Con Lluvia o con Sol: La Visión de Radar Ve a través de las Nubes para Apoyar los Trabajos de Emergencia frente a Inundaciones

por Carlo Ruiz

Las inundaciones suelen estar relacionadas con varias condiciones climáticas adversas, como nubes cargadas, lluvias intensas y vientos bruscos.

Los sistemas de ciencia de datos impulsados por GPU ahora pueden ayudar a los investigadores y los equipos de emergencias de inundaciones a ver todo esto.

John Kingston, profesor invitado del Laboratorio de Ciencia de Datos Geográficos de la Universidad de Liverpool, desarrolló cuSAR, una plataforma que puede supervisar las condiciones del suelo utilizando datos de radares de la Agencia Espacial Europea.

cuSAR utiliza los datos satelitales para crear imágenes que representan información geográfica precisa sobre lo que está sucediendo en el suelo, debajo de las malas condiciones climáticas.

Para crear la plataforma de visión de radar, Murray utilizó la suite de bibliotecas de software NVIDIA RAPIDS y la plataforma de computación en paralelo CUDA, así como las GPUs de NVIDIA.

Respuesta a las Inundaciones

La plataforma fue diseñada originalmente para el sector de seguros de propiedad, ya que los proveedores de hipotecas y seguros deben evaluar los riesgos que afectan las propiedades, incluidas las inundaciones.

Usar datos satelitales de esta manera requiere imágenes claras del suelo, pero la obtención de imágenes analizables significaba potencialmente esperar semanas a que se abriera el famoso manto de nubes de Gran Bretaña. Con cuSAR, los usuarios pueden obtener información casi en tiempo real.

Los casos de uso para la plataforma de visión de radar ahora se han expandido al sector de la seguridad.

El Servicio de Planificación de Emergencia Regional del Norte de Gales se comunicó por primera vez con el Laboratorio de Ciencia de Datos Geográficos para obtener ayuda con las graves inundaciones ocurridas en Dee Valley hace un par de años. Nubes densas y bajas sobrevolaban el valle, por lo que el equipo no podía volar helicópteros. Y los drones no podían dar una visión general suficiente de cómo se comportaban los terrenos inundables junto al río.

Utilizando la plataforma de análisis de imágenes impulsada por las GPU de NVIDIA, Murray pudo proporcionar renderizados de alta calidad de las áreas afectadas por las inundaciones cada día. El servicio de planificación de emergencia utilizó esta información para asignar sus recursos limitados a las áreas críticas, ajustando sus esfuerzos a medida que avanzaban las inundaciones.

El año pasado, el laboratorio proporcionó datos de radar para controlar una fábrica de vacunas que estaba siendo amenazada por el aumento del nivel del agua. Los equipos de emergencias pudieron enviar helicópteros, lo cual fue posible gracias a las condiciones meteorológicas favorables, a los lugares exactos desde donde se pudo combatir mejor las inundaciones.

Corrección de una Vista Distorsionada

Crear imágenes analizables a partir de los datos de radares no es una tarea sencilla.

Debido a la curvatura de la tierra, la perspectiva de las imágenes satelitales está distorsionada. Esta distorsión debe corregirse matemáticamente y superponerse con los datos de ubicación, utilizando un proceso llamado rubbersheeting, para lograr una geolocalización precisa.

Un manifiesto de radar típico contiene 5000 millones de puntos de datos, que se presentan como una cuadrícula.

The distortion of a satellite image.
(Un ejemplo de la distorsión de una imagen de radar en comparación con la ubicación a la que corresponde. Cortesía de Fusion Data Science Ltd CC BY-SA 3.0.)

«No puedes simplemente usar datos de radar y hacer una imagen a partir de ellos», dijo Fogon. «Hay mucho procesamiento y matemáticas involucrados, y ahí es donde entran las GPU».

Murray escribió el código para cuSAR utilizando NVIDIA RAPIDS y Python Numba CUDA, que vincula los datos de radar con los datos de ubicación sin problemas.

El código tradicional de Java o Python generalmente toma alrededor de 40 minutos para proporcionar un resultado. Con la ayuda de una GPU de NVIDIA, solo toma cuatro segundos.

Una vez que se han procesado los datos, la plataforma genera una imagen con información geográfica precisa que corresponde a las coordenadas de la cuadrícula del organismo de cartografía llamado Ordnance Survey.

En los 15 minutos posteriores a la recepción de los datos satelitales, se pueden enviar a los equipos de emergencia, para que puedan reaccionar de manera eficaz a una situación en rápida evolución en el terreno.

Protección contra las Inundaciones para el Futuro

En la última década, el Reino Unido ha registrado varios de los meses más húmedos. En particular, 2020 fue el primer año registrado que integró el top 10 de los tres rankings meteorológicos clave: el más cálido, el más húmedo y el más soleado. El servicio meteorológico predice que las inundaciones súbitas y graves podrían ser casi cinco veces más probables en los próximo 50 años.

La tecnología como cuSAR permite a los investigadores y socorristas de emergencia supervisar los desastres y reaccionar a ellos de manera oportuna, para proteger a los hogares y las empresas más vulnerables al empeoramiento de las condiciones climáticas.

Imagen cortesía de los datos de Copernicus Sentinel, procesados por ESA CC BY-SA 3.0.