Table of Contents

השימוש בנתונים מרחוק לאבחון נזקים של Post-land-Sing ו- Recovery Planning

טכנולוגיה של חישה מרחוק שינתה את האופן שבו מדענים ומקרי חירום מעריכים נזק לאחר מפולות קרקעיות.על ידי שילוב תמונות לוויין, תמונות אוויריות, סקרי מזל"טים, מומחים יכולים להעריך במהירות אזורים מושפעים אפילו בשטח מסוכן או בלתי נגיש. מאמר זה בוחן את סוגי נתונים מרחוק רגישים, היישומים שלהם בתכנון הפחתת הנזק והשיקום, ואת המגמות המתעוררות לשיפור התגובה אסון נוסף.

הבנת Sensing מרחוק ותפקידו ב-Landslide Response

מפולות קרקע הן בין הסיכונים הגיאולוגיים ההרסניים ביותר, לעתים קרובות בולטות ללא אזהרה וגורם לאובדן משמעותי של חיים, נזק רכוש ושיבוש רשתות תחבורה.סקרים מסורתיים המבוססים על הקרקע, תוך צורך אימות נתונים, הם זמן-consuming, יקר, מסוכן עבור אנשים העובדים על מדרונות בלתי יציבות.

חישה מרחוק מתייחסת לרכישת מידע על אובייקט או אזור ללא מגע פיזי, בדרך כלל באמצעות חיישנים הרכובים על לוויינים, מטוסים או כלי רכב אוויריים בלתי מאוישים (UAVs) בהקשר של מפולות אדמה, נתונים אלה מאפשרים אנליסטים לזהות כישלונות מדרונות, מפה מפלסת פסולת, לכמת שינויים בטופוגרפיה, ולעקוב אחר סיכונים מתמשכים.

חיישנים ופלטפורמות מפתח

פלטפורמות שונות של רגישות מרחוק מספקות יתרונות נפרדים בהתאם לגודל ודחיפות האירוע:

  • (FLT:0) שטאלטים: לוויינים אופטיים ודארדאר (למשל, Sentinel-1, Sentinel-2, Landsat, PlanetScope) מציעים פעמים תכופות וכיסוי רחב, המאפשר לפני ואחרי השוואות על פני אזורים גדולים.
  • (FLT:0) מטוסים מאוישים: צילום אווירי ממטוסים מספק תמונה גבוהה מאוד (sub-meter) שימושי עבור מיפוי מפורט של נזק תשתיות, התמוטטות בנייה והריסות נתיבי זרימה.
  • (FLT:0) רחפנים (drones): ;FLT:1 ; Drones מציעים גמישות יוצאת דופן ויכול ללכוד אולטרה-רזולוציה אות'וטופוטים ומודלים דיגיטליים משטח (DSMs) על פני אתרים ספציפיים.הם בעלי ערך מיוחד עבור סקרים חוזרים לאחר מפולת אדמה כדי לפקח על שינויים במדרונות לא יציבים או להנחות פעולות הצלה.

תרומה של סניפיות מרחוק להורדת נזק

הערכת נזקים של Post-landslide דורשת זיהוי מהיר ומדויק של אזורים שנפגעו, תשתיות מושפעות, שינויים בכיסוי הקרקע או טופוגרפיה מרחוק.

צילום אופטי לפרשנות חזותית

(למשל, WorldView-3, פליאס) מאפשר לאנליסטים לזהות באופן חזותי צלקות מפולות, פקדות פסולת, מבנים מושמדים, כבישים חסומים.טכניקות של שינוי-דה-הפצה להשוות בין תמונות שגרתיות ופוסט-אפילוט כדי להדגיש פיקסלים שונו.לדוגמה, מדד הניקוד הני (NDVI) יכול לחשוף אזורים שבהם הצמחייה הוסרה על ידי ארגונים דמויי-F) וגרם, כמו למשל, כגון ארגונים של לוויינים (אונדפסים) של ארגונים דמויי-אונדאליים (אונדאליים (DF) יכולים ליצור נזקיאליים, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, מדדי-F) של מדדי-F) של מדדי-F) של מדדי-F) של סוכנויות קרינה אופטיים של ארגונים של ארגונים אופטיים (DVolated).

ראשי תיבות של Synthetic Aperture Radar (SAR) for All-Weather Imaging

חיישנים SAR, כגון אלה על הסיפון Sentinel-1, פולטים דופקי מיקרוגל ומדיקים את האות המכוסה.בניגוד לחיישנים אופטיים, SAR פועל באמצעות עננים, עשן וחושך - יתרון גדול כאשר מפולות אדמה מתרחשות במהלך מזג אוויר חמור. SAR מבוסס זיהוי משתמש קוהרנטיות או SARuded הבדלים בין תמונות טרום-פוסט-אפילו כדי לאתר הפרעות נוספות, בין היתר, בין מפרשים של מדרונות (מפרקים) יכול לזהות מדרונות מוקדמים (מפרקים) לאחר שעדיין ניתן לזהות סיכון מתמשך).

