FloodSENS

A FloodSENS egy gépi tanuláson alapuló árvíztérképező alkalmazás a luxemburgi székhelyű RSS-Hydro-tól. Egy visszatérő hiányosságot kezel a műholdas árvízfigyelésben: az árvíz idején készített optikai képeket gyakran részben felhő fedi, ami miatt az elöntött területek nem kerülnek feltérképezésre, és az esemény valós hatása alulbecsült marad.

A modell a U-Net architektúrán alapul, és a Sentinel-2 árvízképeket digitális magassági modellekből származó, a topográfiával és vízáramlással kapcsolatos derivált rétegekkel együtt használja, ami lehetővé teszi az elöntött területek rekonstruálását részleges felhőborítás alatt. Különböző biomokon, eseményeken és helyszíneken szakértői módon címkézett Sentinel-2 árvízképeken tanították be, és belső tesztelés során átlagosan legalább olyan jól teljesít, mint egy kalibrált sáv-arány index (>90% helyes előrejelzés). A kimenetek árvízterület raszterek GeoTIFF formátumban, amelyeket a szolgáltató szerint az elérhető kép megérkezésétől számított 30 percen belül szállítanak; 3D-s vizualizáció kérésre elérhető, továbbá a szolgáltató helyi konténerizált telepítést és olyan opciókat kínál, mint az árvízmélység mérése és kereskedelmi képek integrálása.

A FloodSENS az ESA InCubed programjával együttműködve készült, amely az ENSZ Élelmezési Világprogramját, a mozambiki Nemzeti Katasztrófavédelmi Intézetet (INGC) és a Willis Re újrabiztosítási brókert nevezte meg kezdeti partnerekként és tesztelő ügyfelekként. A megoldás katasztrófavédelmi szervezetek, humanitárius szervezetek, valamint a biztosítási és újrabiztosítási piac számára készült.