Новое спутниковое картографирование с искусственным интеллектом может быстро определить ущерб, нанесенный ураганом по всему штату, и определить, где люди могут ок

Ураган «Иан» оставил чрезвычайно широкий путь разрушений на большей части Южной Флориды.Это было очевидно в сообщениях с земли, но это также проявляется и в спутниковых данных.С использованием новый метод, наша команда пространственных и экологических аналитиков смогла быстро предоставить редкую общую картину ущерба по всему штату.

Используя спутниковые изображения, сделанные до урагана, и изображения в реальном времени с четырех спутниковых датчиков, а также искусственный интеллект, мы создали систему мониторинга стихийных бедствий, которая может составить карту ущерба в 30-метровое разрешение и постоянно обновлять данные.

Это снимок того, как может выглядеть более быстрый и целенаправленный мониторинг стихийных бедствий в будущем, и что в конечном итоге может быть развернуто по всей стране.

Как искусственный интеллект обнаруживает ущерб

Спутники уже используются определить зоны повышенного риска наводнений, лесных пожаров, оползней и других стихийных бедствий, а также точно определить ущерб после этих стихийных бедствий.Но большинство спутниковых подходов к управлению стихийными бедствиями основаны на визуальной оценке последних изображений, по одному району за раз.

Наша технология автоматически сравнивает изображения до урагана с текущими спутниковыми изображениями. быстро обнаруживать аномалии на больших площадях.Этими аномалиями могут быть песок или вода там, где этого песка или воды быть не должно, или сильно поврежденные крыши, которые не соответствуют своему виду до урагана.Каждая область со значительной аномалией отмечена желтым цветом.

Через пять дней после того, как Ян нанес удар по Флориде, на карте по всей Южной Флориде появились желтые тревожные полигоны.Мы обнаружили, что он может обнаружить участки повреждений с точностью около 84%.

Стихийное бедствие, такое как ураган или торнадо, часто оставляет после себя большие области спектральных изменений на поверхности, что означает изменения в том, как свет отражается от всего, что там находится, например, от домов, земли или воды.Наш алгоритм сравнивает коэффициент отражения в моделях, основанных на изображениях до урагана, с коэффициентом отражения после урагана.

Система фиксирует как изменения физических свойств природных территорий, такие как изменения влажности или яркости, так и общую интенсивность изменений.Ан увеличение яркости часто связано с обнажением песка или голой землей из-за ущерба, нанесенного ураганом.

Используя модель машинного обучения, мы можем использовать эти изображения для прогнозирования вероятностей возмущений, которые измеряют влияние стихийных бедствий на поверхность суши.Такой подход позволяет нам автоматизировать картографирование стихийных бедствий и обеспечить полный охват всего штата сразу после публикации спутниковых данных.

Система использует данные четырех спутников. Ландсат 8 и Ландсат 9, оба эксплуатируются НАСА и США.Геологическая служба и Страж 2А и Страж 2Б, запущенный в рамках программы Европейской комиссии «Коперник».

Мониторинг в режиме реального времени по всей стране

В последние годы на большей части земного шара все чаще регистрируются экстремальные штормы с разрушительными наводнениями.

В то время как группы реагирования на стихийные бедствия могут полагаться на наблюдение с самолетов и дроны, чтобы точно определить ущерб на небольших территориях, гораздо сложнее увидеть общую картину широкомасштабного бедствия, такого как ураганы и другие тропические циклоны, и время имеет решающее значение.Наша система обеспечивает быстрый подход, используя бесплатные изображения, созданные правительством, чтобы увидеть общую картину.Одним из текущих недостатков является время публикации этих изображений, которые часто не публикуются в течение нескольких дней после катастрофы.

Сейчас мы работаем над разработкой системы мониторинга всей территории Соединенных Штатов, практически в режиме реального времени, чтобы быстро предоставлять самую актуальную информацию о земле на случай следующего стихийного бедствия.