A regional-scale landslide mapping following extreme rainfall using freely available remote sensing data

Cuando caen lluvias intensas sobre colinas boscosas empinadas, el suelo puede ceder en ocasiones, enviando tierra, rocas y árboles ladera abajo. Estos eventos, conocidos como deslizamientos de tierra, son fuerzas naturales poderosas que remodelan los paisajes y representan serios riesgos para las personas y la infraestructura. Para comprender dónde residen estos peligros y cómo prepararse para ellos, los científicos crean mapas que registran exactamente dónde han ocurrido los deslizamientos. Tradicionalmente, elaborar estos mapas requería que equipos de personas condujeran, subieran colinas a pie y dibujaran manualmente los límites de cada deslizamiento que encontraran. Este proceso es lento, costoso y, a menudo, imposible de completar rápidamente después de un desastre importante cuando el tiempo es crítico. Sin embargo, en años recientes, los científicos han recurrido a satélites que orbitan la Tierra para ayudar. Estas máquinas pueden tomar fotografías del suelo desde el espacio y, al comparar imágenes tomadas en diferentes momentos, pueden detectar cambios en el terreno, como los lugares donde los árboles han sido arrancados por un deslizamiento.

A principios de 2022, una serie de tormentas intensas descargó cantidades récord de lluvia en la cuenca del río Wilsons en Nueva Gales del Sur, Australia. El diluvio desencadenó miles de deslizamientos de tierra en toda la región, dañando carreteras e aislando comunidades. Si bien las inundaciones fueron bien documentadas, nadie había creado aún un mapa completo de los deslizamientos ocurridos en esta vasta zona boscosa. Investigadores de la Universidad Southern Cross se propusieron llenar este vacío. Desarrollaron un nuevo método para mapear estos desastres de forma rápida y precisa utilizando únicamente datos satelitales gratuitos y herramientas informáticas estándar. Su objetivo era crear un inventario fiable de cada deslizamiento en la región sin necesidad de visitar cada sitio a pie, proporcionando una base crucial para la futura planificación de la seguridad y los esfuerzos de recuperación.

El equipo comenzó observando el paisaje a través de los ojos de un satélite llamado Sentinel-2, que captura imágenes detalladas de la superficie terrestre. Se centraron en una medida específica llamada Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada, una forma de cuantificar qué tan verdes y saludables son las plantas. Los bosques sanos reflejan la luz de una manera específica que los hace parecer muy verdes, mientras que el suelo desnudo o la vegetación dañada se ven diferentes. Al comparar imágenes tomadas antes de las tormentas en mayo de 2021 con imágenes tomadas después de las inundaciones en mayo de 2022, los investigadores pudieron identificar áreas donde la verdura había desaparecido repentinamente. Estas manchas oscuras en el mapa indicaban dónde la vegetación había sido eliminada, lo cual es un signo fuerte de que había ocurrido un deslizamiento de tierra.

Sin embargo, no basta con buscar la falta de verdor. Las tormentas también hicieron que los ríos crecieran, erosionaran sus márgenes y depositaran lodo en las llanuras aluviales, todo lo cual también elimina la vegetación y crea manchas oscuras similares en las imágenes satelitales. Si los investigadores se hubieran basado únicamente en las imágenes de los satélites, habrían confundido la erosión de los ríos con deslizamientos de tierra reales, creando un mapa lleno de errores. Para resolver esto, el equipo construyó un proceso de filtrado paso a paso para separar los deslizamientos reales del daño de los ríos. Primero, eliminaron cualquier pérdida de vegetación que ocurriera demasiado cerca de las márgenes de los ríos, sabiendo que los deslizamientos suelen comenzar en las laderas de las colinas, no en el agua. Luego, observaron la forma del terreno. Sabían que los deslizamientos de tierra rara vez ocurren en terrenos llanos o pendientes muy suaves, por lo que filtraron cualquier cambio que ocurriera en elevaciones bajas o en terrenos planos. También establecieron un tamaño mínimo para las características que contaban, ignorando diminutos parches de plantas faltantes que probablemente eran solo ruido en los datos en lugar de desastres reales.

Después de pasar la computadora por estos filtros, los investigadores se quedaron con miles de áreas candidatas que parecían deslizamientos de tierra. Pero el trabajo aún no había terminado. El equipo revisó manualmente cada uno de estos candidatos mirando fotografías aéreas de alta resolución, esencialmente haciendo zoom para ver si la forma y la ubicación de la característica coincidían realmente con un deslizamiento de tierra. Eliminaron cualquier falsa alarma restante, como áreas donde los agricultores habían despejado la tierra o donde los árboles habían muerto por otras causas. Esta cuidadosa revisión humana aseguró que el mapa final fuera preciso y confiable.

El resultado de este proceso fue un inventario exhaustivo de 3.689 polígonos de deslizamientos distintos que cubren un área total de 6,91 kilómetros cuadrados dentro del área de estudio de 1.871 kilómetros cuadrados. El mapa reveló que los deslizamientos no estaban distribuidos uniformemente por la región. En cambio, estaban fuertemente concentrados en las partes norte, altas y empinadas de la cuenca, particularmente alrededor de los pueblos de Nimbin y The Channon. En contraste, las zonas más planas y bajas cerca del río tenían muy pocos deslizamientos. Los investigadores encontraron que la densidad de los deslizamientos era mayor en las subáreas de Leycester Creek y Goolmangar Creek, donde el terreno es más escarpado.

Para verificar su trabajo, los investigadores visitaron varias ubicaciones en el campo y compararon sus hallazgos con el mapa que habían creado. Encontraron que cada uno de los deslizamientos que visitaron había sido identificado correctamente por su método. También cotejaron su mapa con los registros gubernamentales de cierres de carreteras y proyectos de reparación, encontrando una fuerte coincidencia entre las áreas que mapearon y los lugares donde se había producido el daño más severo. Esto confirmó que su enfoque capturó con éxito la verdadera extensión del desastre mientras ignoraba las señales engañosas de la erosión de los ríos y otros eventos que no eran deslizamientos.

Este estudio demuestra que es posible crear mapas detallados de escala regional de forma rápida y económica utilizando datos disponibles gratuitamente. Al combinar imágenes satelitales con reglas sencillas sobre la forma y la ubicación del terreno, y finalizar con una cuidadosa revisión humana, el equipo produjo una herramienta que puede ser utilizada por gestores de emergencias y consejos locales. Este inventario proporciona una base sólida para comprender cómo respondió el paisaje a las lluvias extremas, ayudando a los funcionarios a planificar futuras tormentas, gestionar la recuperación de la infraestructura dañada y proteger a las comunidades de eventos similares en los años venideros.