Water Resources Research · 期刊更新· Miao Shen,
Feng Zhang,
Yongguo Shi·· 7 天前精选AI 评分62
基于城市三维模型从社交媒体图像估计洪水水深的方法
A 3D‐Based Method for Flood Depth Estimation From Social Media Images
原文来源 · Water Resources Research · 期刊更新
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AI 导读
研究提出一种基于城市三维模型的洪水水深估计方法，并构建了对象级由粗到细匹配模型，将三维模型的度量尺度迁移到社交媒体图像。作者报告称，该模型在城市公开基准上优于代表性的2D3D-MATR，内点率提高约30%，配准召回率提高约16%；在此基础上，水深估计方法在多种洪水场景中取得平均绝对误差（MAE）0.164 m、均方根误差（RMSE）0.212 m。
推荐理由
提出以城市三维模型为尺度基准、从社交媒体图像估计淹没水深的方法，并报告了与2D3D-MATR的对比指标，可供内涝观测与模型率定参考。
来源：Water Resources Research · 期刊更新 · agupubs.onlinelibrary.wiley.com