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支持基于卫星的洪水保险的新闻媒体中的洪水事件提取
通过提取新闻媒体中的高分辨率时空信息，我们的研究工作展示了新闻媒体作为改善洪水损害数据的时间分辨率和扩大空间覆盖范围的有希望的来源。
PDF7 months ago
基于 Sentinel-1 数据的高分辨率洪水制图的标准化分析数据立方体（STAR）
利用标准化分析就绪（Standardized Analysis-Ready，STAR）数据和 Google Earth Engine（GEE）环境，提出了一个工作流程来评估 2022 年尼日利亚洪灾的模型性能。
PDF8 months ago
可解释性对于基于预报的深度学习洪水减灾模型的影响力
借助涵洞、闸门和泵等水力结构，通过提前释放水来降低水位，有效地减轻或防止洪水的发生。本文提出了一种名为 FIDLAR 的深度学习结构，通过平衡洪水管理和预先释放的水资源浪费来实现水域洪水管理的最佳结果。通过在美国南佛罗里达水管理地区进行实验
PDF8 months ago
图转换网络用于具有异构协变量的洪水预测
通过使用图转换网络 (FloodGTN) 来进行河流系统的洪水预测，该工具利用图神经网络 (GNNs) 和 LSTM 来学习不同监测站的水位的时空依赖关系，并考虑降雨、潮汐和水位设置等外部协变量，实验结果表明 FloodGTN 在提高准确性
PDF9 months ago
人工智能提高全球可靠洪水预测的便利性
我们开发了一种基于人工智能的模型，能够提前七天预测极端水文事件，该模型在全球各大洲、各种提前期和重现期下均优于现有的全球水文模型，特别适用于没有测量的流域，该研究的成果已被纳入全球超过 80 个国家的运行中的预警系统，提供免费的实时预测。
PDFa year ago
ICML基于图卷积 GRU 网络的短期逐时流量预测
本研究提出了一种基于图卷积 GRUs 网络的模型，通过上游河网对传感器位置未来 36 小时内的水文流量进行预测。实验结果表明，该模型在短期内的水文流量预测方面比持续性基线和卷积双向 GRU 网络都表现更好，有望在未来的洪水预防和减灾中发挥重
PDF3 years ago