Направиха лазерно сканиране на свачището край Пампорово, установиха мащабна деформация

Първи поглед към данните от въздушно-лазерното сканиране на свлачището край Пампорово, които екипът на НУЦГИТ към Софийски университет „Св. Климент Охридски“ събра и обработи. Предстои сериозна работа по анализа и интерпретацията на данните. Следващата седмица планираме и второ лазерно сканиране на района, за да проверим дали има активно и съществено движение на свлачищния масив. Всички резултати и обработени данни ще бъдат публикувани своевременно след приключване на анализа. Съвременните геопространствени технологии вече позволяват много по-прецизно наблюдение и разбиране на подобни опасни процеси - особено в сложни планински терени. Екипът на Националния университетски център за геопространствени изследвания и технологии към Софийски университет „Св. Климент Охридски“ извърши високорезолюционно LiDAR заснемане на района, като бяха обхванати около 850 дка, включително активната свлачищна зона и нейната непосредствена околност.

Още първоначалната обработка на данните показва, че става въпрос за изключително сложен и мащабен морфодинамичен процес. Лазерното сканиране позволява „премахване“ на растителността и генериране на високоточен цифров модел на терена, чрез който се разкриват детайли, практически невидими при стандартно наблюдение на терен, написа във Фейсбук доцент Стелян Димитров.

Анализът ясно показва:

силно изразена морфологична деформация;

наличие на ясно обособени зони на откъсване и акумулация;

сложна микроморфология в рамките на свлачищното тяло;

множество вторични деформации;

сериозна трансформация на релефа и дренажната структура.

Интересни и особено важни са резултатите, свързани с цифровия модел на терена (DTM), анализа на наклона и различните надлъжни и напречни профили, които дават много по-детайлна представа за вътрешната морфология и пространствената организация на свлачищния процес. Те ясно показват сложната геометрия на свлачищното тяло, зоните с най-силна деформация, промените в наклона, както и връзката между релефа, дренажната структура и активните процеси на преместване на земните маси.

Важно е да се отбележи, че при обработката на данните е установен и определен проблем — все още неразтопеният сняг, особено в зоните около и под дървесната растителност, е повлиял върху качеството на част от данните и е създал допълнителни затруднения при генерирането на цифровия модел на терена. Въпреки това, с оглед изключително краткото време за реакция и сложните теренни условия, получените данни са с много добри характеристики и предоставят сериозна основа за последващ детайлен анализ.

Особено впечатляващи са високата пространствена детайлност на данните и възможността за извличане на морфометрични характеристики с много висока точност, което създава сериозна основа за последващ научен анализ и оценка на риска.

Предстои:

- детайлна класификация и филтрация на облака от точки;

- анализ на морфометричните характеристики;

- изследване на потенциалните критични зони;

- оценка на стабилността и възможните бъдещи развития на процеса;

- интегриране на данните с геоложка, геоморфоложка и климатична информация.

В следващите дни ще продължи обработката и подобряването на получените продукти, след което част от данните ще бъдат публикувани като отворени научни данни в платформата Zenodo - международно научно хранилище за публикации и изследователски данни, разработено с подкрепата на CERN и OpenAIRE. Данните ще могат да бъдат използвани свободно за научни, образователни и изследователски цели, при единственото условие да бъде цитиран източникът.

Продуктите са създадени на базата на високорезолюционните данни от въздушно-лазерното сканиране и фотограметричното заснемане и предоставят детайлна пространствена информация за свлачищната зона и прилежащите територии.

Това е пореден пример колко важни стават съвременните геопространствени технологии в условията на променяща се и все по-динамична географска среда. Високорезолюционните LiDAR данни дават възможност не само за документално фиксиране на подобни бедствия, но и за значително по-добро разбиране на механизмите, които ги задвижват - ключово условие за бъдеща оценка на риска и превенция.