Precursory Motion and Time-Of-Failure Prediction of the Achoma Landslide, Peru, From High Frequency PlanetScope Satellites
Descripción del Articulo
Landslide time-of-failure prediction is crucial in natural hazards, often requiring precise measurements from in situ instruments. This instrumentation is not always possible, and remote-sensing techniques have been questioned for detecting precursors and predicting landslides. Here, based on high f...
Autores: | , , , |
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Formato: | artículo |
Fecha de Publicación: | 2023 |
Institución: | Instituto Geológico, Minero y Metalúrgico |
Repositorio: | INGEMMET-Institucional |
Lenguaje: | inglés |
OAI Identifier: | oai:repositorio.ingemmet.gob.pe:20.500.12544/4821 |
Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12544/4821 https://doi.org/10.1029/2023GL105413 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Movimientos en masa Deslizamientos Predicción Peligros geológicos Imágenes de satélite http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.01 http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.04 http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.06 |
Sumario: | Landslide time-of-failure prediction is crucial in natural hazards, often requiring precise measurements from in situ instruments. This instrumentation is not always possible, and remote-sensing techniques have been questioned for detecting precursors and predicting landslides. Here, based on high frequency acquisitions of the PlanetScope satellite constellation, we study the kinematics of a large landslide located in Peru that failed in June 2020. We show that the landslide underwent a progressive acceleration in the 3 months before its failure, reaching at most 8 m of total displacement. The high frequency of satellite revisit allows us to apply the popular Fukuzono method for landslide time-of-failure prediction, with sufficient confidence for faster moving areas of the landslide. These results open new opportunities for landslide precursors detection from space, but also show the probable seldom applicability of the optical satellites for landslide time-of-failure prediction. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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