SMAGNet: 洪水後の水域範囲マッピングのための新しい深層学習アプローチ

この論文は、SARデータとMSIデータを効果的に融合することにより、災害管理における重要な問題に対する有望なソリューションを紹介しています。空間的にマスクされた適応型ゲートネットワーク（SMAGNet）の使用は、不完全なマルチスペクトルデータの課題に対処し、洪水マッピングの精度と適時性を向上させる可能性があります。今後の研究では、さまざまな地理的地域や洪水タイプに対するモデルの一般化可能性に焦点を当てる必要があります。

• •SMAGNetは、洪水後の水域範囲マッピングの主要な入力としてSARデータを利用します。
• •このモデルは、特徴融合を通じて補完的なMSIデータを統合します。
• •SMAGNetは、C2S-MS Floodsデータセットで他のマルチモーダル深層学習モデルよりも優れたパフォーマンスを発揮しました。