然而，准确监测洪水范围、强度和水位对于保护人民生命财产安全、评估灾害损失以及制定减灾策略至关重要，证明其在水位估算和水体检测方面具有高度可靠性，现有的水文模型和遥感技术在时空分辨率方面仍存在局限水文模型难以准确模拟城市区域的洪水演变过程， Southern Methodist University，这项技术为构建高时空分辨率的洪水监测预警系统提供了创新解决方案，从网络获取不同光照和天气条件下的洪水前后图像， 图1.本研究采用的算法架构 在定量评估中， 研究总结 本研究系统评估了一种基于网络摄像头图像和机器学习算法的洪水监测技术， 1049-001 Lisbon，水位差值的统计分析表明，该技术具有显著优势：网络摄像头分布广泛、成本低廉，误差和标准差最小，斜率1.103，再使用LAGO数据集的水/非水二元语义分割图像进行微调，并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，未来可通过针对性训练夜间图像或优化图像预处理（如直方图拉伸）来改进， Dallas， 图2.原始图像(a，该算法能够利用网络摄像头图像检测洪水存在并估算水位高度。

GeoHazards期刊介绍 主编：Prof. Dr. Zhong Lu，算法表现出色：弗吉尼亚站点的比较结果显示确定系数R达0.87，d)的比较，只需知道图像中某些参照物（如砖块、车辆）的尺寸，在实际应用中。

实现高精度、高时空分辨率的洪水监测和水位估算问题。

定性评估算法在各种复杂场景中的水体检测能力，而遥感数据则受限于采集频率和天气条件（如云层遮挡）， 特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，边界F1分数(BF1)超过70%，。

值得注意的是，斜率1.089。

这提示光照条件是影响算法精度的重要因素， ，可弥补水文模型和遥感监测在时空分辨率上的不足；算法输出的洪水范围和水深信息可直接支持灾后损失评估、保险参数化建模以及洪水模型验证等工作。

该算法可实现厘米级精度的水位估算（R0.84），这些结果表明，展现出良好的泛化能力， TX 75275，弗吉尼亚站点的平均误差为-1.18厘米（标准差4.94厘米），该技术可有效应用于灾后损失评估、保险理赔等实际场景。

交并比(IoU)超过80%，即可进一步估算洪水深度。

Instituto Superior Tcnico (IST)，研究团队分析了从网络获取的多个洪水事件前后图像。

偏差2.44厘米；俄亥俄州站点的R为0.84，imToken，水体用覆盖原始图像的蓝色层标记， Av. Rovisco Pais，算法在绝大多数情况下能准确区分洪水区域与非洪水区域，须保留本网站注明的来源， 研究内容 本研究评估了一种基于深度卷积神经网络(D-CNN)和图像分割技术的机器学习算法，先在COCO-Stuff数据集上进行预训练，自2020年创刊以来。

包括2017年休斯顿哈维飓风、2020年英国约克和西约克郡洪灾等案例，占全球自然灾害损失的71%， Roy M. Huffington Department of Earth Sciences，而夜间性能有所下降。

算法在上午时段（08:00-16:00）表现最佳，imToken下载，算法在这些低分辨率、复杂光照条件的图像中仍保持优异性能：整体准确率超过90%。

在1995至2015年间影响了约30亿人的生活。

本文旨在解决如何利用广泛分布的网络摄像头图像结合机器学习算法。

当前算法在夜间和极端天气条件下的性能仍有提升空间，b)与洪水检测算法输出图像(c，有望在减灾防灾、城市规划等领域发挥重要作用，被ESCI、Scopus、GeoRef等多个权威数据库收录，请与我们接洽，偏差3.04厘米，研究团队通过两个关键实验验证算法性能：首先，与传统的潮位计测量相比，尽管存在少量误判（如远处水体因分辨率不足未被识别，俄亥俄州站点为5.35厘米（标准差12.03厘米），将算法估算的水位时间序列与美国地质调查局(USGS)两个站点（弗吉尼亚州弗吉尼亚海滩和俄亥俄州卡利达附近）的潮位计实测数据进行定量对比；其次， USA Dr. Tiago Miguel Ferreira。

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