論文の概要: AI Driven Water Segmentation with deep learning models for Enhanced Flood Monitoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08266v1
• Date: Tue, 14 Jan 2025 17:26:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-15 13:27:32.117042
• Title: AI Driven Water Segmentation with deep learning models for Enhanced Flood Monitoring
• Title（参考訳）: 強化洪水モニタリングのためのディープラーニングモデルを用いたAI駆動水分割
• Authors: Sanjida Afrin Mou, Tasfia Noor Chowdhury, Adib Ibn Mannan, Sadia Nourin Mim, Lubana Tarannum, Tasrin Noman, Jamal Uddin Ahamed,
• Abstract要約: 洪水は大きな自然災害であり、毎年重大な死者と経済的な損失をもたらし、気候変動によって頻度が増している。 本研究では,UNet,ResNet,DeepLabv3の3種類の深層学習モデルの性能を比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Flooding is a major natural hazard causing significant fatalities and economic losses annually, with increasing frequency due to climate change. Rapid and accurate flood detection and monitoring are crucial for mitigating these impacts. This study compares the performance of three deep learning models UNet, ResNet, and DeepLabv3 for pixelwise water segmentation to aid in flood detection, utilizing images from drones, in field observations, and social media. This study involves creating a new dataset that augments wellknown benchmark datasets with flood-specific images, enhancing the robustness of the models. The UNet, ResNet, and DeepLab v3 architectures are tested to determine their effectiveness in various environmental conditions and geographical locations, and the strengths and limitations of each model are also discussed here, providing insights into their applicability in different scenarios by predicting image segmentation masks. This fully automated approach allows these models to isolate flooded areas in images, significantly reducing processing time compared to traditional semi-automated methods. The outcome of this study is to predict segmented masks for each image effected by a flood disaster and the validation accuracy of these models. This methodology facilitates timely and continuous flood monitoring, providing vital data for emergency response teams to reduce loss of life and economic damages. It offers a significant reduction in the time required to generate flood maps, cutting down the manual processing time. Additionally, we present avenues for future research, including the integration of multimodal data sources and the development of robust deep learning architectures tailored specifically for flood detection tasks. Overall, our work contributes to the advancement of flood management strategies through innovative use of deep learning technologies.
• Abstract（参考訳）: 洪水は大きな自然災害であり、毎年重大な死者と経済的な損失をもたらし、気候変動によって頻度が増している。 これらの影響を緩和するためには、迅速かつ正確な洪水検知とモニタリングが不可欠である。 本研究では,UNet,ResNet,DeepLabv3の3種類の深層学習モデルの性能を比較する。 この研究は、有名なベンチマークデータセットを洪水固有の画像で拡張し、モデルの堅牢性を高める新しいデータセットを作成することを含む。 UNet、ResNet、DeepLab v3アーキテクチャは、様々な環境条件や地理的な場所での有効性を判定するためにテストされている。 この完全に自動化されたアプローチにより、これらのモデルは画像の浸水領域を分離し、従来の半自動手法に比べて処理時間を著しく短縮する。 本研究の結果は,洪水災害による各画像のセグメンテーションマスクの予測と,これらのモデルの検証精度である。 この手法は、タイムリーかつ継続的な洪水モニタリングを促進し、緊急対応チームにとって生命の喪失と経済的な被害を減らす重要なデータを提供する。 洪水マップの作成に必要な時間を大幅に短縮し、手作業による処理時間を短縮する。 さらに,マルチモーダルデータソースの統合や,洪水検出タスクに特化した堅牢なディープラーニングアーキテクチャの開発など,今後の研究への道を示す。 総合的に,本研究は,ディープラーニング技術の革新的活用を通じて,洪水管理戦略の進展に寄与する。

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