Исследователи картируют оползни в Новой Зеландии с помощью спутников, дронов, вертолетов и пеших походов

Команда геологов и инженеров под руководством Мичиганского университета (University of Michigan) картирует поверхностные разрывы и десятки тысяч оползней, вызванных землетрясением магнитудой 7.8 в Новой Зеландии в прошлом месяце. Совместно с учеными из GNS Science (Новая Зеландия) и USGS (Геологическая служба США) они объединят данные со спутников, беспилотников, вертолетов и пеших наблюдений, чтобы создать крупнейший в мире каталог оползней, вызванных землетрясением.

Создаваемые высокодетальные цифровые топографические карты помогут спасательным командам определить, какие оползни представляют наибольшую угрозу для повторного схода и перегораживания рек, что может привести к катастрофическим наводнениям. Проект также рассматривается как учебное упражнение для будущих крупных землетрясений, например, в Южной Калифорнии. По текущим оценкам, землетрясение 13 ноября вызвало от 80 000 до 100 000 оползней вдоль как минимум девяти разломов; около 150 из них перегородили речные долины.

«Если оценка в 100 000 верна, то это будет крупнейшее задокументированное событие, связанное с оползнями от землетрясения, — сказал руководитель группы, геолог Марин Кларк. — Особенно важно сразу распознать оползневые плотины, пока еще есть время что-то предпринять». Для картирования используются квадрокоптеры с камерами сверхвысокого разрешения. «Дроны полностью изменили нашу работу. Их можно быстро отправить в места, которые иначе было бы практически невозможно увидеть», — отметил член команды Димитриос Зеккос.

Кроме того, команда получила доступ к стереоскопическим спутниковым снимкам всей пострадавшей области (около 25 000 квадратных миль) с разрешением до 30 сантиметров, сделанным до и после землетрясения. «Уникальность в том, что у нас никогда не было столь детальных снимков "до" на всей площади, затронутой крупным землетрясением», — подчеркнула Кларк. На их основе будут созданы цифровые модели рельефа (DEM), позволяющие точно измерить объем перемещенного материала, что критически важно для оценки угроз. Первые модели на основе снимков "до" могут быть готовы в этом месяце.