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Independent Sentinel-2 mapping and mobility context of the 10 September 2024 Lang Nu debris avalanche (Lao Cai, Vietnam): a reproducible open-data workflow

Este artículo presenta un flujo de trabajo de datos abiertos reproducible que utiliza imágenes satelitales de Sentinel-1 y Sentinel-2 para mapear de forma independiente la avalancha de escombros de Lang Nu de septiembre de 2024 en Vietnam, confirmando su extensión de 0,66 km² y demostrando su movilidad excepcional (2,3 veces la media mundial) consistente con mecanismos de arrastre de depósitos saturados y fricción de debilitamiento de velocidad.

Autores originales: Hoa Thanh Thi Nguyen, Tran Thi My Hong, Le Song Giang

Publicado 2026-10-01

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CC BY 4.0

Autores originales: Hoa Thanh Thi Nguyen, Tran Thi My Hong, Le Song Giang

Artículo original bajo licencia CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Esta es una explicación generada por IA del artículo a continuación. No ha sido escrita ni avalada por los autores. Para mayor precisión técnica, consulte el artículo original. Leer descargo de responsabilidad completo

Cuando caen lluvias intensas sobre montañas escarpadas, el terreno a veces puede ceder, enviando rocas, suelo y árboles rodando hacia los valles situados debajo. Estos eventos, conocidos como deslizamientos de tierra, se encuentran entre los peligros naturales más peligrosos de la Tierra, particularmente en regiones donde las estaciones traen tormentas intensas. Los científicos han estudiado durante mucho tiempo qué tan lejos viajan estos flujos y qué los hace moverse tan rápido. Un factor clave es la fricción entre la masa en movimiento y el suelo; si el suelo está húmedo o si el flujo recoge más material en el camino, puede deslizarse mucho más lejos de lo esperado. Comprender estos movimientos es vital para proteger a las comunidades que viven en zonas montañosas, ya que ayuda a predecir dónde podría ocurrir un desastre y hasta dónde podría llegar el peligro.

El 10 de septiembre de 2024, ocurrió un evento catastrófico en la aldea de Lang Nu, al norte de Vietnam. Provocado por las intensas lluvias del tifón Yagi, una enorme avalancha de rocas y escombros descendió por un valle empinado, destruyendo una aldea y cobrándose sesenta y siete vidas. Mientras que los equipos en el terreno y el uso de drones proporcionaron posteriormente un relato detallado de la destrucción, un grupo de investigadores planteó una pregunta diferente: ¿podría este desastre mapearse y comprenderse simplemente mirando imágenes satelitales abiertas? Su objetivo no era reemplazar los informes de campo, sino ver si los datos disponibles gratuitamente desde el espacio podían revelar rápidamente la magnitud de los daños y explicar por qué los escombros viajaron tan lejos.

Los investigadores recurrieron a un par de satélites que orbitan constantemente la Tierra, capturando imágenes de la superficie del planeta. Un satélite, equipado con cámaras ópticas, toma fotografías en luz visible, mientras que el otro utiliza radar para ver a través de las nubes. El equipo se centró en una medida específica de la salud de las plantas llamada Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada, una forma de cuantificar qué tan verde y saludable es la vegetación. Al comparar las imágenes tomadas antes de la tormenta con las tomadas después, buscaron áreas donde la verdura había desaparecido repentinamente. Un deslizamiento de tierra arranca los árboles y la hierba, dejando una cicatriz distintiva de tierra desnuda. El equipo encontró una trayectoria clara y continua de pérdida de vegetación que se extiende desde la ladera de la montaña hasta el fondo del valle. Esta cicatriz cubrió un área de aproximadamente 0,66 kilómetros cuadrados y se extendió unos 3,6 kilómetros de longitud.

Para asegurar la precisión de sus hallazgos, los investigadores también analizaron datos de radar. A diferencia de las cámaras ópticas, el radar envía señales y mide cuánto regresan. Cuando ocurre un deslizamiento de tierra, la superficie lisa y húmeda de los escombros refleja la señal de radar de manera diferente que el terreno rugoso y vegetado circundante. El equipo observó una caída significativa en la señal de radar que regresaba de la misma área donde vieron la pérdida de vegetación. Esta confirmación independiente de un tipo de sensor diferente les dio confianza en que el área mapeada era, de hecho, el deslizamiento, a pesar de que las imágenes ópticas tuvieron que tomarse después de que las nubes de la tormenta se hubieran despejado.

