Las inundaciones de Queensland son tan grandes que la única forma de rastrearlas es desde el espacio

Las inundaciones de Queensland son tan grandes que la única forma de rastrearlas es desde el espacio
Mapeo de inundaciones de satélites a lo largo de la costa de Queensland, compilado con imágenes del radar radar europeo Sentinel-1A. Agencia Espacial Europea / Laboratorio de Desarrollo de Tecnología Espacial Inteligente (SSTD), UNSW, proporcionado por el autor

Muchas partes de Queensland han sido zonas de desastre declaradas y miles de residentes evacuados debido a una inundación de 1 en 100 en el año. Townsville se encuentra en el epicentro de la lluvia monzónica "sin precedentes" que trajo más de un año de lluvia en solo unos pocos días, y la emergencia está lejos de terminar con una lluvia torrencial aún mayor.

Dicha interrupción monumental requiere un trabajo de emergencia para salvaguardar infraestructuras cruciales como puentes, presas, autopistas, ferrocarriles, subestaciones eléctricas, líneas eléctricas y cables de telecomunicaciones. A su vez, eso requiere un mapeo preciso y oportuno de las aguas de la inundación.

Por primera vez en Australia, nuestro equipo de investigación ha estado monitoreando de cerca las inundaciones utilizando una nueva técnica que involucra satélites europeos, lo que nos permite "ver" debajo de la cubierta de nubes y hacer un mapa de los desarrollos en el terreno.

Dado que la inundación actualmente cubre un tramo de costa de 700km desde Cairns hasta Mackay, llevaría días reconstruir el panorama general de la inundación utilizando un mapa aéreo. Además, los satélites de imágenes ópticas convencionales son "ciegos" fácilmente por la cubierta de nubes.

Pero un satélite de radar puede volar sobre todo el estado en cuestión de segundos, y se puede producir un mapa de inundaciones preciso y completo en menos de una hora.

Ojos sobre el cielo

Nuestro nuevo método utiliza una tecnología de imágenes llamada "radar de apertura sintética" (SAR), que puede observar el suelo de día o de noche, a través de la capa de nubes o el humo. Al combinar y comparar imágenes de SAR, podemos determinar el progreso de un desastre en desarrollo, como una inundación.

En términos simples, si un área no se inunda en la primera imagen, sino en la segunda, la discrepancia resultante entre las dos imágenes puede ayudar a revelar el alcance de la inundación e identificar el frente de la inundación que avanza.

Para automatizar este proceso y hacerlo más preciso, usamos dos pares de imágenes: un "par previo al evento" tomado antes de la inundación, y un "par de evento compartido" formado por una imagen antes del diluvio y otra imagen posterior durante la inundación.

Los satélites europeos han sido operados estratégicamente para recolectar imágenes a nivel mundial una vez cada 12, lo que nos permite probar esta nueva técnica en Townsville tan pronto como ocurra una inundación.

Para monitorear las inundaciones actuales en Townsville, tomamos las imágenes previas al evento en enero 6 y enero 18, 2019. El par de coevento se recopiló en enero 18 y enero 30. Estos conjuntos de imágenes se utilizaron para generar el mapa de inundación preciso y detallado que se muestra a continuación.

Todas las comparaciones de imágenes se pueden hacer de forma algorítmica, sin que un humano tenga que examinar las imágenes por sí mismo. Luego podemos buscar pares de imágenes con discrepancias significativas y luego centrar nuestra atención en ellas.

Nuestra técnica potencialmente evita la necesidad de monitorear las inundaciones de los aviones de reconocimiento aerotransportados, una tarea peligrosa o incluso imposible entre fuertes lluvias, vientos fuertes, nubes gruesas y rayos.

Esta información oportuna sobre inundaciones de los satélites se puede usar para apagar infraestructuras críticas, como las subestaciones eléctricas, antes de que las inundaciones las alcancen.La conversación

Sobre el Autor

Linlin Ge, profesor, UNSW

Este artículo se republica de La conversación bajo una licencia Creative Commons. Leer el articulo original.

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