评估预处理、方法选择及超参数调优对基于合成孔径雷达的洪水映射与水深估计的影响
计算机视觉与模式识别
2025-10-14 v1 地球物理
摘要
从合成孔径雷达（SAR）图像进行洪水映射和水深估计对于校准和验证水力模型至关重要。本研究使用 SAR 图像评估各种预处理（尤其是散粒噪声降低）、洪水映射和水深估计方法。通过考虑一套预处理后的图像、洪水图和水深场，对不同步骤方法选择及其超参数的影响进行研究。评估在 2019 年和 2021 年法国 Garonne 河的两次洪水事件上进行，参考数据来自水动力学模拟和现场观测。结果显示，散粒滤波器的选择会导致洪水范围估计出现数平方公里的差异。此外，洪水映射方法的选择和调优也会影响性能。虽然监督方法优于无监督方法，但经过调优的无监督方法（如局部阈值或变化检测）可实现相当好的结果。预处理和洪水映射步骤的复合不确定性也会引入水深场估计中的高 Variability。本研究强调必须考虑整个处理管道，包括预处理、洪水映射和水深估计方法及其相关超参数。而不是依赖单一配置，应优先采用集成方法并考虑方法论不确定性。洪水映射中方法选择影响最大；水深估计中，最具影响力的处理步骤是洪水映射步骤产生的洪水图输入以及方法的超参数。
引用
@article{arxiv.2510.11305,
title = {Evaluating the effects of preprocessing, method selection, and hyperparameter tuning on SAR-based flood mapping and water depth estimation},
author = {Jean-Paul Travert and Cédric Goeury and Sébastien Boyaval and Vito Bacchi and Fabrice Zaoui},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.11305},
year = {2025}
}