La comprensión de cómo las regiones se ven afectadas después de una inundación puede estar mejorando gracias a una nueva investigación de un profesor de Florida Tech.

Efthymios Nikolopoulos, profesor asistente de ingeniería mecánica y civil, está trabajando en un proyecto financiado por la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (NOAA) que se ocupa del uso de sensores remotos satelitales para mapear inundaciones. Se trata de sensores basados ​​en satélites que identifican áreas inundadas que se validan como un algoritmo a través de observaciones de campo disponibles e imágenes ópticas de alta resolución de pequeños satélites comerciales analizados por el investigador postdoctoral Emanuel Storey.

Actualmente, el equipo está analizando eventos de inundaciones anteriores, como la inundación que tuvo lugar en el río Perdido de Alabama y Florida durante el huracán Sally en 2020, así como la inundación repentina en Nashville que tuvo lugar el 29 de marzo, dejando seis muertos y decenas de hogares y negocios destruidos.

Aún se están determinando los hallazgos iniciales, pero el equipo ya ha desarrollado prototipos de algoritmos para mejorar la estimación de inundaciones bajo el dosel de la vegetación. Ha habido desafíos sin embargo, como la cobertura de nubes que afecta a los sensores basados ​​en satélites. El equipo planea solucionar este problema observando otros sensores disponibles que no se vean afectados por la obstrucción de la nube. Nikolopoulos dijo que el plan es implementarlos más adelante en el año.

Los mapas de inundaciones basados ​​en satélites brindarán a los investigadores una mejor comprensión de cómo las áreas se ven afectadas por las inundaciones, así como proporcionar una mejor comprensión de las áreas propensas a inundaciones, lo que podría tener implicaciones para agencias meteorológicas como NOAA y el Servicio Meteorológico Nacional, así como el sector de la construcción.

"Una cosa es que te diga que un río determinado tendrá 1, 000 pies cúbicos por segundo flujo, y otra cosa es decirles que se inundará hasta un metro a esta distancia adyacente al río, "Dijo Nikolopoulos." La traducción de uno a otro no es tan sencilla como puede parecer. Necesitamos modelos y esos modelos tienen errores, por lo que ayudamos al desarrollo de esos modelos a través de observaciones de teledetección ".

El proyecto multidisciplinario ha sido satisfactorio para Nikolopoulos. La investigación ha brindado una oportunidad científica para comprender mejor la dinámica de las inundaciones a través de la teledetección, al mismo tiempo que habla de su experiencia en ingeniería a través de la creación de una aplicación inmediata que permitirá una respuesta inmediata para los funcionarios locales.

En el futuro, A Nikolopoulos le gustaría avanzar en los algoritmos actuales utilizados para las estimaciones de inundaciones, así como una mejor comprensión de dónde funcionan mejor los satélites en relación con la recogida de estos datos. Con aprendizaje automático e inteligencia artificial, Nikolopoulos también ve que la investigación de estimaciones de inundaciones está mejorando a escala global.

"Tengo muchas ganas de ver cuánto podemos obtener de esos sensores, y soy muy optimista al respecto, ", dijo." Creo que es solo el comienzo de una línea muy prometedora de investigación y trabajo en general ".