Nước lụt vẫn còn là một trong những nguy cơ tự nhiên gây ra nguy cơ nghiêm trọng nhất trên toàn thế giới, gây ra hàng tỉ đô la thiệt hại, thay đổi hàng triệu hệ sinh thái và phá vỡ hệ sinh thái hàng năm. khi sự thay đổi khí hậu làm tăng các mẫu mưa và mực nước biển, nhu cầu về khả năng đánh giá rủi ro và quản lý nhanh hơn, chưa bao giờ cấp bách hơn. Phương pháp truyền thống dựa vào dữ liệu lịch sử và khảo sát tuần hoàn thường giảm ngắn khi đếm. Sự tích hợp của trí tuệ nhân tạo (AI) và từ xa (S) đưa ra một phương pháp thay đổi hướng tới gần thời gian thực sự, giám sát và dự đoán dữ liệu có thể giảm thiểu các thiệt hại kinh tế và giảm thiểu các bài báo này đang được thực hiện và các lợi ích trong quá trình quản lý và các hệ thống điều hành động và các hệ thống khác đang đối với các hệ thống tương lai đang đối với các hệ thống quản lý và các hệ thống khác đang gặp rủi ro và các hệ thống khác đang được thực hiện thời gian thực hiện đang có nguy hiểm hiểm hiểm và các hệ thống định hạn định hạn định hạn sử và các hệ thống điều này đang được thực hiện đang có

Hiểu được AI và kỹ thuật cảm biến từ xa

Trí thông minh nghệ thuật bao gồm máy học hỏi, học hỏi sâu và kỹ thuật nhìn xa máy tính có thể xử lý những dữ liệu lớn và phức tạp vượt quá khả năng của con người. Trong việc quản lý lũ lụt, thuật toán phân tích dữ liệu thiên văn học, sông đánh giá lượng đọc, độ ẩm đất và hình ảnh vệ tinh để xác định những mẫu báo động sắp xảy ra lũ lụt.

Các vệ tinh quan sát trái đất hiện đại như MODIS của NASA, Sentinel-1 ) ám chỉ việc lấy dữ liệu từ các vệ tinh, máy bay, máy bay và các vệ tinh trái đất hiện đại. Các vệ tinh quan sát trái đất hiện đại như là máy ảnh MODIS của NASA, hệ thống Sentinel-1 ) (mà sử dụng hệ thống dò ra radar tổng hợp để xem qua đám mây), và các chòm sao như Planet Labs cung cấp thường xuyên, hình ảnh phân giải phóng cao. Máy bay được trang bị nhiệt và nhiều máy ảnh đa màn hình ảnh đa màn hình đại cho máy ảnh cục bộ cung cấp khả năng giám sát cục bộ. Cùng nhau, AS và tạo ra một hệ thống âm: dữ liệu thô, và các nguồn cung cấp thông tin có thể truy cập được.

Khả năng quan trọng bao gồm vẽ bản đồ cấp độ lũ, đánh giá độ sâu nước, đo vận tốc, và đánh giá thiệt hại tất cả có thể xảy ra trong gần thời gian thực. Ví dụ, mạng lưới thần kinh mạch (CNN) có thể phân loại các khu vực bị ngập từ hình ảnh vệ tinh trong vòng vài phút, trong khi mô hình rừng ngẫu nhiên có thể tích hợp dữ liệu cảm biến mặt đất để dự báo lũ.

Vai trò của dữ liệu thời gian thực trong việc phân tích nước lụt

Nguồn dữ liệu

Quản lý rủi ro hiệu quả phụ thuộc vào tính chất sẵn có và chất lượng của dữ liệu thời gian thực.

  • radar thời tiết và mưa: cung cấp độ mưa và tích tụ, quan trọng cho dự đoán lũ lụt chớp.
  • Máy hút và luồng đo lường:) đo mực nước và tốc độ lưu thông, thường được truyền qua lượng đo 15–60 phút mỗi 15–60 phút.
  • Cảm biến độ ẩm soil: chỉ ra độ bão hòa mặt đất - một yếu tố quan trọng trong thế hệ chạy ra.
  • Các chòm sao kiểu Setellite: việc đi xuống cực và vệ tinh địa tĩnh cung cấp các vệ tinh thường xuyên bao phủ; radar tự mở rộng (SAR) đặc biệt có giá trị cho đêm và ảnh đám mây.
  • Các xe cộ không người lái (UAVs): ) Máy bay có thể được triển khai sau giờ nghỉ để chụp ảnh ảnh ảnh ảnh ảnh ảnh ảnh ảnh hưởng ở mức độ cao của vùng bị ảnh hưởng để lập kế hoạch tái tạo và phục hồi.
  • Cảm biến IoT:) thiết bị giá thấp được triển khai trong khu vực đô thị có thể giám sát hệ thống thoát nước và hệ thống thoát nước tràn ngập.

