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

जब खड़ी, जंगली पहाड़ियों पर भारी बारिश होती है, तो कभी-कभी जमीन धंस सकती है, जिससे मिट्टी, चट्टान और पेड़ नीचे की ओर खिसकने लगते हैं। भूस्खलन के रूप में जानी जाने वाली ये घटनाएँ शक्तिशाली प्राकृतिक बल हैं जो परिदृश्यों को नया आकार देती हैं और लोगों तथा बुनियादी ढांचे के लिए गंभीर जोखिम पैदा करती हैं। यह समझने के लिए कि ये खतरे कहाँ छिपे हैं और इनसे कैसे निपटा जाए, वैज्ञानिक ऐसे मानचित्र बनाते हैं जो ठीक उसी स्थान को दर्ज करते हैं जहाँ भूस्खलन हुआ है। पारंपरिक रूप से, इन मानचित्रों को बनाने के लिए टीमों को इधर-उधर गाड़ी चलाकर, पहाड़ियों पर चढ़कर और हर मिले हुए भूस्खलन की सीमाओं को मैन्युअल रूप से खींचने की आवश्यकता होती थी। यह प्रक्रिया धीमी, महंगी है, और अक्सर किसी बड़ी आपदा के तुरंत बाद पूरी करना असंभव होता है जब समय बहुत महत्वपूर्ण होता है। हालाँकि, हाल के वर्षों में, वैज्ञानिकों ने मदद के लिए पृथ्वी की कक्षा में घूम रहे उपग्रहों (सैटेलाइट) का रुख किया है। ये मशीनें अंतरिक्ष से जमीन की तस्वीरें ले सकती हैं, और अलग-अलग समय पर ली गई छवियों की तुलना करके, वे जमीन में होने वाले परिवर्तनों को पहचान सकती हैं, जैसे कि जहाँ भूस्खलन के कारण पेड़ों को हटा दिया गया हो।

2022 की शुरुआत में, न्यू साउथ वेल्स, ऑस्ट्रेलिया के विल्सन रिवर कैचमेंट में अत्यधिक तीव्र तूफानों ने रिकॉर्ड तोड़ बारिश बरसाई। इस मूसलाधार बारिश ने क्षेत्र में हजारों भूस्खलन को जन्म दिया, जिससे सड़कें क्षतिग्रस्त हुईं और समुदाय अलग-थलग पड़ गए। जबकि बाढ़ का दस्तावेजीकरण अच्छी तरह से किया गया था, अभी तक इस विशाल, जंगली क्षेत्र में हुए भूस्खलनों का कोई पूर्ण मानचित्र तैयार नहीं किया गया था। दक्षिणी क्रॉस यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं ने इस कमी को पूरा करने का बीड़ा उठाया। उन्होंने केवल मुफ्त उपग्रह डेटा और मानक कंप्यूटर उपकरणों का उपयोग करके इन आपदाओं का तेजी से और सटीक रूप से मानचित्रण करने के लिए एक नई विधि विकसित की। उनका लक्ष्य हर साइट पर पैदल जाए बिना इस क्षेत्र के प्रत्येक भूस्खलन का एक विश्वसनीय विवरण तैयार करना था, जो भविष्य की सुरक्षा योजना और पुनर्प्राप्ति प्रयासों के लिए एक महत्वपूर्ण आधार प्रदान कर सके।

टीम ने 'सेंटिनल-2' नामक एक उपग्रह की आँखों से परिदृश्य को देखना शुरू किया, जो पृथ्वी की सतह की विस्तृत छवियाँ कैप्चर करता है। उन्होंने 'नॉर्मलाइज्ड डिफरेंस वेजिटेशन इंडेक्स' (Normalized Difference Vegetation Index) नामक एक विशिष्ट माप पर ध्यान केंद्रित किया, जो यह मापने का एक तरीका है कि पौधे कितने हरे और स्वस्थ हैं। स्वस्थ जंगल प्रकाश को एक विशिष्ट तरीके से परावर्तित करते हैं जिससे वे बहुत हरे दिखाई देते हैं, जबकि नंगी मिट्टी या क्षतिग्रस्त वनस्पति अलग दिखती है। मई 2021 में तूफानों से पहले की छवियों की तुलना मई 2022 में बाढ़ के बाद की छवियों से करके, शोधकर्ता उन क्षेत्रों की पहचान कर सके जहाँ हरियाली अचानक गायब हो गई थी। मानचित्र पर ये गहरे धब्बे उन स्थानों को दर्शाते थे जहाँ वनस्पति हट गई थी, जो इस बात का एक मजबूत संकेत है कि भूस्खलन हुआ था।

