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利用大气校正的 Sentinel-2 数据应用机器学习算法监测沿海地区水体污染物
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
洪水事件中准确检测淹没范围对紧急响应决策和恢复工作至关重要。卫星遥感数据提供了全球框架，可以检测洪水范围。机器学习技术已被利用来精确捕捉洪水区域的洪水范围，但需要大量标记数据。我们创建了一个包含美国本土和孟加拉国境内约36,000平方公里地区的标记数据集。通过开源数据集举办了一个开放竞赛，以便利用社区生成的模型快速原型化洪水范围检测。
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关键要点
- 洪水事件中准确检测淹没范围对紧急响应决策和恢复工作至关重要。
- 卫星遥感数据提供了全球框架，可以检测洪水范围。
- 哨兵-1 C波段合成孔径雷达（SAR）图像对于检测水体非常有用。
- 某些洪水区域的基础设施和树木会导致反射增加，简单方法无法胜任。
- 机器学习技术被用于精确捕捉具有反射增加的洪水区域，但需要大量标记数据。
- 创建了一个包含美国本土和孟加拉国境内约36,000平方公里地区的标记数据集。
- 通过开源数据集举办了一个开放竞赛，以利用社区生成的模型快速原型化洪水范围检测。
- 介绍了数据集的信息、数据处理流程、基线模型及竞赛细节，并讨论了获胜方法。
- 该数据集将增添已有的基于Sentinel-1C SAR数据的数据集，推动洪水范围检测研究。
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