AI Driven Water Segmentation with deep learning models for Enhanced Flood Monitoring

要約

洪水は毎年重大な死者と経済的損失を引き起こす主要な自然災害であり、気候変動によりその頻度は増加しています。
これらの影響を軽減するには、迅速かつ正確な洪水の検出と監視が不可欠です。
この研究では、ドローン、野外観測、ソーシャル メディアからの画像を利用して、洪水検出を支援するためのピクセル単位の水セグメンテーションに関する 3 つの深層学習モデル UNet、ResNet、DeepLabv3 のパフォーマンスを比較しています。
この研究には、既知のベンチマーク データセットを洪水特有の画像で拡張し、モデルの堅牢性を強化する新しいデータセットの作成が含まれます。
UNet、ResNet、DeepLab v3 アーキテクチャは、さまざまな環境条件や地理的位置における有効性を判断するためにテストされています。ここでは各モデルの長所と限界についても説明し、画像セグメンテーション マスクを予測することで、さまざまなシナリオでの適用可能性についての洞察を提供します。
この完全に自動化されたアプローチにより、これらのモデルは画像内の浸水領域を分離できるようになり、従来の半自動化された方法と比較して処理時間を大幅に短縮できます。
この研究の成果は、洪水災害の影響を受けた各画像のセグメント化されたマスクとこれらのモデルの検証精度を予測することです。
この方法論により、タイムリーかつ継続的な洪水監視が容易になり、緊急対応チームに重要なデータが提供され、人命の損失と経済的損害を軽減できます。
これにより、洪水マップの生成に必要な時間が大幅に短縮され、手動処理時間が削減されます。
さらに、マルチモーダル データ ソースの統合や洪水検出タスクに特化した堅牢な深層学習アーキテクチャの開発など、将来の研究への道も提示します。
全体として、私たちの取り組みは、深層学習テクノロジーの革新的な使用を通じて洪水管理戦略の進歩に貢献しています。

要約(オリジナル)

Flooding is a major natural hazard causing significant fatalities and economic losses annually, with increasing frequency due to climate change. Rapid and accurate flood detection and monitoring are crucial for mitigating these impacts. This study compares the performance of three deep learning models UNet, ResNet, and DeepLabv3 for pixelwise water segmentation to aid in flood detection, utilizing images from drones, in field observations, and social media. This study involves creating a new dataset that augments wellknown benchmark datasets with flood-specific images, enhancing the robustness of the models. The UNet, ResNet, and DeepLab v3 architectures are tested to determine their effectiveness in various environmental conditions and geographical locations, and the strengths and limitations of each model are also discussed here, providing insights into their applicability in different scenarios by predicting image segmentation masks. This fully automated approach allows these models to isolate flooded areas in images, significantly reducing processing time compared to traditional semi-automated methods. The outcome of this study is to predict segmented masks for each image effected by a flood disaster and the validation accuracy of these models. This methodology facilitates timely and continuous flood monitoring, providing vital data for emergency response teams to reduce loss of life and economic damages. It offers a significant reduction in the time required to generate flood maps, cutting down the manual processing time. Additionally, we present avenues for future research, including the integration of multimodal data sources and the development of robust deep learning architectures tailored specifically for flood detection tasks. Overall, our work contributes to the advancement of flood management strategies through innovative use of deep learning technologies.

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