論文の概要: Amazon's 2023 Drought: Sentinel-1 Reveals Extreme Rio Negro River Contraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16393v1
• Date: Mon, 29 Jan 2024 18:34:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-30 13:43:43.952832
• Title: Amazon's 2023 Drought: Sentinel-1 Reveals Extreme Rio Negro River Contraction
• Title（参考訳）: amazonの2023年の干ばつ:sentinel-1はリオネグロの川を極端に縮める
• Authors: Fabien H Wagner, Samuel Favrichon, Ricardo Dalagnol, Mayumi CM Hirye, Adugna Mullissa and Sassan Saatchi
• Abstract要約: アマゾン川支流の1つであるリオネグロ川は2023年10月に1世紀ぶりの低水準に達した。 ここでは,2022年と2023年に,リオネグロ川流域の水面を12日毎にマッピングするために,U-net深層学習モデルを用いた。 水面モデルの精度はF1スコア0.93で高かった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Amazon, the world's largest rainforest, faces a severe historic drought. The Rio Negro River, one of the major Amazon River tributaries, reaches its lowest level in a century in October 2023. Here, we used a U-net deep learning model to map water surfaces in the Rio Negro River basin every 12 days in 2022 and 2023 using 10 m spatial resolution Sentinel-1 satellite radar images. The accuracy of the water surface model was high with an F1-score of 0.93. The 12 days mosaic time series of water surface was generated from the Sentinel-1 prediction. The water surface mask demonstrated relatively consistent agreement with the Global Surface Water (GSW) product from Joint Research Centre (F1-score: 0.708) and with the Brazilian Mapbiomas Water initiative (F1-score: 0.686). The main errors of the map were omission errors in flooded woodland, in flooded shrub and because of clouds. Rio Negro water surfaces reached their lowest level around the 25th of November 2023 and were reduced to 68.1\% (9,559.9 km$^2$) of the maximum water surfaces observed in the period 2022-2023 (14,036.3 km$^2$). Synthetic Aperture Radar (SAR) data, in conjunction with deep learning techniques, can significantly improve near real-time mapping of water surface in tropical regions.
• Abstract（参考訳）: 世界最大の熱帯雨林であるアマゾンは、歴史的な干ばつに直面している。 アマゾン川の主要支流の1つであるリオネグロ川は、2023年10月に1世紀で最低水準に達した。 2022年と2023年にリオネグロ川流域の12日毎に10mの空間分解能Sentinel-1衛星レーダー画像を用いてU-net深層学習モデルを構築した。 水面モデルの精度はf1-score 0.93で高い値を示した。 12日間のモザイクによる水面の時系列はSentinel-1の予測から得られた。 水面マスクは、共同研究センター(f1-score: 0.708)のグローバル表面水(gsw)製品とブラジルのmapbiomas water initiative(f1-score: 0.686)と比較的一貫した一致を示した。 地図の主な誤りは、浸水した森林地帯、浸水した低木、雲による欠落エラーであった。 リオネグロの水面は2023年11月25日頃に最低水準に達し、2022-2023年に観測された最大水面の68.1 % (9,559.9 km$^2$) まで減少した。 合成開口レーダ(SAR)データと深層学習技術との併用により,熱帯海域の水面マッピングのリアルタイム化が著しく向上する。

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