بعد هطول الأمطار الغزيرة، يمكن استخدام مجموعة البيانات هذه للتقييم وإعادة البناء

من 18 يوليو إلى اليوم، شهدت مقاطعة خنان فترة نادرة من الأمطار الغزيرة المستمرة، حيث أصبحت مدينة تشنغتشو المدينة الأكثر هطولًا للأمطار على مستوى المحافظة. ضربت أمطار غزيرة وسيول على كامل المدينة، حيث بلغ متوسط ​​هطول الأمطار التراكمي 449 ملم. تجاوزت كمية الأمطار اليومية والساعية المعدلات القصوى منذ بدء التسجيلات الجوية، مما أثار القلق والتوتر بين المواطنين في كافة أنحاء البلاد.

ومن بين هذه المستشفيات، تكبد المستشفى التابع الأول لجامعة تشنغتشو وحده خسائر اقتصادية تجاوزت مليار يوان بسبب نشر معدات قيمة وأدوات دقيقة مثل الأشعة المقطعية والتصوير بالرنين المغناطيسي وغرفة الأكسجين عالي الضغط وغرفة الكمبيوتر وما إلى ذلك في الطابق الأول أو الطابق تحت الأرض. وتشير التقديرات المتحفظة إلى أن هذا قد تسبب في خسائر اقتصادية تزيد عن مليار يوان.

إن الإنقاذ أمر عاجل، فكيف يمكن للتكنولوجيا أن تلعب دورًا؟

في الماضي، كان رجال الإنقاذ يتعرفون على حالة الكارثة من خلال طلبات المساعدة من الناس والتقييمات في الموقع، لكن عملية التقييم قد تستغرق عدة ساعات، وهو ما كان ضارًا للغاية بأعمال الإنقاذ.

وفيما يتعلق بمراقبة الكوارث، ورغم أن الإدارات المعنية لديها نظام مراقبة أرضي كامل، إلا أنها لا تزال غير قادرة على تلبية احتياجات المراقبة الأكثر دقة بسبب القيود في التغطية والراحة.تُستخدم اليوم الطائرات بدون طيار والاستشعار عن بعد عبر الأقمار الصناعية في عمليات الإغاثة من الكوارث وإعادة الإعمار بعد الكوارث. ومن بينها، أصبحت تقنية الاستشعار عن بعد عبر الأقمار الصناعية مكملاً ضرورياً.

​معدات الطائرات بدون طيار المستخدمة في موقع كارثة عاصفة خنان المطيرة

وقد لعب دورًا مهمًا في المراقبة والبحث والإضاءة والتوصيل والصراخ لتهدئة الناس.

إن التردد العالي للتكرار الذي توفره الاستشعار عن بعد وقدرات جمع المعلومات المتزامنة على نطاق واسع يمكن أن تملأ الفجوات في الرصد الماضي إلى حد أكبر، وتوفر بيانات أوسع نطاقا وأكثر دقة في الوقت الحقيقي للمؤشرات مثل نطاق ومدى الكوارث في المنطقة المستهدفة.

وفيما يتعلق بصور الاستشعار عن بعد، فإن استخدام بيانات الصور متعددة الأطياف والراديو الفتحي، إلى جانب تكنولوجيا التعلم الآلي، يمكن أن يساعد الإدارات المعنية في تحديد المناطق التي تعاني من كوارث شديدة، الأمر الذي يتطلب الحصول على صور الاستشعار عن بعد وحلول التحليل في الوقت المناسب.

xBD: أكبر مجموعة بيانات لتقييم خسائر الكوارث في العالم

في عام 2019، مكّن تحدي تقييم أضرار الكوارث xView2، الذي تقوده وزارة الدفاع الأمريكية، من استخدام مجموعة بيانات تقييم ما بعد الكارثة من صور الأقمار الصناعية عالية الدقة. لا تعد مجموعة بيانات xBD أول مجموعة بيانات لتقييم أضرار المباني حتى الآن فحسب، بل إنها أيضًا واحدة من أكبر مجموعات البيانات العامة وأعلى جودة لصور الاستشعار عن بعد عالية الدقة الموضحة بواسطة الأقمار الصناعية.

