterize the blocks’ volume and shape. Six simulations were conducted using the unstable blocks as sources, maintaining their actual position of recognition in the 3D model, and varying the expected volume based on the 3D-BSD information and varying the shape. The results were compared with a high-fidelity simulation using the actual volume and shape of every block. The results show that all scenarios, even those with smaller volumes, lead the runout to exceed the talus cover and reach the urban area. Although simulations based on the larger percentiles showed higher mean and median kinetic energy values, making it the most conservative choice, the high-fidelity simulation settled at an intermediate runout but revealed the absolute maximum potential energy. This difference is crucial: the real-data approach captures the intrinsic variability of the phenomenon, demonstrating that the most probable event is energetically moderate. The extreme scenario, however, is driven by a few massive blocks whose exact geometry and location require high-fidelity modeling to capture. This validates the need to incorporate real block geometric properties for any risk assessment aiming to be both realistic and fully prepared for the maximum potential destruction.In conclusion, the thesis concretizes the applicability of the methodology by presenting the Advanced BLock MOrphometry and Volume analyser (ABLOMOV) tool, a Python-based Graphical User Interface (GUI) that automates the entire workflow, making advanced block characterization more efficient and accessible. Part of the results were developed during a six-month stay abroad at the University of Alicante (Spain), supervized by Prof. A. Riquelme.

La tesi affronta la tematica della valutazione del pericolosità da caduta massi, un fenomeno franoso ad alto impatto socio-economico in Italia. Partendo da un inquadramento del problema e da un’analisi dello stato dell'arte che confronta i rilievi geomeccanici tradizionali con le moderne tecniche di telerilevamento come LiDAR (Light Detection And Ranging) e la fotogrammetria, stabilendo per queste ultime la necessità di metodologie accurate e quantitative per la caratterizzazione degli ammassi rocciosi applicate a contesti in cui non si ha la possibilità di validare le misurazioni indirette con acquisizioni dirette. Dall’analisi dello stato dell’arte si evince che, tra gli approcci indiretti alla caratterizzazione degli ammassi rocciosi, la definizione della propensione al distacco è un campo su cui si è ampiamente innovato negli ultimi decenni. Tuttavia, la definizione dei volumi e delle forme dei blocchi potenzialmente instabili è un settore ancora oggi poco esplorato. Ciò sorprende considerando che, per un’accurata analisi di un ammasso roccioso è necessario, infatti, definire sia il volume che la forma dei blocchi instabili dato che il primo parametro determina direttamente la massa e l'energia cinetica potenziale, mentre il secondo influenza criticamente i cinematismi di propagazione e il modo in cui l'energia viene dissipata o conservata durante gli impatti, risultando essenziale per una modellazione accurata del percorso di propagazione e, quindi, per il dimensionamento delle opere di mitigazione.La letteratura di settore ha superato il concetto di valore volumetrico deterministico, definito troppo semplificativo della complessità strutturale che caratterizza un ammasso roccioso. Tuttavia, l’applicabilità degli approcci indiretti alla causa non è stata ancora ampiamente esplorata.Il nucleo centrale del contributo della presente tesi risiede nello sviluppo e nella validazione di una metodologia innovativa basata su nuvole di punti 3D ad alta risoluzione per la caratterizzazione volumetrica e morfometrica dei blocchi instabili.Questa metodologia si articola in tre fasi interconnesse: i. la segmentazione dei blocchi potenzialmente instabili all'interno della nuvola di punti; ii. la modellazione 3D per generare un modello continuo e sigillato di ciascun blocco da cui ricavare i parametri dimensionali; e iii. la definizione della forma, che introduce un sistema di classificazione morfometrica basato sugli indici di elongazione, di appiattimento e l’introduzione di un coefficiente di appiattimento che sfrutta il concetto di Oriented Minimum Bounding Box (OMBB) per migliorare la rappresentazione dell'appiattimento dei blocchi reali analizzati. I principali output ottenuti dall’applicazione del metodo proposto a un dataset di blocchi instabili risultanti dalla segmentazione su nuvole di punti 3D (3D PC) sono la 3D Block Size Distribution (3D-BSD) e la classificazione dei blocchi sulla base di sei classi morfometriche (cubica, da cubica a elongata, elongata, da elongata ad appiattita, appiattita, da appiattita a cubica).La validità e l'efficacia del flusso di lavoro integrato vengono dimostrate attraverso l’applicazione sia a un dataset di forme primitive (test 1 validazione), le cui dimensioni sono note a priori, sia a un dataset di blocchi reali di cui alcuni blocchi sono stati rilevati con misure dirette sul campo da parte di rocciatori esperti (test 2 validazione).Dai risultati ottenuti si evincono le ottime performance nella definizione dei volumi per il test sulle forme primitive, confermate dal confronto applicato