El estudio situó luego este evento en un contexto más amplio para comprender su comportamiento. Utilizando el volumen de los escombros reportado por los equipos de campo, los investigadores calcularon qué tan eficientemente se movió el deslizamiento. Encontraron que los escombros viajaron aproximadamente 2,3 veces más lejos de lo que se esperaría para un deslizamiento de tamaño similar basado en datos globales. Esta movilidad excepcional sugiere que el flujo no solo se deslizó sobre el suelo; es probable que recogiera e incorporara suelos y escombros más antiguos y saturados de agua a lo largo de su camino. Este proceso reduce la friccia entre la masa en movimiento y el suelo, permitiéndole avanzar con gran velocidad y distancia, de forma muy similar a un objeto pesado deslizándose sobre una fina capa de agua.

Los investigadores también examinaron la forma del valle a través del cual viajaron los escombros. El camino comenzó en una pendiente pronunciada pero se aplanó significamente al acercarse a la aldea. Normalmente, un flujo de rocas secas se detendría una vez que la pendiente se volviera suave, pero estos escombros continuaron moviéndose a través de una sección de gradiente muy bajo por casi un kilómetro. Esta observación respalda la idea de que el flujo estaba altamente fluidizado, llevando suficiente impulso para superar la fricción que normalmente lo habría detenido. La combinación de la pendiente superior empinada y el suelo plano del valle creó un canal perfecto para que el desastre alcanzara el asentamiento.

Si bien el mapa satelital capturó la trayectoria vegetada del deslizamiento, no mostró el final del camino donde los escombros se asentaron en la aldea, ya que no había plantas allí para empezar. Consecuentemente, la longitud medida por el satélite fue ligeramente más corta que la distancia total reportada por los estudios de campo. Sin embargo, los datos satelitales proporcionaron una verificación rápida e independiente de la escala del evento y un registro visual claro de la destrucción. Los investigadores pusieron su código de computadora y métodos a disposición del público, creando un flujo de trabajo reproducible que puede utilizarse para mapear futuros deslizamientos en la región rápidamente después de una tormenta.

Este trabajo destaca el valor de usar datos satelitales abiertos para monitorear peligros naturales. Demuestra que, incluso sin acceso inmediato al sitio del desastre, los científicos pueden identificar rápidamente la extensión de un deslizamiento de tierra y comenzar a comprender las fuerzas físicas que lo impulsaron. El estudio sugiere que el mapeo de la ubicación de depósitos de deslizamientos antiguos y saturados en los valles podría ayudar a mejorar las evaluaciones de riesgo futuras. Al saber dónde existen estas capas ocultas de material inestable, las comunidades podrían anticipar mejor qué tan lejos podría viajar un nuevo deslizamiento, potencialmente salvando vidas en las regiones montañosas de Vietnam y más allá.

Resumen Técnico: Mapeo Independiente con Sentinel-2 y Contexto de Movilidad del Avalancha de Escombros de Lang Nu del 10 de septiembre de 2024

Planteamiento del Problema
La avalancha de escombros de Lang Nu, desencadenada por el tifón Yagi el 10 de septiembre de 2024 en Lao Cai, Vietnam, resultó en 67 víctimas mortales, marcando el deslizamiento de tierra más mortífero en la historia registrada del país. Si bien los estudios detallados de campo y mediante UAV realizados por Van Tien et al. (2025) han caracterizado el volumen, el recorrido (runout) y el mecanismo del evento, existe la necesidad de un mapeo rápido e independiente utilizando datos abiertos y de libre acceso. El desafío abordado por este estudio es determinar si una falla tan catastrófica puede ser delineada y cuantificada rápidamente únicamente a partir de imágenes satelitales, y situar sus características de movilidad dentro de un contexto global sin depender de las mediciones específicas del estudio de campo.

Metodología
Los autores desarrollaron un flujo de trabajo reproducible de datos abiertos utilizando Google Earth Engine (GEE) para procesar dos conjuntos de datos satelitales principales:

