Activitatea 7.1. Dezvoltarea algoritmilor de detectare a avalanșelor

S-a finalizat baza de date spațiale pentru validare din M-ții Făgăraș, obținându-se astfel, pentru acest areal, primul inventar al avalanșelor pe baza imaginilor satelitare GeoEye-1. . Acest set de date spațiale permite atât estimarea obiectivă a magnitudinii acestui fenomen, cât și localizarea precisă a avalanșelor.

A fost finalizat şi validat algoritmul pentru detectarea avalanșelor pe baza imaginilor optice de înaltă (HR) și foarte înaltă rezoluție spațială (VHR). Caracteristica texturii zăpezii din depozitele de avalanșă este extrasă prin combinarea imaginii cu un set de 12 filtre multidirecționale și multi-scară. Algoritmul propus a fost testat cu date sateliare de foarte înaltă rezoluție spațială (40 – 60 cm): QuickBird, WorldView-1 si GeoEye-1.

The algorithm has been tested on VHR satellite images with 40-60 cm spatial resolution (QuickBird, WorldView-1 and GeoEye-1).

Imagine de detaliu GeoEye-1 a unor avalanse din Muntii Făgăraș area. Zonele cu contur galben reprezintă avalanșele digitizate manual pe imagine, iar cele cu roșu reprezintă areale cu avalanșe detectate automat de algoritm

Activitatea 7.2. Algoritm de detectare a schimbării pe baza imaginilor Sentinel-1 și Sentinel 2

S-au stabilit metodologia și etapele de dezvoltare a algoritmului de detectare a schimbărilor în imagini satelitare, fiind selectate imaginile din arhive și realizându-se corecțiile asupra imaginilor test. Algoritmul propus are la bază utilizarea mai multor imagini SAR. Astfel, se realizează o comparație bazată pe analiza a două imagini SAR, în care pixelii reprezintă intensitatea reflecției, dintre care una este imaginea de referință iar cealaltă conține un eveniment de tip avalanșă. Este necesar ca ambele imgini să fie achiziționate în același tip de mod, aceeași direcție și același ciclu de achiziție. Această abordare se bazează pe faptul că zăpada rugoasă din depozitele de avalanșe are un indice mai mare decât alte tipuri de zăpadă. A fost testată abilitatea algoritmului de a carta avalanșele pe un set de imagini Sentinel-1 și Radarsat-2, în arealele montane din Norvegia. Rezultatele preliminare au arătat că prin utilizarea acestui algoritm au fost detectate majoritatea avalanșelor din imaginile utilizate, cu unele false detectări, însă limita acestora nu este întotdeauna corespunzătoare cu cea trasată manual.

The avalanche detection algorithm was tested on several Sentinel-1 and Radarsat-2 images in mountain areas from Norway. The performance metric of the results indicates that the algorithm does not agree completely with the manual identifications.

Depozite de avalanșă identificate în imagini Sentinel-1 din ianuarie 2015 (rezultatele au indicat diferențe mici între cele două imagini)

Activitatea 7.3. Simularea avalanșelor

Simularea traiectoriilor avalanșelor s-a realizat cu soft-ul RAMMS. S-au utilizat diferite modele ale altitudinii terenului și s-au testat parametri globali și de frecare a zăpezii. Calculul și clasificarea valorilor parametrilor de frecare se realizează pe baza datelor derivate din DEM, suprafețele ocupate de păduri și parametri globali. Pentru perioada de revenire a avalanșelor în arealele test s-au folosit și date obținute din analiza și reconstrucția dendrocronologică. Modelul RAMMS a fost aplicat pentru o serie de avalanșe produse în Munții Făgăraș, menționate în statistici. Astfel, simularea traiectoriilor pentru avalanșele din Valea Bâlea au permis reconstruirea grosimii și extinderii spațiale a depozitelor de zăpadă dizlocate, care au fost similare cu datele consemnate în statistică. Această activitate va continua în etapa viitoare, în care se vor genera și hărțile de hazard la avalanșă pentru arealele test.

Simularea traiectoriei și grosimii stratului de zăpadă pentru avalanșa din aprilie 1974, Valea Bâlea, M. Făgăraș

© 2014 - 2017 SnowBall Consortium