Regressive Erosion at River Coca in Northeast Ecuador: Landslide Monitoring with Sentinel-1 to Support Disaster Risk Management
Abstract
After the collapse of the San Rafael waterfall in Northeast Ecuador on 2 February 2020, a regressive erosion started along the River Coca putting national infrastructure, the environment and indigenous communities at risk. A fast monitoring of areas exposed to landslides on local scales therefore is necessary to provide adequate risk management for the region. The study area, located in the Andean tropics close to the volcano Reventador, is characterized by steep slopes, seismic activity and high rainfall throughout the year. Sentinel-1 SAR data provide a solution for time-series monitoring in the region as imagery is available day and night and not affected by cloud cover. Landslide monitoring with Sentinel-1 SAR data was implemented using a bi-temporal change detection (BCD) with SNAP and a sequential change detection (SCD) with EESA Docker and the Google Earth Engine (GEE) aiming at the identification of a suited approach for fast disaster monitoring and management. The SCD showed an overall accuracy of 0.91 compared to 0.88 using the BCD approach validated with high-resolution imagery. Based on the landslide detection, hazard variables could be further identified to support future hazard and risk assessment. Fast processing of Sentinel-1 time-series data in a cloud-based environment allows for near real-time monitoring of ongoing erosion and provides a potential for pro-active measures to protect the national economy, the environment and the society.ZusammenfassungRegressive Erosion am Rio Coca in Nordost Ecuador - Hangrutschungs-Monitoring mit Sentinel-1 zur Unterstützung des Katastrophenrisikomanagements. Nach dem Zusammenbruch des San Rafael Wasserfalls im Nordosten Ecuadors am 2. Februar 2020, begann eine regressive Erosion entlang des Rio Coca, welche die nationale Infrastruktur, die Umwelt sowie indigene Gemeinschaften bedrohte. Lokales Nahechtzeit-Monitoring des für Hangrutschungen exponierten Areals, ist daher notwendig um ein angepasstes Risikomanagement für die Region zu entwickeln. Das Untersuchungsgebiet rundum den Vulkan Reventador in den andinischen Tropen ist durch steile Hänge, seismische Aktivitäten und hohe Niederschläge über das ganze Jahr gekennzeichnet. Für ein zeitlich hoch aufgelöstes Monitoring der Region sind Sentinel-1 SAR Bilder geeignet, da sie Tag und Nacht und bei Bewölkung zur Verfügung stehen. In dieser Studie wurde eine Hangrutschungsdetektion mit Sentinel-1-Daten durchgeführt, wobei eine bi-temporale Veränderungsdetektion (BCD) in SNAP mit einer sequenziellen Veränderungsdetektion (SCD) mit EESA Docker und der Google Earth Engine (GEE) verglichen wurde. Die SCD zeigte eine Gesamtgenauigkeit von 0,91 verglichen mit einer Gesamtgenauigkeit von 0,88 mit dem BCD Ansatz. Beide Ansätze wurden mit hochaufgelösten multispektralen Bilddaten validiert. Basierend auf der Detektion der Hangrutschungen konnten des Weiteren Variablen identifiziert werden, die für das Gefahrenmonitoring für zukünftige Risikobewertungen eingesetzt werden können. Ein schnelles Prozessieren von Sentinel-1 Zeitreihen in einer cloud-basierten Umgebung erlaubt somit das Nahechtzeit-Monitoring der permanenten Erosion und zeigt Potenziale für proaktive Messungen um die nationale Wirtschaft, die Umwelt und die Gemeinschaften vor Ort zu schützen.
- Publication:
-
PFG - Journal of Photogrammetry
- Pub Date:
- October 2022
- DOI:
- 10.1007/s41064-022-00221-z
- Bibcode:
- 2022PFJ....90..457G