LiDAR for High-Resolution Topography

LiDAR (Light Detection and Ranging) יוצר מודלים מדויקים מאוד של גובה דיגיטלי (DEMs) על ידי מדידת הדופק לייזר חוזרת פעמים.פוסט-event LiDAR ללכוד ייצוגים תלת-ממדיים מפורטים של מסת המפלה הקרקעית, כולל צלקות ראש, שוליות מאוחר יותר, ו אזורי דהורציה מתאימים.הבדל בין טרום-ואנט DEM (טכניקה הנקראת DEM של צמחייה, כפול, או מרובע), מאפשר גם את המהנדסים של חומר נפץ, ואפקטים, ואפקטים של מזהמים, ואפקטים של מזהמים, ואפקטים של מזהמים מזהמים, ותחת מזהמים מזהמים מזהמים של מזהמים מדויקים, ותחת מזהמים מזהמים מזהמים מדויקים (Dipdipdoud) ו-Dipdifdial, גם כן, ו-Dipd-קרקעיים של תאים פגומים, ו-קרקעיים של תאים פגומים, ו-קרקעיים של תאים , ו-קרקעיים של תאים פגומים תחת , גם כן, ו-קרקעיים של תאים פגומים תחת תכונות של תאים פגומים תחת , ו-קרקעיים של תאים , כמו גם , כולל , כולל , ואפקטורים.

המונחים: LiDAR for Volume Estimation

לאחר זרימת מונטיסטו פסולת בקליפורניה, סקרים לידר אוויריים סייעו לרשויות למדוד את נפח של הפקדות פסולת ואת מודל נתיבי זרימה עתידיים פוטנציאליים זרימה בעתיד.המידע הודיע ערוצי ניקוז זמניים ועיצובים debris-basin, צמצום הסיכון במהלך סערות מאוחרות יותר.

יישומים בתכנון התאוששות

הערכת הנזק היא רק הצעד הראשון.הנתונים המרחיקים הופכים אפילו יותר יקר כאשר משתמשים בהם כדי להנחות תכנון שיקום, הקצאת משאבים, ו ניטור לטווח ארוך.

המונחים: Intervention Areas

מפות נזק הנגזרות ממערכות אספקת מים מרחוק, מנהלי סיוע אסון מזהים את השכונות המושפעות ביותר, תשתיות קריטיות (גשרים, קווי חשמל, מערכות אספקת מים), וקווי גישה הזקוקים לטיהור מיידי.על ידי דחיית מפולת אדמה, בנייה, ושכבות בעלות אופי אוכלוסייה, הרשויות יכולות להקצות צוותי חירום וציוד כבד שבו הם נדרשים ביותר במהלך מפולת האדמה ב- Chamoli, הודו, תמונה של חילוץ ראשונית, קבוצות הצלה, קבוצות הצלה, קבוצות הצלה, אשר ניתנות משטרה מאופקות.

תכנון פרוייקט שיקום

ניתוח גיאמורפי באמצעות DSMs ומפות מחוספס משטח מודיע על אמצעי התעלות מדרדרדר כגון שמירה על קירות, מסמרי אדמה או מערכות ניקוז.לדוגמה, רזולוציה גבוהה DEM יכול לחשוף את המיקום של סדקים מתח שעלולים להתפשט לתוך כישלונות נוספים.תוכנית שיקום להשתמש בנתונים אלה כדי לבחור אתרי בנייה בטוחים עבור בנייה מחדש בתים וכבישים, הימנעות אזורי לא יציב שיכול להגיב במהלך העונה.

מעקב אחר התקדמות וסיכויים סובסידיים

חזור על סקרים מרוחקים - בין אם לוויין שבועי חוזר, טיסות מל"טים חודשיות, או שנתי LiDAR - מאפשר מעקב מתמשך של התקדמות התאוששות.שינויים בצמחייה, תנועת המשקעים בערוצים, או המשך עיוות של מדרונות ניתן לזהות מוקדם.ה ניטור זה חשוב במיוחד עבור מפולת נוף גדולה, איטיות שעשויות להישאר פעיל במשך שנים לאחר הכשל הראשוני: LTFerratures זמן קצר לאחר מכן, לעתים קרובות, הם משתמשים ב- נאס"מחץ נתונים מפולת זמן כדי לשחזר לוויינים גדולים יותר.

