Schnelle Reaktion auf Naturkatastrophen
Motivation:
Die Erfahrung bei KeckCAVES hat gezeigt, dass die immersive 3D-Visualisierung ein leistungsstarkes Werkzeug für die wissenschaftliche Forschung ist. Die Anwendung der entwickelten Software und Methoden sowie der daraus gezogenen Lehren auf zeitkritische Probleme, die die Gesellschaft als Ganzes betreffen, ist eine große Chance. Konkret zielt dieses Teilziel des Gesamtprojekts CI-TEAM darauf ab, immersive Visualisierungssoftware für die rechtzeitige Reaktion auf Naturkatastrophen wie Erdbeben, Erdrutsche, Waldbrände, Dammbrüche usw. einzusetzen.
Das gemeinsame Element der meisten dieser Arten von Katastrophen ist, dass sie Menschen auf der Erdoberfläche betreffen, im Gegensatz zur Erdkruste oder dem Erdmantel oder der Atmosphäre darüber. Das bedeutet, dass es sich bei den Datenarten, die bei der Reaktion auf diese Katastrophen am häufigsten vorkommen und am nützlichsten sind, um 2,5D-Datensätze handelt, wie z. B. hochauflösende Scans einer Umgebung, die eine katastrophale schnelle Veränderung erfährt, wie z. B. Hebungen oder Erschütterungen aufgrund eines Erdbebens.
Wichtigste Aktivitäten:
Die Entwicklung in diesem Projektbereich konzentrierte sich auf die Verbesserung von immersiver Visualisierungssoftware, die für die bei Katastropheneinsätzen häufig vorkommenden Datentypen, d. h. 3D-Geometrien auf oder dicht über der Erdoberfläche, geeignet ist, sowie auf die Schulung von Anwendern speziell für schnelle Einsatzszenarien. Studenten und Post-Docs, die von diesem Projekt unterstützt wurden, reisten in Gebiete, die von Naturkatastrophen betroffen waren, wie Baja California nach dem Erdbeben von El Mayor-Cucapah 2010 und Napa Valley nach dem Erdbeben von South Napa 2014, und sammelten große Mengen an 3D-Daten mit hochauflösenden terrestrischen Laserscannern und mit einer neuen Technik namens „Structure from Motion“, bei der eine Digitalkamera verwendet wird, um überlappende Bilder zu erstellen, aus denen ein 3D-Scan abgeleitet wird. Anschließend erstellten die Studenten mit Hilfe der KeckCAVES-Software Crusta und LiDAR Viewer detaillierte Karten der Verschiebungen auf und von den betroffenen Verwerfungslinien.
Zur Unterstützung ihrer Analysearbeit wurde ein neues punktbasiertes Berechnungssystem entwickelt, das auf dem hierarchischen Multi-Resolution- und Out-of-Core-Punktwolken-Speicherformat von LiDAR Viewer basiert und es Nutzern, die keine Informatiker sind, ermöglicht, ihre eigenen Filter- und statistischen Analysewerkzeuge mit Hilfe der beliebten Programmiersprache Python zu entwickeln. Die virtuelle Globusanwendung Crusta wurde um ein Modul erweitert, mit dem hochauflösende 3D-Topographiedatensätze, die auf 3D-Modellen der unterirdischen Verwerfungsgeometrie basieren, interaktiv verformt und Verformungen aufgrund von Erdbeben rückgängig gemacht werden können.
Spezifische Zielsetzungen:
Ziel war es, VR-gestützte RSR-Maßnahmen durchzuführen, die für RSR benötigte Cyber0Infrastruktur durch die Entwicklung neuer Software-Tools zu schaffen und Studenten in den Arbeitsabläufen der RSR unter Verwendung von CI-Tools zu schulen.
Signifikante Ergebnisse:
Die in diesem Projektbereich durchgeführte Softwareentwicklung führte zu neuen Versionen der KeckCAVES-Softwarepakete LiDAR Viewer, einschließlich seiner neuen punktbasierten Programmierschnittstelle, und Crusta. Das Team entwickelte neue Methoden zur Extraktion von Strukturen aus der Bewegung unter Verwendung überlappender Fotos, um 3D-Strukturen zu entwickeln.
Die primäre Fallstudie war das Erdbeben der Stärke 6,0 aus dem Jahr 2014 in South Napa, das sich nur eine Autostunde von Davis entfernt ereignete und einen Oberflächenbruch aufwies, was es zu einem Hauptziel für RSR-Tools der CI-TEAM-Gruppe machte. Innerhalb weniger Stunden nach dem Erdbeben wurde ein Team zusammengestellt, das die Studenten zur Datenerfassung ins Feld schickte. Die Arbeit dauerte mehrere Monate und führte zur Sammlung von Daten, zur Entwicklung neuer Techniken und zu von Studenten geleiteten, von Fachleuten begutachteten Veröffentlichungen unter Verwendung der KeckCAVES-Technologie. Die Arbeit wurde sowohl offen durchgeführt, indem die Beobachtungen unmittelbar nach der Veranstaltung auf Twitter gepostet wurden, als auch mit Hilfe von Tools für die Zusammenarbeit in Unternehmen wie Evernote und Slack, um den Arbeitsablauf zu organisieren. Das Team entwickelte ein KMZ-Notebook mit standortspezifischen Fotos zur Verwendung in Google Earth. Eine von Studenten geleitete Publikation ist in Vorbereitung, die ein Handbuch für die Anwendung von Structure-from-Motion-Techniken für RSR enthält.
Wichtige Ergebnisse oder andere Errungenschaften:
Neben der Reaktion auf das RSR-Ereignis entwickelte das Team auch Werkzeuge für den Einsatz im Geologieunterricht: Weitere Informationen finden Sie unter Immersive Visualisierung im Klassenzimmer.
