Por Sofía PichihuaUn equipo de investigadores del Centro Peruano Japonés de Investigaciones Sísmicas y Mitigación de Desastres (CISMID) implementó un algoritmo que usa imágenes satelitales para el reconocimiento inmediato de construcciones colapsadas, mediante la integración de información de sensores remotos y tradicionales, y algoritmos de machine learning.
De ocurrir un desastre de gran magnitud en el Perú -como un terremoto-, la evaluación de daños puede enfrentar grandes obstáculos como la insuficiencia de expertos locales capacitados para realizar estos trabajos, así como problemas de comunicación con zonas remotas de nuestro país, que afectarían las capacidades de los tomadores de decisiones y funcionarios gubernamentales en situación de crisis.
Es así que este proyecto propone el uso de la tecnología para que los especialistas en gestión de desastres tengan a la mano información inmediata para la atención de la emergencia.
El doctor Luis Moya, investigador principal del proyecto, señala a la agencia Andina que el algoritmo se calibra identificando las zonas de intensidades (aceleraciones) bajas y aprende los patrones de edificaciones no-colapsadas desde las imágenes satelitales.
Luego, se detectan las edificaciones colapsadas en áreas de intensidades (aceleraciones) medianas y altas, que "presenta patrones distintos a las edificaciones no-colapsadas". El resultado de esta investigación fue publicado en la revista
IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing.
"El algoritmo se calibra para cada evento o desastre. Para esto, se requiere un mapa de intensidades como, por ejemplo, el mapa de aceleraciones máximas de la
plataforma AMARU, que fue implementada por el proyecto para este propósito", indica Luis Moya, investigador de la Pontificia Universidad Católica del Perú (PUCP).
Recojo de información
El proyecto también permitió la adquisición e instalación de sensores de bajo costo, así como la creación de mapas de intensidad de diversos sismos mediante encuestas electrónicas, la observación del crecimiento informal urbano mediante imágenes de radar en zonas vulnerables de Lima, y la identificación de zonas de inundación en Madre de Dios.
"El año pasado se realizaron ocupaciones informales (invasiones de terreno) en el Morro Solar y Lomo de Corvina. Dichas zonas son muy vulnerables (desprendimiento de rocas en el Morro Solar e inestabilidad de suelos en Lomo de Corvina) y evaluamos la posibilidad para monitorear las invasiones mediante imágenes de radar", precisa. Este estudio también fue publicado como
artículo científico en el Natural Hazards and Earth System Sciences.
Asimismo, debido a las
inundaciones en Madre de Dios durante el año pasado, los investigadores identificaron "los cuerpos de agua producto de dichas inundaciones usando las imágenes de radar de la Agencia Espacial Europea".
Este trabajo fue financiado por el proyecto Concytec y el Banco Mundial, a través de su unidad ejecutora ProCiencia.
Mejoras a la plataforma
En los próximos años se espera mejorar la plataforma de AMARU con respecto al algoritmo de interpolación e incrementar el número de acelerómetros para mejorar el nivel de precisión de los mapas de aceleraciones. Esta actividad está dirigida por el doctor Carlos Gonzales, con quien el doctor Moya dirigió el proyecto de investigación.
La creación de este algoritmo constituye un aporte importante de la ciencia que complementa los esfuerzos nacionales para la prevención y gestión de desastres. Al respecto, el doctor Carlos Zavala indica que los resultados obtenidos aportarán a otros proyectos del CISMID como al sistema experto que integrará los sistemas de diferentes instituciones y empresas para la observación de edificios y la tierra, siguiendo el modelo japonés.
Asimismo, se espera continuar trabajando en metodologías para la identificación de edificios dañados por desastres a larga escala.
"He propuesto generar un inventario de invasiones de terreno ocurridos en los últimos años en una de las convocatorias de ProCiencia. Es una alegría comunicarle que el proyecto fue seleccionado", destaca.
El equipo también accederá a las imágenes satelitales de la Agencia de Exploración Aeroespacial de Japón (JAXA) para evaluar su potencial para identificar inundaciones en la selva peruana. "Esto se debe a que las imágenes de la Agencia Espacial Europea tienen poca capacidad para penetrar vegetación densa. Sin embargo, los sensores de JAXA están diseñados para tener más capacidad de penetración", considera.
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Publicado: 28/7/2022