Le inondazioni del Queensland sono così enormi L'unico modo per rintracciarle è dallo spazio

Le inondazioni del Queensland sono così enormi L'unico modo per rintracciarle è dallo spazio
Mappatura delle alluvioni satellitari lungo la costa del Queensland, compilata utilizzando le immagini del satellite radar europeo Sentinel-1A. Agenzia spaziale europea / Smart Spatial Technology Development Laborator (SSTD), UNSW, Autore fornito

Molte parti del Queensland sono state dichiarato zone di disastro e migliaia di residenti evacuati a causa di un'inondazione di 1-in-100-year. Townsville è l'epicentro di un acquazzone monsonico "senza precedenti" che ha portato più di un anno di pioggia in pochi giorni, e l'emergenza è ancora lontana dall'attesa di ulteriori piogge torrenziali.

Tali disastri monumentali richiedono interventi di emergenza per salvaguardare infrastrutture cruciali come ponti, dighe, autostrade, ferrovie, sottostazioni elettriche, linee elettriche e cavi di telecomunicazione. A sua volta, ciò richiede una mappatura accurata e tempestiva delle acque di piena.

Per la prima volta in Australia, il nostro gruppo di ricerca ha monitorato attentamente le inondazioni utilizzando una nuova tecnica che coinvolge i satelliti europei, che ci consente di "vedere" sotto la copertura nuvolosa e di mappare gli sviluppi sul terreno.

Dato che le inondazioni coprono attualmente un tratto di costa 700km da Cairns a Mackay, ci vorranno giorni per ricostruire il quadro generale dell'inondazione utilizzando la mappatura aerea. Inoltre, i satelliti di imaging ottico convenzionali sono facilmente "accecati" dalla copertura nuvolosa.

Ma un satellite radar può sorvolare l'intero stato in pochi secondi, e in meno di un'ora può essere prodotta una mappa di piena e accurata.

Occhi al di sopra dei cieli

Il nostro nuovo metodo utilizza una tecnologia di imaging chiamata "radar ad apertura sintetica" (SAR), che può osservare il terreno giorno o notte, attraverso la copertura nuvolosa o il fumo. Combinando e confrontando le immagini SAR, possiamo determinare i progressi di un disastro che si sta svolgendo come un'alluvione.

In termini semplici, se un'area non è allagata sulla prima immagine ma è inondata sulla seconda immagine, la discrepanza risultante tra le due immagini può aiutare a rivelare l'estensione dell'inondazione e identificare il fronte dell'inondazione che avanza.

Per automatizzare questo processo e renderlo più accurato, utilizziamo due coppie di immagini: una "coppia pre-evento" presa prima dell'inondazione e una "coppia co-evento" composta da un'immagine prima dell'inondazione e un'altra immagine successiva durante l'alluvione.


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I satelliti europei sono stati utilizzati strategicamente per raccogliere le immagini a livello globale una volta ogni 12 giorni, rendendo possibile testare questa nuova tecnica a Townsville non appena si verificano alluvioni.

Per monitorare le inondazioni attuali a Townsville, abbiamo scattato le immagini pre-evento su gennaio 6 e gennaio 18, 2019. La coppia di co-eventi è stata raccolta a gennaio 18 e gennaio 30. Queste serie di immagini sono state quindi utilizzate per generare la mappa di allerta accurata e dettagliata mostrata di seguito.

I confronti delle immagini possono essere tutti fatti algoritmicamente, senza che un essere umano debba scrutare le immagini stesse. Quindi possiamo solo cercare coppie di immagini con discrepanze significative e quindi concentrare la nostra attenzione su quelle.

La nostra tecnica evita potenzialmente la necessità di monitorare le inondazioni da aerei da ricognizione sospesi nell'aria - un compito pericoloso o addirittura impossibile tra forti piogge, vento forte, nuvole spesse e fulmini.

Questa tempestiva informazione di alluvione dai satelliti può essere utilizzata per disattivare infrastrutture critiche come le sottostazioni elettriche prima che le acque di piena raggiungano loro.The Conversation

Circa l'autore

Linlin Ge, professore, UNSW

Questo articolo è ripubblicato da The Conversation sotto una licenza Creative Commons. Leggi il articolo originale.

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