論文の概要: IceWatch: Forecasting Glacial Lake Outburst Floods (GLOFs) using Multimodal Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.12330v1
- Date: Sun, 18 Jan 2026 09:29:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-21 22:47:22.579872
- Title: IceWatch: Forecasting Glacial Lake Outburst Floods (GLOFs) using Multimodal Deep Learning
- Title（参考訳）: IceWatch:マルチモーダル深層学習による氷河湖流出洪水(GLOF)予測
- Authors: Zuha Fatima, Muhammad Anser Sohaib, Muhammad Talha, Ayesha Kanwal, Sidra Sultana, Nazia Perwaiz,
- Abstract要約: 氷河湖のアウトバースト洪水は山岳地帯で深刻な脅威となっている。
IceWatchは、空間的視点と時間的視点の両方を取り入れた、GLOF予測のための新しいディープラーニングフレームワークである。
強力な予測性能、リアルタイム使用のための高速なデータ処理、ノイズや欠落した情報に対する堅牢性を保証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5131152350448099
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Glacial Lake Outburst Floods (GLOFs) pose a serious threat in high mountain regions. They are hazardous to communities, infrastructure, and ecosystems further downstream. The classical methods of GLOF detection and prediction have so far mainly relied on hydrological modeling, threshold-based lake monitoring, and manual satellite image analysis. These approaches suffer from several drawbacks: slow updates, reliance on manual labor, and losses in accuracy when clouds interfere and/or lack on-site data. To tackle these challenges, we present IceWatch: a novel deep learning framework for GLOF prediction that incorporates both spatial and temporal perspectives. The vision component, RiskFlow, of IceWatch deals with Sentinel-2 multispectral satellite imagery using a CNN-based classifier and predicts GLOF events based on the spatial patterns of snow, ice, and meltwater. Its tabular counterpart confirms this prediction by considering physical dynamics. TerraFlow models glacier velocity from NASA ITS_LIVE time series while TempFlow forecasts near-surface temperature from MODIS LST records; both are trained on long-term observational archives and integrated via harmonized preprocessing and synchronization to enable multimodal, physics-informed GLOF prediction. Both together provide cross-validation, which will improve the reliability and interpretability of GLOF detection. This system ensures strong predictive performance, rapid data processing for real-time use, and robustness to noise and missing information. IceWatch paves the way for automatic, scalable GLOF warning systems. It also holds potential for integration with diverse sensor inputs and global glacier monitoring activities.
- Abstract（参考訳）: 氷河湖流出洪水(GLOF)は山岳地帯で深刻な脅威となっている。
より下流のコミュニティ、インフラ、生態系にとって危険である。
GLOFの検出と予測の古典的な方法は、主に水文モデリング、しきい値に基づく湖のモニタリング、手動衛星画像解析に頼っている。
これらのアプローチには、更新の遅さ、手作業への依存、クラウドの干渉やオンサイトデータの欠如など、いくつかの欠点がある。
これらの課題に対処するため,GLOF予測のための新しいディープラーニングフレームワークであるIceWatchを紹介した。
IceWatchのビジョンコンポーネントであるR RiskFlowは、CNNベースの分類器を使用してSentinel-2マルチスペクトル衛星画像を扱っ、雪、氷、溶け水の空間パターンに基づいてGLOFイベントを予測する。
その表表は、物理力学を考慮し、この予測を裏付ける。
TerraFlowはNASA ITS_LIVEの時系列から氷河の速度をモデル化し、TempFlowはMODIS LSTレコードから地表に近い温度を予測する。
どちらもクロスバリデーションを提供し、GLOF検出の信頼性と解釈性を向上させる。
本システムは, 高い予測性能, リアルタイム利用のための高速データ処理, ノイズや欠落情報に対する堅牢性を保証する。
IceWatchは、自動でスケーラブルなGLOF警告システムを実現する。
また、多様なセンサー入力とグローバル氷河監視活動との統合の可能性も持っている。
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