Neue Satellitenkartierungen mit KI können Hurrikanschäden im gesamten Bundesstaat schnell lokalisieren und so erkennen, wo möglicherweise Menschen eingeschlossen sind

Hurrikan Ian hinterließ in weiten Teilen Südfloridas eine außerordentlich breite Spur der Zerstörung.Das ging aus den Berichten vom Boden hervor, zeigt sich aber auch in den Satellitendaten.Benutzen eine neue Methode, Unser Team aus Raum- und Umweltanalysten konnte schnell einen seltenen Gesamtüberblick über die Schäden im gesamten Bundesstaat liefern.

Mithilfe von Satellitenbildern aus der Zeit vor dem Sturm und Echtzeitbildern von vier Satellitensensoren sowie künstlicher Intelligenz haben wir ein Katastrophenüberwachungssystem geschaffen, das Schäden kartieren kann 30-Meter-Auflösung und aktualisieren Sie die Daten kontinuierlich.

Es ist eine Momentaufnahme davon, wie eine schnellere und gezieltere Katastrophenüberwachung in Zukunft aussehen kann – und etwas, das schließlich landesweit eingesetzt werden könnte.

Wie künstliche Intelligenz den Schaden erkennt

Satelliten sind bereits daran gewöhnt Hochrisikogebiete identifizieren bei Überschwemmungen, Waldbränden, Erdrutschen und anderen Katastrophen sowie bei der Ermittlung der Schäden nach diesen Katastrophen.Die meisten satellitengestützten Katastrophenmanagementansätze basieren jedoch auf der visuellen Beurteilung der neuesten Bilder, jeweils für ein Viertel.

Unsere Technik vergleicht automatisch Bilder vor dem Sturm mit aktuellen Satellitenbildern Erkennen Sie Anomalien schnell in großen Bereichen.Bei diesen Anomalien kann es sich um Sand oder Wasser handeln, wo dieser Sand oder Wasser nicht sein sollte, oder um stark beschädigte Dächer, die nicht mehr ihrem Aussehen vor dem Sturm entsprechen.Jeder Bereich mit einer signifikanten Anomalie wird gelb markiert.

Fünf Tage nachdem Ian Florida angegriffen hatte, zeigte die Karte überall in Südflorida gelbe Alarmpolygone.Wir haben festgestellt, dass es Schadensstellen mit einer Genauigkeit von etwa 84 % erkennen konnte.

Eine Naturkatastrophe wie ein Hurrikan oder ein Tornado hinterlässt oft große Schäden Bereiche spektraler Veränderung an der Oberfläche, d. h. Veränderungen in der Art und Weise, wie Licht von allem, was sich dort befindet, wie Häusern, Boden oder Wasser, reflektiert wird.Unser Algorithmus vergleicht den Reflexionsgrad in Modellen, die auf Bildern vor dem Sturm basieren, mit dem Reflexionsgrad nach dem Sturm.

Das System erkennt sowohl Änderungen der physikalischen Eigenschaften natürlicher Gebiete, wie z. B. Änderungen der Nässe oder Helligkeit, als auch die Gesamtintensität der Änderung.Ein Erhöhung der Helligkeit Oftmals handelt es sich um freigelegten Sand oder kahles Land aufgrund von Hurrikanschäden.

Mithilfe eines maschinellen Lernmodells können wir diese Bilder nutzen, um Störungswahrscheinlichkeiten vorherzusagen und so die Auswirkungen von Naturkatastrophen auf Landoberflächen zu messen.Dieser Ansatz ermöglicht es uns, die Katastrophenkartierung zu automatisieren und eine vollständige Abdeckung eines gesamten Staates bereitzustellen, sobald die Satellitendaten veröffentlicht werden.

Das System nutzt Daten von vier Satelliten, Landsat 8 Und Landsat 9, beide betrieben von der NASA und den USA.Geologische Untersuchung und Sentinel 2A und Sentinel 2B, gestartet im Rahmen des Copernicus-Programms der Europäischen Kommission.

Echtzeitüberwachung, bundesweit

In den letzten Jahren wurden in weiten Teilen der Welt immer häufiger extreme Stürme mit zerstörerischen Überschwemmungen dokumentiert.

Während sich Katastrophenschutzteams auf Flugzeugüberwachung und Drohnen verlassen können, um Schäden in kleinen Gebieten zu lokalisieren, ist es bei einer großflächigen Katastrophe wie Hurrikanen und anderen tropischen Wirbelstürmen viel schwieriger, das Gesamtbild zu erkennen, und Zeit drängt.Unser System bietet einen schnellen Ansatz, indem es kostenlose, von der Regierung produzierte Bilder verwendet, um das Gesamtbild zu sehen.Ein aktueller Nachteil ist das Timing dieser Bilder, die oft erst einige Tage nach der Katastrophe öffentlich veröffentlicht werden.

Wir arbeiten derzeit an der Entwicklung einer nahezu Echtzeitüberwachung des gesamten zusammenhängenden Gebiets der Vereinigten Staaten, um bei der nächsten Naturkatastrophe schnell die aktuellsten Landinformationen bereitzustellen.