Utilitatea diferitelor tipuri de senzori, atât în ​​spațiu, cât și la sol, utilizate de MOUNTS pentru a monitoriza diferite procese vulcanice. Apariția acestora poate varia puternic de la un vulcan la altul [11, 26] și, prin urmare, momentele raportate sunt date în mod indicativ. Procesele marcate cu un asterisc sunt cele ilustrate în această lucrare. Frecvența aproximativă de revizuire a fiecărui produs satelit utilizat este indicată cu un marker colorat (a se vedea tabelul 1 pentru detalii). În afară de Sentinel-3, toate datele sunt disponibile pe site-ul MOUNTS. USGS: S.U.A. Studiu geologic; SAR: radar cu diafragmă sintetică; SWIR: infraroșu cu unde scurte (SWIR).

către

Fluxul de lucru al sistemului de monitorizare MOUNTS, gestionarea interogării automatizate a datelor, descărcarea, procesarea și diseminarea bazate pe satelit (Sentinel-1 (S1), -2 (S2) și -5P (SP5)) și terestră (cataloage globale de cutremure USGS și GEOFON) date la un număr de vulcani din întreaga lume.

Instantaneu al paginii web standard identice pentru fiecare vulcan monitorizat și descrierea conținutului meniului.

Fluxul de lucru pentru a detecta deformarea solului utilizând o rețea convoluțională pre-antrenată: (a) Rețea neuronală convolutională (CNN), folosind date sintetice (a se vedea materialul suplimentar S2), (b) utilizarea operațională a CNN pre-instruit pentru a detecta pentru a detecta gradienții de fază și masca de decorelare în interferograme reale (Piton de la Fournaise în acest exemplu), (c) desfacerea fazei pentru a recupera deplasările la sol și obține un scor de deformare definit ca deviația standard a hărții de deplasare, (d) diseminarea datelor, ca imagini și serii cronologice pe un site web public (www.mounts-project.com) și alerte prin e-mail către utilizatorii interesați atunci când este depășit un prag.

Exemplu de detecție a deformării suprafeței legate de intruziunile de magmă la Piton de la Fournaise (Insula Reunion). (a) Interferograme înfășurate și (b) hărți de deformare în linia de vizibilitate a radarului (LOS), obținute din desfacerea interferogramelor (a se vedea figura 4). (c) Scorul de deformare DEF calculat din harta de deformare. (d) Numărul de pixeli fierbinți detectați în imaginea S2 SWIR (curbă portocalie, calculată de MOUNTS) și puterea radiativă vulcanică (VRP) recuperată din datele MODIS (marcatori negri, calculați de MIROVA). Episoadele eruptive sunt numerotate de la 1 la 5 și evidențiate prin zone gri pe baza calendarului erupției furnizat de OVPF (Observatoire Volcanologique du Piton de la Fournaise): 0,7, 34,6, 0,8, 47 și respectiv 19,9 zile, disponibile public la http://www.ipgp.fr/fr/ovpf/activite-recente-piton-de-fournaise. Episodul 5 eruptiv este prezentat în detaliu în Figura 9, în care sunt afișate și date SO2.

Exemplu de detectare a amplasamentului fluxului de lavă la Erta Ale (Etiopia) utilizând atât coerența interferometrică S1, cât și analiza SW2 S2. (a) Zona de decorelare legată de activitatea vulcanică, calculată ca număr de pixeli unde coerența b) Numărul de pixeli fierbinți (× 10 6) detectați în imaginea SW2 S2 (masca de 50 × 50 km). (c) Scorul de deformare DEF calculat din harta de deformare (interferogramă despachetată). Hărțile de coerență (rândul superior al imaginii) și imaginile SWIR (rândul inferior al imaginii) sunt afișate la datele selectate, cu scări spațiale care variază în funcție de faza eruptivă: (i) faza pre-eruptivă cu activitate intensă la lacurile de lavă de vârf, 2 × 2 km mască; (ii) debut eruptiv, manifestat prin deformarea suprafeței și deschiderea unui nou orificiu eruptiv,

Mască de 12 × 12 km; (iii) stadiile incipiente ale activității efuzive (evidențiate printr-o cutie gri), care arată amplasarea fluxurilor de lavă atât pe flancurile NE, cât și pe SW ale vulcanului,

Mască de 12 × 12 km; (iv) etape avansate ale activității efuzive, când frontul de curgere a lavei atinge distanța maximă de aerisire, mască de 11,5 × 19,5 km. Caseta roșie afișată în imaginile de coerență se referă la masca de 2 × 2 km centrată pe lacurile de lavă active.

