Banjir di Queensland Begitu Besar Satu-satunya Cara Untuk Melacak Mereka Adalah Dari Luar Angkasa

Banjir di Queensland Begitu Besar Satu-satunya Cara Untuk Melacak Mereka Adalah Dari Luar Angkasa
Pemetaan banjir satelit di sepanjang pantai Queensland, disusun menggunakan gambar dari satelit radar Eropa Sentinel-1A. Badan Antariksa Eropa / Laboratorium Pengembangan Teknologi Spasial Cerdas (SSTD), UNSW, penulis menyediakan

Banyak bagian di Queensland telah mendeklarasikan zona bencana dan ribuan penduduk dievakuasi karena banjir 1-in-100-year. Townsville berada di episentrum hujan monsun “yang belum pernah terjadi sebelumnya” yang membawa lebih dari satu tahun hujan hanya dalam beberapa hari, dan keadaan darurat masih jauh dari selesai dengan lebih banyak hujan deras yang diperkirakan.

Gangguan monumental semacam itu menuntut pekerjaan darurat untuk melindungi infrastruktur penting seperti jembatan, bendungan, jalan raya, kereta api, gardu listrik, saluran listrik, dan kabel telekomunikasi. Pada gilirannya, hal itu membutuhkan pemetaan perairan banjir yang akurat dan tepat waktu.

Untuk pertama kalinya di Australia, tim peneliti kami telah memantau banjir dengan cermat menggunakan teknik baru yang melibatkan satelit Eropa, yang memungkinkan kita untuk "melihat" di bawah tutupan awan dan memetakan perkembangan di lapangan.

Mengingat bahwa banjir saat ini meliputi bentangan pantai 700km dari Cairns ke Mackay, akan butuh waktu berhari-hari untuk menyatukan gambaran besar banjir menggunakan pemetaan udara. Terlebih lagi, satelit pencitraan optik konvensional mudah "dibutakan" oleh tutupan awan.

Tetapi satelit radar dapat terbang di seluruh negara dalam hitungan detik, dan peta banjir yang akurat dan komprehensif dapat diproduksi dalam waktu kurang dari satu jam.

Mata di atas langit

Metode baru kami menggunakan teknologi pencitraan yang disebut "radar aperture sintetis" (SAR), yang dapat mengamati bumi siang atau malam, melalui tutupan awan atau asap. Dengan menggabungkan dan membandingkan gambar SAR, kita dapat menentukan kemajuan dari bencana yang sedang berlangsung seperti banjir.

Secara sederhana, jika suatu daerah tidak banjir pada gambar pertama tetapi dibanjiri pada gambar kedua, perbedaan yang dihasilkan antara dua gambar dapat membantu untuk mengungkapkan sejauh mana banjir dan mengidentifikasi muka banjir yang maju.

Untuk mengotomatiskan proses ini dan membuatnya lebih akurat, kami menggunakan dua pasang gambar: "pasangan pra-peristiwa" yang diambil sebelum banjir, dan "pasangan co-event" yang terdiri dari satu gambar sebelum banjir, dan gambar berikutnya lainnya selama banjir.

Satelit Eropa telah dioperasikan secara strategis untuk mengumpulkan gambar secara global setiap 12 setiap hari, sehingga memungkinkan bagi kami untuk menguji teknik baru ini di Townsville segera setelah banjir terjadi.

Untuk memantau banjir saat ini di Townsville, kami mengambil gambar pra-acara pada Januari 6 dan Januari 18, 2019. Pasangan co-event dikumpulkan pada Januari 18 dan Januari 30. Kumpulan gambar ini kemudian digunakan untuk menghasilkan peta banjir yang akurat dan terperinci yang ditunjukkan di bawah ini.

Perbandingan gambar semua dapat dilakukan secara algoritmik, tanpa manusia harus meneliti gambar itu sendiri. Kemudian kita bisa mencari pasangan gambar dengan perbedaan yang signifikan, dan kemudian memusatkan perhatian kita pada itu.

Teknik kami berpotensi menghindari kebutuhan untuk memantau banjir dari pesawat pengintai udara - tugas berbahaya atau bahkan tidak mungkin di tengah hujan lebat, angin kencang, awan tebal dan kilat.

Intelijen banjir yang tepat waktu dari satelit ini dapat digunakan untuk mematikan infrastruktur penting seperti gardu listrik sebelum air banjir mencapai mereka.Percakapan

Tentang Penulis

Linlin Ge, Profesor, UNSW

Artikel ini diterbitkan kembali dari Percakapan di bawah lisensi Creative Commons. Membaca Artikel asli.

Buku terkait

{amazonWS: searchindex = Buku; kata kunci = banjir perubahan iklim; maxresult = 3}

enafarzh-CNzh-TWnltlfifrdehiiditjakomsnofaptruessvtrvi

ikuti InnerSelf di

facebook-icontwitter-iconrss-icon

Dapatkan Terbaru Dengan Email

{Emailcloak = off}