科技要落地 ！AI+遙感：防汛有了新路子_風聞

洪澇災害依然是人類面臨的主要自然災害。

據聯合國統計，洪水災害發生次數約佔全部自然災害發生次數的三分之一。

7月20日至21日，河南省黃河以北和鄭州、洛陽、開封、平頂山等地發生大到暴雨，局部大暴雨、特大暴雨。

河南省防汛抗旱指揮部於7月20日18時將防汛應急響應級別由Ⅳ級提升為Ⅱ級。

毗鄰河南省的河北易水河流域也遭遇了1963年以來最大洪水。

而就在幾天前，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。

為更精確預測洪水，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，開發了一種基於神經網絡的洪水監測模型，可以在太空監測洪水。

這將有助於應急防洪抗災。

日前，相關研究在《科學報告》上發表。

隨着技術進步，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）洪水監測系統，由意大利航空航天企業D-Orbit公司搭載“獵鷹9號”從卡納維拉爾角發射升空。

“世界洪水”系統旨在通過衞星遙感和人工智能技術，提供近實時的地形圖並突破技術障礙，加快人類對洪澇災害事件的反應速度。

“該系統採用先進的人工智能算法，使數據能夠在衞星上進行處理。”

該論文第一作者Gonzalo Mateo説，“這種星載處理解決方案通過深度神經網絡技術，對大圖像進行分析處理，轉換成數據量較小的最終產品來減少傳輸量。”

目前，D-Orbit公司已發射了6顆衞星。

這些小型的納米衞星重約1公斤，可以組成一個較大的立方體衞星。

其中，承載“世界洪水”系統的衞星，其軌道處理服務首次採用耐輻射芯片進行迭代升級，從而可以實現人工智能的高級算法。

研究者認為，在洪水監測方面，從太空觀察地球可以為地面決策提供寶貴的信息。這種立方體衞星可以將衞星重返週期從幾天減少到幾個小時。

同時，星載處理方式可突破衞星功率和帶寬的限制，從而縮短人們獲得洪水數據的時間。

“軟硬結合”是亮點

“將遙感技術和人工智能技術結合，用於監測洪澇災害是可行的。”

中國科學院空天信息創新研究院研究員吳炳方對《中國科學報》説，“它只是將地面上的工作移到衞星上，將應急信息先提取出來，通過中繼的方式發到地面的用户手中，縮短響應時間。” 

中國水利水電科學研究院防洪抗旱減災工程技術研究中心工程師江威告訴《中國科學報》，將遙感和人工智能技術結合起來監測洪水，包括應用於洪水災害應急方面，技術上並不複雜，我國也有很多類似的實踐。

“‘世界洪水’系統的亮點是軟件和硬件的結合。”江威告訴《中國科學報》，“其思路是把一套算法植入硬件中，把它裝到衞星上。衞星在空中獲得圖像後，直接智能識別洪水淹沒範圍信息，從而縮短洪水應急監測的時間。”

通常衞星遙感監測洪水需要一個較長的過程。

首先要通過衞星採集數據，然後把數據傳回地面（下行），由技術人員或人工智能系統進行數據分發，用户從網上下載相關數據後，再由洪水監測人員做淹沒範圍等方面的分析，然後形成“最終產品”，提供給決策者參考。

“就像我們做飯炒菜前，要有個備料的過程，把菜擇好洗淨才能下鍋。”江威説。

“世界洪水”系統相當於做了“備料”的過程，用算法把訓練模型做好，在衞星上對數據直接提取洪水淹沒信息。

“由於數據量通常較大，衞星下行傳輸和預處理分發的時間會比較長。”

江威説，“如果傳輸很暢通，可能半天時間就能拿到數據，但有時候數據量特別大，而且數據下載和預處理流程複雜，也會出現延時一兩天才能提取到洪水淹沒信息的情況，這取決於當時的具體情況。”

江威認為，不管國內還是國外，不同機構、不同人所使用的人工智能算法均存在一定差異，“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，在災害監測方面的應用已經比較多了，而且技術都比較成熟。”吳炳方説。

“我們去年在鄱陽湖流域洪水監測基本上也是這樣做的。”

江威説，“目前我們研製的大尺度、長時序地表水體遙感產品，也是將人工智能和遙感技術結合開展的。”

藉助衞星遙感技術，人們通過對比正常情況和洪水暴發時的圖像，採用人工智能技術解析出洪水範圍，這種方式較好地兼顧了監測精度和效率。

“從發表的論文上看，‘世界洪水’系統主要構建了洪水範圍圖像識別的深度學習模型，目前已經把模型訓練好了，但還沒有詳細描述如何將模型和硬件結合起來，使衞星可以自動識別洪水。”江威説。

洪水監測“唯快不破”

“應急監測的關鍵不是看精度有多高，而是看反應有多快，這也是衞星遙感和AI結合的優勢。”

吳炳方説，“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，監測到洪水後，相應的決策、救災方面的工作也要跟上。”

衞星遙感監測地面有個重返週期的問題，這和衞星軌道有關。

目前，衞星差不多十來天繞地球一圈，有時候某地突發洪水，恰好有衞星經過，就能較快獲得數據。

“這就像我們乘坐公交車，有時候你剛到站，正好車來了，有時候要等很久。

通常我們用‘哨兵一號’單顆衞星每12天全球重返一次，但洪水有突發性特點，尤其是山洪，有時候需要幾個小時的數據，這種情況下，單顆遙感衞星就沒那麼及時。”

江威認為，如果多顆衞星組網，形成衞星羣，數據獲取頻次就會大大提高。

隨着我國發射的衞星越來越多，衞星網絡逐步完善，監測效率也會迅速提高。

“‘世界洪水’系統目前還面臨一定的挑戰。”江威説，“因為衞星比較小，它還要完成其他任務，所以做模型的時候，如果處理的數據量過大，就會帶來芯片的高能耗問題，有可能會影響衞星的運行壽命。”

多手段結合顯優勢

將人工智能技術應用於防洪抗災，世界各國都有過成功的嘗試。

谷歌曾利用降雨、河流水位、洪水模擬等數據，利用機器學習創建過預測模型，可以使系統“效率提高一倍”，同時還能向人們提供有關洪水深度等信息。

美國Chesapeake保護協會也曾在微軟和佛蒙特大學的幫助下，開發出一種AI地圖，並用來預測和應對洪水。

去年8月，阿里巴巴達摩院曾升級遙感AI技術，開發出應用於防汛的水體識別算法，支持水利部相關監測與分析工作。

在重點超警戒水位區，處理影像數量比平時提升5倍，影像分析速度提升百倍。

遙感和人工智能技術已經在防洪抗災中發揮了重要作用，尤其在大範圍水情監測上更顯優勢。但在小區域、快速反應方面，遙感技術還有待提高。

“在洪水應急監測中，目前已經實現衞星遙感、無人機、導航定位和地面水文監測站等多種監測手段的綜合使用。”

江威説，“對小範圍來説，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，防汛隊伍也具備操作無人機或無人機組網的能力。但無人機觀測範圍、觀測時間有限，而且遇到較大風雨等惡劣天氣，無人機也無法執行任務，所以通常是多種手段結合來應對洪水。”

 中國科學報