Inundaciones

El CSIC elabora un visor de acceso abierto para comparar el barranco del Poyo antes y después de la riada

MADRID
SERVIMEDIA

Investigadores del Instituto de Ciencias Marinas de Andalucía del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (Icman-CSIC) elaboraron un visualizador de imágenes por el que es posible observar con precisión los efectos provocados por las inundaciones generadas por la DANA el pasado 29 de octubre desde la localidad valenciana de Torrent hasta las proximidades de la Albufera.

Según informó el CSIC, se tomaron imágenes con drones de los daños causados en el barranco del Poyo en el marco de las labores que presta de asesoramiento experto científico-técnico en la gestión de la emergencia y la recuperación de las zonas afectadas por la DANA. El visor, que está disponible en la web del CSIC es de acceso abierto y está disponible tanto para el público general como para expertos y autoridades.

El personal del Icman-CSIC, junto a investigadores del Instituto de Ciencias de la Construcción Eduardo Torroja (IETcc-CSIC), estuvo asesorando a la Unidad Militar de Emergencias (UME) del Ministerio de Defensa para evaluar el estado de las infraestructuras de zonas afectadas por la DANA en localidades como Picanya, Paiporta y Algemesí, entre otras.

Los drones del Icman-CSIC cuentan con un sensor avanzado que posibilita capturar imágenes detalladas y generar una nube de puntos en alta resolución de la zona. El posterior procesado e integración en el visor facilita, por ejemplo, evaluar rápidamente los daños en infraestructuras o la cantidad de lodos acumulados en una zona.

Esta información se compara con imágenes previas a la DANA cedidas por el Institut Cartogràfic Valencià. Los datos disponibles permitirán a técnicos y gestores identificar áreas estructuralmente afectadas y diseñar medidas preventivas o de restauración ambiental.

El uso del sensor avanzado supone un progreso “significativo” en la monitorización de entornos naturales y urbanos tras eventos climáticos extremos. A diferencia de los métodos tradicionales, este sistema permite obtener datos de alta precisión y de manera rápida de grandes extensiones, y al incluir imágenes de áreas inaccesibles se minimizan los riesgos operativos del personal técnico.

(SERVIMEDIA)
15 Nov 2024
AGG/gja