MAPPATURA RAPIDA DEGLI EVENTI DI FRANA INDOTTA DALLE PIOGGE NEL SETTORE OCCIDENTALE DEL RUANDA MEDIANTE L'UTILIZZO DI IMMAGINI SATELLITARI MULTIBANDA E MULTITEMPORALI.

May 06, 2018 in Rwankuba sector in Karongi district, western province, heavy rain caused a catastrophic landslide event. 18 people died in Karongi, Dozens of homes were destroyed, leaving at least 300 people homeless, according to the Rwanda Red Cross. Byiringiro et al. 2024 precipitation excess of 143 mm, in the two months was the one which preceded the landslide event in Rwankuba sector in Karongi district on 6 May 2018. Additionally, around 12 people were reported injured. From May 01 to 03, Rwanda was interested by continuous torrential rainfalls, that caused severe damages in several regions of the country, particularly in the Western, Northern and Southern provinces: according to the governor, 14 people died in Karongi, 26 in Rutsiro, 18 in Rubavu, 19 in Nyabihu and 18 in Ngororero. A heavy rainfall event triggered flash flooding and landslides in the Sebeya river catchment. According to National Meteorological Agency, this event reached cumulative rainfall amount of 110-130 mm in a time span of about 60h, leading to the dire situation experienced that have killed 130 people in Rwanda and destroyed more than 5000 homes, as announced by government spokesperson. This event confirms the susceptibility of Rwanda to slope failures occurrence, and places landslides monitoring and inventories as a crucial point. For these reasons, the focus of this study was to perform a landslide rapid mapping after a strong or prolonged rainfall event, by using multiband and multi temporal satellite images. This study presents a landslide inventory map of sub area in Sebeya catchment, Rwankuba catchment in Karongi district and Gakenke catchment, derived from an automatic mapping procedure, exploiting both Sentinel-2 and PlanetScope datasets. This procedure is based on pre-event and post-event NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) variations, performed trough the relative difference normalized difference index (RdNDVI) estimation. Different parameters, such as NDWI (Normalized Difference Water Index), Slope and Land Use map were employed to mask and filter the RdNDVI. A visual validation of landslide inventory was finally carried out to achieve the reliability of the procedure in landslides detection. Despite the high presence of false positives, this landslides inventory detected all landslides occurred in the study area, confirming the reliability of this procedure for rapid detection and mapping of landslide phenomena, after rainfall events. This approach can be particularly helpful in the areas where there is no monitoring systems and/or landslides inventories, as well as a powerful support for susceptibility mapping and for early warning systems.

Il 6 maggio 2018 nel settore di Rwankuba, nel distretto di Karongi, provincia occidentale, forti piogge hanno causato una frana catastrofica. 18 persone sono morte a Karongi, decine di case sono state distrutte, lasciando almeno 300 persone senza casa, secondo la Croce Rossa ruandese. Byiringiro et al. L'eccesso di precipitazioni nel 2024 di 143 mm nei due mesi è stato quello che ha preceduto l'evento franoso nel settore Rwankuba nel distretto di Karongi il 6 maggio 2018. Inoltre, sono rimaste ferite circa 12 persone. Dal 1° al 3 maggio il Ruanda è stato interessato da continue piogge torrenziali, che hanno provocato gravi danni in diverse regioni del Paese, in particolare nelle province occidentali, settentrionali e meridionali: secondo il governatore, 14 persone sono morte a Karongi, 26 a Rutsiro, 18 a Rubavu, 19 a Nyabihu e 18 a Ngororero. Un evento di forti piogge ha innescato inondazioni improvvise e frane nel bacino del fiume Sebeya. Secondo l'Agenzia meteorologica nazionale, questo evento ha raggiunto una quantità cumulativa di precipitazioni di 110-130 mm in un arco di tempo di circa 60h, che ha portato alla terribile situazione vissuta che ha ucciso 130 persone in Ruanda e distrutto più di 5000 case, come annunciato dal portavoce del governo. Questo evento conferma la suscettibilità del Ruanda al verificarsi di cedimenti di versante e pone il monitoraggio e gli inventari delle frane come un punto cruciale . Per queste ragioni, l'obiettivo di questo studio era di eseguire una mappatura rapida delle frane dopo un evento di pioggia forte o prolungato, utilizzando immagini satellitari multibanda e multitemporali. Questo studio presenta una mappa di inventario delle frane della sottoarea nel bacino idrografico di Sebeya, bacino idrografico di Rwankuba in Distretto di Karongi e bacino di Gakenke, derivati ​​da una procedura di mappatura automatica, che sfrutta i dataset Sentinel-2 e PlanetScope. Questa procedura si basa sulle variazioni NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) pre-evento e post-evento, eseguite tramite la differenza relativa normalizzata differenza stima dell'indice (RdNDVI). Diversi parametri, come NDWI (Normalized Difference Water Index), Slope e Land Use map sono stati impiegati per mascherare e filtrare l'RdNDVI. È stata infine eseguita una convalida visiva dell'inventario delle frane per ottenere l'affidabilità della procedura nella rilevazione delle frane. Nonostante l'elevata presenza di falsi positivi, questo inventario delle frane ha rilevato tutte le frane avvenute nell'area di studio, confermando l'affidabilità di questa procedura per la rapida rilevazione e mappatura dei fenomeni franosi, dopo gli eventi di pioggia. Questo approccio può essere particolarmente utile nelle aree in cui vi sono non sono presenti sistemi di monitoraggio e/o inventari delle frane, né un valido supporto per la mappatura della suscettibilità e per i sistemi di allerta precoce.