Uzak Sensing Kullanımı Post-landslide Hasar Değerlendirmesi için veri Kurtarma Planlaması

Uzaktan Sensing Data for Post-landslide Hasar Değerlendirme ve Kurtarma Planlaması için Kullanımı

Uzaktan algılama teknolojisi, bilim insanlarının ve acil durum yanıtlarının arazileri ile ilgili hasarları nasıl değerlendirdiğini değiştirdi. Uydu görüntüleri, hava fotoğrafları ve drone anketleri ile uzmanlar, tehlikeli veya ulaşılamaz arazide bile etkilenen bölgeleri hızla değerlendirebilir.Bu makale, uzaktan algılama verilerinin türlerini inceler, hasar değerlendirme ve kurtarma planlamalarında uygulamaları inceler ve felaket yanıtını daha da geliştirmeye söz eden trendleri inceler.

Uzaktan Sensing ve Landslide Responsedaki Rolü

Araziler en yıkıcı jeolojik tehlikeler arasında, genellikle uyarı olmadan çarpıcı ve önemli yaşam kaybına neden oluyor, mülk hasarı ve ulaşım ağlarına kesintiye uğramak. Geleneksel zemin bazlı anketler, geçerli veri için gerekli olsa da, belirsiz eğim üzerinde çalışan personel için zaman alıcı ve tehlikeli.

Uzaktan algılama, fiziksel temas olmadan bir nesne veya alan hakkında bilgi edinmeyi, genellikle uydularda monte edilen sensörler, uçak veya insansız hava araçları (UAVs) Topraklar bağlamında, bu veriler eğim başarısızlıklarını tespit etmeye, harita kirliliğini ölçmeye ve devam eden tehlikeleri takip eder.

Anahtar Sensörler ve Platformlar

Farklı uzaktan algılama platformları, olayın ölçeğine ve aciliyetine bağlı olarak farklı avantajlar sağlar:

Uzaktan Senlerin Hasar Değerlendirmesine Katkısı

Postlandslide hasar değerlendirmesi hızlı, etkilenen alanların doğru tanımlanması, arazi kapak veya üstografideki değişiklikler gerektirir. Uzaktan algılama verileri doğrudan bu değerlendirmelere birkaç iyi oluşturulmuş yöntem ile beslenir.

Görsel Yorumlama için Optik Görüntü

Yüksek çözünürlükte optik uydu görüntüleri (örneğin, WorldView-3, Pleiades) analistlerin, zeminleri tahrip eden binalar ve bloke yolları değiştirmiş durumdaki hataları görselleştirebilmelerine izin verir.Demek için önceden yapılan ve sonrası görüntüyü karşılaştırır.Forma Index (NDVI) Normalleştirilmiş Fark Vegetation Index (NDVI)[değiştir | kaynağı değiştirmiş binalar, kaydırılmış binalar, ve bloke edilmiş yollar.

Tüm-Weather Görüntüleme için Sentetik Aperture Radar (SAR)

SAR sensörleri, bu aboard Sentinel-1 gibi, mikrodalga pulları yaylar ve arkaları boyamak için geri dönüşümlü sinyalleri ölçtü.Pekiz sensörlerin aksine, SAR bulutlar, duman ve karanlık – topraklar ciddi bir şekilde tetiklendiğinde, SAR tabanlı bir değişiklik tespiti, kollektif veya amplitüdüller tespit ettiğinden sonra, yüzeysel kesintileri bulmak için devam eden görüntüleri tespit etmeye yardımcı olur.

Yüksek Çözünürlük Topography için LiDAR

Hava yoluyla LiDAR (Işık Tespit ve Ranging) yüksek derecede doğru dijital yükseklik modellerini (DEM) ölçümle lazer nabızını geri döndürerek, veya DoD) arazilerin ayrıntılı üç boyutlu temsillerini ele alır, mühendislere tehlike ve uygun m yapıların boyutunu tahmin edin. LiDAR ayrıca bitki örtüsü altında saklı alanlar.

Örnek: Cilt Estimasyon için LiDAR

2017 Montecito enkazı Kaliforniya'da hava yoluyla LiDAR anketleri yetkililere toz yataklarının miktarını ve gelecekteki akış yollarını ölçmelerine yardımcı oldu. Veriler, geçici drenaj kanallarını ve enkaz tasarımlarını bilgilendirdi, sonraki fırtınalarda risk azaltmayı başardı. Benzer uygulamalar:0GSUS Landslide Hazards Programı).

Uygulamalar Kurtarma Planlamasında

Hasar değerlendirme sadece ilk adımdır. Uzaktan algılama verileri kurtarma planlama, kaynak tahsisi ve uzun vadeli izleme kılavuzluğu için kullanılan daha değerli hale gelir.

Intervention Alanları Önce

Uzak algılamadan elde edilen hasar haritaları felaket yöneticileri en ağır etkilenen mahalleleri, kritik altyapıyı (Breceler, güç hatları, su tedarik sistemleri) tespit eder ve güvenli olmayan köylere giden yolları kullanarak ilk genel bakış açısını sağlar.

Rehabilitasyon Projeleri

DSMs ve yüzey kabak haritaları kullanarak jeomorfik analiz, evler ve yollar yeniden inşa etmek için güvenli inşaat siteleri seçmek için bu verileri kullanarak, yağmur sezonunda tepki verebilecek kararsız bölgelerden kaçınabilir. Örneğin, yüksek çözünürlüklü DEM, daha fazla başarısızlıklara yol açabilir.

İlerlemeyi ve Residual Hazards'ı Takip Etmek

Tekrar uzaktan algılama anketleri - haftalık uydu tekrarlıyor, aylık drone uçuşları veya yıllık LiDAR - iyileşmenin devam etmesini sağlar.T:0)Sürekli bir Dünya Gözlemevi) sık sık sık araziler takip etmek için eğimli manzaralar için önemli olabilir, yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaşlar, gelecek tehlike planları için değerli veriler sağlar.

