遙瞰洪濤 AI讓我們在太空監(jiān)測洪水

　　【儀表網(wǎng) 儀表下游】導(dǎo)讀：洪澇災(zāi)害依然是人類面臨的主要自然災(zāi)害。據(jù)聯(lián)合國統(tǒng)計，洪水災(zāi)害發(fā)生次數(shù)約占全部自然災(zāi)害發(fā)生次數(shù)的三分之一。近日，千年一遇的洪水橫掃西歐，暴雨已導(dǎo)致200多人死亡，超千人失蹤。在我國，多地受到洪水威脅，河北易水河流域遭遇1963年以來最大洪水，河南鄭州多條城市道路成河……
 

　　西班牙巴倫西亞大學(xué)圖像處理實(shí)驗(yàn)室的研究人員與英國牛津大學(xué)、歐洲航天局合作，開發(fā)了一個基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的洪水監(jiān)測模型，可以在太空監(jiān)測洪水。這將有助于應(yīng)急防洪抗災(zāi)。日前，相關(guān)研究在《科學(xué)報告》上發(fā)表。隨著技術(shù)進(jìn)步，人類認(rèn)識和應(yīng)對自然災(zāi)害的能力越來越強(qiáng)。防災(zāi)減災(zāi)是人與自然災(zāi)害的抗?fàn)帲彩侨伺c自然和諧共處的主動探索。
 

　　“星載”處理新方案
 

　　6月30日，一套被稱為“世界洪水(World Floods)”的人工智能(AI)洪水監(jiān)測系統(tǒng)，由意大利航空航天企業(yè)D-Orbit公司搭載“獵鷹9號”從卡納維拉爾角發(fā)射升空。世界洪水系統(tǒng)旨在通過衛(wèi)星遙感和人工智能技術(shù)，提供近實(shí)時的地形圖并突破技術(shù)障礙，加速人類對洪澇災(zāi)害事件的反應(yīng)速度。該系統(tǒng)采用先進(jìn)的人工智能算法，使數(shù)據(jù)能夠在衛(wèi)星上進(jìn)行處理。這種星載處理解決方案通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，對大圖像進(jìn)行分析處理，轉(zhuǎn)換成數(shù)據(jù)量較小的最終產(chǎn)品來減少傳輸量。
 

　　目前，D-Orbit公司已發(fā)射了6顆衛(wèi)星。這些小型的納米衛(wèi)星重約1公斤，可以組成一個較大的立方體衛(wèi)星。其中承載“世界洪水”系統(tǒng)的衛(wèi)星，軌道處理服務(wù)采用耐輻射芯片進(jìn)行迭代升級，從而可以實(shí)現(xiàn)人工智能的高級算法。
 

　　研究者認(rèn)為，在洪水監(jiān)測方面，從太空觀察地球可以為地面決策提供寶貴的信息。這種立方體衛(wèi)星可以將衛(wèi)星重返周期從幾天減少到幾個小時。同時，星載處理方式可突破衛(wèi)星功率和帶寬的限制，從而縮短人們獲得洪水?dāng)?shù)據(jù)的時間。
 

　　“軟硬結(jié)合”是亮點(diǎn)
 

　　將遙感技術(shù)和人工智能技術(shù)結(jié)合，用于監(jiān)測洪澇災(zāi)害是可行的。將遙感和人工智能技術(shù)結(jié)合起來監(jiān)測洪水，包括應(yīng)用于洪水災(zāi)害應(yīng)急方面，技術(shù)上并不復(fù)雜，我國也有很多類似的實(shí)踐。
 

　　通常衛(wèi)星遙感監(jiān)測洪水需要一個較長的過程。首先要通過衛(wèi)星采集數(shù)據(jù)，然后把數(shù)據(jù)傳回地面，由技術(shù)人員或人工智能系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)分發(fā)，用戶從網(wǎng)上下載相關(guān)數(shù)據(jù)后，再由洪水監(jiān)測人員做淹沒范圍等方面的分析，然后形成“最終產(chǎn)品”，提供給決策者參考。
 

　　由于數(shù)據(jù)量通常較大，衛(wèi)星下行傳輸和預(yù)處理分發(fā)的時間會比較長。如果傳輸很暢通，可能半天時間就能拿到數(shù)據(jù)，但有時候數(shù)據(jù)量特別大，而且數(shù)據(jù)下載和預(yù)處理流程復(fù)雜，也會出現(xiàn)延時一兩天才能提取到洪水淹沒信息的情況，這取決于當(dāng)時的具體情況。
 

