SmartFLOOD

SmartFLOOD è una piattaforma cloud-web di GECOsistema per la mappatura del rischio di alluvioni fluviali su vaste aree, dove eseguire modelli idrodinamici dettagliati per ogni bacino è troppo costoso o i dati sono scarsi. Il suo nucleo è l'Indice Geomorfico di Alluvione (GFI), calcolato tramite analisi del terreno di modelli digitali di elevazione idrologicamente corretti: un modello a 25 m per l'Europa e, per la versione globale, il dataset MERIT Hydro a 90 m, costruito su MERIT DEM, un modello di elevazione derivato da DEM spaziali inclusi NASA SRTM e JAXA AW3D. Un classificatore binario di machine learning calibra una soglia GFI rispetto a una mappa di rischio alluvionale di riferimento che l'utente seleziona tra mappe disponibili o carica: risultati di simulazioni idrodinamiche (per esempio JRC LISFLOOD), classificazioni di alluvioni da satellite Copernicus Sentinel-1, o rilevamenti in sito. Il risultato estende studi locali di alluvioni ad aree non coperte (per esempio da un sotto-bacino a un intero bacino fluviale) e ridimensiona mappe di riferimento più grossolane, con metriche di performance riportate per bacino fluviale. Nell'articolo metodologico peer-reviewed (Tavares da Costa et al., 2019), co-autore lo staff di GECOsistema e citato nella pagina prodotto, l'approccio ha riprodotto mappe di alluvioni di riferimento con una capacità di classificazione dell'88,59% su 270 grandi bacini fluviali europei e dell'84,23% su 64 sotto-bacini del Po. Esistono versioni paneuropee (25 m) e globali (90 m). Una versione gratuita con limiti di area e risoluzione è disponibile dopo registrazione; l'uso completo è tramite abbonamento annuale per zona (regioni EU NUTS 1 o idro-bacini), e le mappe di output possono essere scaricate. GECOsistema si rivolge ad assicuratori e riassicuratori che definiscono schemi di trasferimento del rischio alluvionale, autorità pubbliche che necessitano di mappature omogenee su larga scala per i requisiti della Direttiva Quadro sulle Acque UE, e utenti che necessitano di mappe locali in regioni con dati scarsi.