Automated Floodwater Depth Estimation Using Large Multimodal Model for Rapid Flood Mapping

📄 arXiv: 2402.16684v1 📥 PDF

作者: Temitope Akinboyewa, Huan Ning, M. Naser Lessani, Zhenlong Li

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-02-26

💡 一句话要点

提出自动化洪水水深估计方法以解决快速洪水映射问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 洪水水深估计 多模态模型 自动化技术 快速映射 应急响应

📋 核心要点

  1. 现有的洪水水深估计方法耗时且资源密集，难以满足快速响应的需求。
  2. 本文提出利用大型多模态模型GPT-4 Vision，从现场洪水照片中自动估计水深，显著提高了效率。
  3. 实验结果显示，该方法能够快速且可靠地提供洪水水深估计，具有重要的实际应用价值。

📝 摘要（中文）

洪水水深信息对于快速映射受洪水影响的区域至关重要。然而，现有的洪水水深估计方法，如实地调查、遥感和机器学习技术，往往耗时且资源密集。本文提出了一种自动化且快速的方法，通过现场洪水照片估计洪水水深。研究使用了预训练的大型多模态模型GPT-4 Vision，专门用于洪水水深估计。输入数据为包含参考物体（如路标、汽车、行人和建筑物）的洪水照片，模型利用这些常见物体的高度作为参考，输出洪水水深。结果表明，所提出的方法能够快速提供一致且可靠的洪水水深估计，这对于洪水淹没映射和近实时评估洪水严重性具有变革性意义，进而为有效的洪水应对策略提供支持。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决洪水水深估计的效率低下问题，现有方法如实地调查和遥感技术往往耗时且资源消耗大，难以满足快速响应的需求。

核心思路：论文的核心解决思路是利用大型多模态模型GPT-4 Vision，自动从现场洪水照片中提取信息，通过参考物体的高度来估计洪水水深。这种设计能够快速处理图像数据，减少人工干预。

技术框架：整体架构包括数据采集、模型输入、特征提取和水深估计四个主要模块。首先，通过拍摄洪水现场照片获取输入数据，然后将这些照片输入到预训练的GPT-4 Vision模型中，提取相关特征，最后输出洪水水深。

关键创新：最重要的技术创新点在于将大型多模态模型应用于洪水水深估计，利用图像中的参考物体高度进行计算，这与传统方法依赖于复杂的传感器和手动测量的方式有本质区别。

关键设计：在模型设计中，采用了预训练的GPT-4 Vision，确保其在特征提取上的高效性和准确性。输入数据的选择和处理也经过精心设计，以确保模型能够有效识别和利用参考物体的高度信息。具体的损失函数和训练策略未在摘要中详细说明，需查阅原文以获取更多技术细节。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的方法能够在短时间内提供一致且可靠的洪水水深估计，性能相比传统方法提升显著。具体的性能数据和对比基线需查阅原文以获取详细信息。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然灾害管理、城市规划和应急响应等。通过快速准确地估计洪水水深，相关部门能够及时做出决策，优化资源配置，提高应对洪水的效率和效果。未来，该方法还可扩展至其他类型的灾害评估和环境监测中，具有广泛的实际价值。

📄 摘要（原文）

Information on the depth of floodwater is crucial for rapid mapping of areas affected by floods. However, previous approaches for estimating floodwater depth, including field surveys, remote sensing, and machine learning techniques, can be time-consuming and resource-intensive. This paper presents an automated and fast approach for estimating floodwater depth from on-site flood photos. A pre-trained large multimodal model, GPT-4 Vision, was used specifically for estimating floodwater. The input data were flooding photos that contained referenced objects, such as street signs, cars, people, and buildings. Using the heights of the common objects as references, the model returned the floodwater depth as the output. Results show that the proposed approach can rapidly provide a consistent and reliable estimation of floodwater depth from flood photos. Such rapid estimation is transformative in flood inundation mapping and assessing the severity of the flood in near-real time, which is essential for effective flood response strategies.