Datos SAR utilizados para extraer daños de la explosión de Beirut

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El 4 de agosto, una inmensa explosión devastó el área del puerto de Beirut, Líbano, poco después de las 18:00 (3:00 pm GMT). El sensor Sentinel-1 operado por la Agencia Espacial Europea (ESA) capturó los datos del radar de apertura sintética (SAR) del área a las 3:45 am.

El uso de datos SAR está aumentando en todo el mundo debido a sus muchos beneficios, como la capacidad de capturar datos por la noche, comprender el contenido de humedad y ver a través del humo y la capa de nubes. Los datos SAR son complejos y muy grandes, por lo que trabajar con ellos no siempre es fácil. El uso de SAR varía en todo el mundo, pero con el acceso sencillo y gratuito a Sentinel-1, el uso está creciendo y las herramientas de análisis facilitan el uso de los datos de los sensores SAR. L3Harris Geospatial, en estrecha colaboración con su socio sarmap SA, ha creado herramientas fáciles de usar para algunas de las aplicaciones de procesamiento SAR más comunes con miras a “democratizar” los beneficios de los datos SAR para más usuarios.

 

 

Las imágenes de arriba muestran un mapa de coherencia creado a partir del Sentinel-1 antes de la explosión en Beirut (más arriba) y poco después (abajo). Las áreas oscuras muestran una gran diferencia entre las colecciones. Los datos de Sentinel-1 se recolectaron a las 3:45 am, mostrando el valor de recolectar en la oscuridad cuando el evento sucedió al final del día. Los datos de Sentinel-1 se procesaron utilizando ENVI SARscape Analytics por sarmap SA.

 

 

La imagen RGB del Sentinel-2 (más arriba) se obtuvo el 24 de julio de 2020. La imagen inferior muestra el daño detectado superpuesto a la imagen. Los daños podrían incluir escombros, polvo que cubra objetos y estructuras alteradas por la explosión. El flujo de trabajo de detección de cambios se ejecutó utilizando ENVI SARscape Analytics para detectar la coherencia y la intensidad entre las imágenes de antes y después del área donde ocurrió la explosión. Este tipo de detección de cambios rastrea los cambios sutiles en las estructuras y genera un resultado de clasificación.

 

 

La imagen de más arriba (Bilal Hussein / AP) es el puerto de Beirut después de la explosión, y la imagen inferior muestra los ascensores de almacenamiento intactos (no rojos). Las áreas rojas indican estructuras alteradas por la explosión.

La explosión en Beirut muestra cómo los sensores y análisis SAR pueden proporcionar información procesable antes de que el humo se haya disipado, para evaluar la destrucción, guiar la ayuda y encaminar los servicios de emergencia, incluso con nubes o si algo así sucediera por la noche.

 

Amanda O’Connor

L3Harris Geospatial

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