随着人口增长、海平面上升和风暴肆虐，越来越多的人发现自己容易受到严重洪水事件的影响。洪水对人民、资产、基础设施和经济都是有害的，其影响遍及全球。一个联合国报告估计到2050年，易受洪水灾害影响的人口数量可能飙升至20亿。随着这些事件发生频率的增加，洪水将不再是“一生一次”的事件，而是可能成为许多社区经常发生的事件。
尽管有适当的管理措施和强大的洪水模拟工具，但我们不能完全预防洪水，但我们可以管理和减轻其影响。显然需要准确的数据来支持和支持洪水控制和管理活动。然而，在许多情况下，数据要么不完整，要么完全缺失。
好消息是，新的卫星数据具有弥补这一差距的巨大潜力。在本文中，我们将解释前线卫星技术如何帮助我们利用这些数据来满足我们的洪水监测需求。
基于空间的解决方案如何解决现有的数据差距?
近年来，卫星技术取得了爆炸式的发展，具有增强功能的新型传感器——甚至是整个微型卫星星座——定期被送入太空。因此，每天都有数百颗卫星在我们上方的太空轨道上运行，目的只有一个——获取并及时传递有关我们陆地表面的数据和信息。
卫星通过测量从地球表面反射或发射的电磁能量来做到这一点。最常见的传感器是“被动”光学传感器，即检测从地球表面反射回来的自然电磁辐射量的传感器。“主动传感器”，包括合成孔径雷达(SAR)，发射有源电磁能量并测量返回卫星的能量量。使用雷达数据的优势在于它能够穿透云层并在夜间进行测量。这确保了一个连续和一致的数据库，即使光学数据的使用受到云层覆盖或一天中的时间的限制。
卫星从其在太空中的天气优势位置，提供了一种经济有效和及时的资源，以绘制和监测正在发生的洪水事件的近实时范围。同时，通过过去40年的历史数据档案，我们可以估计出过去在地球上任何陆地表面发生洪水的频率。
争取及时和有效的洪水数据，以支持关键决策
我们手头有大量频繁而准确的卫星数据，及时性取决于我们系统地获取最新卫星数据并使处理工作流程自动化的能力。这是实现近实时洪水监测解决方案的关键，在时间紧迫的紧急情况下尤其重要。
通过先进的图像分析、机器学习和可扩展的处理平台，我们实现了整个工作流程的自动化。从自动获取最新的卫星数据，通过自动预处理和处理工作流程，到最后的后处理阶段，用户能够在短短几个小时内访问大量数据，与传统方法相比节省了大量时间。通过融合光学和雷达卫星数据，可以快速、高精度地绘制洪水地区的地图，而且不受天气状况、云量和时间的影响。
使用相同的工具和框架，还可以自动处理长时间序列的卫星数据，使我们能够评估给定时间段内的地表水频率，无论是过去几年还是最近一个月。通过该框架利用的地表水频率数据，基于所有过去事件的经验证据，提供了对洪水脆弱性和可能性的深入了解，这对于洪水缓解管理规划、气候适应战略、空间规划、估计保险费等非常有用。
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