IIT Deli
Devido às inundações e aos deslizamentos de terra, a vida está a ser afectada em muitas partes do país. Para mitigar isso, pesquisadores do Departamento de Engenharia Civil do IIT Delhi desenvolveram o ML-Cascade, uma ferramenta baseada em computação em nuvem e aprendizado de máquina para mapear deslizamentos de terra usando dados de satélite. Esta ferramenta será capaz de prever incidentes de deslizamentos e informar em quais locais ocorrerão deslizamentos.
Na confecção deste modelo, foram coletados dados de árvores, plantas e solo de diferentes locais por meio de satélite.
Pesquisa publicada em deslizamentos de terra
Nirdesh Kumar Sharma, estudante de doutorado do Laboratório Hydrosense do Departamento de Engenharia Civil e Prof. Esta pesquisa escrita por Manabendra Saharia foi publicada na prestigiosa revista ‘Landslides’. Normalmente, o mapeamento dos deslizamentos de terra era feito manualmente em imagens de satélite, o que era caro, impreciso e demorado. Além disso, o levantamento de campo e a recolha de dados geológicos não são possíveis em áreas grandes e remotas. Os modelos simples existentes, que utilizam limiares de índice de vegetação, falham em áreas com vegetação baixa. O problema do deslizamento de terra tem sido visto como um problema de segmentação de imagens binárias. 19 recursos foram usados para desenvolver o modelo.
Estudo de caso sobre o Himalaia e os Ghats Ocidentais
Pró. Manabendra disse que esta ferramenta foi amplamente validada em milhares de deslizamentos de terra, com dois grandes incidentes no Himalaia e nos Ghats Ocidentais apresentados como estudos de caso. A maioria dos deslizamentos de terra ocorre em locais remotos e o desenvolvimento de um inventário abrangente requer conhecimento, tempo e esforço significativos. Esta ferramenta está sendo usada agora por pesquisadores do IIT Delhi para desenvolver um Inventário Histórico Nacional de Deslizamentos, que será inestimável no desenvolvimento de sistemas de alerta precoce de deslizamentos. Além disso, também pode ser utilizado no mapeamento de futuras inundações, desmatamento, mineração de areia e outros desafios ambientais.