Exemplu de detectare a fluxului piroclastic după erupția din iunie 2018 Fuego (Guatemala). (a) Raportul jurnalului intensității SAR (polarizare VV) calculat între imaginea SAR 1 dobândită înainte de erupție (2 iunie 2018 00:13) și imaginea SAR 2 dobândită după (8 iunie 2018 00:14). Culorile albastru și roșu indică, respectiv, scăderea și creșterea intensității retrodifuzate. (b) Imagine S2 SWIR dobândită la 4 iunie 2018 16:18 UTC. (c) Coerența interferometrică între imaginile SAR 1 și SAR 2.

Două exemple de modificări morfologice detectate din intensitatea SAR (imagini pe rândurile de sus, marcaje negre pe cronologie) și cea mai apropiată achiziție SW2 SIR (imagini pe rândurile de jos, markere portocalii pe cronologie). Evoluția temporală a celor mai proeminente modificări morfologice vizibile în imaginile SAR sunt schițate în dreapta. (a) Prăbușirea caldei Kilauea (Hawai’i) în primele luni ale erupției flancului din 2018. (b) Creșterea insulei Anak Krakatau (Indonezia) în lunile premergătoare alunecării de teren tsunamigenic din 2018 și caldeiră în formă de potcoavă după alunecarea de teren. În această figură, speckle este eliminat din imaginile SAR folosind un filtru de mijloace nelocale [78] (NDSAR, https://github.com/odhondt/ndsar), iar cartografierea tonurilor imaginilor SWIR este fixată astfel încât culorile și contrastele să fie la fel în fiecare imagine. Consultați materialul suplimentar S3 și S4 pentru animații video care se întind pe câteva luni.

Două exemple de modificări morfologice detectate din intensitatea SAR (imagini pe rândurile de sus, marcaje negre pe cronologie) și cea mai apropiată achiziție SW2 SIR (imagini pe rândurile de jos, markere portocalii pe cronologie). Evoluția temporală a celor mai proeminente modificări morfologice vizibile în imaginile SAR sunt schițate în dreapta. (a) Prăbușirea caldei Kilauea (Hawai’i) în primele luni ale erupției flancului din 2018. (b) Creșterea insulei Anak Krakatau (Indonezia) în lunile premergătoare alunecării de teren tsunamigenic din 2018 și caldeiră în formă de potcoavă după alunecarea de teren. În această figură, speckle este eliminat din imaginile SAR folosind un filtru de mijloace nelocale [78] (NDSAR, https://github.com/odhondt/ndsar), iar cartografierea tonurilor imaginilor SWIR este fixată astfel încât culorile și contrastele să fie la fel în fiecare imagine. Consultați materialul suplimentar S3 și S4 pentru animații video care se întind pe câteva luni.

Exemplu de detectare a emisiilor de SO2 în timpul crizei eruptive din februarie 2019 la Piton de la Fournaise (Insula Reunion). (a) imagini SO2 de la Sentinel-5P la datele selectate (stratul limită al planetei PBL, mască de 500 × 500 km). Pixelii detectați contaminați cu SO2 vulcanic sunt suprapuse cu o mască gri semitransparentă. (b) Masa SO2 recuperată de MOUNTS (markere violete) și de NASA (markere negre, date disponibile la https://so2.gsfc.nasa.gov/pix/daily/0319/reunion_0319tr.html, calculată pe 1000 × 1000 km masca). (c) Numărul de pixeli fierbinți (× 10 6) detectați în imaginea SW2 S2 (curbă portocalie, calculată de MOUNTS) și puterea radiativă vulcanică (VRP) recuperată din datele MODIS (markeri negri, calculați de MIROVA).

Abstract

1. Introducere

2. Context: sisteme de monitorizare spațiale existente

2.1. Sisteme bazate pe spectroradiometrie (IR, UV)

50 de vulcani în întreaga lume. HOTVOLC oferă o interfață interactivă Web-GIS pe care sunt vizualizate imagini raster geocodate și serii temporale ale parametrilor menționați mai sus (http://hotvolc.opgc.fr).

