The role of satellite remote sensing in natural disaster management

Teodoro, Ana Cláudia; Duarte, Lia

doi:10.1016/b978-0-323-91166-5.00015-x

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“…Contudo, esta metodologia enfrenta dificuldades relacionadas com a insuficiência de instrumentos-como estações climáticas-que providenciem observações consistentes a longo prazo 13 . As ferramentas de DR via satélite permitem estudar variáveis associadas à seca como a precipitação, humidade do solo e evapotranspiração, e também quantificar os impactes da seca à escala de ecossistemas 13,14 . Assim, um dos índices de avaliação de seca mais utilizado é o Palmer Drought Severity Index (PDSI) que se baseia no conceito do balanço da água tendo em conta dados da precipitação, temperatura do ar e água disponível no solo provenientes de ferramentas de DR. Este índice permite identificar a ocorrência de períodos de seca classificando-os em termos de intensidade (fraca, moderada, severa e extrema) 15 .…”

Section: Aplicações E Casos De Estudounclassified

“…A FIGURA 5 apresenta os efeitos na vegetação após o incêndio de Pedrogão Grande, em junho de 2017. Em situações de grandes incêndios, as imagens de satélite e os produtos derivados dessas imagens permitem analisar as áreas perturbadas e a intensidade de perturbação 24,14 . Estas ferramentas podem ser utilizadas para comparar as condições antes e depois dos eventos de incêndios florestais bem como detetar mudanças nas respostas espectrais após o fogo, considerando a resposta da vegetação analisando o índice NDVI 25,14 .…”

Section: A) B)unclassified

“…Através de imagens de satélite é possível ainda determinar índices como o Normalized Burn Ratio (NBR), que usa uma escala de classificação entre valores de -1 e 1 para representar a magnitude de mudanças provocadas por incêndios-valores negativos representam área queimada, e valores positivos representam vegetação saudável (quanto mais próximo de 1, mais saudável a vegetação) 26,14 .…”

Section: A) B)unclassified

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Do espaço ao solo

Neves,

Pace,

Antunes

et al. 2023

Rev. Ciência Elem.

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Atualmente estamos perante um desafio de mudanças climáticas significativas e preocupantes. Essas mudanças têm conduzido o planeta a uma série de efeitos ambientais, onde cidades costeiras sofrem com enchentes e inundações, enquanto outras regiões enfrentam secas severas e prolongadas. É assim importante tomar decisões e aplicar medidas para combater os efeitos que as atividades humanas têm promovido e agravado. Neste cenário, a informação e conhecimento científico tornam-se as ferramentas mais valiosas para que políticos, governos e cientistas possam agir o mais rapidamente e corretamente possível. Nesse contexto, a deteção remota (DR) via satélite ganha estatuto de instrumento essencial, devido à capacidade para monitorizar as mudanças climáticas e os seus efeitos em todo o mundo numa escala real. Por meio da captura de imagens de satélite, é possível obter informações precisas e quase em tempo real sobre os mais diversos parâmetros ambientais. Satélites e a observação da terra.A grande parte dos satélites que orbitam a Terra são usados para três finalidades: comunicação, navegação e observação da Terra. Como o nome indica, os satélites de comunicação são usados para transmitir informações de um ponto do planeta para outro, com a vantagem de conseguirem aceder a zonas mais remotas. Por sua vez, os satélites de navegação compõem sistemas, como o famoso Global Positioning System (GPS), que nos permitem saber sempre onde estamos localizados na Terra. E por fim, os satélites de observação da Terra que, atualmente, são ferramentas rotineiras e essenciais para apoiar a proteção do ambiente a nível global 1 .Por definição, Deteção Remota (DR) consiste na identificação de caraterísticas da superfície terrestre e na estimativa das suas propriedades geo-biofísicas, utilizando a radiação eletromagnética como meio de interação 2 . Por outras palavras, permite recolher dados à distância, da superfície da Terra, da atmosfera, da hidrosfera e de outros elementos posicionados na Terra.Para tal, são usados instrumentos instalados a bordo de satélites, aviões ou outros veículos (FI-GURA 1) que usam sensores para captar a luz refletida pela Terra e os seus elementos. Posteriormente, esses dados são processados e analisados sob a forma de imagens.O uso de satélites para a observação da Terra apresenta inúmeras vantagens comparativamente a outros métodos de DR, por exemplo o drone, mas sobretudo comparando com métodos convencionais de recolha de amostras e monitorização. Dentre as vantagens, destacam-se 3 : •Cobertura global e sinóptica: capacidade de observar qualquer zona do nosso planeta, através de uma visão geral e sumarizada.• Possibilidade de observações repetidas: capacidade de observar a mesma área repetidamente, permitindo avaliar mudanças temporais.• Possibilidade de observações multi-escala: capacidade de observar a diferentes escalas (desde local a global).

