Capire come le regioni sono colpite dopo un'alluvione potrebbe migliorare grazie a una nuova ricerca di un professore di Florida Tech.

Efthymios Nikolopoulos, professore assistente di ingegneria meccanica e civile, sta lavorando a un progetto finanziato dalla National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) che si occupa dell'uso del telerilevamento satellitare per la mappatura delle inondazioni. Si tratta di sensori basati su satellite che identificano le aree allagate che vengono convalidati come un algoritmo attraverso osservazioni sul campo disponibili e immagini ottiche ad alta risoluzione da piccoli satelliti commerciali analizzati dal ricercatore post-dottorato Emanuel Storey.

Attualmente il team sta esaminando i precedenti eventi di inondazione come l'alluvione che si è verificata nell'Alabama e nel fiume Florida Perdido durante l'uragano Sally nel 2020, così come l'alluvione improvvisa a Nashville che ha avuto luogo il 29 marzo, lasciando sei morti e decine di case e aziende distrutte.

I primi risultati sono ancora in fase di definizione, ma il team ha già sviluppato prototipi di algoritmi per migliorare la stima delle inondazioni sotto la chioma della vegetazione. Ci sono state sfide, però, come la copertura nuvolosa che interessa i sensori satellitari. Il team prevede di aggirare questo problema esaminando altri sensori disponibili che non sono interessati dall'ostruzione delle nuvole. Nikolopoulos ha detto che il piano è di implementarli più avanti nel corso dell'anno.

Le mappe satellitari delle inondazioni forniranno ai ricercatori una migliore comprensione di come le aree sono colpite dalle inondazioni, oltre a fornire una migliore visione delle aree soggette a inondazioni, che potrebbe avere implicazioni per le agenzie meteorologiche come NOAA e il National Weather Service, così come il settore edile.

"Una cosa è per me dirti che un dato fiume avrà 1, 000 piedi cubi al secondo flusso, ed è un'altra cosa da dirti che sarà allagato fino a un metro a questa distanza adiacente al fiume, " Nikolopoulos ha detto. "La traduzione dall'uno all'altro non è così semplice come potrebbe sembrare. Abbiamo bisogno di modelli, e quei modelli hanno errori, quindi assistiamo lo sviluppo di quei modelli attraverso osservazioni di telerilevamento".

Il progetto multidisciplinare è stato soddisfacente per Nikolopoulos. La ricerca ha fornito un'opportunità scientifica per comprendere meglio le dinamiche delle inondazioni attraverso il telerilevamento, mentre parlava anche al suo background di ingegneria attraverso la creazione di un'applicazione immediata che consentirà una risposta immediata per i funzionari locali.

Nel futuro, Nikolopoulos vorrebbe far progredire gli attuali algoritmi utilizzati per le stime delle inondazioni, così come una migliore comprensione di dove i satelliti si comportano meglio in relazione alla raccolta di questi dati. Con l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale, Nikolopoulos vede anche la ricerca sulla stima delle inondazioni migliorando su scala globale.

"Non vedo l'ora di vedere quanto possiamo ottenere da quei sensori, e sono molto ottimista a riguardo, " ha detto. "Penso che sia solo l'inizio di una linea di ricerca e di lavoro molto promettente in generale".