SmartFLOOD

SmartFLOOD é uma plataforma web em nuvem da GECOsistema para mapear o risco de cheias fluviais em grandes áreas, onde executar modelos hidrodinâmicos detalhados para cada bacia é demasiado dispendioso ou os dados são escassos. O seu núcleo é o Índice Geomorfológico de Cheias (GFI), calculado por análise do terreno em modelos digitais de elevação hidrologicamente corrigidos: um modelo de 25 m para a Europa e, para a versão global, o conjunto de dados MERIT Hydro de 90 m, que se baseia no MERIT DEM, um modelo de elevação derivado de DEMs espaciais incluindo NASA SRTM e JAXA AW3D. Um classificador binário de aprendizagem automática calibra um limiar do GFI contra um mapa de referência de risco de cheias que o utilizador seleciona entre mapas disponíveis ou carrega: resultados de simulação hidrodinâmica (por exemplo JRC LISFLOOD), classificações de cheias por satélite Copernicus Sentinel-1, ou levantamentos locais. O resultado estende estudos locais de cheias a áreas não cobertas (por exemplo, de uma sub-bacia a uma bacia hidrográfica inteira) e faz downscale de mapas de referência mais grosseiros, com métricas de desempenho reportadas por bacia hidrográfica. No artigo metodológico revisto por pares (Tavares da Costa et al., 2019), coautor do pessoal da GECOsistema e citado na página do produto, a abordagem reproduziu mapas de cheias de referência com uma precisão de classificação de 88,59% em 270 grandes bacias hidrográficas europeias e 84,23% em 64 sub-bacias do Rio Pó. Existem versões paneuropeia (25 m) e global (90 m). Uma versão gratuita com limites de área e resolução está disponível após registo; o uso completo é por subscrição anual por zona (regiões EU NUTS 1 ou hidro-bacias), e os mapas de saída podem ser descarregados. A GECOsistema destina-se a seguradoras e resseguradoras que definem esquemas de transferência de risco de cheias, autoridades públicas que necessitam de mapeamento homogéneo em grandes áreas para os requisitos da Diretiva-Quadro da Água da UE, e utilizadores que precisam de mapas locais em regiões com escassez de dados.