Seeding Distribution Index (SDI)

The code for the estimation of the Seeding Distribution Index (#SDI) is now available online on OSF. The SDI can help in the identification of the optimal frame window for image-velocimetry applications.
See osf.io/8egqw/

References

Pizarro, A., Dal Sasso, S. F., Manfreda, S., & Perks, M. T. (2020, September 17). Identifying the optimal spatial distribution of tracers for optical sensing of stream surface flow. https://doi.org/10.17605/OSF.IO/8EGQW

Refining image-velocimetry performances for streamflow monitoring: Seeding metrics to errors minimisation, Hydrological Processes, (in press), 2020.

Pizarro, A., S.F. Dal Sasso, M. Perks and S. Manfreda, Spatial distribution of tracers for optical sensing of stream surface flow, Hydrology and Earth System Sciences, (in press) 2020.

GFA tool – Geomorphic Flood Area tool

Plugin icon

GFA – tool is an open-source QGIS plug-in to realize a fast and cost-effective delineation of the floodplains in the contexts where the available data is scarce to carry out hydrological/hydraulic analyses.

The delineation of flood hazard and flood risk areas is a critical issue whose complete achievement regularly encounters several practical difficulties. In data-scarce environments (e.g. ungauged basins, large-scale analyses), useful information about flood hazard exposure can be obtained using geomorphic methods. In order to advance this field of research, we implemented in the QGIS environment an automated DEM-based procedure that exhibited high accuracy and reliability in identifying the flood-prone areas in several test sites located in Europe, United States and Africa. This tool, named Geomorphic Flood Area tool (GFA tool), enables a fast and cost-effective flood mapping by performing a linear binary classification based on the recently proposed Geomorphic Flood Index (GFI). The GFA tool provides a user-friendly strategy to map flood exposure over large areas. 

References:

Samela, C., R. Albano, A. Sole, S. Manfreda, An open source GIS software tool for cost effective delineation of flood prone areasComputers, Environment and Urban Systems, 70, 43-52 (doi: 10.1016/j.compenvurbsys.2018.01.013), 2018.  [pdf]

Samela, C., T.J. Troy, S. Manfreda, Geomorphic classifiers for flood-prone areas delineation for data-scarce environmentsAdvances in Water Resources,  102, 13-28, (doi: 10.1016/j.advwatres.2017.01.007), 2017. [pdf]

Manfreda, S., C. Samela, A. Gioia, G. Consoli, V. Iacobellis, L. Giuzio, A. Cantisani, A. Sole, Flood-Prone Areas Assessment Using Linear Binary Classifiers based on flood maps obtained from 1D and 2D hydraulic modelsNatural Hazards, 79 (2), 735-754, (doi: 10.1007/s11069-015-1869-5), 2015. [pdf]

Manfreda, S., F. Nardi, C. Samela, S. Grimaldi, A. C. Taramasso, G. Roth and A. Sole, Investigation on the Use of Geomorphic Approaches for the Delineation of Flood Prone AreasJournal of Hydrology, 517, 863-876, (doi: 10.1016/j.jhydrol.2014.06.009), 2014.

Github repository

QGIS Python Plugins Repository

MATLAB CODE

AUTOIDRO – Calcolo AUTOmatizzato degli estremi IDROlogici

La stima della massima portata al colmo ovvero della massima pioggia corrispondente ad un prefissato tempo di ritorno rappresenta un elemento indispensabile per poter procedere ad un corretto programma di interventi per la difesa del suolo, la protezione idrogeologica e la prevenzione di catastrofi naturali. La finalità di questo lavoro è fornire uno strumento di natura essenzialmente didattica per il calcolo degli estremi idrologici nelle varie regioni italiane. Il lavoro raccoglie al suo interno l’esperienza degli studi svolti dal GNDCI e pubblicati nei rapporti Va.Pi. relativi ai vari compartimenti italiani. Questi studi sono divenuti per molte regioni italiane lavori di riferimento per la stesura dei piani di assetto idrogeologico. Sulla scorta di tale esperienza nasce il foglio Excel per il calcolo degli estremi idrologici denominato AUTOIDRO. Esso può essere utilizzato per una stima speditiva della portata al colmo di piena nell’ambito dei progetti dei corsi universitari delle discipline di Costruzioni Idrauliche, Idrologia, Impianti Speciali Idraulici, Protezione Idraulica del Territorio, ecc.

AUTOIDRO consente di definire rapidamente, mediante l’identificazione della zona ed altre informazioni facilmente reperibili (e.g., area drenata del bacino, quota media del bacino e lunghezza dell’asta principale), le portate di progetto con assegnato periodo di ritorno e la curva di possibilità pluviometrica riferita alla zona selezionata. Queste informazioni sono fondamentali per una corretta progettazione di opere che interagiscono con il sistema fluviale o che servono alla regimazione delle acque pluviali.

How to cite: Manfreda, S., L. Giuzio, V. Iacobellis, A. Sole, Guida tecnica al calcolo delle portate al colmo di piena (con software), Errecci Editore, pp. 57, (ISBN: 978-88-89970-61-4), 2011.  

Il software allegato alla pubblicazione è scaricabile gratuitamente mediante il link contenuto in calce.

MY SIRR v.3.0

Minimalist agro-hYdrological model for Sustainable IRRigation management – soil moisture and crop dynamicsMY SIRR v.3.0 is a software written in python programming language with a simple Graphical User Interface (GUI) for quantitatively assess and compare agricultural enterprises across climates, soil types, crops, and irrigation strategies, accounting for the unpredictability of the hydro-climatic forcing.

Download from: https://github.com/ElsevierSoftwareX/SOFTX-D-15-00079

How to cite: Albano, R., S. Manfreda, G. Celano, MYSIRR: Minimalist agro-hYdrological model for Sustainable IRRigation management – soil moisture and crop dynamicsSoftwareX, 6, 107–117, (doi: 10.1016/j.softx.2017.04.00), 2017. [pdf]

r.hazard.flood – Fast procedure to detect flood prone areas

r.hazard.flood is an implementation of a fast procedure to detect flood prone areas. It is based on a simple procedure that exploits the correlation between flood exposure and a Modified Topographic Index (MTI), calculated on the basis of the DTM and strongly influenced by the resolution of this latter.

https://grass.osgeo.org/grass76/manuals/addons/r.hazard.flood.html

Reference: Manfreda S., Di Leo M., Sole A., Detection of Flood Prone Areas using Digital Elevation Models, Journal of Hydrologic Engineering, (10.1061/(ASCE)HE.1943-5584.0000367), 2011. [pdf]