The thesis assesses the stability of the Sisoret rock face in Valle d'Aosta using innovative geomechanical techniques based on photogrammetric surveys with drones and advanced software. The study area is located in the Cogne Valley and is characterized by a subvertical rock face subject to gravitational phenomena, such as rockfalls, which impact the safety of the regional road SR 47. Since 2018, the rock face has been continuously monitored. The thesis is divided into two phases: in the first, the 2018 and 2024 photogrammetric surveys are compared through PhotoMonitoring, showing that the morphology of the wall has remained stable. The second phase analyzes the discontinuities in the rock mass using both automatic and manual segmentation. Manual segmentation proved more precise in identifying the critical discontinuities for the stability of the wall. Kinematic tests, such as the Markland Test, indicated the need for continuous monitoring of certain discontinuity families. The thesis compares the methods used, highlighting that the manual approach, while slower, offers greater precision than automatic segmentation. It concludes by emphasizing the importance of an integrated approach to effectively monitor the stability of the wall and ensure the safety of the Cogne area.
La tesi valuta la stabilità della parete rocciosa di Sisoret, in Valle d'Aosta, tramite tecniche geomeccaniche innovative basate su rilevamenti fotogrammetrici con droni e software avanzati. L'area di studio si trova nella Valle di Cogne, caratterizzata da una parete subverticale soggetta a fenomeni gravitativi come cadute di massi, con impatti sulla sicurezza della strada regionale SR 47. Dal 2018, la parete è monitorata costantemente. La tesi si sviluppa in due fasi: nella prima, i rilevamenti fotogrammetrici del 2018 e 2024 sono confrontati tramite PhotoMonitoring, mostrando che la morfologia della parete è rimasta stabile. La seconda fase analizza le discontinuità nell'ammasso roccioso, utilizzando segmentazione automatica e manuale. La segmentazione manuale si è rivelata più precisa per identificare le discontinuità critiche per la stabilità della parete. I test cinematici, come il Test di Markland, hanno indicato la necessità di un monitoraggio continuo per alcune famiglie di discontinuità. La tesi confronta i metodi utilizzati, evidenziando che l'approccio manuale, pur più lento, offre una maggiore precisione rispetto alla segmentazione automatica. Si conclude sottolineando l'importanza di un approccio integrato per monitorare efficacemente la stabilità della parete e garantire la sicurezza dell'area di Cogne.
Caratterizzazione geomeccanica di pareti rocciose con metodi di non contatto: il caso della parete di Sisoret.
VICARI, AXELLE
2023/2024
Abstract
La tesi valuta la stabilità della parete rocciosa di Sisoret, in Valle d'Aosta, tramite tecniche geomeccaniche innovative basate su rilevamenti fotogrammetrici con droni e software avanzati. L'area di studio si trova nella Valle di Cogne, caratterizzata da una parete subverticale soggetta a fenomeni gravitativi come cadute di massi, con impatti sulla sicurezza della strada regionale SR 47. Dal 2018, la parete è monitorata costantemente. La tesi si sviluppa in due fasi: nella prima, i rilevamenti fotogrammetrici del 2018 e 2024 sono confrontati tramite PhotoMonitoring, mostrando che la morfologia della parete è rimasta stabile. La seconda fase analizza le discontinuità nell'ammasso roccioso, utilizzando segmentazione automatica e manuale. La segmentazione manuale si è rivelata più precisa per identificare le discontinuità critiche per la stabilità della parete. I test cinematici, come il Test di Markland, hanno indicato la necessità di un monitoraggio continuo per alcune famiglie di discontinuità. La tesi confronta i metodi utilizzati, evidenziando che l'approccio manuale, pur più lento, offre una maggiore precisione rispetto alla segmentazione automatica. Si conclude sottolineando l'importanza di un approccio integrato per monitorare efficacemente la stabilità della parete e garantire la sicurezza dell'area di Cogne.File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/20.500.14240/6442