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    Las inundaciones de Queenslands son tan enormes que la única forma de rastrearlas es desde el espacio

    Mapeo de inundaciones por satélite a lo largo de la costa de Queensland, compilado utilizando imágenes del satélite de radar europeo Sentinel-1A. Agencia Espacial Europea / Laboratorio de Desarrollo de Tecnología Espacial Inteligente (SSTD), UNSW, Autor proporcionado

    Muchas partes de Queensland han sido declaradas zonas de desastre y miles de residentes han sido evacuados debido a una inundación de 1 de cada 100 años. Townsville se encuentra en el epicentro del aguacero monzónico "sin precedentes" que trajo más de un año de lluvia en solo unos pocos días. y la emergencia está lejos de terminar y se esperan más lluvias torrenciales.

    Tal interrupción monumental requiere trabajo de emergencia para salvaguardar la infraestructura crucial como puentes, presas, autopistas, vias ferreas, subestaciones eléctricas, líneas eléctricas y cables de telecomunicaciones. Sucesivamente, que requiere precisión, mapeo oportuno de las aguas de 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 capa de nubes y mapear los desarrollos en el suelo.

    Dado que la inundación cubre actualmente un tramo de costa de 700 km desde Cairns hasta Mackay, Se necesitarían días para reconstruir el panorama general de la inundación utilizando mapas aéreos. Y lo que es más, Los satélites de imágenes ópticas convencionales son fácilmente "cegados" por la capa 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 los cielos

    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. Combinando y comparando imágenes SAR, podemos determinar el progreso de un desastre en desarrollo, como una inundación.

    En lenguaje sencillo, si un área no está inundada en la primera imagen pero está inundada en la segunda imagen, la discrepancia resultante entre las dos imágenes puede ayudar a revelar la extensión de la inundación e identificar el frente de inundación que avanza.

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

    Los satélites europeos se han operado estratégicamente para recopilar imágenes a nivel mundial una vez cada 12 días, 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 el 6 y el 18 de enero, 2019. El par de co-eventos se recopiló el 18 de enero y el 30 de enero. Estos conjuntos de imágenes se utilizaron luego para generar el mapa de inundaciones preciso y detallado que se muestra a continuación.

    Todas las comparaciones de imágenes se pueden realizar algorítmicamente, sin que un humano tenga que escudriñar las imágenes en sí. Entonces podemos buscar pares de imágenes con discrepancias significativas, y luego concentrar nuestra atención en esos.

    Nuestra técnica evita potencialmente la necesidad de monitorear las inundaciones de los aviones de reconocimiento aerotransportados, una tarea peligrosa o incluso imposible en medio de fuertes lluvias. viento fuerte, espesa nube y relámpago.

    Esta información oportuna sobre inundaciones de los satélites se puede utilizar para desconectar la infraestructura crítica, como las subestaciones eléctricas, antes de que el agua de la inundación las alcance.

    Este artículo se ha vuelto a publicar de The Conversation con una licencia de Creative Commons. Lea el artículo original.




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