Flooding is among one of the most w

Flooding is among one of the most widespread and destructive natural disasters, which exerts a
heavy toll on human life and property [1–5]. According to the United Nations, more people lose their
lives due to floods than other natural hazards [1]. In addition, the damage caused by floods is much
greater in highly-developed and densely-populated urban areas than in rural countrysides. Therefore, it
is of vital significance to map flood extent areas rapidly and accurately to provide an overall view of
the flood event in order to plan relief work efficiently, especially in urban districts.
Remote sensing has been recognized as a powerful tool to provide inundation maps in near real time
according to a great deal of researches [1,3–13]. Compared with in situ measurement, remote sensing
can provide synoptic and continuous coverage of flood events, which aids flood monitoring and
damage assessment [5–9]. In general, remote sensing data used for flood mapping consists of
space-borne and airborne imageries. As for the former, optical and radar data have been widely
adopted to extract inundation areas with high accuracy [5–13]. The advantage of optical satellite
remote sensing [5,6] is that it provides true color images through which visual interpretation and
automatic classification can be done to provide first-hand information of flooded areas. Wang [8] used
moderate resolution (30 m) Landsat 7 Thematic Mapper (TM) imagery to delineate the maximum
flood event caused by Hurricane Floyd in North Carolina. Animi [5] proposed a model to generate a
floodplain map based on high-resolution (1 m) Ikonos imagery and digital elevation model (DEM).
Artificial neural network (ANN) was utilized in Animi’s research [5] to classify the Ikonos imagery
and the classification accuracy was improved by 15% compared to maximum likelihood (ML).
However, the presence of extensive clouds during flood events often limits the feasibility of optical
satellite imagery.
Space-borne radar enables data acquisition regardless of weather conditions because microwaves have
the capability to penetrate clouds, which makes it an effective alternative for optical sensors in the
differentiation of flooded from non-flooded areas [7,8,11]. Kuenzer et al. [1] employed the longest time
series thus far of Environmental Satellite-Advanced Synthetic Aperture Radar (ENVISAT-ASAR) data
to derive flood and inundation information for the Mekong Delta region, which contributes to a
comprehensive understanding of Mekong Delta flood dynamics. Gstaiger et al. [7] used multi-sensoral
data from Terra Synthetic Aperture Radar-X (TerraSAR-X) and ENVISAT-ASAR to automatically
derive inundated areas also in the Mekong Delta. Although both optical and radar satellite remote
sensing have been proven to extract flooded areas effectively, their disadvantages in urban flood
mapping cannot be covered up due to the following reasons. First, satellite remote sensing imageries of
the flooded areas are not always available because of revisit limitations. Second, the common used
data (e.g., TM and ENVISAT-ASAR) are unable to capture the details of complex urban landscapes
due to a relatively lower spatial resolution. High-resolution images, such as Ikonos and QuickBird,
can provide richer information than TM and ENVISAT, yet the long revisit circle and exorbitant prices
still limit their application in urban flood monitoring.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

น้ำท่วมเป็นที่แพร่หลาย และทำลายภัยธรรมชาติ ซึ่งออกแรงอย่างใดอย่างหนึ่งโทรหนักในชีวิตมนุษย์และทรัพย์สิน [1-5] ตามองค์การสหประชาชาติ การสูญเสียคนของพวกเขาชีวิตเนื่องจากน้ำท่วมกว่าภัยธรรมชาติอื่น ๆ [1] นอกจากนี้ ความเสียหายที่เกิดจากน้ำท่วมอยู่มากมากขึ้นในการ พัฒนาสูง และหนาแน่นเขตเมืองมากกว่าในชนบท countrysides ดังนั้น มันมีความสำคัญสำคัญแผนที่พื้นที่ขอบเขตน้ำท่วมอย่างรวดเร็ว และแม่นยำ เพื่อให้มองภาพรวมของเหตุการณ์น้ำท่วมเพื่อวางแผนทำงานบรรเทาทุกข์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในเขตเมืองไกลรับรู้เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพเพื่อให้แผนที่ inundation ในเวลาจริงใกล้ตามการจัดการดีของงานวิจัย [1, 3-13] เมื่อเทียบกับการวัดในแหล่งกำเนิด ไกลสามารถครอบคลุมสาระ และความต่อเนื่องของเหตุการณ์น้ำท่วม น้ำท่วมโรคเอดส์ซึ่งการตรวจสอบ และความเสียหายประเมิน [5-9] ทั่วไป ข้อมูลตรวจวัดระยะไกลที่ใช้สำหรับการแมปน้ำท่วมประกอบด้วยพื้นที่เก็บ และอากาศเนียน อดีต ออปติคอลและเรดาร์ ข้อมูลได้อย่างกว้างขวางนำมาใช้เพื่อแยกพื้นที่ inundation มีความแม่นยำสูง [5-13] ประโยชน์ของดาวเทียมแสงระยะไกลตรวจจับ [5,6] คือ มันให้ภาพสีจริงผ่านซึ่งตีความภาพ และการจัดประเภทอัตโนมัติสามารถทำได้เพื่อให้ข้อมูลในมือแรกของพื้นที่น้ำท่วม วัง [8] ที่ใช้ความละเอียดปานกลาง (30 เมตร) Landsat 7 Thematic Mapper (TM) ภาพการ delineate สูงสุดเหตุการณ์น้ำท่วมที่เกิดจากพายุเฮอริเคนฟลอยด์ในนอร์ทแคโรไลนา Animi [5] นำเสนอรูปแบบการสร้างแบบแผนที่ floodplain ตามภาพความละเอียดสูง (1 เมตร) Ikonos และแบบจำลองระดับความสูงดิจิตอล (DEM)โครงข่ายประสาทเทียม (แอน) ถูกนำมาใช้ในการวิจัยของ Animi [5] ในการจัดประเภทภาพ Ikonosและปรับปรุงความแม่นยำการจำแนก 15% เมื่อเทียบกับความเป็นไปได้สูงสุด (ML)อย่างไรก็ตาม การปรากฏตัวของเมฆมากมายในช่วงเหตุการณ์น้ำท่วมมักจะจำกัดความเป็นไปได้ของออปติคอลภาพถ่ายดาวเทียมลมพื้นที่เรดาร์ช่วยให้เก็บข้อมูลโดยไม่คำนึงถึงสภาพอากาศเนื่องจากมีไมโครเวฟความสามารถในการเจาะเมฆ ซึ่งทำให้เป็นทางเลือกที่มีประสิทธิภาพสำหรับเซ็นเซอร์ใน การความแตกต่างของน้ำท่วมจากพื้นที่ปลอดน้ำท่วม [7,8,11] Kuenzer et al. [1] ใช้นานที่สุดชุดป่านนี้ข้อมูลเรดาร์แสงสังเคราะห์ Environmental Satellite-Advanced (ENVISAT ASAR)ได้ข้อมูลน้ำท่วมและ inundation ภูมิภาคแม่โขงเดลต้า ซึ่งก่อให้เกิดการความเข้าใจที่ครอบคลุมของปากแม่น้ำโขงน้ำท่วม dynamics Gstaiger et al. [7] ใช้ sensoral หลายข้อมูลจากเรดาร์ Terra สังเคราะห์แสง X (TerraSAR-X) และ ENVISAT ASAR ไปโดยอัตโนมัติพื้นที่น้ำท่วมในลุ่มแม่น้ำที่สืบทอดมา แม้ว่าทั้งแสง และดาวเทียมเรดาร์ระยะไกลจับได้รับการพิสูจน์ว่าการแยกพื้นที่น้ำท่วมได้อย่างมีประสิทธิภาพ ข้อเสียของพวกเขาในเมืองน้ำท่วมไม่สามารถครอบคลุมการแม็ปค่าเนื่องจากสาเหตุต่อไปนี้ ดาวเทียมแรก เนียนของการตรวจจับระยะไกลพื้นที่น้ำท่วมไม่ได้เสมอเนื่องจากข้อจำกัดอีกครั้ง ที่สอง การใช้ทั่วไปข้อมูล (เช่น TM และ ENVISAT ASAR) ไม่สามารถจับรายละเอียดของภูมิทัศน์เมืองที่ซับซ้อนเนื่องจากมีความละเอียดเชิงพื้นที่ค่อนข้างต่ำ รูปภาพความละเอียดสูง เช่น Ikonos QuickBirdสามารถให้ข้อมูลที่ดียิ่งขึ้นกว่า TM และ ENVISAT ยังไม่ ได้วงกลมอีกครั้งนาน และราคาสูงเกินไปยัง จำกัดในการตรวจสอบน้ำท่วมเมือง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

น้ำท่วมเป็นหนึ่งในหนึ่งในภัยพิบัติทางธรรมชาติที่แพร่หลายมากที่สุดและการทำลายล้างซึ่งออกแรง
อย่างหนักเกี่ยวกับชีวิตและทรัพย์สินของมนุษย์ [1-5] ตามที่สหประชาชาติผู้คนมากขึ้นพวกเขาสูญเสีย
ชีวิตอันเนื่องมาจากน้ำท่วมกว่าภัยธรรมชาติอื่น ๆ [1] นอกจากนี้ยังมีความเสียหายที่เกิดจากน้ำท่วมมาก
ยิ่งขึ้นในพื้นที่เขตเมืองสูงที่พัฒนาแล้วและมีประชากรหนาแน่นกว่าในชนบทชนบท ดังนั้นจึง
มีความสำคัญเป็นสิ่งสำคัญที่จะทำแผนที่พื้นที่ขอบเขตน้ำท่วมอย่างรวดเร็วและถูกต้องเพื่อให้มุมมองโดยรวมของ
เหตุการณ์น้ำท่วมเพื่อวางแผนการทำงานบรรเทาได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยเฉพาะอย่างยิ่งในเขตเมือง.
ตรวจจับระยะไกลได้รับการยอมรับว่าเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพเพื่อให้แผนที่น้ำท่วม ในเวลาจริงที่อยู่ใกล้
ตามการจัดการที่ดีของงานวิจัย [1,3-13] เมื่อเทียบกับในวัดแหล่งกำเนิดการสำรวจระยะไกล
สามารถให้สรุปและการรายงานข่าวอย่างต่อเนื่องของเหตุการณ์น้ำท่วมที่ช่วยน้ำท่วมตรวจสอบและ
ประเมินความเสียหาย [5-9] โดยทั่วไปข้อมูลการสำรวจข้อมูลระยะไกลที่ใช้สำหรับการทำแผนที่น้ำท่วมประกอบด้วย
พื้นที่ที่มีเชื้อและภาพถ่ายจากอากาศ ในฐานะที่เป็นอดีตข้อมูลแสงและเรดาร์ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวาง
ที่นำมาใช้ในการดึงพื้นที่น้ำท่วมมีความแม่นยำสูง [5-13] ประโยชน์ของดาวเทียมแสง
ระยะไกล [5,6] คือว่ามันให้ภาพสีจริงที่ผ่านการตีความภาพและ
การจัดหมวดหมู่อัตโนมัติที่สามารถทำได้เพื่อให้ข้อมูลมือแรกของพื้นที่น้ำท่วม วัง [8] ใช้
ความละเอียดในระดับปานกลาง (30 เมตร) Landsat 7 Thematic Mapper (TM) ของภาพที่จะวาดภาพสูงสุด
เหตุการณ์น้ำท่วมที่เกิดจากพายุเฮอริเคนฟลอยด์ใน North Carolina Animi [5] เสนอรูปแบบการสร้างเป็น
แผนที่พื้นที่น้ำท่วมอยู่บนพื้นฐานของความละเอียดสูง (1 เมตร) ภาพ Ikonos และรุ่นความสูงแบบดิจิตอล (DEM).
ประดิษฐ์โครงข่ายประสาทเทียม (ANN) ถูกนำมาใช้ในการวิจัย Animi ของ [5] การจำแนกภาพ Ikonos
และความถูกต้องจำแนกได้ดีขึ้น 15% เมื่อเทียบกับความน่าจะเป็นสูงสุด (ML).
แต่การปรากฏตัวของเมฆอย่างกว้างขวางในช่วงเหตุการณ์น้ำท่วมมักจะ จำกัด สิทธิ์ของแสง
ภาพถ่ายดาวเทียม.
พื้นที่เป็นพาหะเรดาร์ช่วยให้การเก็บข้อมูลโดยไม่คำนึงถึงสภาพอากาศเพราะไมโครเวฟมี
ความสามารถในการเจาะเมฆซึ่งจะทำให้มันเป็นทางเลือกที่มีประสิทธิภาพสำหรับเซ็นเซอร์แสงใน
ความแตกต่างของน้ำท่วมจากพื้นที่ที่ไม่ถูกน้ำท่วม [7,8,11] Kuenzer et al, [1] การจ้างงานเวลาที่ยาวที่สุด
ชุดป่านนี้ของรูเรดาร์สังเคราะห์ (Envisat-ASAR) ข้อมูลด้านสิ่งแวดล้อมดาวเทียมทุกประเภท
จะได้รับจากน้ำท่วมและน้ำท่วมข้อมูลสำหรับภูมิภาคสามเหลี่ยมปากแม่น้ำโขงซึ่งก่อให้เกิด
ความเข้าใจที่ครอบคลุมของสามเหลี่ยมปากแม่น้ำโขง Dynamics น้ำท่วม Gstaiger et al, [7] ใช้หลาย sensoral
ข้อมูลจาก Terra รูเรดาร์สังเคราะห์-X (TerraSAR-X) และ Envisat-ASAR โดยอัตโนมัติ
รับมาพื้นที่น้ำท่วมยังอยู่ในสามเหลี่ยมปากแม่น้ำโขง แม้ว่าทั้งสองแสงและดาวเทียมเรดาร์ระยะไกล
ตรวจจับได้รับการพิสูจน์แล้วว่าสารสกัดจากพื้นที่น้ำท่วมได้อย่างมีประสิทธิภาพข้อเสียของน้ำท่วมในเมือง
ทำแผนที่ไม่สามารถครอบคลุมขึ้นเนื่องจากเหตุผลดังต่อไปนี้ แรกดาวเทียมภาพถ่ายจากระยะไกลของ
พื้นที่น้ำท่วมจะไม่สามารถใช้ได้เสมอเนื่องจากข้อ จำกัด ทบทวน ประการที่สองที่ใช้ร่วมกัน
ข้อมูล (เช่น TM และ Envisat-ASAR) ไม่สามารถที่จะจับรายละเอียดของภูมิทัศน์เมืองที่ซับซ้อน
เนื่องจากมีความละเอียดเชิงพื้นที่ค่อนข้างต่ำ ภาพความละเอียดสูงเช่น Ikonos และ QuickBird,
สามารถให้ข้อมูลที่ดียิ่งขึ้นกว่า TM และ Envisat ยังวงกลมทบทวนยาวและราคาที่สูงเกินไป
ยังคง จำกัด การใช้ของพวกเขาในการตรวจสอบน้ำท่วมเมือง