Diğer Data Sources ile Uzaktan Sensing Entegrasyonu

Uzaktan algılamanın tam potansiyeli, inklinik gözlemleri, geoteknik veriler ve topluluk tarafından paylaşılan bilgilerle birlikte, Jeologlar ve mühendisler genellikle saha ziyaretleri yoluyla uydu etkinleştirilmiş hasar haritalarını doğrulamaktadırlar, vatandaş bilimi raporları (örneğin, mobil uygulamalarla), ve zemin tabanlı sensörler gibi.

Makine Öğrenmesi ve Otomatik Analiz

Yapay zeka ve bilgisayar vizyonundaki son gelişmeler, hasar değerlendirmelerini hızlandırdı. Convolutional sinir ağları (CNNs) binlerce ön ve ön icat görüntüleri otomatik olarak toprak sınırlarının, zarar verme oranını azaltıp, bu araçların henüz mükemmel olmadığını tahmin etti.

Uzak Senlerin Arazileri için Faydaları ve Sınırlamaları

Faydaları Faydaları Faydaları

Sınırlamalar

Vaka Çalışmaları Etkili Kullanıma Etkili Tutulma

2014 Oso Landslide, Washington, ABD

Mart 2014'te, büyük bir topraklı, Oso'nun yakınında 43 kişiyi öldürdü, Washington LiDAR verileri zaten eğimi istikrarsız olarak tanımladı, ancak posta LiDAR ve uydu görüntüleyicisi, tahrip alanı haritaladı ve çok katlı analizler araştırmacıların başarısızlığı mekanizmasını anlamalarına yardımcı oldu ve benzer arazide bina kodları revize etmeye katkıda bulundu.

2017 Sierra Leone Mudslide

Tehlikeli flaş selleri ve Freetown çevresinde topraklar takip ettikten sonra, Sierra Leone, UNOSAT hızla yüksek çözünürlüklü optik uydu görüntülerini kullanarak hasar değerlendirme haritaları üretti. Bu, arama ve kurtarma ekiplerinin dağıtımını yönlendirdi ve daha sonra binlerce yerinden edilmiş insan için sıfırlanmamış planlamayı bilgilendirdi.

2023 Tuban Landslide, Endonezya

Tuban'da büyük bir topraktan sonra, Doğu Java, Endonezya yetkilileri, etkilenen alanın havalimanlarını ve DSM'leri yakalamak için drone'ları kullandılar. Veriler, yerel hükümetin yerinden edilmiş malzemenin hacmini hesaplamasını ve istikrarsız eğimden uzak bir drenaj sistemini tasarlamasını sağladı.

Future: Gelişen Teknolojiler ve Trendler

Arazi yönetimindeki uzaktan algılamanın rolü, yeni sensörler ve analitik teknikler olgun olarak genişlemeye devam edecektir.

Yüksek çözünürlük ve Daha Fazla Freknt Uydu Kapak

Gezegen Laboratuvarları tarafından işletilenler gibi küçük uyduların açıklanması, şimdi 3 metreye kadar 3 metre uzunluğundaki kararın kombinasyonu NASA-ISRO'nun NISAR gibi uzak algılama görevleri küresel, hızlı bir şekilde L-band SAR verileri sağlayacaktır, yavaş yavaş yavaş hareket eden bölgelerin tespitini sağlayacaktır.

Gerçek Zamanlı Veri Fusion ve Cloud Computing

Google Earth Engine ve Microsoft Planetary Computer gibi bulut platformları, kullanıcıların optik, SAR ve LiDAR veri setlerini yerel donanım kısıtlamaları olmadan birleştirebilmelerine izin verir. Uydu görüntü ve drone beslemeleri, otomatik topraklama algoritmaları ile çiftleştirin, kısa sürede bir süre içinde alanlara zarar verebilir.

Nesnelerin İnterneti ile Entegrasyon (IoT) Sensörler

Uzaktan algılama verileri daha fazla zemin tabanlı IoT sensörleri ile entegre edilir - toprak nezleri, eğimleri ve yağmur ölçümleri gibi - erken savaş sistemlerine besleyin. Uyduya uygun bir deformasyon, yerel sensörleri yüksek frekanslı verileri toplamak için tetikleyebilir, hassas bir izleme ağı oluşturmak.

Topluluka Dayalı Hedefleme

OpenStreetMap'in İnsani Açık HavaMap Ekibi (HOT) ve NASA merkezli “Foster” inisiyatifi, gönüllülerin uydu görüntülerini kullanarak uzaktan kumandalı hasar haritalarını doğrulamalarına izin veriyor. Bu kalabalık kaynaklanmış zemin gerçeği, özellikle de profesyonel takımlar siteye ulaşamıyor.

Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç

Uzaktan algılama verileri, fırtınalı bulutlar ve LiDAR aracılığıyla gören optik uydulardan, her teknoloji eşsiz bir güçlü harita ile bir araya geldiğinde, bu araçlar doğrudan krizdeki toplulukları destekleyecek şekilde daha hızlı, daha güvenli ve daha objektif değerlendirmeler sağlar. Uydu takımları genişletir ve hesaplama yöntemleri daha sofistike hale gelir, bir toprak ve ayrıntılı, aksiyonlu harita arasındaki pencereyi ortaya çıkarır.

Toprak değerlendirmesinde uzaktan algılama uygulamaları hakkında daha fazla okuma için, ESRAY:0)UNESCO topraklarında risk azaltma kaynakları) ve DÖRT:2.GS Landslide Hazards Programı).