Mapeo Óptico (Sentinel-2):
- Datos: Se utilizó imaginería de reflectancia de superficie de Nivel-2A para crear compuestos medianos con máscara de nubes y sombras para un periodo previo al evento (enero–agosto de 2024) y un periodo posterior al evento (septiembre–diciembre de 2024).
- Procesamiento: Se calculó el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) para ambos periodos. Se computó la diferencia ( $\Delta$ NDVI = $NDVI_{pre} - NDVI_{post}$ ) para identificar la pérdida de vegetación.
- Extracción: Los píxeles con valores positivos de $\Delta$ NDVI fueron umbralizados (probados en 0.25, 0.30, 0.35 y 0.40) para delinear el deslizamiento. Se etiquetaron los componentes conectados y se seleccionó el componente que contenía el depósito. El área se calculó sumando las áreas de los píxeles, y la longitud se derivó de la extensión del eje mayor de las coordenadas del componente.
- Incertidumbre: La dispersión de las mediciones a través de los diferentes umbrales se utilizó para definir el rango de incertidumbre.
Validación Independiente de Radar (Sentinel-1):
- Datos: Datos SAR GRD de banda C (polarización VV) de la órbita relativa 128.
- Procesamiento: Se computaron las medias temporales para tres escenas previas al evento y tres escenas posteriores al evento. Se calculó el cambio en la retrodispersión (post-menos-pre) para detectar perturbaciones en la superficie.
- Objetivo: Confirmar independientemente la ubicación de la falla mediante cambios en la rugosidad de la superficie y la humedad.
Análisis de Movilidad y Topografía:
- Movilidad: El estudio utilizó el volumen ( $\sim 1.1 \times 10^6 \text{ m}^3$ ) y el ángulo de alcance ( $11.6^\circ$ ) reportados en la literatura (Van Tien et al., 2025; ICL, 2025) para calcular el coeficiente de fricción aparente ( $H/L$ ). Esto se comparó contra la relación global volumen-alcance establecida por Scheidegger (1973) y otras compilaciones. Se realizaron análisis de sensibilidad sobre un rango de volumen de $0.66\text{--}1.6 \times 10^6 \text{ m}^3$ y ángulos de alcance de $11.6^\circ \pm 2^\circ$ .
- Topografía: Se muestreó un DEM SRTM de 30 m a lo largo de la línea central de la característica mapeada para generar un perfil a lo largo de la trayectoria, proporcionando una estimación independiente de la distancia de viaje y el gradiente.

Resultos Clave

Extensión del Deslizamiento: El análisis de $\Delta$ NDVI de Sentinel-2 delineó una característica coherente de pérdida de vegetación que cubre $0.66 \pm 0.04 \text{ km}^2$ . La característica se extiende aproximadamente 3.6 km a lo largo de su eje mayor (oscilando entre 3.2 y 3.6 km dependiendo del umbral). Esta longitud mapeada representa alrededor del 86% del recorrido de 4,220 m reportado en los estudios de campo. Los autores atribuyen la discrepancia al depósito distal y al asentamiento siendo desprovistos de vegetación (careciendo de vegetación para "perder"), por lo que no se registran en la diferencia de NDVI.
Confirmación de Radar: El análisis de Sentinel-1 detectó una disminución co-localizada en la retrodispersión VV dentro de la huella mapeada, con un promedio de $-1.5 \text{ dB}$ (comparado con una media de toda la escena de $-0.3 \text{ dB}$ ), confirmando el mapeo óptico a pesar de los desafíos del speckle en terrenos empinados y vegetados.
Contexto de Movilidad: Utilizando el volumen y el ángulo de alcance reportados en la literatura, la relación $H/L$ del evento es aproximadamente 2.3 veces menor que la media global predicha por Scheidegger (1973) para su tamaño. Esto indica que el deslizamiento fue significativamente más móvil de lo promedio. Esta relación se mantiene por encima de 2.0 a través de los rangos de sensibilidad probados.
Perfil Topográfico: La longitud de la trayectoria derivada del DEM es de aproximadamente 4.1 km, coincidiendo estrechamente con los 4,220 m de recorrido reportados. El perfil revela una sección superior empinada (>20°) que transiciona hacia una sección inferior de gradiente muy bajo (<2°), sobre la cual el flujo viajó anómalamente lejos.

Significancia y Reivindicaciones
El artículo establece explícitamente que su contribución principal no es el descubrimiento de nuevos mecanismos físicos o el reemplazo de los estudios detallados de campo, sino la demostración de un flujo de trabajo de datos abiertos, rápido, independiente y reproducible.

Mapeo Rápido: El estudio demuestra que los datos satelitales abiertos (Sentinel-2 y Sentinel-1) pueden mapear fallas de deslizamiento de alto perfil dentro de las semanas posteriores a un evento, incluso en regiones monzónicas nubosas, proporcionando una evaluación independiente del área afectada.
Cuantificación con Incertidumbre: El flujo de trabajo proporciona estimaciones de incertidumbre explícitas (basadas en la sensibilidad del umbral) para la extensión mapeada, distinguiendo las mediciones de los autores de los valores de la literatura.
Información de Movilidad: Al situar el evento en un contexto global, el estudio destaca que la alta movilidad de la avalancha de Lang Nu es consistente con el mecanismo reportado en campo de la incorporación de depósitos antiguos saturados, lo que reduce la fricción basal.
Aplicación Práctica: Los autores sugieren que el mapeo de depósitos de paleo-deslizamientos almacenados y saturados (identificables en imágenes de alta resolución) podría mejorar las evaluaciones de riesgo de recorrido para asentamientos en los fondos de los valles, un factor que a menudo falta en los mapas de susceptibilidad estándar.

El estudio concluye que, si bien no reemplaza el análisis morfométrico detallado de Van Tien et al. (2025), valida la utilidad de los datos satelitales abiertos para la respuesta rápida ante desastres y proporciona un código ejecutable documentado (Apéndice B) para futuros eventos en las tierras altas de Vietnam.

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