Jornal de Sensoriamento Remoto e GIS

Abstrato

Dados LiDAR DEM para mapeamento e avaliação de cheias; Oportunidades e desafios: uma revisão

Gizachew Kabite Wedajo

As inundações são os perigos naturais mais catastróficos, generalizados e frequentes, causando grandes danos nas infraestruturas, na vida humana e no ambiente. A frequência e a gravidade das inundações têm vindo a aumentar em todo o mundo, atribuídas às alterações climáticas e à crescente urbanização. Como tal, a questão e as técnicas de monitorização e mapeamento das áreas inundadas pelas cheias também estão a aumentar. O avanço das tecnologias de ponta facilitou e melhorou o mapeamento e monitorização de cheias. A observação da Terra desempenha um papel importante no mapeamento, monitorização e avaliação dos danos das cheias. No entanto, existem questões fundamentais que restringem a utilização de dados de satélite para estudos de cheias. A abordagem de modelação de cheias baseada em dados LiDAR DEM resolve algumas das limitações da observação da Terra. Por outro lado, a modelação de cheias utilizando dados LiDAR DEM é um desafio. O objectivo desta revisão é, portanto, identificar as oportunidades e os desafios da utilização de dados LIDAR DEM para o mapeamento e avaliação de cheias. Foi feita uma revisão substancial da literatura para atingir o objetivo enunciado. O estudo revelou que as técnicas de modelação de cheias poderiam melhorar significativamente as limitações da deteção de cheias utilizando a observação da Terra, como a deteção de áreas inundadas sob copas densas e em áreas urbanas. Isto é atribuído à resolução precisa e fina do LiDAR DEM. Além disso, a tecnologia LiDAR oferece diversas oportunidades, tais como um sistema de recolha de dados relativamente eficaz em termos de custo e tempo, capacidade de penetrar na vegetação densa e maior precisão do modelo de cheias e modelação de cheias à escala fina. Por outro lado, a filtragem (classificação) dos dados LiDAR, a disponibilidade e acessibilidade dos dados, o tamanho do ficheiro de dados, o elevado tempo computacional, a incapacidade de caracterizar a batimetria dos canais e a insuficiência de representação de feições urbanas complexas são alguns dos desafios. Por conseguinte, os dados LiDAR multiplataforma (isto é, baseados em terra, aéreos e espaciais) e os dados de fontes adicionais, como ecosondagens e levantamentos eletrónicos de teodolito, devem ser integrados para aumentar a eficácia da tecnologia LiDAR para a modelação de cheias.