Imágenes satelitales permiten pronosticar inundaciones y desastres naturales

Utilizando imágenes tomadas desde satélites a centenares de kilómetros de altitud sobre la superficie terrestre, un equipo de investigadores analiza los riesgos de inundaciones de algunas de las regiones más grandes del mundo. Se espera que los datos utilizados puedan estar disponibles gratuitamente para su uso en toda tarea encaminada a proporcionar respuestas más inmediatas ante los desastres naturales. Usando datos de corrientes fluviales y de lluvia, así como imágenes de áreas extensas, de hasta 400 kilómetros cuadrados, científicos de la Universidad de Bristol están desarrollando sofisticados modelos de pronóstico de inundaciones que vinculan los niveles pasados y presentes alcanzados por el agua, y que podrían predecir patrones de flujo futuros con una precisión mayor que la actual. El manejo eficaz de los recursos naturales, y los oportunos trabajos de emergencia ante catástrofes naturales, requieren del uso de datos casi en tiempo real. Sin embargo, las tecnologías existentes empleadas para monitorear los niveles de agua están limitadas espacialmente, debido al número decreciente de estaciones meteorológicas idóneas y a los elevados costos que tiene reunir datos de satélite con la inmediatez y la frecuencia requeridas para actuar casi en tiempo real frente a las necesidades del momento. Una alternativa mucho más económica, como la que está siendo explorada por los expertos de la Universidad de Bristol, es usar imágenes de baja resolución espacial, que capturan los datos del nivel del agua con mayor frecuencia y en mayores extensiones de superficie. El algoritmo en desarrollo permitirá la obtención automatizada de información relativa a los niveles fluctuantes del agua. Cuando se combine con un modelo global de pronóstico de inundaciones, debería proporcionar mejores estimaciones de los cambios futuros en los flujos de aguas fluviales. Tal como señala Guy Schumann de la citada universidad, los resultados implicarían mejores pronósticos regionales de inundaciones.