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儀表網(wǎng) 儀表下游】導讀:洪澇災害依然是人類面臨的主要自然災害。據(jù)聯(lián)合國統(tǒng)計,洪水災害發(fā)生次數(shù)約占全部自然災害發(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
圖像處理實驗室的研究人員與英國牛津大學、歐洲航天局合作,開發(fā)了一個基于神經(jīng)網(wǎng)絡的洪水監(jiān)測模型,可以在太空監(jiān)測洪水。這將有助于應急防洪抗災。日前,相關研究在《科學報告》上發(fā)表。隨著技術進步,人類認識和應對自然災害的能力越來越強。防災減災是人與自然災害的抗爭,也是人與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,提供近實時的地形圖并突破技術障礙,加速人類對洪澇災害事件的反應速度。該系統(tǒng)采用先進的人工智能算法,使數(shù)據(jù)能夠在衛(wèi)星上進行處理。這種星載處理解決方案通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡技術,對大圖像進行分析處理,轉換成數(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,軌道處理服務采用耐輻射芯片進行迭代升級,從而可以實現(xiàn)人工智能的高級算法。
研究者認為,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數(shù)據(jù)的時間。
“軟硬結合”是亮點
將遙感技術和人工智能技術結合,用于監(jiān)測洪澇災害是可行的。將遙感和人工智能技術結合起來監(jiān)測洪水,包括應用于洪水災害應急方面,技術上并不復雜,我國也有很多類似的實踐。
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,由技術人員或人工智能系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)分發(fā),用戶從網(wǎng)上下載相關數(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)下載和預處理流程復雜,也會出現(xiàn)延時一兩天才能提取到洪水淹沒信息的情況,這取決于當時的具體情況。
不管國內(nèi)還是國外,不同機構、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。不論遙感技術還是人工智能技術,在災害監(jiān)測方面的應用已經(jīng)比較多了,而且技術都比較成熟。
借助衛(wèi)星遙感技術,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”
應急監(jiān)測的關鍵不是看精度有多高,而是看反應有多快,這也是衛(wèi)星遙感和AI結合的優(yōu)勢。洪水,特別是山洪應急處理一定要快,這也要求地面相應的配套工作能跟上,監(jiān)測到洪水后,相應的決策、救災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。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)。因為衛(wèi)星比較小,它還要完成其他任務,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)星的運行壽命。
多手段結合顯優(yōu)勢
將人工智能技術應用于防洪抗災,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),利用機器學習創(chuàng)建過預測模型,可以使系統(tǒng)“提前一倍的時間”,同時還能向人們提供有關洪水深度等信息。美國Chesapeake保護協(xié)會也曾在微軟和佛蒙特大學的幫助下,開發(fā)出一種AI地圖,并用來預測、計劃和應對洪水。
去年8月,阿里巴巴達摩院曾升級遙感AI技術,開發(fā)出應用于防汛的水體識別算法,支持水利部相關監(jiān)測與分析工作。在重點超警戒水位區(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已經(jīng)在防洪抗災中發(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、快速反應方面,遙感技術還有待提高。在洪水應急監(jiān)測中,目前已經(jīng)實現(xiàn)衛(wèi)星遙感、無人機、導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系統(tǒng),防汛隊伍也具備操作無人機或無人機組網(wǎng)的能力。但無人機觀測范圍、觀測時間有限,而且遇到較大風雨等惡劣天氣,無人機也無法執(zhí)行任務,所以通常是多種手段結合來應對洪水。
資料來源:中國科學報
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