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Section: Aplicações E Casos De Estudounclassified

Section: A) B)unclassified

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Do espaço ao solo

Neves,

Pace,

Antunes

et al. 2023

Rev. Ciência Elem.

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“…The importance of optimizing performance and enhancing reliability in satellite telecommunications cannot be overstated. Satellite networks play a crucial role in providing connectivity to remote and underserved areas, supporting critical applications such as disaster recovery, emergency response, and remote sensing (Teodoro and Duarte, 2022). Any downtime or performance degradation in satellite networks can have significant consequences, impacting communication services, emergency response efforts, and economic activities.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Reviewing the application of big data analytics in satellite network management to optimize performance and enhance reliability, with implications for future technology developments

Nneka Adaobi Ochuba,

David Olanrewaju Olutimehin,

Olusegun Gbenga Odunaiya

et al. 2024

Magna Sci. Adv. Res. Rev.

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The application of big data analytics in satellite network management has emerged as a transformative approach to optimize performance and enhance reliability in the satellite telecommunications industry. This paper reviews the current state of big data analytics in satellite network management, highlighting its key applications and benefits. By analyzing large volumes of data generated by satellite networks, big data analytics enables satellite telecommunications companies to gain valuable insights into network performance, identify potential issues, and take proactive measures to ensure optimal performance. One of the key applications of big data analytics in satellite network management is predictive maintenance. By analyzing historical data and equipment performance metrics, companies can predict when equipment is likely to fail and take preventive measures to avoid downtime. This not only improves network reliability but also reduces maintenance costs and improves overall operational efficiency. Another important application is network optimization. Big data analytics can analyze network traffic, weather conditions, and other factors to optimize satellite beam coverage, frequency allocation, and routing. This helps companies maximize bandwidth utilization, reduce interference, and improve service quality. The implications of big data analytics for future technology developments in satellite network management are significant. As the volume of data generated by satellite networks continues to grow, there is a need for advanced analytics tools and techniques to process and analyze this data efficiently. Future technology developments in areas such as AI, machine learning, and data visualization are expected to play a key role in enhancing the capabilities of big data analytics in satellite network management. In conclusion, the application of big data analytics in satellite network management offers significant benefits in terms of optimizing performance and enhancing reliability. By leveraging the insights provided by big data analytics, satellite telecommunications companies can improve operational efficiency, reduce costs, and deliver better services to their customers. Future technology developments will further enhance the capabilities of big data analytics, paving the way for more efficient and reliable satellite network management.

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“…Climate change can lead to unexpected variation in atmospheric temperature, causing extreme weather conditions (from very high to very low temperatures). Some of the impacts of climate change include increased temperatures, sea level rise, and intense severe weather events like droughts and floods [1,2]. Floods are one of the most frequent, destructive, costly, and widespread natural disasters worldwide [3][4][5][6].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Leveraging Sentinel-2 and Geographical Information Systems in Mapping Flooded Regions around the Sesia River, Piedmont, Italy

Petropoulos,

Georgiadi,

Kalogeropoulos

2024

GeoHazards

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Sentinel-2 data are crucial in mapping flooded areas as they provide high spatial and spectral resolution but under cloud-free weather conditions. In the present study, we aimed to devise a method for mapping a flooded area using multispectral Sentinel-2 data from optical sensors and Geographical Information Systems (GISs). As a case study, we selected a site located in Northern Italy that was heavily affected by flooding events on 3 October 2020, when the Sesia River in the Piedmont region was hit by severe weather disturbance, heavy rainfall, and strong winds. The method developed for mapping the flooded area was a thresholding technique through spectral water indices. More specifically, the Normalized Difference Water Index (NDWI) and the Modified Normalized Difference Water Index (MNDWI) were chosen as they are among the most widely used methods with applications across various environments, including urban, agricultural, and natural landscapes. The corresponding flooded area product from the Copernicus Emergency Management Service (EMS) was used to evaluate the flooded area predicted by our method. The results showed that both indices captured the flooded area with a satisfactory level of detail. The NDWI demonstrated a slightly higher accuracy, where it also appeared to be more sensitive to the separation of water from soil and areas with vegetation cover. The study findings may be useful in disaster management linked to flooded-area mapping and area rehabilitation mapping following a flood event, and they can also valuably assist decision and policy making towards a more sustainable environment.

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The role of satellite remote sensing in natural disaster management

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Do espaço ao solo

Do espaço ao solo

Reviewing the application of big data analytics in satellite network management to optimize performance and enhance reliability, with implications for future technology developments

Leveraging Sentinel-2 and Geographical Information Systems in Mapping Flooded Regions around the Sesia River, Piedmont, Italy

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