हालाँकि, केवल गायब हरियाली की तलाश करना पर्याप्त नहीं है। तूफानों के कारण नदियों का जलस्तर बढ़ गया, उनके किनारों का कटाव हुआ और बाढ़ के मैदानों में कीचड़ जमा हो गया, इन सभी से भी वनस्पति हट जाती है और उपग्रह चित्रों में समान गहरे धब्बे बन जाते हैं। यदि शोधकर्ता केवल उपग्रह चित्रों पर निर्भर रहते, तो वे नदी के कटाव को वास्तविक भूस्खलन समझ लेते, जिससे त्रुटियों से भरा एक मानचित्र तैयार हो जाता। इसे हल करने के लिए, टीम ने वास्तविक भूस्खलन को नदी के नुकसान से अलग करने के लिए एक चरण-दर-चरण फ़िल्टरिंग प्रक्रिया बनाई। सबसे पहले, उन्होंने नदी के किनारों के बहुत करीब होने वाले वनस्पति नुकसान को हटा दिया, क्योंकि वे जानते थे कि भूस्खलन आमतौर पर पहाड़ियों के ढलानों पर शुरू होते हैं, न कि पानी के भीतर। इसके बाद, उन्होंने जमीन के आकार को देखा। वे जानते थे कि भूस्खलन शायद ही कभी समतल जमीन या बहुत हल्की ढलान पर होते हैं, इसलिए उन्होंने उन परिवर्तनों को भी हटा दिया जो कम ऊंचाई या समतल भूभाग पर हुए थे। उन्होंने उन विशेषताओं के लिए एक न्यूनतम आकार भी निर्धारित किया, जिससे वे पौधों के गायब होने वाले छोटे पैच को अनदेखा कर सके जो डेटा में केवल शोर (नॉइज़) हो सकते थे।

कंप्यूटर को इन फिल्टरों के माध्यम से चलाने के बाद, शोधकर्ताओं के पास हजारों संभावित क्षेत्र बचे जो भूस्खलन जैसे लग रहे थे। लेकिन काम अभी समाप्त नहीं हुआ था। टीम ने उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाली हवाई तस्वीरों को देखकर प्रत्येक संभावित क्षेत्र की मैन्युअल रूप से जांच की, जिसका अर्थ था यह देखने के लिए ज़ूम करना कि क्या उस विशेषता का आकार और स्थान वास्तव में एक भूस्खलन से मेल खाता है। उन्होंने शेष गलत संकेतों (फॉल्स अलार्म) को भी हटाया, जैसे कि वे क्षेत्र जहाँ किसानों ने जमीन साफ की थी या जहाँ अन्य कारणों से पेड़ मर गए थे। इस सावधानीपूर्ण मानवीय समीक्षा ने सुनिश्चित किया कि अंतिम मानचित्र सटीक और विश्वसनीय हो।

इस प्रक्रिया का परिणाम 3,689 विशिष्ट भूस्खलन पॉलीगॉन (polygons) का एक व्यापक विवरण था, जो 1,871 वर्ग किलोमीटर के अध्ययन क्षेत्र के भीतर कुल 6.91 वर्ग किलोमीटर के क्षेत्र को कवर करता था। मानचित्र से पता चला कि भूस्खलन पूरे क्षेत्र में समान रूप से नहीं फैले हुए थे। इसके बजाय, वे कैचमेंट के ऊंचे, खड़ी ढलान वाले उत्तरी हिस्सों में, विशेष रूप से निम्बिन और द चानन के आसपास केंद्रित थे। इसके विपरीत, नदी के पास के निचले, समतल क्षेत्रों में बहुत कम भूस्खलन हुए। शोधकर्ताओं ने पाया कि भूस्खलन का घनत्व लेक्सटर क्रीक और गोलमैंगर क्रीक उप-क्षेत्रों में सबसे अधिक था, जहाँ भूभाग सबसे अधिक खड़ा है।

अपने काम को सत्यापित करने के लिए, शोधकर्ताओं ने कई स्थानों का फील्ड में दौरा किया और अपने निष्कर्षों की तुलना उनके द्वारा बनाए गए मानचित्र से की। उन्होंने पाया कि उनके द्वारा देखे गए प्रत्येक भूस्खलन को उनकी विधि द्वारा सही ढंग से पहचाना गया था। उन्होंने अपने मानचित्र की तुलना सरकारी सड़क बंदी और मरम्मत परियोजनाओं के रिकॉर्ड से भी की, और पाया कि मानचित्र किए गए क्षेत्रों और उन स्थानों के बीच गहरा संबंध था जहाँ सबसे गंभीर क्षति हुई थी। इसने पुष्टि की कि उनके दृष्टिकोण ने नदी के कटाव और अन्य गैर-भूस्खलन घटनाओं से मिलने वाले भ्रामक संकेतों को अनदेखा करते हुए आपदा के वास्तविक विस्तार को सफलतापूर्वक पकड़ लिया।

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि मुफ्त उपलब्ध डेटा का उपयोग करके तेजी से और किफायती तरीके से विस्तृत, क्षेत्रीय स्तर के भूस्खलन मानचित्र बनाना संभव है। उपग्रह छवियों को जमीन के आकार और स्थान के सरल नियमों के साथ जोड़कर, और अंत में एक सावधानीपूर्ण मानवीय जांच के साथ, टीम ने एक ऐसा उपकरण तैयार किया है जिसका उपयोग आपातकालीन प्रबंधक और स्थानीय परिषदें कर सकते हैं। यह सूची यह समझने के लिए एक ठोस आधार प्रदान करती है कि परिदृश्य ने अत्यधिक वर्षा के प्रति कैसी प्रतिक्रिया दी, जिससे अधिकारियों को भविष्य के तूफानों की योजना बनाने, क्षतिग्रस्त बुनियादी ढांचे के सुधार का प्रबंधन करने और आने वाले वर्षों में समान घटनाओं से समुदायों की रक्षा करने में मदद मिलती है।