論文の概要: Towards Daily High-resolution Inundation Observations using Deep Learning and EO

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.09135v1
• Date: Wed, 10 Aug 2022 14:04:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-28 22:18:55.531566
• Title: Towards Daily High-resolution Inundation Observations using Deep Learning and EO
• Title（参考訳）: 深層学習とeoを用いた日々の高分解能浸水観測に向けて
• Authors: Antara Dasgupta, Lasse Hybbeneth, Bj\"orn Waske
• Abstract要約: 絶え間ないリモートセンシングは、シンオプティクスの洪水モニタリングに費用対効果のあるソリューションを提供する。 衛星は、現在進行中の洪水イベントをカバーする際に、タイムリーな浸水情報を提供するが、様々なスケールで洪水の進化を監視する能力に関して、その解像度によって制限される。 空間分解能と低時間分解能を持つコペルニクス・センチネルのような衛星のデータと、NASA SMAPとGPMのミッションのデータは、日々の規模で高分解能の浸水を引き起こす可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Satellite remote sensing presents a cost-effective solution for synoptic flood monitoring, and satellite-derived flood maps provide a computationally efficient alternative to numerical flood inundation models traditionally used. While satellites do offer timely inundation information when they happen to cover an ongoing flood event, they are limited by their spatiotemporal resolution in terms of their ability to dynamically monitor flood evolution at various scales. Constantly improving access to new satellite data sources as well as big data processing capabilities has unlocked an unprecedented number of possibilities in terms of data-driven solutions to this problem. Specifically, the fusion of data from satellites, such as the Copernicus Sentinels, which have high spatial and low temporal resolution, with data from NASA SMAP and GPM missions, which have low spatial but high temporal resolutions could yield high-resolution flood inundation at a daily scale. Here a Convolutional-Neural-Network is trained using flood inundation maps derived from Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar and various hydrological, topographical, and land-use based predictors for the first time, to predict high-resolution probabilistic maps of flood inundation. The performance of UNet and SegNet model architectures for this task is evaluated, using flood masks derived from Sentinel-1 and Sentinel-2, separately with 95 percent-confidence intervals. The Area under the Curve (AUC) of the Precision Recall Curve (PR-AUC) is used as the main evaluation metric, due to the inherently imbalanced nature of classes in a binary flood mapping problem, with the best model delivering a PR-AUC of 0.85.
• Abstract（参考訳）: 衛星リモートセンシングは相似的な洪水モニタリングのためのコスト効率のよいソリューションであり、衛星由来の洪水マップは従来の数値的な浸水モデルに代わる計算効率の良い代替手段を提供する。 衛星は、現在進行中の洪水イベントをカバーするときに、タイムリーな浸水情報を提供するが、様々なスケールで洪水の進化を動的に監視する能力において、時空間分解能によって制限される。 新たな衛星データソースへのアクセスとビッグデータ処理能力の改善は、この問題に対するデータ駆動ソリューションに関して、前例のないほど多くの可能性を解き放っている。 特に、空間的かつ低い時間的解像度を持つcopernicus sentinelsのような衛星からのデータの融合と、空間的かつ時間的解像度の低いnasaのsmapとgpmのミッションからのデータの融合は、日々のスケールで高分解能の洪水浸水を引き起こす可能性がある。 ここでは, コンボリューショナル・ニューラル・ネットワークが, セチネル-1 合成開口レーダと各種水文, 地形, 土地利用予測器から得られた洪水浸水マップを用いて, 洪水浸水の高分解能確率マップを初めて訓練する。 このタスクのためのUNetとSegNetモデルアーキテクチャの性能を評価し、95%の信頼区間でSentinel-1とSentinel-2から派生したフラッドマスクを用いて評価した。 Precision Recall Curve (PR-AUC) の曲線下地域(AUC)は,2次洪水マッピング問題におけるクラスの性質が本質的に不均衡であることから,PR-AUC が 0.85 である。

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