Auf maschinellem Lernen basierende Gewässerextraktion aus Satellitenbildern

Die Extraktion von Wasserkörpern aus Satellitenbildern hilft uns bei der Untersuchung von Wasserressourcen. Aufgrund der ständigen Wetterveränderungen und der zunehmenden globalen Erwärmung ist es notwendig, Veränderungen der Wasserressourcen zu verfolgen, um ihre Auswirkungen auf die Umwelt zu untersuchen. Von der Landwirtschaft bis zur Industrie spielen Gewässer eine wichtige Rolle in der Produktion. Wasserkörper spielen eine wichtige Rolle bei der Erhaltung des ökologischen Gleichgewichts. Für die Untersuchung von Gewässern ist die Beschaffung hochauflösender Satellitenbilder ein wichtiger Schritt. Aber auch nach dem Erhalt hochauflösender Bilder gibt es einige Probleme, die bei der Extraktion von Gewässern aus Satellitenbildern auftreten. Eine der schwierigsten Aufgaben ist die Unterscheidung zwischen Wasserkörpern und den sie umgebenden Schatten, die auf das Wasser geworfen werden. Auch die Erkennung von schmalen Gewässern ist eine Herausforderung. Die Untersuchung von Wasserkörpern hilft uns bei der Erkennung von Überschwemmungen, bei der Erkennung von Trockenheit und bei der Untersuchung von Ressourcen sowie bei der Frage, wie diese Wasserkörper für die Entwicklung des Wassertransports genutzt werden können.

Autorentext

Sakshi Vaibhav Dixit se licenció en Ingeniería por la SPPU en 2023 y cursa un máster en Ciencias (MS) en el Illinois Institute of Technology de Chicago (EE. UU.). Su área de investigación incluye la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.