A compreensão de como as regiões são afetadas após uma enchente pode estar melhorando graças a novas pesquisas de um professor da Florida Tech.

Efthymios Nikolopoulos, professor assistente de engenharia mecânica e civil, está trabalhando em um projeto financiado pela Administração Oceânica e Atmosférica Nacional (NOAA) que trata do uso de sensoriamento remoto por satélite para mapear inundações por inundação. Envolve sensores baseados em satélite que identificam áreas inundadas que são validadas como um algoritmo por meio de observações de campo disponíveis e imagens ópticas de alta resolução de pequenos satélites comerciais analisados ​​pelo pesquisador de pós-doutorado Emanuel Storey.

Atualmente, a equipe está analisando eventos de inundação anteriores, como a inundação que ocorreu no rio Perdido do Alabama e Flórida durante o furacão Sally em 2020, bem como a enchente em Nashville que ocorreu em 29 de março, deixando seis mortos e dezenas de casas e empresas destruídas.

As descobertas iniciais ainda estão sendo determinadas, mas a equipe já desenvolveu protótipos de algoritmos para melhorar a estimativa de inundação sob a copa da vegetação. Tem havido desafios, Contudo, como a cobertura de nuvens afetando os sensores baseados em satélite. A equipe planeja contornar isso observando outros sensores disponíveis que não são afetados pela obstrução da nuvem. Nikolopoulos disse que o plano é implementá-los ainda este ano.

Os mapas de inundação de inundação baseados em satélite darão aos pesquisadores uma melhor compreensão de como as áreas são afetadas pelas inundações, além de fornecer melhores informações sobre áreas propensas a inundações, o que poderia ter implicações para agências meteorológicas, como NOAA e o Serviço Nacional de Meteorologia, bem como o setor da construção.

"Uma coisa é eu dizer a você que um determinado rio terá 1, Fluxo de 000 pés cúbicos por segundo, e outra coisa é dizer que vai ser até um metro inundado nesta distância adjacente ao rio, - disse Nikolopoulos. - A tradução de um para o outro não é tão direta quanto pode parecer. Precisamos de modelos, e esses modelos têm erros, portanto, auxiliamos no desenvolvimento desses modelos por meio de observações de sensoriamento remoto. "

O projeto multidisciplinar tem sido satisfatório para Nikolopoulos. A pesquisa forneceu uma oportunidade científica para entender melhor a dinâmica da inundação por meio de sensoriamento remoto, ao mesmo tempo em que fala sobre sua formação em engenharia por meio da criação de um aplicativo imediato que permitirá uma resposta imediata para as autoridades locais.

No futuro, Nikolopoulos gostaria de avançar os algoritmos atuais usados ​​para estimativas de inundação, bem como uma melhor compreensão de onde os satélites têm melhor desempenho em relação à coleta desses dados. Com aprendizado de máquina e inteligência artificial, Nikolopoulos também vê que a pesquisa de estimativas de inundações está melhorando em escala global.

"Estou realmente ansioso para ver o quanto podemos obter desses sensores, e estou muito otimista sobre isso, "disse ele." Acho que é apenas o começo para uma linha de pesquisa e trabalho muito promissora em geral. "