Landslide_Haz

  Landslide_Haz

Introducción

Los deslizamientos de tierra tienen impactos de amplio alcance que van más allá de la destrucción física inmediata. Afectan el medio ambiente, la infraestructura y las comunidades sociales. Las comunidades que se extienden por zonas montañosas o montañosas y en regiones propensas a fuertes lluvias pueden verse muy afectadas por los deslizamientos de tierra. Detectar deslizamientos de tierra casi en tiempo real es crucial para desarrollar estrategias efectivas que ayuden a las comunidades afectadas y mejoren la resiliencia.

Planeamos utilizar el producto del índice de humedad del suelo Sentinel-2 y los análisis de corriente y pendiente del DEM Copernicus para pronosticar el potencial de un deslizamiento de tierra. Los gestores de desastres tendrán la capacidad de evaluar la exposición de la infraestructura (carreteras y edificios) a los deslizamientos de tierra previstos y a los pronósticos reales utilizando interferogramas Sentinel-1 SAR.

Nuestra Región de Interés será la Ciudad de Teziutlán, México. Teziutlán se ubica en el noreste de la provincia de Puebla, en el centro-este de México. Esta región fue elegida para este proyecto debido a su alto nivel de susceptibilidad a deslizamientos de tierra. (Alcántara-Ayala 2004).

Región de interés, ciudad de Teziutlán, México.

Metodología

Ejecución

Usamos paquetes de Python, incluidos SentinelHub, SNAP, OverPass (OpenStreetMaps) y GRASS GIS para crear una herramienta que sea sólida y pueda reproducir resultados para detectar deslizamientos de tierra.

Methodology Flowchart.

Sentinel-1

Después de identificar las cuencas medias y calcular su índice de susceptibilidad a deslizamientos de tierra, utilizamos los últimos indicadores de humedad del suelo para determinar si una media cuenca podría sufrir un deslizamiento de tierra.

Satellite SMAP

Usamos el satélite SMAP, que tiene un tiempo de repetición de todos los días pero una resolución muy baja (9x9 km), y el Senintel-1 que tiene un tiempo de repetición de 12 días (6 días cuando se lanza Sentinel-1C) y una resolución de 15x15m.

El modelo de negocio

Este proyecto también tiene potencial para comercializarse como modelo de negocio.  

¿Quien?  Landslide Haz está dirigido a agencias de gestión de desastres, el ejército o empresas que gestionan activos que pueden verse afectados por deslizamientos de tierra.

¿Qué? Landslide Haz permitirá la detección oportuna de deslizamientos de tierra.

¿Cómo? Landslide Haz será un servicio simple llave en mano que utiliza computación en la nube como AWS.

¿Valor? Landslide Haz ayudará en los esfuerzos de respuesta a los deslizamientos de tierra y construirá una base de datos sobre deslizamientos de tierra.

¿Qué tiene de innovador esto? No se ofrece ningún servicio de monitoreo como Landslide Haz en América Latina y la región del Caribe.

   Conoce al Equipo

Racine Basant

The expertise is in machine learning techniques, SAR, coding and geophysical modeling.

Machel Higgins

Experience in SAR, GIS, geographic risk analysis, programming, AI.

Arvid Ramdeane

Experience in web development, scripting, programming and electronics.