Comment

Thu thập dữ liệu chỉ là bước đầu tiên. Giá trị thật nằm trong bộ dữ liệu phân loại hợp nhất. Các cấu hình kiểu AlI được cấu hình tập hợp lại với nhau bằng dữ liệu hợp nhất. Ví dụ, hệ thống dựa trên mây (v. d., Máy Trái Đất Google, AWS, Microsoft Azure) cho phép khả năng lưu trữ và tính toán. Mô hình AI được đào tạo trên các sự kiện lũ lụt lịch sử và cải tiến liên tục với dữ liệu mới. Chẳng hạn, một mạng thần kinh lặp lại (RN) hoặc LSTM có khả năng dự đoán giờ bằng dữ liệu thời gian từ nhiều chức năng khác nhau. Trong khi đó, mô hình máy tính có thể tự động từ các ảnh vệ tinh, cho phép sử dụng các cấp độ ảnh chuẩn bị tắt của vệ tinh, thậm chí cả các đường cong nhanh hơn.

Sự hợp nhất dữ liệu thời gian thực cũng giúp giảm báo động giả bằng cách tham khảo chéo các bản đồ với các quan sát trên mặt đất và dự báo thời tiết, chính quyền có thể tự tin đưa ra cảnh báo hoặc ngăn chặn chúng.

Những chiến dịch gây chấn động cho việc quản lý các trận Nước Lụt

Xây dựng một hệ thống cảnh báo sớm (T.S)

Trung tâm của bất kỳ hệ thống quản lý lụt Al-RS nào cũng là một hệ thống cảnh báo nhiều lần trước đó.

  1. Đang sắp xếp và phát hiện: Tự động hóa ăn dữ liệu RS (v. d., Sentinel-1 ngày, hoặc tần số cao hơn từ nguồn thương mại). Các thuật toán AI phát hiện sự thay đổi trong cơ thể nước.
  2. Mô hình và mô hình hóa: Mô hình cơ bản (v. d., HEC-RAS, LISFLOOD) được điều khiển bởi dự báo thời tiết và điều kiện dòng sông hiện tại. Máy học mô hình thay thế có thể chạy trong giây thay vì giờ.
  3. Thông báo của Rassk: thông báo được đẩy qua ứng dụng di động, tin nhắn, mạng xã hội và còi báo động.
  4. Dịch vụ cấp cứu nhận bản đồ địa lý hiển thị những đường đi bị ngập, bị ảnh hưởng và di tản an toàn.

Các nước như Bangladesh, Hà Lan và Hoa Kỳ đã triển khai hệ thống AI-enhanced EWS. Ở Bangladesh, một hệ thống được gọi là FFWC (FLT:1) (Floid Forcating and Warn Center) sử dụng dữ liệu vệ tinh và AI để đưa ra dự báo trước 10 ngày trước.

Bộ xử lý và giải mã tài nguyên

Trong một sự kiện lũ lụt, dữ liệu RS thời gian thực cho phép nhà chức trách ưu tiên cứu trợ và cứu trợ. trong khi đó hình ảnh vệ tinh cho thấy những con đường không thể vượt qua được.

Sau khi ra khỏi thị trường, đánh giá thiệt hại của AI giúp các công ty bảo hiểm tiến hành quá trình bảo hiểm tuyên bố nhanh hơn và chính phủ phân phối quỹ xây dựng lại. mô hình được đào tạo dựa trên hình ảnh tiền-và sau-sau-sau-sa-đi-đi-đi-xê có thể ước tính số tòa nhà bị hư hại, chiều dài của đường bị ngập nước, và khu vực đất bị ảnh hưởng.

Lợi ích của việc cảm nhận từ xa từ AI-Driven trong chương trình quản lý nước lụt

  • Báo động sớm:) Al có thể xử lý dữ liệu trong vài phút của vệ tinh vượt qua, cắt các chỉ dẫn từ giờ đến tiềm năng nhiều ngày trong trường hợp lũ lụt đang kéo dài.
  • Chính xác cao: Máy học giảm dương tính sai và âm tính sai so với các phương pháp dựa trên ngưỡng riêng.
  • Khả năng phân tích tự động :) Việc phân tích tự động loại bỏ nhu cầu cần phải giải thích bằng thủ công của hàng trăm hình ảnh, tiết kiệm chi phí lao động.
  • Các vệ tinh có thể tính toán: cung cấp sự bao phủ toàn cầu, khiến công nghệ ứng dụng cho các vùng xa xôi và phân chia dữ liệu.
  • Những mô hình học hỏi từ những biến cố lũ lụt mới, cải thiện dự báo theo thời gian.
  • Chương trình điều chỉnh khí hậu: ) dữ liệu dài hạn được thu thập bởi RS cho phép lập kế hoạch sử dụng đất tốt hơn và thiết kế cơ sở hạ tầng lưu lũ lụt.

