ادغام هوش مصنوعی مولد و سنجش از دور برای پیش بینی دقیق سیلاب و مدیریت بحران

در نتیجه ی تغییرات اقلیمی و افزایش فراوانی سیلاب ها، پیش بینی و مدیریت بحران های هیدرولوژیکی به یکی از چالش های اصلی در مطالعات محیطی تبدیل شده است. مدل های هوش مصنوعی مولد، از جمله شبکه های مولد تخاصمی (GANs) [۱]، اتوانکودرهای متغیر (VAEs)، و مدل های انتشار (Diffusion Models) [۲]، به عنوان ابزارهایی نوآورانه برای شبیه سازی و تولید داده های مصنوعی در راستای بهبود دقت پیش بینی و ارزیابی خطر سیلاب معرفی شده اند. این پژوهش با بررسی مبانی نظری و کاربردهای تجربی این مدل ها در ترکیب با داده های سنجش ازدور، به تحلیل تاثیر آن ها در بهبود پیش بینی وقوع سیلاب، شبیه سازی مناطق سیلابی، و ارتقاء دقت تحلیل های محیطی می پردازد. نتایج این مطالعه نشان می دهد که کاربرد مدل های مولد می تواند دقت پیش بینی وقوع سیلاب را تا ۳۰٪ بهبود بخشد، به ویژه در نواحی فاقد ایستگاه های زمینی یا در شرایط نامساعد جوی [۴][۳].

کلیدواژه ها:

پیش بینی سیلاب ، هوش مصنوعی مولد ، شبکه های مولد تخاصمی (GANs) ، مدل های انتشار ، سنجش ازدور ، یادگیری ماشین ، مدیریت بحران