שילוב של מסר מרחוק עם מקורות נתונים אחרים

הפוטנציאל המלא של חישה מרחוק הוא הבין כאשר הוא משולב עם תצפיות של החלפת, נתונים גיאוטכניים, ומידע מבוסס הקהילה. גיאולוגים ומהנדסים לעתים קרובות לאמת מפות נזק מדרבנים באמצעות ביקורים בשטח, דוחות מדע אזרחי (למשל, באמצעות יישומים ניידים), וחיישנים המבוססים על הקרקע כגון אינקלימיים או מד גשם.

Machine Learning and Automated Analysis

ההתקדמות האחרונה באינטליגנציה מלאכותית ובחזון המחשב הגבירו את הערכת הנזקים.רשתות עצביות מהפכתיות (CNN) שהוכשרו על אלפי תמונות טרום-על-ידי תמונות לפני-ואפילו-פוסט-אפילו-אפילו יכולות להסיט באופן אוטומטי את הגבולות המפלים, ואף להעריך את שיעורי ההרס של המערכות האוטומטיות, כגון אלה שפותחו על-ידי FLT:0GFZ German Research Center for GeosciencesFLT:1, וכעת תהליך אופטי וקיצור נתונים בלתי-זמניים, אך לא ניתן לצמצום באופן דרסטי של זמן העבודה של האנליטית בין האנליטית, אך ורק לאחר מכן.

היתרונות והמגבלות של סניפיות מרוחקות עבור מפולות

יתרונות

  • (ב) תגובה של קלפי: 1 לוויינים ורחפנים ניתן למטלה בתוך שעות של אירוע, מתן נזק מודיעיני לגיבים כבר בדרך.
  • (ב) ⁇ :0 (מבטיחים: ⁇ ) 1 מסיר את הצורך של האדם להיכנס לאזורים בלתי יציבים ומסוכנת במהלך שלב ההערכה הראשוני.
  • (ב) סיקור:0Wide:0) מכלולים גדולים של מפולת אדמה, אשר ייקח שבועות כדי לבדוק על כף הרגל ניתן למפות בקופס אחד.
  • (ב) ⁇ :0) יכולות זמניות: כפל 1: [התערות] מאפשרות מעקב אחר ההשפעה המיידית והאבולוציה של סיכונים לאחר הקרקע.
  • (FLT:0) יעילות: FLT:1hil, למרות שהשקעות החיישן הראשוניות יכולות להיות גבוהות, העלות לכרכרכר מרובע היא הרבה יותר נמוכה מאשר סקרי קרקע נרחבים, במיוחד בשטח מרוחק.

הגבלות

  • (FLT:0) ו התלות מאירה: FLT:1 חיישנים אופטיים חסומים על ידי עננים; בעוד SAR פותר את הנושא, ניתן להפעיל את הפתרון המרחבי שלו.
  • (FLT:0) לקבלת מידע לפני התייחסות: ⁇ FLT 1:1 קביעת שינוי דורש תמונות בסיס ו DEMs, אשר לא ניתן יהיה זמין עבור כל אזור ברזולוציה הנדרשת.
  • (FLT:0) אתגרים בין-תחומיים: אלגוריתמים אוטומטיים עשויים לסווג צללים, גוף מים או בנייה עדכנית כנזק מפולת.
  • (FLT:0Data נפח ועיבוד זמן: FLT:1, תמונות ברזולוציה גבוהה וענני LiDAR נקודה לייצר טרה-בייט של נתונים הדורשים אחסון משמעותי ומשאבים חישוביים.
  • (FLT:0) סוגיות של רגולציה ותיאום: FLT:1) טיסות ד"רון מוגבלות לעיתים קרובות באזורי אסון, ומשימות לוויין עלולות להיות מתעכבות בשל תחרות בין משברים מרובים.

מחקרים מצביעים על שימוש יעיל

2014 אוסו לנפול, וושינגטון, ארצות הברית

במרץ 2014, מפולת אדמה מסיבית הרגה 43 אנשים ליד אוסו, וושינגטון לידר נתונים שנאספו לפני האירוע כבר זיהתה את המדרון כבלתי יציב, אבל לאחר מפולת לידר ודמייני לוויין היו חלק מרכזי במיפוי שדה ההריסות וגילוי הקורבנות.ניתוח הרב-זמני סייע לחוקרים להבין את המנגנון ותרמו לתקני בנייה מעודכנים בשטח דומה.

2017 סיירה לאון מורד

בעקבות שיטפונות הבזק הרסניים ומפולות קרקעיות ב-Freetown, סיירה לאון, UNOSAT הפיקה במהירות מפות הערכה באמצעות תמונות לוויין אופטיות ברזולוציה גבוהה.מפות אלה הובילו את פריסת צוותי חיפוש והצלה, ובהמשך הודיעו לאחזור תכנון עבור אלפי אנשים עקורים.שילוב של תמונות לוויין עם Open-map נתונים המאפשרים לזהות את ההתנחלויות הבלתי פורמליות ביותר.

