Flood Data Analysis on SpaceNet 8 Using Apache Sedona

随着洪水频率的不断上升，对人类生命和财产构成持续威胁，卫星遥感已成为监测洪水危害的不可或缺的工具。SpaceNet8为利用尖端人工智能技术评估这些危害提供了独特的机会。本研究的一个重要贡献是其应用了Apache Sedona，这是一个专门设计用于高效和分布式处理大规模地理空间数据的先进平台。该平台旨在提高误差分析的效率，这是提高洪水损害检测准确性的关键方面。基于Apache Sedona，我们介绍了一种新的方法，以解决与洪水损害检测不准确相关的挑战。该方法涉及从历史洪水事件中检索案例，将这些案例适应于当前情况，并基于聚类算法修订模型以改善其性能。通过复制SpaceNet8基线和最佳性能模型，我们进行了全面的误差分析。该分析揭示了几个主要的不准确性来源。为了解决这些问题，我们采用了数据可视化解释和直方图均衡化技术，从而显着提高了模型指标。在这些增强后，我们的指标显示出显着的改进，精度提高了5％，F1分数提高了2.6％，IoU提高了4.5％。这项工作突出了先进的地理空间数据处理工具，例如Apache Sedona的重要性。通过提高洪水检测的准确性和效率，本研究有助于保障公共安全和加强洪水易发区的基础设施韧性，使其成为遥感和灾害管理领域的有价值的补充。

本论文旨在利用卫星遥感技术监测洪水灾害，解决洪水灾害对人类生命和财产的威胁。同时，论文试图解决洪水损害检测中存在的不准确性问题。

论文提出了一种基于Apache Sedona的新方法，通过历史洪灾事件的案例检索、适应当前情况以及基于聚类算法修订模型的方式，解决洪水损害检测中存在的不准确性问题。

论文使用了Apache Sedona平台进行大规模地理空间数据的高效分布式处理，通过数据可视化和直方图均衡化技术，显著提高了模型的指标，如精确度提高了5％，F1得分提高了2.6％，IoU提高了4.5％。实验还展示了该方法的可行性和有效性。

在这个领域中，最近的相关研究包括：1. “基于卫星遥感的洪水灾害监测方法研究” 2. “利用遥感技术进行洪水灾害的监测与评估” 3. “基于深度学习的洪水灾害损失评估方法研究”等。