توفر مجموعة بيانات xBD صور الأقمار الصناعية متعددة النطاقات قبل وبعد أحداث الكوارث المختلفة، بما في ذلك المضلعات المبنية، وعلامات التصنيف لأنواع الأضرار، وعلامات الدرجة لمدى الضرر، وبيانات الأقمار الصناعية المقابلة. بالإضافة إلى ذلك، تحتوي مجموعة البيانات أيضًا على مربعات حدودية وعلامات للعوامل البيئية مثل الحريق والماء والدخان وما إلى ذلك.

​تغطي مجموعة البيانات العشرات من صور الكوارث من 15 دولة حول العالم

تحتوي مجموعة البيانات على 850 ألف تعليق على المباني من 50 ألف كيلومتر مربع من صور الاستشعار عن بعد (دقة 0.3 متر) من 15 دولة. تتضمن هذه القائمة سبعة أنواع من الكوارث:حرائق الغابات، والانهيارات الأرضية، وفشل السدود، والانفجارات البركانية، والزلازل/التسونامي، والأضرار الناجمة عن الرياح والفيضانات.

مجموعة بيانات تقييم أضرار الكوارث xView2 xBD

صادر عن:ماكسار/ديجيتال غلوب

تنسيق البيانات:png وما إلى ذلك.

حجم البيانات:30.3 جيجابايت

وقت التحديث:28 أكتوبر 2020

موقع التنزيلموقع:تنزيل مجموعة البيانات

​مخطط تخطيطي للصور في مجموعة البيانات

تتضمن مجموعة البيانات تمجموعة تدريب المطر، مجموعة اختبار الاختبار، مجموعة الصمودابق على المجموعةو مجموعة بيانات المستوى 3:

• يدربتم توفير أزواج الصور (قبل وبعد الكارثة) ومعلومات حقيقية عن المباني ومدى الضرر لمهمة تقسيم البكسل.
• امتحانالصور فقط لأغراض تصنيف التحدي؛
• الصامدسيتم الحفاظ على سرية النتائج المقدمة من قبل فرق التحدي التي تم التحقق منها، وذلك بغرض اختبار أداء التعميم للنتائج المقدمة من قبل فرق التحدي التي تم التحقق منها؛
• مجموعة بيانات المستوى 3متاح في منتصف التحدي وكمجموعات تدريبية إضافية/تكميلية تغطي نطاقات المخاطر والمناطق الجغرافية الإضافية.

أهمية الذكاء الاصطناعي في الإغاثة من الكوارث وإعادة الإعمار

تتسبب كوارث الفيضانات، بسبب انتشارها الجغرافي الواسع وتكرار حدوثها، في خسائر اقتصادية هي الأكبر بين جميع الكوارث الطبيعية. وسوف تتضرر المرافق العامة مثل الطرق والسكك الحديدية والجسور وخطوط الكهرباء والغاز بدرجات متفاوتة.

في حالة الكوارث الطبيعية المفاجئة، يتعين على عمال الإنقاذ المعنيين تقليل وقت رد الفعل والاستجابة بسرعة واتخاذ الإجراءات اللازمة لتقليل الخسائر وإنقاذ الأرواح. وبالإضافة إلى ذلك، من أجل نشر الموارد بشكل أفضل في المناطق المنكوبة بالكوارث، من الضروري فهم موقع الكارثة ومدىها في الوقت المناسب وتحسين موارد الإنقاذ.

عندما تقع الكارثة، كل ثانية لها قيمتها.على الرغم من أن البشر لا يشكلون أهمية كبيرة في مواجهة الكوارث الطبيعية، فإن إضافة التقنيات الجديدة والذكاء الاصطناعي أعطتنا المزيد من الثقة في مواجهة الأزمات وأعطت المدن التي تعاني من أوضاع يائسة المزيد من الأمل في البقاء على قيد الحياة.

​

دعونا نؤمن بالنور​​​​​​​​​ ​