Open-Source GIS Applications for Flood and Landslide Assessment: Comparative Cases from Poland and Malaysia

Quando un fiume esonda oltre le sue sponde o un pendio cede sotto il peso della pioggia, la risposta umana immediata è spesso di shock e urgenza. Eppure, prima che le squadre di soccorso possano raggiungere i più vulnerabili, o che i pianificatori possano decidere dove costruire il prossimo rifugio sicuro, qualcuno deve prima di tutto comprendere l'entità del danno. Questo è il dominio della valutazione dei disastri, un campo che per lungo tempo si è affidato a costose immagini satellitari e software specializzati che solo i grandi governi o le istituzioni ricche potevano permettersi. Ma gli strumenti del mestiere stanno cambiando. Gli scienziati si stanno rivolgendo sempre più a un tipo diverso di cassetta degli attrezzi: software open-source gratuiti e dati satellitari accessibili a chiunque. L'idea centrale è semplice. Confrontando le immagini della Terra scattate prima di un disastro con quelle scattate dopo, i ricercatori possono individuare i cambiamenti che segnalano il pericolo. Cercano la comparsa improvvisa dell'acqua dove prima non c'era, o la scomparsa di foreste verdi dove una frana ha messo a nudo il terreno. Questi indizi digitali permettono agli esperti di mappare rapidamente l'estensione di una catastrofe, senza dover inviare immediatamente persone in situazioni di pericolo.

Uno studio recente condotto da ricercatori della Polonia e della Malesia mette alla prova questo approccio in due angoli del mondo molto diversi tra loro. Il team voleva vedere se questi strumenti gratuiti e open-source potessero gestire la complicata realtà dei disastri reali. Hanno scelto due eventi distinti: una massiccia inondazione che ha colpito la città di Wrocław, in Polonia, nel settembre 2024, e una devastante frana nelle colline tropicali di Batang Kali, in Malesia, avvenuta nel dicembre 2022. Questi due luoghi non potrebbero essere più differenti. Wrocław sorge in una valle fluviale pianeggiante, dove il pericolo deriva dall'acqua che si diffonde sul terreno. Batang Kali è un pendio boscoso e ripido in un clima umido, dove il pericolo deriva dalla terra stessa che scivola verso il basso. Nonostante queste differenze, i ricercatori hanno applicato lo stesso metodo di base a entrambi. Hanno utilizzato immagini satellitari gratuite del programma Copernicus dell'Unione Europea e le hanno elaborate utilizzando il software gratuito chiamato QGIS. Il loro obiettivo non era sostituire gli studi ingegneristici dettagliati che arrivano successivamente, ma vedere se potevano creare una mappa chiara e affidabile del danno immediatamente.

Per l'inondazione di Wrocław, i ricercatori si sono concentrati sulla ricerca dell'acqua. Hanno preso immagini satellitari della città prima dell'inondazione e le hanno confrontate con immagini scattate mentre l'acqua era ancora alta. Analizzando i colori riflessi dal suolo, potevano distinguere tra terra asciutta e superfici bagnate. L'acqua riflette la luce in modo diverso rispetto al suolo o al cemento, una differenza che il software può evidenziare. I ricercatori hanno creato una mappa che mostrava esattamente dove si era diffusa l'acqua, identificando non solo il fiume, ma anche le strade e i quartieri bassi che erano stati sommersi. Hanno poi sovrapposto questa mappa dell'acqua a una mappa digitale degli edifici della città. Ciò ha permesso di individuare con precisione quali strutture si trovassero direttamente nella zona alluvionale. Nella città di Wrocław, hanno identificato oltre 1.300 edifici potenzialmente a rischio. La mappa mostrava che le aree più vulnerabili erano quelle più vicine al fiume e nelle parti più basse della valle. Questo processo non ha richiesto un singolo dollaro in commissioni software, eppure ha prodotto un quadro chiaro di chi fosse in pericolo.

La sfida in Malesia era completamente diversa. A Batang Kali, il disastro non era un foglio d'acqua in espansione, ma uno scivolamento violento di terra e alberi. Qui, i ricercatori non potevano semplicemente cercare l'acqua. Invece, cercavano l'assenza di verde. Le foreste sane riflettono un tipo specifico di luce che indica una vegetazione densa e viva. Quando una frana attraversa un pendio, strappa via gli alberi ed espone il suolo nudo sottostante. Questo cambiamento è visibile nelle immagini satellitari come un improvviso calo della "veridicità" del paesaggio. Il team ha confrontato le immagini di prima della frana con quelle scattate mesi dopo. Hanno trovato una distinta cicatrice sul pendio dove la vegetazione era scomparsa. Misurando la differenza nel segnale del verde, sono riusciti a tracciare il percorso della frana dalla cima del pendio fino al campeggio in fondo. Hanno stimato l'area del disturbo in circa 1,24 chilometri quadrati. Questa mappa mostrava non solo dove era iniziata la frana, ma anche dove i detriti avevano viaggiato e dove si erano finalmente fermati, seppellendo parte del campeggio Father's Organic Farm.

Lo studio ha confermato che questi metodi open-source funzionano bene per entrambi i tipi di disastri, ma ha anche evidenziato importanti limiti. L'approccio è potente perché è veloce, economico e ripetibile. Chiunque disponga di un computer e di una connessione internet può eseguire la stessa analisi. Questo lo rende uno strumento inestimabile per università, governi locali e pianificatori di emergenza che hanno bisogno di comprendere rapidamente una situazione. Tuttavia, i ricercatori sono stati cauti nel sottolineare che queste mappe non sono perfette. Nel clima tropicale della Malesia, le nuvole spesso nascondono il suolo e la foresta ricresce così velocemente che la cicatrice della frana può svanire dalla vista satellitare entro pochi mesi. Nella città di Wrocław, le ombre degli edifici alti e il complesso mix di tetti e strade possono talvolta confondere il computer, rendendo difficile distinguere esattamente dove finisce l'acqua e inizia la terra. Le mappe prodotte sono da considerarsi come un primo sguardo, una valutazione preliminare che dice ai funzionari dove concentrare l'attenzione. Non sono un sostituto degli studi ingegneristici dettagliati sul campo che determinano esattamente quanto sia profonda l'acqua o quanto possa essere stabile un pendio.

In definitiva, il lavoro dimostra che comprendere i disastri naturali non richiede più un monopolio sulle tecnologie costose. Combinando i dati satellitari gratuiti con il software open-source, i ricercatori in Polonia e in Malesia sono stati in grado di creare mappe chiare e azionabili di due catastrofi molto diverse. L'inondazione di Wrocław e la frana di Batang Kali sono state analizzate utilizzando la stessa logica digitale, provando che il metodo è abbastanza flessibile da adattarsi a diversi ambienti. I risultati offrono un modo pratico per supportare la riduzione del rischio di disastri, aiutando a identificare edifici vulnerabili e pendii pericolosi prima che la prossima crisi colpisca. Sebbene questi strumenti non possano prevedere il futuro o sostituire la necessità di ispezioni fisiche, forniscono un modo trasparente e accessibile per vedere il danno mentre accade, trasformando i dati grezzi in una guida per salvare vite e pianificare un futuro più sicuro.