Applying the multiscale model-to-model cloud comparison (M3C2) method to evaluate landslide source area metrics in Puerto Rico

Abstract

Landslides are a commonly occurring hazard in Puerto Rico (PR); understanding where these slope movements can happen and the amount of sediment mobilized is critical information to understand erosion and to keep track of reservoir storage capacity in PR. It is impractical to visit and measure each of the tens of thousands of landslide field sites after any given widespread landslide triggering event, thus the volume-area (V-A) scaling relationship equation helps us to better quantify these through remote sensing. This study focuses on implementing an automated method of landslide identification and volume measurement using a multiscale model to model cloud comparison (M3C2) of pre- and post-event LiDAR datasets, for rapid assessment of widespread mass-wasting sites. The study used two epoch LiDAR datasets from pre- and post-Hurricane María with a code modified from Bernard et al. (2021) to automatically perform the M3C2 change detection. Using the resulting landslide source areas point cloud, the V-A scaling relationship for four different watersheds (Lago Caonillas, Lago Dos Bocas, Lago Lucchetti, and Río Grande de Añasco) and eight distinct geological terranes were obtained. The landslide source areas identified by the M3C2 method were compared with previous manually developed landslide inventories. The M3C2 method generated a dataset of landslide source areas that were co-located with 54% of landslide sites identified in previous inventories. This reproducibility rate signifies that the automatic process is useful to identify the type of shallow landslides that are most common in PR. The M3C2 method was successfully implemented in Puerto Rico to identify 96,100 landslide source areas in the target study basins, a 2.52 times increase of what was manually identified across the four basins in the Hurricane María inventory (Hughes et al., 2019). V-A relationship comparison among the basins did not reveal significant differences from landslide inventories developed elsewhere. The overall V-A relationship for all landslide source areas identified in this study is: =0.356∗1.076. The constants are representative of shallow mass movements as defined by Larsen (2010).Los deslizamientos de tierra son un peligro frecuente en Puerto Rico (PR); comprender dónde pueden ocurrir estos movimientos y la cantidad de sedimento movilizado es información crucial para entender la erosión y monitorear la capacidad de almacenamiento de los embalses en PR. Visitar y medir cada uno de los miles de deslizamiento tras un evento masivo no es viable, por lo que la ecuación de escala volumen-área (V-A) nos ayuda a cuantificarlos mejor mediante teledetección. Este estudio se centra en la implementación de un método automatizado de identificación y medición de volumen de deslizamientos utilizando ‘multiscale model-to-model cloud comparison’ (M3C2) de conjuntos de datos LiDAR previos y posteriores al evento, para la evaluación rápida de sitios de movimiento en masa generalizados. El estudio utilizó dos conjuntos de datos LiDAR de épocas anteriores y posteriores al huracán María, con un código modificado de Bernard et al. (2021) para realizar automáticamente la detección de cambios M3C2. Utilizando la nube de puntos resultante de las áreas de origen de los deslizamientos, se obtuvo la relación de escala V-A para cuatro cuencas hidrográficas diferentes (Lago Caonillas, Lago Dos Bocas, Lago Lucchetti y Río Grande de Añasco) y ocho terrenos geológicos distintos. Las áreas de origen de los deslizamientos identificadas mediante el método M3C2 se compararon con inventarios de deslizamientos previos elaborados manualmente. El método M3C2 generó un conjunto de datos de áreas de origen de deslizamientos que coincidían con el 54 % de los sitios de deslizamiento identificados en inventarios previos. Esta tasa de reproducibilidad indica que el proceso automático es útil para identificar el tipo de deslizamientos superficiales más comunes en PR. El método M3C2 se implementó con éxito en PR para identificar 96 100 áreas de origen de deslizamientos en las cuencas de estudio objetivo, lo que representa un aumento de 2.52 veces con respecto a lo identificado manualmente en las cuatro cuencas del inventario del huracán María (Hughes et al., 2019). La comparación de la relación V-A entre las cuencas no reveló diferencias significativas con respecto a los inventarios de deslizamientos de tierra elaborados en otros lugares. La relación V-A general para todas las áreas de origen de deslizamientos identificadas en este estudio es: V = 0.356 * A¹.⁰⁷⁶. Las constantes son representativas de los movimientos de masa superficiales definidos por Larsen (2010).NSF award #2139895; NOAA award #NA22OAR4310545Spring202