基于AI与边缘检测的机器学习算法在洪水淹没监测中的应用研究

研究人员针对传统水位传感器易受生物污染和维护成本高的问题，开发了一种结合AI与边缘检测的被动遥感网络摄像头系统。通过高分辨率光学传感器和红外投影技术，该系统能在昼夜条件下以<1.25 cm的均方根误差(RMSE)连续监测水位，并利用Xception卷积神经网络(ML)算法实现实时水位提取。该技术为低成本、低能耗的沿海洪水监测提供了创新解决方案，显著提升了灾害预警的可靠性。

　　

随着气候变化加剧，沿海洪水已成为全球性挑战。传统水位监测传感器虽成本低廉，但易受生物污损（biofouling）干扰，需频繁维护；主动遥感设备如超声波传感器和Ka波段雷达虽精度较高，却受天气条件限制且价格昂贵。如何实现高精度、低成本的24小时水位监测，成为灾害预警系统的关键瓶颈。

美国研究人员在《Applied Ocean Research》发表的研究中，创新性地将网络摄像头与机器学习（ML）算法结合，开发出新型被动遥感监测系统。该系统采用Vivotek IT9388-HT摄像头（含红外投影功能），通过Xception卷积神经网络处理经拉普拉斯边缘检测预处理的图像，实现了潮汐水体水位的实时提取。研究团队在弗吉尼亚州沿海部署的StormSense传感器网络中验证了该技术，其30天监测数据显示97%的水位预测误差<10 cm，平均绝对误差（MAE）仅1.798 cm。

关键技术包括：（1）高分辨率（≥4K）光学传感器与红外投影的硬件组合；（2）基于Laplace滤波的边缘检测预处理；（3）Xception神经网络架构；（4）通用质量指数（UQI）评估图像可用性；（5）与Ka波段雷达的交叉验证。数据来源于美国地质调查局（USGS）下一代水观测系统（NGWOS）的2798张训练图像。

【材料与方法】
研究通过四阶段流程实现水位监测：图像采集→边缘检测预处理→基于基准标高的水位推算→云端数据存储。硬件迭代从2018年AWS DeepLens摄像头升级至具备30米夜视范围的Vivotek IT9388-HT，确保在10米距离内保持有效像素密度。

【结果】
训练集优化至1689张图像（采集间隔6分钟），模型在7196次测试中80%预测误差<1.5 cm。异常值（0.7%）主要源于降雨/雾气导致的UQI值<0.76。夜间红外图像误差（13%）高于白天，但显著优于无红外设备。

【讨论】
研究揭示了AI在海洋科学中的双重潜力：通过语义分割（Segment Anything）可扩展未观测极端水位的预测，但需解决摄像头朝向、水面反光等环境变量影响。值得注意的是，基准标高的垂直覆盖范围决定了模型在超设计洪水位时的失效边界。

该技术标志着被动遥感水位监测的范式转变：以≈200美元的低成本实现厘米级精度，其图像验证功能可有效缓解误报引发的"警报疲劳"。未来通过集成语义分割和动态训练集更新，有望构建通用型ML模型，为全球沿海社区提供可扩展的洪水监测方案。