随着种群增长，海平面上升和肆虐的风暴，越来越多的人发现自己易于严重的洪水事件。洪水对人，资产，基础设施和经济有害，而且在全世界都有影响。一种联合国报告估计易受洪水灾害的人数可能飙升到20亿到2050年。随着这些事件的频率增加，洪水将不再是“一生的事件一次”，而是可以成为许多社区的定期出现。
尽管管理措施和强大的洪水建模工具，但洪水无法完全防止，但我们可以管理和减轻其影响。清楚地需要准确的数据来支持和支撑洪水控制和管理活动。然而，在许多情况下，数据完全不完整或缺失。
好消息是，新的卫星数据具有解决这种差距的重要潜力。在本文中，我们将解释前线基于卫星的技术如何帮助我们利用此数据来满足我们的洪水监控需求。
基于空间的解决方案如何解决现有数据差距？
近年来卫星技术虽然爆炸性的发展，甚至是整个微卫星的整个星座 - 甚至是微卫星的整个星座。因此，每一天在空间上方有数百个卫星轨道，一个目的 - 获取和提供关于我们的土地表面的及时数据和信息。
卫星通过测量地球表面反射或发射的电磁能量来执行此操作。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的天然存在的电磁辐射量的传感器。“有源传感器”，包括合成孔径雷达（SAR），发出主动电磁能量并测量返回卫星的能量。使用雷达数据的优点在于在夜间条件下渗透云和测量的能力。这确保了连续和一致的数据库，即使使用光学数据受云覆盖的限制，或一天的时间。
从他们的舞台上的空间中，卫星提供了一种成本效益和及时的资源来映射和监控持续的洪水事件的近实时范围。与此同时，通过历史数据档案涵盖过去40年来，我们可以估计过去发生过去发生的洪水的频率。
及时和运营洪水数据的竞争，支持关键决策
对于我们指尖的高度频繁和准确的卫星数据的巨大存储库，通过我们系统地获取最新卫星数据并自动化处理工作流程来确定及时性。这是靠近实时洪水监测解决方案的关键，在时间至关重要的紧急情况下特别重要。
使用高级图像分析，机器学习和可扩展的处理平台，我们已经自动化了整个工作流程。通过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，到最终的后处理阶段，用户能够在几个小时内获得洪水数据 - 与传统方法相比，节省大量时间。通过融合光学和雷达卫星数据，可以快速映射淹没区域，高精度，无论天气条件，云覆盖和一天的时间。
应用相同的工具和框架，也可以自动处理长时间的卫星数据序列，允许我们在特定的时间内评估表面水的频率，无论是在过去几年还是上个月。通过此框架利用的地表水频率数据基于来自所有过去事件的经验证据，对洪水脆弱性和可能性进行了深入探讨，这对于洪水缓解管理计划，气候适应策略，空间规划，估算保险费以及更多。
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