FloodSENS

FloodSENS er en maskinlæringsapplikasjon for flomkartlegging fra Luxembourg-baserte RSS-Hydro. Den adresserer et gjentakende problem i satellittovervåking av flom: optiske bilder tatt under flom er ofte delvis dekket av skyer, noe som gjør at oversvømmede områder ikke kartlegges og den reelle virkningen av en hendelse undervurderes.

Modellen er basert på U-Net-arkitekturen og bruker Sentinel-2 flombilder sammen med avledede lag fra digitale høyde-modeller relatert til topografi og vannstrøm, noe som gjør det mulig å rekonstruere oversvømmede områder under delvis skydekke. Den ble trent på ekspertmerket Sentinel-2 flombilder på tvers av ulike biom, hendelser og lokasjoner, og i intern testing presterer den i gjennomsnitt minst like godt som en kalibrert båndforholdsindeks (>90 % korrekt prediksjon). Resultatene er flomutbredelsesraster i GeoTIFF, som leveres innen 30 minutter etter at bildet er tilgjengelig; 3D-visualisering av resultatene er tilgjengelig på forespørsel, og leverandøren beskriver lokal containerisert distribusjon og alternativer som måling av flomdybde og integrasjon av kommersielle bilder.

FloodSENS ble utviklet med ESAs InCubed-program, som utpekte FNs Verdens matvareprogram, Nasjonalt katastrofehåndteringsinstitutt i Mosambik (INGC) og reassurandørmegleren Willis Re som første partnere og testkunder. Den er rettet mot katastrofehåndteringsbyråer, humanitære organisasjoner og forsikrings- og reassurandørmarkedet.