Pix2Streams：基于卫星与LiDAR融合的动态水文地图

地球表面的溪流此刻在何处流动？内陆地表水体随洪水涨溢、随干旱消退，因此并不存在一张统一的溪流地图。当前的卫星方法仅限于每月观测，且只能绘制最宽的溪流。这些宽溪流由更小的支流补给，后者构成了树枝状地表网络的大部分，但其水流却未被观测到。一张完整的每日水体地图可为我们提供干旱萌生之地——流动网络退缩末端的早期预警。对多年数据绘制此类地图，可得到水体暂时性分布图，显示何处可有水、何处不可。为此，我们将最新高分辨率传感器数据输入多个深度学习模型，以每日绘制这些流动网络，并将时间序列地图在多年上堆叠。具体而言：i) 我们将水体分割增强至 $50$ cm/像素分辨率，较先前最优结果提升 60$\times$。我们在 30-40cm WorldView3 影像上训练的 U-Net 可检测窄至 1-3m 的溪流（较 SOTA 提升 30-60$\times$）。我们的多传感器、多分辨率变体 WasserNetz 融合多日窗口的 3m PlanetScope 影像与 1m LiDAR 数据，以检测 5-7m 宽的溪流。两个 U-Net 均生成像素级的水体概率图。ii) 我们将该水体图与 DEM 衍生的合成河谷网络图叠加，以在溪流层级生成流动快照。iii) 我们将此称为 Pix2Streams 的流程应用于美国三个流域的 2 年每日 PlanetScope 时间序列，生成首个高保真溪流流动频率动态图。最终成果是一张新地图，若推广至全国尺度，可从根本上改进全球水资源管理方式。