al dataset di blocchi reali. L’analisi di sensitività condotta ancora una volta su forme primitive e un blocco reale ha evidenziato una minima variazione nel calcolo di volume e area superficiale al variare della risoluzione delle nuvole di punti di partenza, costituendo un punto di forza dell’algoritmo applicato. È stata, inoltre, testata la sensitività alle variazioni in termini di completezza della nuvola di punti iniziale, evidenziando che al ridursi della completezza, si riduce la veridicità del blocco modellato, risultando in una sottostima di volume e area superficiale.L’analisi dell’incertezza condotta sulla distribuzione dei volumi secondo metodi non parametrici ha permesso di costruire un intervallo di confidenza al 95% per l’intera 3D-BSD; la trattazione statistica ha inoltre permesso di valutare l’affidabilità e la ripetibilità dei valori volumetrici acquisiti consentendo di gestire le statistiche di interesse alla progettazione contemplando un margine d’incertezza determinato su risultati quantitativi.Un passaggio cruciale è l'utilizzo delle informazioni integrate di 3D Block Size and Shape Distribution come dati da cui partire per la modellazione della propagazione dei blocchi crollati su modelli che tengano conto esplicitamente sia delle dimensioni che della forma dei blocchi, oltre che della loro posizione esatta nell’ammasso roccioso, costituendo fattori determinanti per simulazioni ad alta fedeltà. A tal fine sono stati proposti come casi studio due ammassi rocciosi facenti parte di due riserve naturali orientate all’interno del complesso sistema dei monti di Palermo (Sicilia): il primo si trova sul versante nord est di Monte Gallo, il secondo sul versante nord di Monte Pellegrino.Al caso studio di Monte Gallo è stato applicato un flusso di lavoro basato su metodologie indirette volto alla valutazione della propensione al distacco, della magnitudo dei fenomeni attesi e della propagazione dei crolli. Il primo passo ha previsto l'acquisizione di una nuvola di punti ad alta risoluzione tramite TLS, sulla base della quale sono state definite cinque zone omogenee per ognuna della quali è stata condotta l’analisi dei principali cinematismi. La magnitudo dei fenomeni attesi è stata analizzata attraverso la caratterizzazione morfometrica e volumetrica di 77 blocchi instabili riconosciuti direttamente sulla nuvola di punti. Tali dati alimentano la simulazione della propagazione, condotta attraverso il confronto tra il modello Lumped Mass e quello Rigid Body. I risultati dimostrano che il secondo simula traiettorie più complesse, una minore dissipazione di energia all'impatto e un maggiore distanza percorsa. In particolare, è stata rilevata una moderata correlazione tra volume e distanza percorsa, confermando l'importanza di considerare la forma reale dei blocchi e la loro complessa interazione con il pendio per una stima realistica del rischio.Il caso studio di Valdesi (versante nord di Mt. Pellegrino) si è prestato a una serie di test volti ad analizzare l’influenza che la scelta di volume e forma dei blocchi hanno sulla propagazione. Dalla nuvola di punti elaborata e filtrata, sono stati identificati e segmentati 97 blocchi instabili sui quali è stata applicata la metodologia proposta e volta a caratterizzare i blocchi sia da un punto di vista volumetrico che morfometrico. A partire dai blocchi instabili utilizzati come sorgenti e mantenendo la loro posizione di distacco effettiva nel modello 3D, sono state condotte sei simulazioni facendo variare sia il volume atteso, con riferimento alle informazioni estrapolate dalla 3D-BSD, sia la forma. I risultati sono stati messi a confronto con una simulazione ad alta fedeltà che utilizza il volume e la forma reali di ogni blocco. Dal confronto emerge che tutti gli scenari, anche quelli con volumi minori, portano il percorso di propagazione a superare il deposito di versante e raggiungere l'area urbanizzata. Sebbene le simulazioni basate sui percentili maggiori mostrino valori medi e mediani di energia cinetica più alti rendendola la scelta più conservativa, la simulazione ad alta fedeltà si posiziona a un percorso di propagazione intermedio rivelando, però, la massima energia potenziale in assoluto. Questa differenza è cruciale: l'approccio basato sui dati reali cattura la variabilità intrinseca del fenomeno, dimostrando che l'evento più probabile è moderato in termini energetici, ma lo scenario estremo è dominato da pochi blocchi di grandi dimensioni, la cui geometria e posizione sono catturate solo dalla modellazione ad alta fedeltà validando la necessità di utilizzare le proprietà geometriche reali dei blocchi per una valutazione del rischio che sia al contempo realistica e attenta al massimo potenziale distruttivo.A conclusione, la tesi concretizza l'applicabilità della nuova metodologia, presentando il tool Advanced BLock MOrphometry and Volume analyser (ABLOMOV) che, attraverso un'interfaccia grafica (GUI) creata in ambiente Python, automatizza l'intero flusso di lavoro, rendendo la caratterizzazione morfometrica avanzata dei blocchi più efficiente e accessibile. Parte dei risultati ottenuti è stata sviluppata durante un periodo di sei mesi trascorsi all’estero presso l’Università di Alicante, supervisionato dal prof. A. Riquelme.