Các chương trình và nghiên cứu về trường hợp trên thế giới

Cơ quan không gian Châu Âu (FLT:0).

Cơn bão Harvey (USA, 2017) [Các nhà nghiên cứu từ Đại học Texas dùng trí tưởng tượng của AI và vệ tinh để vẽ sơ đồ lũ lụt trong vòng 24 giờ, hỗ trợ FEMA trong việc định vị tài nguyên.

Ủy ban Sông Sông () – Dùng lượng mưa từ vệ tinh ước tính và mô hình AI dự báo lũ lụt trên khắp Campuchia, Laos, Thái Lan và Việt Nam, cho nông dân và cộng đồng đến 48 giờ cảnh báo.

Những thử thách và giới hạn

Mặc dù các vệ tinh quang học có thể nhìn thấy, nhưng sự ngăn cản của nó có thể không thu được những trận lụt nhanh chóng. Yêu cầu tính chất và tần số: [FLT:] Việc huấn luyện các mô hình nghiên cứu sâu cần thiết phần cứng mạnh và các bộ dữ liệu lớn, rất hiếm xảy ra trong nhiều vùng lũ lụt. [FTTTT: FTTT] [FTTTT] Thông tin cao: [FTT] Mặc dù các chính sách về mặt thương mại có thể được cải tiến [FLTTTTTTTT], nhưng các chính sách về các thiết lập về kỹ thuật cao: Nhiều cơ bản khác nhau, khả năng dự đoán: khả năng tăng cường [FL] và khả năng dự đoán: khả năng tiềm năng dự đoán về các hệ thống kỹ thuật cao: [FT] và khả năng tiềm ẩn [FL] không xác xác [FT].K], nhưng có thể làm cho các quan sát viên chức năng t: khả năng tiềm năng tiềm năng tiềm năng tiềm ẩn [FT] và khả năng t: khả năng tiềm ẩn [

Hướng đi tương lai và những cuộc chiến tranh gay go

Cánh đồng đang tiến triển nhanh. Truy cập dữ liệu giả lập: Các chòm sao vệ tinh mới ) chạy trực tiếp trên máy bay hoặc cảm biến mặt đất giảm hiệu lực. [FLYE, CLE] cung cấp các tập tin có thể thăm dò dưới mức một giờ. [FLTTT: 2] Bản sao của sự cập nhật, cảm biến thật [FLTTTT]. [thời gian giả lập] cho phép mô phỏng dữ liệu giả lập [FLTTTT].I: ATTTTTTTTT và E.S.S.S.S.S.: Sự kết hợp viên công cụ: [F.A.N.N.N.N.N.A.: Sự phát triển không gian dối trá: [F.N.N.N.N.A.: Các cấu hình thành lập trình viên công cụ công nghệ: [F.N.N.N.N.N.N.N.N.N.N.:

Hơn nữa, sự kết hợp của phương tiện truyền thông xã hội [FLT:] [FLT:] có thể bổ sung dữ liệu của hệ thống xã hội [FLT:] và ) [FLT:] [FLT:] [FLT:] , lũ lụt báo cáo từ ứng dụng điện thoại thông minh], cung cấp sự thật mặt đất cải thiện sự chính xác của mô hình AI.

Kết luận

Trí thông minh nhân tạo và nhạy cảm từ xa đang tiến hành cách mạng hóa sự đánh giá rủi ro và quản lý thời gian thực bằng cách làm chậm lại dữ liệu quan sát gần thời gian với các thuật toán thông minh, các nhà chức trách có khả năng dự báo, giám sát và phản ứng với lũ lụt nhanh hơn và hiệu quả hơn bao giờ hết khi những thử thách liên quan đến chi phí, truy cập dữ liệu và chuyên môn vẫn tiếp tục, xu hướng rõ ràng là dễ dàng tiếp cận hơn, rõ ràng hơn và mạnh mẽ hơn nữa. khi khí hậu thay đổi những rủi ro toàn cầu, đầu tư vào công nghệ A-RS không chỉ là một sự lựa chọn bắt buộc để xây dựng các cộng đồng và bảo vệ hệ sinh thái.

Những tham khảo thực tế để đọc thêm: