Dieser Datensatz wurde 2024 von einem Forschungsteam der Technischen Universität München vorgeschlagen. Die relevanten Ergebnisse der Studie sind:UrbanSARFloods: Sentinel-1 SLC-basierter Benchmark-Datensatz für die Kartierung von Hochwasser in städtischen und offenen Gebieten".

UrbanSARFloods ist ein Datensatz, der der Kartierung von Überschwemmungen in städtischen und offenen Gebieten gewidmet ist und vorverarbeitete Sentinel-1-Intensitätsdaten und interferometrische Kohärenzbilder verwendet. Damit wird der mangelnden Aufmerksamkeit geschuldet, die städtischen Überschwemmungen in bestehenden groß angelegten SAR-basierten Hochwasserkartierungsstudien gewidmet wird. Der Datensatz enthält 8.879 Bildausschnitte im Format 512×512, die 807.500 Quadratkilometer abdecken, sich über 20 Landbedeckungsarten und fünf Kontinente erstrecken und 18 Hochwasserereignisse abdecken. Dieser Datensatz bewertet die Leistung bestehender hochmoderner Convolutional Neural Networks anhand dieses Datensatzes und weist auf die aktuellen Herausforderungen bei der Erkennung von Überschwemmungen in Städten hin, insbesondere auf die Probleme des Datenungleichgewichts und kleiner Trainingsdatensätze.