Đánh giá thiệt hại do cháy rừng gây ra ở California

Tuần vừa qua chúng ta đã chứng kiến những vụ cháy rừng dữ dội ở Bắc California. Với kho dữ liệu lưu trữ chuyên sâu về ảnh vệ tinh cùng với chuyên môn trong lĩnh vực viễn thám, chúng tôi cảm thấy cần phải tiến hành một nghiên cứu để đánh giá thiệt hại do việc cháy rừng gây ra.

Nghiên cứu các tin tức mới và các báo cáo về vụ hỏa hoạn, thật khó để tìm ra thông tin  về toàn bộ mức độ thiệt hại. Ngoài ra, có rất ít thông tin về loại che phủ đất bị ảnh hưởng nặng nhất. Chúng tôi đã sử dụng dữ liệu Sentinel-2 từ Cơ quan Vũ trụ Châu Âu và dữ liệu phân loại che phủ đất đai từ USDA để cố gắng lấp đầy một số khoảng trống này, với trọng tâm là các đám cháy lớn sẽ còn tiếp tục ở hạt Sonoma và Napa.

Những nơi phát hiện ra khói

Một cách đơn giản để hình dung nơi đang có cháy là tìm các cột khói. Ở đây, chúng ta có thể sử dụng dữ liệu Sentinel-2 để so sánh các hình ảnh chụp được trước ngày 6 tháng 10 và sau ngày 12 tháng 10, khi các vụ cháy bắt đầu:

Để hiểu thêm thông tin này, chúng ta có thể so sánh các khu vực bị ảnh hưởng bởi các vụ cháy rừng vào các loại che phủ đất trước đó được phân loại bởi USDA. Mỗi năm, USDA phân loại trên 100 loại cây trồng và các loại che phủ đất khác (như nước, rừng, và các khu vực phát triển) sử dụng các phương pháp phân loại có giám sát áp dụng cho hình ảnh Landsat, được gọi là lớp dữ liệu đất trồng trọt (cropland data layer – CDL). Dưới đây, bản đồ CDL cho thấy khu vực bị ảnh hưởng bởi đám cháy chủ yếu là nông thôn (vùng màu xanh lá cây) với các khu vực phát triển, bao gồm thành phố lớn nhất trong quận, Santa Rosa, thể hiện bằng màu xám:

Nếu đặt thuật toán phân lớp của USDA cùng với bản đồ khu vực bị cháy, chúng ta sẽ hiểu rõ hơn về loại đất bị ảnh hưởng nhiều nhất bởi các vụ cháy rừng:

Dựa trên phân tích đó, ước tính rằng có trên 96.000 mẫu Anh đã bị thiêu cháy trong vùng này. Ở đó có hơn 45.000 mẫu đất bị cháy nghiêm trọng, được xác định có chỉ số dNBR (Normalized Burn Ratio) trên 0,27. Gần 50% diện tích rừng bị tàn phá nghiêm trọng, và đáng ngạc nhiên là chỉ có 4,2% diện tích cháy đến từ các khu vực phát triển. Tuy nhiên, với một diện tích rộng lớn như vậy thì 4,2% diện tích này bao phủ một khu dân cư cực kỳ lớn, gần 2.000 mẫu Anh:

Đáng chú ý là vẫn chưa thể xác định được các số liệu thống kê vì không có dữ liệu nền cho mức độ các vụ cháy vẫn đang diễn ra. Có thể là chúng ta đang đánh giá thấp quy mô thiệt hại và mức độ nghiêm trọng vì khói có thể gây nhiễu tín hiệu dNBR. Tuy nhiên, các phân tích như thế này góp phần giúp nhấn mạnh mức độ và quy mô thiệt hại do những vụ hỏa hoạn gây ra. Việc lập bản đồ những nơi hỏa hoạn gây ra thiệt hại nặng nhất có thể giúp ích cho mọi thứ từ phục hồi hệ sinh thái đến các nỗ lực tái thiết và cung cấp thông tin cần thiết cho chính phủ, các công ty bảo hiểm và cư dân. Bằng cách sử dụng hình ảnh vệ tinh, các bản đồ này có thể được cập nhật thường xuyên và dễ dàng phân phối cho những người có nhu cầu sử dụng.

Công việc tương lai

Công nghệ hình ảnh vệ tinh liên tục được cải thiện. Chúng ta đang ở một thời điểm khó tin trong lịch sử, nơi các bộ dữ liệu của chính phủ được cung cấp miễn phí, các bộ dữ liệu thương mại đang phát triển và chúng tôi có khả năng tính toán để xử lý tất cả các bộ dữ liệu này. Tại Descartes Labs, chúng tôi tin rằng sự kết hợp của những công cụ này sẽ cách mạng hóa các nỗ lực cứu trợ – cứu nạn thiên tai và cứu trợ thiên tai. Do đó, chúng tôi bước đầu đang phát triển để tính toán và cung cấp các số liệu để hỗ trợ các cơ quan cứu trợ và các cơ quan chính phủ giải quyết các tác động và thiệt hại của thiên tai như các vụ cháy rừng và các cơn bão gần đây.

Để làm được điều này, việc xây dựng mối quan hệ với các tổ chức và cá nhân là rất cần thiết để có thể cung cấp cho chúng tôi dữ liệu, cho phép chúng tôi xây dựng các bộ dữ liệu và sản phẩm thương mại hợp pháp, chính xác để lập bản đồ những ảnh hưởng của thiên tai. Chúng tôi đang làm việc theo nhóm tại địa phương gần trụ sở chính ở New Mexico và chúng tôi tự hào về công việc sử dụng các nguồn lực của mình để giúp đỡ mọi nơi chúng tôi có thể.

Nguồn: Geospatial World

 

You may also like...