Questa tesi propone una pipeline end-to-end per la predizione della distribuzione spaziale degli aftershock a partire da dati interferometrici SAR (InSAR). Il lavoro copre l’intera catena di elaborazione: integrazione di cataloghi sismici globali, declustering mainshock–aftershock, selezione automatica dei frame LiCSAR, ac- quisizione degli interferogrammi e costruzione di un dataset geofisico spazialmente coerente, con normalizzazione basata sul raggio di Gardner come unità di scala adattiva all’epicentro. Il modello proposto è composto principalmente da una rete neurale convoluzionale U-Net a scala locale con encoder ResNet. Vengono confrontate diverse configu- razioni di input: il modello cardine utilizza spostamento InSAR e mappa di coerenza; configurazioni alternative sostituiscono o integrano questi canali con mappe di foreshock e con la rappresentazione delle faglie attive del dataset GEM.