　　不管國內(nèi)還是國外，不同機(jī)構(gòu)、不同人所使用的人工智能算法存在一定差異，但基本上的思路都是一樣的。不論遙感技術(shù)還是人工智能技術(shù)，在災(zāi)害監(jiān)測方面的應(yīng)用已經(jīng)比較多了，而且技術(shù)都比較成熟。
 

　　借助衛(wèi)星遙感技術(shù)，人們通過對比正常情況和洪水爆發(fā)時的圖像，采用人工智能技術(shù)解析出洪水范圍，這種方式較好兼顧了監(jiān)測精度和效率。
 

　　洪水監(jiān)測“唯快不破”
 

　　應(yīng)急監(jiān)測的關(guān)鍵不是看精度有多高，而是看反應(yīng)有多快，這也是衛(wèi)星遙感和AI結(jié)合的優(yōu)勢。洪水，特別是山洪應(yīng)急處理一定要快，這也要求地面相應(yīng)的配套工作能跟上，監(jiān)測到洪水后，相應(yīng)的決策、救災(zāi)方面的工作也要跟上。
 

　　衛(wèi)星遙感監(jiān)測地面有個重返周期的問題，這和衛(wèi)星軌道有關(guān)。目前，衛(wèi)星差不多10來天繞地球一圈，有時候某地突發(fā)洪水，恰好有衛(wèi)星經(jīng)過，就能較快獲得數(shù)據(jù)。
 

　　如果多顆衛(wèi)星組網(wǎng)，形成衛(wèi)星群，數(shù)據(jù)獲取頻次會大大提高。隨著我國發(fā)射的衛(wèi)星越來越多，衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)逐步完善，監(jiān)測效率也會迅速提高。世界洪水系統(tǒng)目前還面臨一定的挑戰(zhàn)。因?yàn)樾l(wèi)星比較小，它還要完成其他任務(wù)，所以做模型的時候，如果處理的數(shù)據(jù)量過大，就會帶來芯片的高能耗問題，有可能會影響衛(wèi)星的運(yùn)行壽命。
 

　　多手段結(jié)合顯優(yōu)勢
 

　　將人工智能技術(shù)應(yīng)用于防洪抗災(zāi)，世界各國都有過成功的嘗試。谷歌曾利用降雨、河流水位、洪水模擬等數(shù)據(jù)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)創(chuàng)建過預(yù)測模型，可以使系統(tǒng)“提前一倍的時間”，同時還能向人們提供有關(guān)洪水深度等信息。美國Chesapeake保護(hù)協(xié)會也曾在微軟和佛蒙特大學(xué)的幫助下，開發(fā)出一種AI地圖，并用來預(yù)測、計劃和應(yīng)對洪水。
 

　　去年8月，阿里巴巴達(dá)摩院曾升級遙感AI技術(shù)，開發(fā)出應(yīng)用于防汛的水體識別算法，支持水利部相關(guān)監(jiān)測與分析工作。在重點(diǎn)超警戒水位區(qū)，處理影像數(shù)量比平時提升5倍，影像分析速度提升百倍。
 

　　遙感和人工智能技術(shù)已經(jīng)在防洪抗災(zāi)中發(fā)揮了重要作用，尤其在大范圍水情監(jiān)測上更顯優(yōu)勢。但在小區(qū)域、快速反應(yīng)方面，遙感技術(shù)還有待提高。在洪水應(yīng)急監(jiān)測中，目前已經(jīng)實(shí)現(xiàn)衛(wèi)星遙感、無人機(jī)、導(dǎo)航定位和地面水文監(jiān)測站等多種監(jiān)測手段的綜合使用。
 

　　對小范圍來說，無人機(jī)非常便捷，能夠快速獲取堤防損毀情況，而且我國在水利部門也配備了無人機(jī)系統(tǒng)，防汛隊伍也具備操作無人機(jī)或無人機(jī)組網(wǎng)的能力。但無人機(jī)觀測范圍、觀測時間有限，而且遇到較大風(fēng)雨等惡劣天氣，無人機(jī)也無法執(zhí)行任務(wù)，所以通常是多種手段結(jié)合來應(yīng)對洪水。
 

　　資料來源：中國科學(xué)報