2023 Tuban Landslide, אינדונזיה

לאחר מפולת גדולה ב Tuban, מזרח ג'אווה, הרשויות האינדונזיות פרסמו רחפנים כדי ללכוד את האורתאופוטונים ואת DSMs של האזור הנגוע.הנתונים אפשרו לממשלה המקומית לחשב את נפח החומר העקורים ולעצב מערכת ניקוז שהסיטה פני השטח הרחק מהמדרון הבלתי יציב.

כיוונים עתידיים: טכנולוגיות מתפתחות ומגמות

התפקיד של חישה מרחוק בניהול מפולת ימשיך להתרחב כחיישנים חדשים וטכניקות אנליטיות בוגרות.

High-Resolution ועוד Frequent Satellite Coverage

התנגשויות של לווינים קטנים, כגון אלה המופעלים על ידי Planet Labs, מספקים כיסוי עולמי יומי ברזולוציה של 3 עד 5 מטר.המשימות הבאות כמו NISAR של נאס"א-ISRO יספקו נתונים גלובליים, מהירים ומהירות ל-band SAR, שיפור זיהוי של מפולות אדמה איטיות באזורים מוזנחים.

מידע אמיתי Fusion ו-Cloud Computing

פלטפורמות ענן כגון Google Earth Engine ו- Microsoft Planetary Computer מאפשרות למשתמשים לעבד ולשלב בין אלגוריתמים אופטיים, SAR ו- LiDAR ללא מגבלות חומרה מקומיות. אי-פעם של תמונות לוויין והזנת מל"טים, בשילוב עם אלגוריתמים אוטומטיים של מפולת-קרקע, עלולים בקרוב לספק עדכונים נזק לצוותים בשטח בתוך דקות של עקפה.

שילוב עם Internet of Things (IoT)

נתונים מרוחקים של חישה משולבים יותר ויותר עם חיישנים מבוססי-IoT מבוססי קרקע - כגון בדיקות לחות אדמה, הטיהמטרים ומדפי גשם - כדי להאכיל במערכות מוקדמות של הגנה על פני הקרקע. anלוויינים מחוסנים מוטציות יכול לגרום לחיישנים מקומיים לאסוף נתונים גבוהים יותר, יצירת רשת ניטור עניבה אשר מאזן עם כיסוי מדויק.

אימות מבוסס קהילה באמצעות Crowdsourcing

פלטפורמות כמו OpenStreetMap של צוות OpenStreet ההומניטרי של OpenStreetMap (HOT) ויוזמה המבוססת על נאס"א "Foster" מאפשרת למתנדבים לאמת מפות של נזק מרחוק באמצעות תמונות לוויין וצילומי שדה.אמת קרקע זו מבוססת המונים מאיצה את ייצור מוצרי הערכה אמינים, במיוחד כאשר צוותים מקצועיים לא יכולים להגיע לאתר.

מסקנה

נתונים מרוחקים של חישה הפכו לנכס חיוני להערכת הנזקים שלאחר הקרקע ולתכנון ההתאוששות.מלוויינים אופטיים שציירו תמונה של הרס לחיישנים SAR שרואים דרך ענני סערה ולידדר שמגלים את הטופוגרפיה הנסתרת של השקפית, כל טכנולוגיה מציעה כוחות ייחודיים.כאשר משולבים עם נתונים מבוססי קרקע וניתוח אוטומטי, כלים אלה מאפשרים מהר יותר, בטוח יותר, ואובייקטיביות יותר שתומכים ישירות בקהילות, כמו גם, כמו גם חיים מפולסים, ימשיכו לכדי יכולת חישוביתים יותר, ולהגדיל את החללים, ולהגדיל את החללים יותר, ולהגדיל את החללים, ולהגדיל את החללים יותר, ולהגדיל את החללים מתקדמים יותר, ולהגדיל את החללים מתקדמים יותר, ולהגדיל את החללים מתקדמים יותר, ולהגדיל את החללים, ולהגדיל את החללים מתקדמים יותר, בין מערכות יחסים מתוחכמותיים, ומערכת יחסים מתוחכמותיים, ומערכת מחשוביים, ומערכת יחסים מתוחכמותיים, ומערכת מחשוביים, בין מערכות יחסים מתוחכמותיים, לבין מערכות יחסים מתוחכמות יותר, לבין מערכות יחסים מתוחכמות יותר, ומערכת מחשוביים מתוחכמות יותר, בין מערכות יחסים מתוחכמות יותר, ומערכת מחשוביים, ומערכת מחשוביים מתוחכמות יותר, ומערכת מחשוביים,

לקריאה נוספת על יישומים רגישים מרחוק בהערכה מפולת, להתייעץ עם תוכנית הפחתת הסיכון של FLT:0UNESCO מפולת משאבים להפחתה משמעותית של משאבים FLT:1 ותוכנית FLT:2USGS Landslide Hazards Program