Schätzung des Hochwasserpegels anhand von Bildern aus sozialen Medien

Zusammenfassung. Im Falle einer Überschwemmung ist es entscheidend, genaue Hochwasserlevelkarten zu erstellen, um die Notfallplanoperationen zu unterstützen. Um solche Karten zu erstellen, ist es wichtig, Beobachtungen aus dem Katastrophengebiet zu sammeln. Soziale Medien können in diesem Fall eine nützliche Informationsquelle sein, da Personen in der Überschwemmungsregion dazu neigen, Texte und Bilder zu teilen, die die aktuelle Situation darstellen. Die Entwicklung einer effektiven und vollständig automatisierten Methode, um Daten aus sozialen Medien abzurufen und nützliche Informationen in Echtzeit zu extrahieren, ist entscheidend für eine schnelle und angemessene Reaktion auf diese katastrophalen Ereignisse. In diesem Papier schlagen wir eine Methode vor, um Hochwasser aus Bildern zu quantifizieren, die aus sozialen Medien gesammelt wurden. Wenn keine vorherigen Informationen über die Zone verfügbar sind, in der das Bild aufgenommen wurde, besteht eine mögliche Methode zur Schätzung des Hochwasserspiegels darin, zu bewerten, wie stark die im Bild erscheinenden Objekte im Wasser untergetaucht sind. Es gibt verschiedene Faktoren, die diese Aufgabe erschweren: i) die genaue Größe der im Bild erscheinenden Objekte könnte unbekannt sein; ii) Hochwasser, das in verschiedenen Zonen der Bildszene erscheint, könnte unterschiedliche Höhen aufweisen; iii) Objekte könnten nur teilweise sichtbar sein, da sie im Wasser untergetaucht sein können. Um diese Probleme zu lösen, schlagen wir eine Methode vor, die zunächst ausgewählte Objektklassen lokalisiert, deren Größen ungefähr bekannt sind, und dann diese Eigenschaft nutzt, um den Wasserstand zu schätzen. Um die Gültigkeit dieses Ansatzes zu beweisen, stellen wir zunächst einen Datensatz von Hochwasserbildern zusammen, dann verwenden wir ihn, um ein Deep-Learning-Modell zu trainieren. Schließlich zeigen wir die Fähigkeit unseres trainierten Modells, Objekte zu erkennen und gleichzeitig den Hochwasserstand korrekt vorherzusagen.