2.2. Sisteme bazate pe SAR

Lățime de 250 km). O conductă de procesare hibridă conectabilă (HyP3) permite analize la nivel superior la cerere, cum ar fi algoritmi de detectare a modificărilor. Produsele derivate, deși nu sunt disponibile în acces deschis, s-au dovedit a fi utile pentru monitorizarea operațională a vulcanilor [50,51].

2.3. Platforme comerciale

3. Materiale și metode

3.1. Raționamentul sistemului MONTAJE

3.2. Fluxul de lucru al sistemului MOUNTS

3.3. Tehnici de procesare

3.3.1. Sentinel-1

Procesare SAR

Prelucrarea DInSAR

3.3.2. Sentinel-2

3.3.3. Sentinel-5P

3.4. Învățarea automată în sprijinul detectării deformării

4. Rezultate

4.1. Detectarea deformării suprafeței (DInSAR, AI)

4.2. Detectarea depozitelor eruptive (SWIR, DInSAR, SAR)

4.2.1. Folosind DInSAR Coherence și SWIR

4.2.2. Utilizarea intensității SAR

4.3. Detectarea modificărilor morfologice (SAR)

Zona de deformare lungă de 38 km și multiple fisuri eruptive cu fluxuri de lavă care ajung rapid la mare (a se vedea materialul suplimentar S5 pentru analiza S1 și S2 pe întreaga zonă a riftului). În acest timp, summit-ul a suferit modificări semnificative: retragerea lacului de lavă (adică, hotspot-ul dispare în imaginile SWIR, Figura 8a), însoțită de cedare de vârf (adică deflația detectată în interferogramă), evoluând progresiv într-un

S-a prăbușit caldera cu lățimea de 3 km (a se vedea modelul digital de înălțime LIDAR în [80]), deoarece rezervorul de magmă de mică adâncime era drenat. Progresia prăbușirii caldei este clar reprezentată cu imagini de intensitate SAR, care dezvăluie formarea progresivă a fracturilor și modificările morfologice profunde ale vârfului care însoțesc erupția flancului (Figura 8a și video în Suplimentary Material S3). Zăcămintele de cenușă în urma declanșării erupției sunt, de asemenea, capturate, identificate printr-o scădere a intensității retrodifuzate SAR pe flancul SE al vulcanului, vizibilă și în imaginile SWIR. Această scădere poate fi explicată prin faptul că cenușa proaspătă este mai puțin reflectantă decât stânca goală datorită structurii sale libere și porozității ridicate și că depunerile de cenușă netezesc suprafața, rezultând un reflector mai specular care retransmite mai puțină energie către atunci când panta este departe de senzor [23].

Crater plin cu apă lată de 400 m (Figura 8b, imagini din 12 ianuarie și 15 februarie 2019).

4.4. Detectarea fluxului de gaz SO2 (UV)

4.5. Combinând senzori la sol și spațiali

4.5 și 5.5 (Figura 10d). Vulcanul era cunoscut până atunci pentru activitatea sa persistentă caracterizată prin două lacuri vulcanice active (Figura 10 (b.1)), responsabile de fluxuri mari de căldură și gaze (Figura 10b, respectiv c), [84,85]. Analiza imaginilor intensității SAR imediat înainte și după acest roi relevă modificări morfologice profunde (Figura 10 (d.1, d.2)), în special prăbușirea și extinderea craterului de vârf. Analizele DInSAR indică o deformare foarte puternică a solului în această perioadă (Figura 10a curbă roșie, Figura 10 (a.1)), legată de intruziunea digului și de cedarea caldei [86]. Simultan, crește decorelarea în harta de coerență (Figura 10a curbă albastră), atât din cauza deformării solului, cât și a depozitelor piroclastice. Odată stabilizată, harta de coerență relevă prezența unui nou ventilator eruptiv (Figura 10 (a.2)), din care a fost cel mai probabil emisă lava, după cum sugerează imaginea SWIR dobândită la 15 decembrie 2018 (Figura 10 (b.2 ))). Interesant este că, în urma acestui eveniment, vulcanul a schimbat complet dinamica: lacurile de lavă de la vârf au fost cel mai probabil drenate, după cum sugerează absența anomaliilor termice și încetarea emisiilor de gaze SO2.

5. Discuție

5.1. Avantajele MONTURILOR

Extindere spațială de 1-2 km și/sau monitorizarea activității efuzive pe o extensie mare> 50 km). Sistemul monitorizează în prezent 17 vulcani în diverse setări vulcanologice și climatice de pe glob, dintre care mulți au cunoscut recent o mare criză eruptivă.