Open access boek bundelt satellietdata voor snellere rampenbestrijding

Overstromingen, orkanen en bosbranden zijn moeilijk te bestrijden zonder een actueel beeld van de situatie. Daarom gebruiken hulpdiensten en beleidsmakers steeds vaker aardobservatiedata: informatie die wordt verzameld via weerstations, drones en satellieten. Een nieuw boek, 'Using Earth Observation Data for Disaster Resilience in a Changing World', bundelt de nieuwste wetenschappelijke en technologische inzichten op dit gebied. De redactie koos er bewust voor het boek open access te publiceren, zodat ook landen met weinig onderzoeksbudget er gratis toegang tot hebben. Dat is volgens de auteurs belangrijk, omdat juist arme en kwetsbare regio's vaak het hardst worden getroffen door extreme weersomstandigheden.

Satellieten zien wat mensen niet zien

Aardobservatiedata komen van uiteenlopende bronnen: grondstations, drones en satellieten die de aarde vanuit de ruimte in de gaten houden. Sommige satellietmissies, zoals het Amerikaanse Landsat-programma, meten de aarde al sinds de jaren zeventig. Dankzij die lange reeks aan gegevens kunnen onderzoekers precies zien waar rampen in het verleden het hardst toesloegen en waar nieuwe risico's het grootst zijn. Bij een actuele ramp bieden satellietbeelden een snel en gedetailleerd overzicht van schade aan wegen, energienetwerken en woonwijken. Het boek besteedt veel aandacht aan twee technieken: optische camera's, die scherpe foto's maken maar gehinderd worden door bewolking en duisternis, en radartechniek die dwars door wolken heen kan kijken maar moeilijker te interpreteren is. Door deze technieken te combineren, kunnen onderzoekers een completer en actueler beeld krijgen van hoe een ramp zich ontvouwt.

Kunstmatige intelligentie als risico en kans

Kunstmatige intelligentie speelt een steeds grotere rol bij het razendsnel verwerken van al die satellietgegevens. AI-systemen kunnen bijvoorbeeld automatisch overstroomde gebieden of verwoeste gebouwen herkennen, waardoor hulpverleners sneller kunnen reageren. Maar de auteurs waarschuwen ook voor de keerzijde. AI-modellen kunnen foutieve of bevooroordeelde inschattingen maken over hoe kwetsbaar een gemeenschap is, met als gevolg dat hulp verkeerd wordt verdeeld. Ook kunnen datasets gemanipuleerd of 'vergiftigd' worden, per ongeluk of met opzet, wat de uitkomsten onbetrouwbaar maakt. Transparantie over hoe AI-modellen tot hun conclusies komen, is daarom volgens de onderzoekers essentieel.

Satellieten die zelf nadenken

Een opvallende ontwikkeling die het boek beschrijft, is dat satellieten in de toekomst steeds vaker zelf data analyseren, in plaats van alle ruwe beelden eerst naar de grond te sturen. Dat heet onboard edge computing. Normaal gesproken duurt het uren tot dagen voordat ruwe satellietdata is verwerkt en bij hulpdiensten terechtkomt. Met analyse aan boord van de satelliet zelf kunnen bijvoorbeeld brandhaarden of overstromingen al in de ruimte worden herkend, waarna alleen de belangrijkste informatie, zoals een kaart of waarschuwing, binnen minuten naar hulpdiensten wordt gestuurd. De Europese ruimtevaartorganisatie ESA test deze aanpak al met de zogeheten Φsat-missies. Dat scheelt kostbare tijd, maar vraagt wel om strenge controle, omdat mensen de ruwe data dan niet meer zelf kunnen checken voordat een satelliet een beslissing neemt.