FloodSENS

FloodSENS ist eine Anwendung zur Hochwassererkennung mittels maschinellen Lernens des luxemburgischen Unternehmens RSS-Hydro. Sie adressiert eine wiederkehrende Lücke in der satellitengestützten Hochwasserüberwachung: Optische Bilder, die während Hochwasserereignissen aufgenommen werden, sind oft teilweise von Wolken bedeckt, was dazu führt, dass überflutete Gebiete nicht erfasst werden und die tatsächlichen Auswirkungen eines Ereignisses unterschätzt werden.

Das Modell basiert auf der U-Net-Architektur und verwendet Sentinel-2-Hochwasserbilder zusammen mit abgeleiteten Schichten aus digitalen Höhenmodellen, die sich auf Topographie und Wasserfluss beziehen, wodurch es überflutete Gebiete unter teilweiser Wolkenbedeckung rekonstruieren kann. Es wurde an fachmännisch beschrifteten Sentinel-2-Hochwasserbildern aus verschiedenen Biomen, Ereignissen und Standorten trainiert und erzielt in internen Tests durchschnittlich mindestens ebenso gute Ergebnisse wie ein kalibrierter Bandverhältnisindex (>90 % korrekte Vorhersagen). Die Ausgaben sind Hochwasser-Ausdehnungs-Raster im GeoTIFF-Format, die laut Anbieter innerhalb von 30 Minuten nach Verfügbarkeit des Bildes geliefert werden; eine 3D-Visualisierung der Ergebnisse ist auf Anfrage verfügbar, und der Anbieter beschreibt lokale containerisierte Bereitstellung sowie Optionen wie Hochwasser-Tiefenmessung und Integration kommerzieller Bilddaten.

FloodSENS wurde im Rahmen des ESA-Programms InCubed entwickelt, das das UN World Food Programme, das Nationale Katastrophenmanagement-Institut von Mosambik (INGC) und den Rückversicherungsmakler Willis Re als erste Partner und Testkunden benannt hat. Es richtet sich an Katastrophenschutzbehörden, humanitäre Organisationen sowie den Versicherungs- und Rückversicherungsmarkt.