SnapFlood para PC

Las inundaciones, particularmente en las ciudades, han recibido mucha atención en los últimos tiempos debido a las consecuencias socioeconómicas asociadas. Para realizar cualquier tipo de trabajo científico, de ingeniería y de política relevante, un elemento importante es cuándo y dónde ocurrió la inundación, y cuánta agua había allí. Los métodos tradicionales existían y son útiles para las inundaciones fluviales, pero no para las inundaciones en las ciudades. A diferencia de las inundaciones fluviales, las inundaciones urbanas exhiben una gran variabilidad espacial y temporal, lo que destaca la necesidad de métodos innovadores de registro de datos. En este sentido, nosotros, RAFT (Herramientas de pronóstico y análisis de precipitaciones y escorrentía) en IIT Hyderabad, estamos haciendo los esfuerzos que nos permitan superar los desafíos relevantes de las inundaciones. Uno de esos esfuerzos innovadores es SnapFlood, es decir, toma imágenes relevantes de la inundación destacando las aguas inundadas, las propiedades inundadas, etc., y luego carga las imágenes/videos. Se pueden tomar imágenes de la inundación en cualquier parte del mundo, lo que con el tiempo se convierte en un gran archivo sobre inundaciones y resulta útil tanto para la ciencia como para la ingeniería y la política. Por lo tanto, animamos a las personas a frenar la inundación en aguas seguras utilizando SnapFlood.

La idea se desarrolló cuando estábamos trabajando en un proyecto financiado por el Programa de Red Nacional sobre Clima Urbano (NUC) del Departamento de Ciencia y Tecnología del Gobierno de la India (DST-SPLICE, Programa de Cambio Climático) como parte de la Misión Nacional sobre Conocimiento Estratégico para el Clima.
Cambio (NMSKCC). Los esfuerzos actuales están financiados por el proyecto en curso del Gobierno de la India titulado AI CoE para ciudades sostenibles.

El Dr. Satish Regonda ha estado liderando los esfuerzos manteniendo conversaciones continuas con el Dr. Azharuddin M (cuando era estudiante en IITH :) y Padmini P A (investigador). Los otros miembros del equipo, Surya Kiran G, Saipirya S R, Lagnajeet Roy, Mohan Raju M y Vamshi Raj M son posibles contribuyentes. La aplicación móvil fue desarrollada por Varun Gupta (estudiante del IIT Hyderabad). Feliz foto :-0)